异构数据分析平台厂家有哪些
星环智能分析工具(Sophon)是一个一站式人工智能平台,包含一系列数据分析与机器学习建模工具的智能分析工具软件,能够一体化地完成数据采集、数据接入、模型构建、模型测试、模型管理、知识存算和推理以及辅助决策流程,支撑各类业务的数据分析、探索与服务。通过Sophon内置的统计算法、机器学习算法和深度学习算法,用户能够更高效地进行大规模复杂数据分析和预测性分析,从而辅助业务决策,提供高企业的数字化运营能力和智能化决策能力。
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数据分析平台
随着大数据时代的来临,数据分析成为了企业发展中不可或缺的一环。而数据分析平台是企业进行数据分析的重要工具之一,它能够帮助企业进行数据的收集、整合、分析和可视化展示,为企业提供参考依据以及决策支持。数据分析平台数据分析平台是指能够支持企业进行大规模数据收集、处理和分析的软件系统。数据分析平台具有可扩展性和灵活性,能够集成多种数据来源和分析工具,并提供统一的数据管理和可视化展示方式。数据分析平台的作用提供数据收集和整合的能力。数据分析平台能够从多个数据源中收集数据,并将这些数据整合并储存起来,提供一张完整的数据图像。提供强大的分析和处理功能。数据分析平台能够对储存在其中的海量数据进行深度挖掘效率和精度。数据分析平台能够快速获取大量有关产品、市场和用户等方面的数据,建立更加准确和全面的分析模型,支持企业的战略规划和决策。数据分析平台的应用场景金融行业:数据分析平台能够帮助金融行业企业进行风险管理、客户分析和市场营销等方面的工作。银行可以利用数据分析平台来分析客户消费习惯和交易行为,从而制定更加精准的营销策略;保险公司可以利用数据分析平台来分析客户风险和理赔情况,从而提升企业的控制风险的

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数据分析平台
随着大数据时代的来临,数据分析成为了企业发展中不可或缺的一环。而数据分析平台是企业进行数据分析的重要工具之一,它能够帮助企业进行数据的收集、整合、分析和可视化展示,为企业提供参考依据以及决策支持。数据分析平台数据分析平台是指能够支持企业进行大规模数据收集、处理和分析的软件系统。数据分析平台具有可扩展性和灵活性,能够集成多种数据来源和分析工具,并提供统一的数据管理和可视化展示方式。数据分析平台的作用提供数据收集和整合的能力。数据分析平台能够从多个数据源中收集数据,并将这些数据整合并储存起来,提供一张完整的数据图像。提供强大的分析和处理功能。数据分析平台能够对储存在其中的海量数据进行深度挖掘效率和精度。数据分析平台能够快速获取大量有关产品、市场和用户等方面的数据,建立更加准确和全面的分析模型,支持企业的战略规划和决策。数据分析平台的应用场景金融行业:数据分析平台能够帮助金融行业企业进行风险管理、客户分析和市场营销等方面的工作。银行可以利用数据分析平台来分析客户消费习惯和交易行为,从而制定更加精准的营销策略;保险公司可以利用数据分析平台来分析客户风险和理赔情况,从而提升企业的控制风险的

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数据分析平台
数据分析平台是一种集成的软件工具或服务,旨在帮助用户收集、处理、分析和可视化数据,从而提取有价值的洞察和信息。以下是数据分析平台的一些关键特点和功能:核心功能数据集成:能够连接和整合来自不同来源的平台进行销售分析、市场趋势分析、客户行为分析等,以优化业务决策、提高运营效率和增强竞争力。金融分析:金融机构使用数据分析平台进行风险评估、信贷分析、投资组合管理等,以降低风险、提高投资回报率。医疗健康:医疗机构和研究人员利用数据分析平台分析患者数据、医疗记录、基因数据等,以提高疾病诊断的准确性、制定个性化治疗方案。科学研究:科学家使用数据分析平台处理和分析实验数据、观测数据等,以验证科学假设、发现新的科学规律。政府和公共部门:政府部门使用数据分析平台进行人口统计分析、经济数据分析、公共安全分析等,以制定更有效的政策和提高公共服务水平。优势提高效率:通过自动化和集成化的工具,数据分析平台能够大幅提高数据分析的效率,减少手动操作和重复性工作。增强洞察力:通过先进的分析方法和可视化手段,数据分析平台能够帮助用户更深入地理解数据,发现数据中隐藏的价值和洞察。支持协作:许多数据分析平台支持团队协作

