华为 fusioninsight怎么样
华为fusioninsight
FusionInsight是完全开放的大数据平台，可运行在任意标准的x86服务器上，无需任何专用的硬件或存储，并针对金融、运营商等数据密集型行业的运行维护、应用开发等需求打造了高可靠、高安全、易使用的运行维护系统和全量数据建模中间件，让企业可以更快、更准、更稳地从各类繁杂无序的海量数据中发现价值。
Google虽然是大数据技术的鼻祖，但Apache Hadoop开源社区却是最有影响力的开源大数据技术的孵化器，大数据要走向开放、融合，开源是必然的趋势。华为将大数据明确为ICT融合时代公司的战略方向并加大投入，在美国以及中国香港、深圳、北京、西安汇集了各路大数据专家，持续回馈并引领Apache Hadoop开源社区，对Apache Hadoop社区的贡献在所有IT设备商中排名第一，持续推动社区的开放与发展。
华为FusionInsight团队具备强大的本地化工程服务能力，不仅可以帮助客户定位大数据内核级问题，还针对行业应用开发了数据服务和能力开放使能环境，兼容客户原有开发和使用环境，让大数据更易使用并产生价值。FusionInsightHadoop发行版紧随开源社区的最新技术，快速集成最新组件，并在可靠性、安全性、管理性方面进行了企业级的增强和持续改进，始终保持技术领先。而且FusionInsight Hadoop保持了100%的开放性，决不使用私有架构和组件。
华为认证分哪些
根据ICT从业者的学习和进阶需求，华为认证分为工程师级别(HCIA)、高级工程师级别(HCIP)和专家级别(HCIE)三个认证等级。华为认证工程师级别有哪些技术方向呢？今天就介绍一下工程师级别(HCIA)的所有技术方向以及对这些方向进行简短的介绍。
HCIA已发布的技术方向认证有：
ICT技术架构认证
云计算 HCIA-Cloud Computing
HCIA-Cloud Computing认证定位于云计算虚拟化解决方案，桌面云和大数据的规划设计、部署和故障处理等能力构建和考察。 其中，对华为虚拟化环境的学习和掌握是重点。另外，本课程还初步引入了华为桌面云和大数据的内容，为后续深入学习和认证HCIP-Cloud Computing 技能做铺垫。
大数据 HCIA-Big Data
HCIA-Big Data认证定位：大数据技术普及，FusionInsight HD 的规划设计、部署实施、运维管理能力的构建、考核和认证
物联网 HCIA-IoT
HCIA-IoT认证定位于物联网技术普及，物联网基础开发与运维能力的构建、考核和认证。
人工智能 HCIA-AI
HCIA-AI认证定位于人工智能的普及、深度学习的了解、基于开源TensorFlow框架进行编程之基础能力的构建和华为云EI的学习，旨在推动ICT行业人工智能人才的培养。
网络统一通信 HCIA-Unified Communication
HCIA-Unified Communication认证是对企业统一通信系统初级知识和技能的考察和认证，该认证课程强调讲解企业级统一通信网络的架构和技术运用，以及华为企业IPT解决方案的安装、配置、部署和运维等，拥有HCIA-Unified Communication证书证明您具备当前主流统一通信技术、协助规划和部署华为统一通信解决方案的技术能力。
网络视讯 HCIA-Video Conference
HCIA-Video Conference认证是对视讯初级知识和技能的考察和认证，证明您具备主流视讯基础技术，能够协助进行华为视讯小、中型系统解决方案的规划和部署。该认证强调视讯通用技术，视讯系统的安装、配置、部署、日常运维和故障处理, 具备HCIA-Video Conference认证的工程师能够胜任中、小型企业视讯系统的使用与维护工作。
