教育云平臺(tái)競(jìng)對(duì)比較與詳解

1、平臺(tái)技術(shù)展望大數(shù)據(jù)云計(jì)算和人工智能云計(jì)算和大數(shù)據(jù)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)人工智能學(xué)習(xí)平臺(tái)超算平臺(tái)超腦計(jì)劃人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)知識(shí)推理及自學(xué)習(xí)智能引擎阿里云阿里云架構(gòu)阿里云架構(gòu)阿里云服務(wù)阿里云服務(wù)阿里云優(yōu)勢(shì)-1阿里云優(yōu)勢(shì)-2大數(shù)據(jù)平臺(tái)設(shè)計(jì)的關(guān)鍵點(diǎn)大數(shù)據(jù)中心大計(jì)算、云存儲(chǔ)能力大數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)體系大數(shù)據(jù)中心USER PROFILE大數(shù)據(jù)中心消費(fèi)者信息工場(chǎng)（TCIF）ID MAPPING用戶智能選擇數(shù)據(jù)分析工具數(shù)據(jù)魔方數(shù)據(jù)分析讓我們了解什么1、什么應(yīng)用或資源最受歡迎，最好用2、用戶的年齡層次、身份特征、來自地區(qū)、消費(fèi)水平、使用習(xí)慣3、產(chǎn)品中實(shí)力最強(qiáng)、發(fā)展最快有哪些4、投入資金的回收效果如何5、產(chǎn)品每天的關(guān)注情況6、上平

2、臺(tái)的人都干了什么數(shù)據(jù)魔方全網(wǎng)網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容分析全平臺(tái)？全媒體服務(wù)平臺(tái)全媒體服務(wù)平臺(tái)架構(gòu)1. Analytic Visualizations（可視化分析）不管是對(duì)數(shù)據(jù)分析專家還是普通用戶，數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求?？梢暬梢灾庇^的展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說話，讓觀眾聽到結(jié)果。 2. Data Mining Algorithms（數(shù)據(jù)挖掘算法）可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘就是給機(jī)器看的。集群、分割、孤立點(diǎn)分析還有其他的算法讓我們深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘價(jià)值。這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)的量，也要處理大數(shù)據(jù)的速度。 3. Predictive Analytic Capabilities（預(yù)測(cè)性分析能力）數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員更好的理解數(shù)據(jù)，而預(yù)測(cè)性分析可以讓分析員根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預(yù)測(cè)性的判斷。 4. Semantic Engines（語(yǔ)義引擎）我們知道由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性帶來了數(shù)據(jù)分析的新的挑戰(zhàn)，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數(shù)據(jù)。語(yǔ)義引擎需要被設(shè)計(jì)成能夠從“文檔”中智能提取信息。 5. Data Quality and Master Data Management（數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理） 數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是一些管理方面的最佳實(shí)踐。通過標(biāo)準(zhǔn)化的流程和工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理可以保證一個(gè)預(yù)先定義好的高質(zhì)量的分析結(jié)果。 假如大數(shù)據(jù)真的是下一個(gè)重要的技術(shù)革新的