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数据分析平台
数据分析平台是一种集成的软件工具或服务,旨在帮助用户收集、处理、分析和可视化数据,从而提取有价值的洞察和信息。以下是数据分析平台的一些关键特点和功能:核心功能数据集成:能够连接和整合来自不同来源的平台进行销售分析、市场趋势分析、客户行为分析等,以优化业务决策、提高运营效率和增强竞争力。金融分析:金融机构使用数据分析平台进行风险评估、信贷分析、投资组合管理等,以降低风险、提高投资回报率。医疗健康:医疗机构和研究人员利用数据分析平台分析患者数据、医疗记录、基因数据等,以提高疾病诊断的准确性、制定个性化治疗方案。科学研究:科学家使用数据分析平台处理和分析实验数据、观测数据等,以验证科学假设、发现新的科学规律。政府和公共部门:政府部门使用数据分析平台进行人口统计分析、经济数据分析、公共安全分析等,以制定更有效的政策和提高公共服务水平。优势提高效率:通过自动化和集成化的工具,数据分析平台能够大幅提高数据分析的效率,减少手动操作和重复性工作。增强洞察力:通过先进的分析方法和可视化手段,数据分析平台能够帮助用户更深入地理解数据,发现数据中隐藏的价值和洞察。支持协作:许多数据分析平台支持团队协作

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数据分析平台
数据分析平台是一种集成了数据集成、处理、分析和可视化的系统,旨在帮助企业从海量数据中提取有价值的信息和洞察,支持决策制定和业务优化。以下是数据分析平台的一些关键功能和特点:核心功能数据集成:能够从多种数据源(如数据库、文件、API等)自动采集和整合数据,确保数据的全面性和一致性。数据处理与转换:提供数据清洗、转换和聚合等处理功能,帮助用户准备高质量的数据集。数据分析:支持多种数据分析方法,包括统计分析、预测建模、聚类分析等,帮助企业发现数据中的模式和趋势。数据可视化:将复杂的数据以直观的图表和仪表盘形式展示,支持交互式可视化,帮助用户更好地理解和分析数据。数据治理:包括数据质量控制、数据标准和治理能力。优势提高决策效率:通过提供实时数据和深入分析,帮助企业迅速做出决策,应对市场变化。优化业务流程:通过数据分析和可视化,企业可以更好地理解业务流程,发现瓶颈和改进点。支持协作与共享:促进不同部门和团队之间的数据共享与协作,提高数据的利用价值。管理、数据安全和合规管理等,确保数据的准确性和安全性。应用场景商业智能:用于企业内部的销售分析、市场趋势分析、客户行为分析等,以优化业务决策和提高运营效率。金融分析:在金融领域,用于风险评估、信贷分析

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数据分析挖掘基础平台
解锁数据分析挖掘基础平台:打开数据宝藏的钥匙数据浪潮中的关键角色在当今数字化的时代浪潮中,数据已然成为驱动各行业发展的核心要素,如同石油之于工业时代,数据就是数字经济时代的“新石油”,其重要性。数据分析挖掘基础平台应运而生,它就像是一座数据的“智慧工厂”,将海量的原始数据加工成有价值的信息,为各行业的决策和创新提供有力支持,在数据驱动的时代中扮演着至关重要的角色。平台大揭秘:功能全解析数据尺度,便于后续的分析和建模。强大的分析挖掘能力数据分析挖掘基础平台拥有丰富多样的分析和挖掘算法,宛如一座算法的“宝库”,为数据洞察提供了强大的工具。在分类算法方面,决策树算法以其直观的树形结构,通过对数据快速准确地判断邮件是否为垃圾邮件。直观的数据可视化当平台完成数据分析和挖掘后,如何将这些抽象的结果清晰地呈现给用户呢?数据可视化功能发挥了关键作用。平台就像一位神奇的“画家”,将复杂的数据转化为直观处理。异常值也是重点关注对象,通过统计分析、箱线图等方法,识别出那些偏离正常范围的数据,并根据业务逻辑判断是保留还是修正。数据集成过程中,平台还会解决数据不一致和冗余问题。对于来自不同数据源的同一实体

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数据分析挖掘基础平台
解锁数据分析挖掘基础平台:打开数据宝藏的钥匙数据浪潮中的关键角色在当今数字化的时代浪潮中,数据已然成为驱动各行业发展的核心要素,如同石油之于工业时代,数据就是数字经济时代的“新石油”,其重要性。数据分析挖掘基础平台应运而生,它就像是一座数据的“智慧工厂”,将海量的原始数据加工成有价值的信息,为各行业的决策和创新提供有力支持,在数据驱动的时代中扮演着至关重要的角色。平台大揭秘:功能全解析数据尺度,便于后续的分析和建模。强大的分析挖掘能力数据分析挖掘基础平台拥有丰富多样的分析和挖掘算法,宛如一座算法的“宝库”,为数据洞察提供了强大的工具。在分类算法方面,决策树算法以其直观的树形结构,通过对数据快速准确地判断邮件是否为垃圾邮件。直观的数据可视化当平台完成数据分析和挖掘后,如何将这些抽象的结果清晰地呈现给用户呢?数据可视化功能发挥了关键作用。平台就像一位神奇的“画家”,将复杂的数据转化为直观处理。异常值也是重点关注对象,通过统计分析、箱线图等方法,识别出那些偏离正常范围的数据,并根据业务逻辑判断是保留还是修正。数据集成过程中,平台还会解决数据不一致和冗余问题。对于来自不同数据源的同一实体