企业联络中心 HCIA-Contact Center
HCIA-Contact Center认证是对联络中心系统基础知识和技能的考察和认证，证明您具备主流联络中心技术和华为联络中心解决方案的基本规划部署能力。HCIA-Contact Center强调企业级CC的技术原理和组网，以及华为企业eSpace CC解决方案的安装、配置、部署和运维等方面应用。拥有HCIA-Contact Center认证的工程师能够胜任呼叫中心人工业务、普通IVR 业务、监控、质检和报表的工作。
云服务 HCIA-Cloud Service
HCIA-Cloud Service认证定位于主流云服务产品的使用和管理，它的内容包括但不限于：云服务演进和价值，华为云服务架构和生态，华为公有云发布的主要计算服务、存储服务、网络服务、安全服务、监控服务、关系型数据库、云容器和云桌面的应用场景和使用管理。理论知识和动手实践的比重是4:6。 HCIA-Cloud Service是对华为八大类云服务基础知识和使用技能的考察和认证。能帮助个人快速掌握最前沿的云服务知识和实践动手能力，为云知识技能获取打好基础、抢得先机。
ICT技术架构认证
数据中心 HCIA-Data Center
华为Data Center系列职业认证基于数据中心场景，是华为第一个跨传统知识领域的职业认证，其中HCIA-Data Center定位于云数据中心部署和运维工程师岗位，主要介绍数据中心相关基本知识、云数据中心技术基础和华为数据中心相关软硬件产品功能，主要适用于在校大学生、数据中心初入行者或传统数据中心工程师希望学习云数据中心技术的相关人士。
数据中心基础设施 HCIA-Data Center Facility
HCIA-Data Center Facility是对数据中心基础设施的通用理论及知识体系的认证和考察。HCIA-Data Center Facility认证课程包含数据中心基础设施概述、数据中心配电系统介绍、数据中心制冷系统介绍、数据中心监控管理系统介绍及与数据中心基础设施相关的消防、新风、综合布线系统介绍。具备HCIA-Data Center Facility的工程师能够对数据中心基础设施进行基本的操作、使用、维护。
存储 HCIA-Storage
HCIA-Storage 是对存储系统基础知识和技能的考察和认证，证明您具备使用华为存储设备构建SAN 存储网络和系统及其运维管理的能力。HCIA-Storage 认证强调存储系统架构，RAID 技术，SCSI、iSCSI、FC 协议及其应用，IP-SAN 和FC-SAN 架构、组网、连接、部署以及SAN 存储系统的维护与管理，帮助企业IT 工程师建立高效、快捷的数据存储与管理方案中所需的规划、实施、运维能力。
智能计算 HCIA-Intelligent Computing
HCIA-Intelligent Computing V1.0 认证定位于计算产业知识普及、计算生态系统架构和芯片技术基础知识、智能计算产品和技术应用、行业解决方案及应用等能力的构建，旨在推动ICT行业智能计算人才的培养。
HCIA-Intelligent Computing V1.0认证包括：计算产业发展简史及趋势、计算生态系统架构概述、芯片的发展史及前景、计算平台产品及常用技术、行业解决方案及应用实践等。
路由交换 HCIA-Routing & Switching
HCIA-Routing & Switching是对企业网络初级知识和技能的认证。证明您具备配置和维护小型企业网络的能力。 HCIA-Routing & Switching认证考查工程师协助设计、部署小型企业网络和基本网络运维的能力。目的是考察企业网络工程师使用华为网络设备搭建小型企业路由交换网络的能力，使之能承载基本的语音、无线、云、安全和存储等网络应用，满足企业对网络的使用需求。
