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物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析引擎：

Analytic Visualizations（可視化分析）

可視化可以直觀的展示數(shù)據(jù)，

讓數(shù)據(jù)自己說(shuō)話，使數(shù)據(jù)變得直觀化。

Data Mining Algorithms（數(shù)據(jù)挖掘算法）通過(guò)集群、分割、孤立點(diǎn)分析還有其他的算法，挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值。

Predictive Analytic Capabilities（預(yù)測(cè)性分析能力）

預(yù)測(cè)性分析可以讓系統(tǒng)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。

Semantic Engines（語(yǔ)義引擎）

語(yǔ)義引擎能夠從“文檔"中智能提取信息，解析，提取，分析數(shù)據(jù)。

Data Quality and Master Data Management（數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理）

通過(guò)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。

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是為了便于多維分析和多角度展示數(shù)據(jù)按特定模式進(jìn)行存儲(chǔ)所建立起來(lái)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，為聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘提供數(shù)據(jù)平臺(tái)。

應(yīng)用場(chǎng)景舉例：

智慧城市管理系統(tǒng)、智慧交通、智慧水務(wù)、能源分析等