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数据分析平台
解锁数据分析平台:开启数据洞察新时代数据分析平台:数字时代的“智慧大脑”在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代,数据已成为企业乃至整个社会发展的核心资产。从日常的消费记录到企业的运营数据,从社交媒体的互动信息到科学研究的实验数据,数据的规模和种类正以前所未有的速度增长。据统计,全球每天产生的数据量高达数万亿字节,这些数据蕴含着巨大的价值,等待着被挖掘和利用。而数据分析平台,作为数据处理和价值挖掘的核心工具,正扮演着数字时代“智慧大脑”的关键角色。数据分析平台已成为各行业发展的重要驱动力,它不仅能够帮助企业和组织实现数据驱动的决策,还能推动创新和业务增长,提升竞争力。在未来的发展中,随着人工智能、大数据和云计算等技术的不断融合,数据分析平台将发挥更加重要的作用,为数字时代的发展注入强大的智慧力量。多元类型,各显神通(一)按处理方式划分在数据分析平台的领域中,依据处理方式的差异,可将其分为批量处理的要求,根据数据类型的不同,数据分析平台可分为针对关系型数据、非关系型数据、半结构化数据以及混合类型数据处理的技术平台。(三)按部署方式划分数据分析平台的部署方式也呈现出多样化的特点,常见的有基于内存

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数据分析平台
解锁数据分析平台:开启数据洞察新时代数据分析平台:数字时代的“智慧大脑”在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代,数据已成为企业乃至整个社会发展的核心资产。从日常的消费记录到企业的运营数据,从社交媒体的互动信息到科学研究的实验数据,数据的规模和种类正以前所未有的速度增长。据统计,全球每天产生的数据量高达数万亿字节,这些数据蕴含着巨大的价值,等待着被挖掘和利用。而数据分析平台,作为数据处理和价值挖掘的核心工具,正扮演着数字时代“智慧大脑”的关键角色。数据分析平台已成为各行业发展的重要驱动力,它不仅能够帮助企业和组织实现数据驱动的决策,还能推动创新和业务增长,提升竞争力。在未来的发展中,随着人工智能、大数据和云计算等技术的不断融合,数据分析平台将发挥更加重要的作用,为数字时代的发展注入强大的智慧力量。多元类型,各显神通(一)按处理方式划分在数据分析平台的领域中,依据处理方式的差异,可将其分为批量处理的要求,根据数据类型的不同,数据分析平台可分为针对关系型数据、非关系型数据、半结构化数据以及混合类型数据处理的技术平台。(三)按部署方式划分数据分析平台的部署方式也呈现出多样化的特点,常见的有基于内存
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5.8 查看集群信息
查看Master节点通过以下命令,查看集群Master节点信息:curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果:epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址,支持以*通配,支持指定多个pattern,多个pattern以逗号分割返回结果:
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1 Introduction
OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...
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5.10 任务相关
在Hippo中,比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务,用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果:{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...
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3.3 Cluster
OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...
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10 Hippo 运维
运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息,包括:Masterstatus:当前的ActiveMaster,MasterGroup,MasterAddress,Master的健康状态TabletServerStatus:TabletServerAddress,健康状态,逻辑机架和数据中心信息,容量使用以及Tablet个数TabletNum:当前集群表的个数Version:Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息:库名库创建时间库内各类表的信息:点击某个库,可以看到库下所有表的信息,主要包括:••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...
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8 性能分析
本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现,该份测试同样也是Hippo的基准测试,后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq),所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集,不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理,使用SIFT算法得到的图片特征向量。...
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5.3 写入类操作
本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数,如果出现行级错误(比如主键冲突),Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...
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5.7 查询类操作
过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式,可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and,不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符,'%'表示匹配任意字符,'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离,返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件,用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...
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5.18 全文检索
Hippo在1.2版本提供了全文索引能力,兼容ElasticSearch6.7.2语法,在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性,支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求,通过该能力的支持,可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回,可以降低漏检和误检的概率,能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时,一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外,均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。
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2 Quick Start
ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...