无线局域网络 HCIA-WLAN
HCIA-WLAN是对无线局域网初级知识和技能的认证。通过华为认证HCIA-WLAN的系统指导，学员将掌握无线局域网络基础知识及相关原理，并具备使用华为WLAN设备组建和中小型企业无线局域网络的基本配置和维护能力。HCIA-WLAN认证考察无线局域网络基础知识、相关原理、无线局域网络简单故障排除的能力。
接入网 HCIA-Access
HCIA-Access是对接入网基础知识和技能的考察与认证。通过认证，将证明您对接入网架构有初步的了解，掌握了接入网络的通用技术，并具备接入网架构设计以及使用xPON接入设备实施的基础协作能力。
安全 HCIA-Security
HCIA-Security是对企业网络安全基础知识和技能的考察和认证，证明您具备企业网络安全基础运维和管理能力。 HCIA-Security认证帮助企业网络工程师使用华为安全设备规划设计和搭建中小型企业安全网络，综合应用包过滤、NAT、网络互联、 VPN、准入控制等相关技术，保障网络的安全运维与管理。
传输 HCIA-Transmission
HCIA-Transmission是对传送网络初级知识和技能的认证。证明您能够描述传送网的基本概念，了解传输产品的基本特性和组网能力，能够使用网管对简单业务进行配置和监控。HCIA-Transmission认证考查工程师对传送网主流技术的理解，协助设计、部署企业传送网络能力，满足其对网络的使用需求。
HCIA-LTE
HCIA-LTE认证定位于LTE网络维护工程师岗位。
HCIA-LTE认证包括但不限于：LTE的基本原理，设备的硬件基础知识、设备调测、数据配置、操作维护以及基本故障处理。
通过HCIA-LTE认证，将证明您对LTE的基本原理和产品技术有基本的了解，掌握LTE网络基本软硬件操作与维护方法，基本的故障处理能力，具备LTE网络的部署及运维能力。
拥有通过HCIA-LTE认证的工程师，意味着有能力部署和运维LTE网络，或为客户提供LTE网络部署和基本运维服务的能力。
HCIA-SDN
HCIA-SDN认证定位于SDN运维工程师岗位。
HCIA-SDN认证包括但不限于：SDN基础知识、SDN产品方案特性、单板性能、硬件维护知识，SDN控制器、交换机、路由器设备硬件安装与维护等内容。
通过HCIA-SDN认证，将证明您对SDN架构和技术有基本的了解，掌握SDN网络场景基本软硬件操作与维护方法，具备SDN网络、接口协议、核心控制器等简单技术的部署及运维能力。
拥有通过HCIA-SDN认证的工程师，意味着有能力部署和运维SDN基础设施，或为客户提供SDN基础设施部署和基本运维服务的能力。
行业ICT认证
金融行业 HCIA-Finance
HCIA-Finance认证定位于在金融行业从事ICT相关工作的专业人士。包括厂商及其渠道的销售、售前、服务等人员，也包括初入金融行业从事ICT技术工作的新员工。通过HCIA-Finance的系统指导，学员将掌握与ICT技术密切相关的金融业务常识、银行科技体系、华为金融ICT解决方案等重要知识，成为既懂金融业务，又懂ICT技术的融合型人才。
公共安全行业 HCIA-Public Safety
HCIA-Public Safety认证主要考察对警务信息化发展的理解，及对大数据等技术在公共安全行业应用和掌握的能力。基于警务“大数据战略”以及向科技要警力的实际业务诉求，公共安全行业ICT认证课程从警务业务当前面临的挑战出发，对信息化的现状与展望，大数据、视频图像等技术在警务业务中的最新应用及背后的系统支撑进行了系统的介绍。
以上就是华为认证HCIA所有的技术方向，大家可以根据自己的专业选择考试方向，关于更多华为认证问题可以点击下方免费咨询了解详情。
华为大数据解决方案是什么
大数据解决方案的逻辑层
逻辑层提供了一种组织您的组件的方式。这些层提供了一种方法来组织执行特定功能的组件。这些层只是逻辑层；这并不意味着支持每层的功能在独立的机器或独立的进程上运行。大数据解决方案通常由以下逻辑层组成：
1、大数据来源
2、数据改动 (massaging) 和存储层
3、分析层
4、使用层
互联网是个神奇的大网，大数据开发和软件定制也是一种模式，这里提供最详细的报价，如果你真的想做，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了
大数据来源：考虑来自所有渠道的，所有可用于分析的数据。要求组织中的数据科学家阐明执行您需要的分析类型所需的数据。数据的格式和起源各不相同：
格式— 结构化、半结构化或非结构化。
速度和数据量— 数据到达的速度和传送它的速率因数据源不同而不同。
收集点— 收集数据的位置，直接或通过数据提供程序，实时或以批量模式收集数据。数据可能来自某个主要来源，比如天气条件，也有可能来自一个辅助来源，比如媒体赞助的天气频道。
数据源的位置— 数据源可能位于企业内或外部。识别您具有有限访问权的数据，因为对数据的访问会影响可用于分析的数据范围。
数据改动和存储层：此层负责从数据源获取数据，并在必要时，将它转换为适合数据分析方式的格式。例如，可能需要转换一幅图，才能将它存储在 Hadoop Distributed File System (HDFS) 存储或关系数据库管理系统 (RDBMS) 仓库中，以供进一步处理。合规性制度和治理策略要求为不同的数据类型提供合适的存储。
分析层：分析层读取数据改动和存储层整理 (digest) 的数据。在某些情况下，分析层直接从数据源访问数据。设计分析层需要认真地进行事先筹划和规划。必须制定如何管理以下任务的决策：
生成想要的分析
从数据中获取洞察
找到所需的实体
定位可提供这些实体的数据的数据源
理解执行分析需要哪些算法和工具。
使用层：此层使用了分析层所提供的输出。使用者可以是可视化应用程序、人类、业务流程或服务。可视化分析层的结果可能具有挑战。有时，看看类似市场中的竞争对手是如何做的会有所帮助。
每一层包含多种组件类型，下面将会介绍这些类型。
大数据来源
此层包含所有必要的数据源，提供了解决业务问题所需的洞察。数据是结构化、半结构化和非结构化的数据，而且来自许多来源：
1、企业遗留系统— 这些系统是企业应用程序，执行业务需要的分析并获取需要的洞察：
客户关系管理系统
结算操作
大型机应用程序
企业资源规划
Web 应用程序开发
Web 应用程序和其他数据来源扩充了企业拥有的数据。这些应用程序可使用自定义的协议和机制来公开数据。
2、数据管理系统 (DMS)— 数据管理系统存储逻辑数据、流程、策略和各种其他类型的文档：
Microsoft® Excel® 电子表格
Microsoft Word 文档
这些文档可以转换为可用于分析的结构化数据。文档数据可公开为领域实体，或者数据改动和存储层可将它转换为领域实体。
3、数据存储— 数据存储包含企业数据仓库、操作数据库和事务数据库。此数据通常是结构化数据，可直接使用或轻松地转换来满足需求。这些数据不一定存储在分布式文件系统中，具体依赖于所处的上下文。
4、智慧设备— 智慧设备能够捕获、处理和传输使用最广泛的协议和格式的信息。这方面的示例包括智能电话、仪表和医疗设备。这些设备可用于执行各种类型的分析。绝大多数智慧设备都会执行实时分析，但从智慧设备传来的信息也可批量分析。
5、聚合的数据提供程序— 这些提供程序拥有或获取数据，并以复杂的格式和所需的频率通过特定的过滤器公开它。每天都会产生海量的数据，它们具有不同的格式，以不同的速度生成，而且通过各种数据提供程序、传感器和现有企业提供。
其他数据源— 有许多数据来自自动化的来源：
地理信息：
地图
地区详细信息
位置详细信息
矿井详细信息
人类生成的内容：
社交媒体
电子邮件
博客
在线信息
传感器数据：
环境：天气、降雨量、湿度、光线
电气：电流、能源潜力等
导航装置
电离辐射、亚原子粒子等
靠近、存在等
位置、角度、位移、距离、速度、加速度
声音、声震动等
汽车、运输等
热量、热度、温度
光学、光、成像、见光度
化学
压力
流动、流体、速度
力、密度级别等
来自传感器供应商的其他数据
数据改动和存储层
因为传入的数据可能具有不同的特征，所以数据改动和存储层中的组件必须能够以各种频率、格式、大小和在各种通信渠道上读取数据：
数据获取— 从各种数据源获取数据，并将其发送到数据整理组件或存储在指定的位置中。此组件必须足够智能，能够选择是否和在何处存储传入的数据。它必须能够确定数据在存储前是否应改动，或者数据是否可直接发送到业务分析层。
数据整理— 负责将数据修改为需要的格式，以实现分析用途。此组件可拥有简单的转换逻辑或复杂的统计算法来转换源数据。分析引擎将会确定所需的特定的数据格式。主要的挑战是容纳非结构化数据格式，比如图像、音频、视频和其他二进制格式。
分布式数据存储— 负责存储来自数据源的数据。通常，这一层中提供了多个数据存储选项，比如分布式文件存储 (DFS)、云、结构化数据源、NoSQL 等。
分析层
这是从数据中提取业务洞察的层：
分析层实体识别— 负责识别和填充上下文实体。这是一个复杂的任务，需要高效的高性能流程。数据整理组件应为这个实体识别组件提供补充，将数据修改为需要的格式。分析引擎将需要上下文实体来执行分析。
分析引擎— 使用其他组件（具体来讲，包括实体鉴别、模型管理和分析算法）来处理和执行分析。分析引擎可具有支持并行处理的各种不同的工作流、算法和工具。
模型管理— 负责维护各种统计模型，验证和检验这些模型，通过持续培训模型来提高准确性。然后，模型管理组件会推广这些模型，它们可供实体识别或分析引擎组件使用。
使用层
这一层使用了从分析应用程序获取的业务洞察。分析的结果由组织内的各个用户和组织外部的实体（比如客户、供应商、合作伙伴和提供商）使用。此洞察可用于针对客户提供产品营销信息。例如，借助从分析中获取的洞察，公司可以使用客户偏好数据和位置感知，在客户经过通道或店铺时向他们提供个性化的营销信息。
该洞察可用于检测欺诈，实时拦截交易，并将它们与使用已存储在企业中的数据构建的视图进行关联。在欺诈性交易发生时，可以告知客户可能存在欺诈，以便及时采取更正操作。
此外，可以根据在数据改动层完成的分析来触发业务流程。可以启动自动化的步骤 — 例如，如果客户接受了一条可自动触发的营销信息，则需要创建一个新订单，如果客户报告了欺诈，那么可以触发对信用卡使用的阻止。
分析的输出也可由推荐引擎使用，该引擎可将客户与他们喜欢的产品相匹配。推荐引擎分析可用的信息，并提供个性化且实时的推荐。
使用层还为内部用户提供了理解、找到和导航企业内外的链锁信息的能力。对于内部使用者，为业务用户构建报告和仪表板的能力使得利益相关者能够制定精明的决策并设计恰当的战略。为了提高操作有效性，可以从数据中生成实时业务警告，而且可以监视操作性的关键绩效指标：
交易拦截器— 此组件可实时拦截高容量交易，将它们转换为一种容易被分析层理解的实时格式，以便在传入数据上执行实时分析。事务拦截器应能够集成并处理来自各种来源的数据，比如传感器、智能仪表、麦克风、摄像头、GPS 设备、ATM 和图像扫描仪。可以使用各种类型的适配器和 API 来连接到数据源。也可以使用各种加速器来简化开发，比如实时优化和流分析，视频分析，银行、保险、零售、电信和公共运输领域的加速器，社交媒体分析，以及情绪分析。
业务流程管理流程— 来自分析层的洞察可供业务流程执行语言 (BPEL) 流程、API 或其他业务流程使用，通过自动化上游和下游 IT 应用程序、人员和流程的功能，进一步获取业务价值。
实时监视— 可以使用从分析中得出的数据来生成实时警告。可以将警告发送给感兴趣的使用者和设备，比如智能电话和平板电脑。可以使用从分析组件生成的数据洞察，定义并监视关键绩效指标，以便确定操作有效性。实时数据可从各种来源以仪表板的形式向业务用户公开，以便监视系统的健康或度量营销活动的有效性。
报告引擎— 生成与传统商业智能报告类似的报告的能力至关重要。用户可基于从分析层中得到的洞察，创建临时报告、计划的报告或自助查询和分析。
推荐引擎— 基于来自分析层的分析结果，推荐引擎可向购物者提供实时的、相关的和个性化的推荐，提高电子商务交易中的转换率和每个订单的平均价值。该引擎实时处理可用信息并动态地响应每个用户，响应基于用户的实时活动、存储在 CRM 系统中的注册客户信息，以及非注册客户的社交概况。
可视化和发现— 数据可跨企业内外的各种联邦的数据源进行导航。数据可能具有不同的内容和格式，所有数据（结构化、半结构化和非结构化）可组合来进行可视化并提供给用户。此能力使得组织能够将其传统的企业内容（包含在企业内容管理系统和数据仓库中）与新的社交内容（例如 tweet 和博客文章）组合到单个用户界面中。
垂直层
影响逻辑层（大数据来源、数据改动和存储、分析和使用层）的所有组件的各方面都包含在垂直层中：
信息集成
大数据治理
系统管理
服务质量
信息集成
大数据应用程序从各种数据起源、提供程序和数据源获取数据，并存储在 HDFS、NoSQL 和 MongoDB 等数据存储系统中。这个垂直层可供各种组件使用（例如数据获取、数据整理、模型管理和交易拦截器），负责连接到各种数据源。集成将具有不同特征（例如协议和连接性）的数据源的信息，需要高质量的连接器和适配器。可以使用加速器连接到大多数已知和广泛使用的来源。这些加速器包括社交媒体适配器和天气数据适配器。各种组件还可以使用这一层在大数据存储中存储信息，从大数据存储中检索信息，以便处理这些信息。大多数大数据存储都提供了服务和 API 来存储和检索该信息。
大数据治理
数据治理涉及到定义指南来帮助企业制定有关数据的正确决策。大数据治理有助于处理企业内或从外部来源传入的数据的复杂性、量和种类。在将数据传入企业进行处理、存储、分析和清除或归档时，需要强有力的指南和流程来监视、构建、存储和保护数据。
除了正常的数据治理考虑因素之外，大数据治理还包含其他因素：
1、管理各种格式的大量数据。
2、持续培训和管理必要的统计模型，以便对非结构化数据和分析进行预处理。请记住，设置处理非结构化数据时的重要一步。
3、为外部数据设置有关其保留和使用的策略和合规性制度。
4、定义数据归档和清除策略。
5、创建如何跨各种系统复制数据的策略。
6、设置数据加密策略。
服务质量层
此层复杂定义数据质量、围绕隐私和安全性的策略、数据频率、每次抓取的数据大小和数据过滤器：
数据质量
1、完整地识别所有必要的数据元素
2、以可接受的新鲜度提供数据的时间轴
3、依照数据准确性规则来验证数据的准确性
4、采用一种通用语言（数据元组满足使用简单业务语言所表达的需求）
5、依据数据一致性规则验证来自多个系统的数据一致性
6、在满足数据规范和信息架构指南基础上的技术符合性
围绕隐私和安全的策略
需要策略来保护敏感数据。从外部机构和提供程序获取的数据可能包含敏感数据（比如 Facebook 用户的联系信息或产品定价信息）。数据可以来源于不同的地区和国家，但必须进行相应的处理。必须制定有关数据屏蔽和这类数据的存储的决策。考虑以下数据访问策略：
A、数据可用性
B、数据关键性
C、数据真实性
D、数据共享和发布
E、数据存储和保留，包括能否存储外部数据等问题。如果能够存储数据，数据可存储多长时间？可存储何种类型的数据？
F、数据提供程序约束（政策、技术和地区）
G、社交媒体使用条款
数据频率
提供新鲜数据的频率是多少？它是按需、连续还是离线的？
抓取的数据大小
此属性有助于定义可抓取的数据以及每次抓取后可使用的数据大小。
过滤器
标准过滤器会删除不想要的数据和数据中的干扰数据，仅留下分析所需的数据。
系统管理
系统管理对大数据至关重要，因为它涉及到跨企业集群和边界的许多系统。对整个大数据生态系统的健康的监视包括：
A、管理系统日志、虚拟机、应用程序和其他设备
B、关联各种日志，帮助调查和监视具体情形
C、监视实时警告和通知
D、使用显示各种参数的实时仪表板
E、引用有关系统的报告和详细分析
F、设定和遵守服务水平协议
G、管理存储和容量
G、归档和管理归档检索
I、执行系统恢复、集群管理和网络管理
J、策略管理
结束语
对开发人员而言，层提供了一种对大数据解决方案必须执行的功能进行分类的途径，为组织建议必需执行这些功能所需的代码。但是，对于想要从大数据获取洞察的业务用户，考虑大数据需求和范围通常会有所帮助。原子模式解决了访问、处理、存储和使用大数据的机制，为业务用户提供了一种解决需求和范围的途径。下一篇文章将介绍用于此用途的原子模式。
华为人工智能怎么唤醒
华为手机是自带人工智能的，用户使用这个功能可以语音操控手机，首先需要设置幻想人工智能，打开语音唤醒，我们就不必要在手机上操作来进入语音助手了，直接说出唤醒词即可打开语音助手，小编为大家带来详细方法。
1、首先我们点击进入华为手机上的【设置】
2、在设置菜单下找到并点击打开【辅助功能】
3、进入辅助功能的页面后点击进入【语音控制】
4、在语音控制菜单下点击打开【语音唤醒】
5、接下来我们点击打开【语音唤醒】右侧的开
6、进入如下界面即可开始录入唤醒词，说出三次唤醒词即可录入成功，
7、最后点击【开始体验】，我们就可以通过说出“小艺小艺”来唤醒手机的语音助手小艺了!
人工智能所带来不只是这些优势体现，而在于所集合，最大的优势在于驾车时，几个月来我实测发现：将mate8链上AUX到AUX线上，将手机丢在副座位上通话车载音响并无其他杂乱声音，我正常随意说话对方听着也无其他任何杂音，不用手机摆放在特定位置，和我贴耳朵打电话效果一样！语音唤醒功能的强大之处就在我驾车的时候打电话给某人或者接某人的电话！
数据分析平台有哪些
作为一个新兴的市场领域，自助式BI的厂商众多，不同厂商推出的自助式BI产品，在易用性、复杂性和功能上各不相同。有些产品可能主要用于简单的仪表盘和可视化，而不能承担更复杂的任务，如自助数据准备、数据发现或交互式可视化探索。也有类似于Smartbi的全能型BI工具，支持从多数据源整合、ETL数据处理、数据建模、数据可视化、数据分析、数据填报、移动应用的全线功能。总之，选择适合自己的自助式BI，大幅降低商业智能的使用门槛，是企业从数据分析中获益的最快路径。像思迈特软件开发的Smartbi自助分析平台，它主要围绕业务人员提供企业级数分析工具和服务，以业务、问题为向导，让企业里的每一个人释放数据价值，让大数据应用和分析走进员工和管理者工作中，激发各层人员对数据的认知、挖掘和运用；通过推动全员自助分析、数据共享，提升企业数据资产价值，促进业务发展、风险控制和内部管理，进而推动数字化转型大数据可视化是进行各种大数据分析解决的最重要组成部分之一，通过思迈特软件Smartbi数据加工工作都得到了极大的简化，采用“类Excel数据透视表”的设计，多维分析不再需要建立模型，就能够组合维度、汇总计算、切片、钻取，洞察数据。不仅如此，任何字段都可直接作为输出字段或筛选条件，轻松实现对数据的查询与探索。
Smartbi产品功能设计全面，涵盖数据提取、数据管理、数据分析、数据共享四个环节，帮助客户从数据的角度描述业务现状，分析业务原因，预测业务趋势，推动业务变革。
思迈特软件Smartbi个人用户全功能模块长期免费试用
马上免费体验:Smartbi一站式大数据分析平台
fusioninsight怎么读
fusion
常用词汇
英 [’fjuːʒn] 美 [’fjuːʒn]
n.融合；结合；熔合；核聚变
insight
常用词汇
英 [’ɪnsaɪt] 美 [’ɪnsaɪt]
n.洞察力；见识；深刻的理解
华为大数据认证考什么
华为大数据认证有HCIA、HCIP、HCIE这三个等级的认证，不同等级认证的考试内容不同，下面是华为大数据HCIA、HCIP、HCIE认证的考试内容。
HCIA-Big Data
考试内容
HCIA-Big Data V3.0考试覆盖：
（1）大数据行业的发展趋势，大数据特点以及华为鲲鹏大数据等；
（2）常用且重要大数据组件基础技术原理（包括HBase, Hive, Loader, MapReduce, YARN, HDFS, Spark, Flume, Kafka, ElasticSearch,ZooKeeper, Flink,Redis）；
（3）华为大数据解决方案、功能特性及华为在大数据行业的成功案例。
HCIP-Big Data Developer
考试内容
HCIP-Big Data Developer V2.0 大数据场景化解决方案总览、大数据场景化解决方案：离线批处理、实时检索、实时流处理等内容。
HCIE-Big Data-Data Mining（笔试）
考试内容
华为认证HCIE-Big Data-Data Mining V2.0考试覆盖：数据挖掘介绍、预备知识（数学基础知识、Python基础知识）、数据预处理、特征选择与降维、有监督学习、无监督学习、模型评估与优化、数据挖掘综合应用、Spark MLlib数据挖掘、华为云机器学习服务MLS、FusionInsight Miner、大数据架构和大数据治理、大数据挖掘。
HCIE-Big Data-Data Mining（实验）
考试内容
华为认证HCIE-Big Data-Data Mining V2.0考试覆盖：数据挖掘介绍、预备知识（数学基础知识、Python基础知识）、数据预处理、特征选择与降维、有监督学习、无监督学习、模型评估与优化、数据挖掘综合应用、Spark MLlib数据挖掘、华为云机器学习服务MLS、FusionInsight Miner、大数据架构和大数据治理、大数据挖掘。
HCIE-Big Data-Data Mining（面试）
考试内容
华为认证HCIE-Big Data-Data Mining V2.0考试覆盖：数据挖掘介绍、预备知识（数学基础知识、Python基础知识）、数据预处理、特征选择与降维、有监督学习、无监督学习、模型评估与优化、数据挖掘综合应用、Spark MLlib数据挖掘、华为云机器学习服务MLS、FusionInsight Miner、大数据架构和大数据治理、大数据挖掘。
华为bigdate和fusioninsight有什么区别
以华为G520手机的联通和移动版为例，说明联通版和移动版手机的区别： 其实这两款手机在配置和外观上几乎没有太大的变化，只是手机的处理器由原来移动版的联发科MT6589四核芯片变成了1.2GHz高通MSM8225Q四核处理器。 同时华为G520联通版可支持WCDAMA＋GSM双卡（标准SIM卡）双待功能，能够满足联通和移动用户双方面的需求。也就是说联通版华为g520同时兼容中国移动和中国联通的网，可以使用移动的2G卡和联通的2G、3G卡。不过售价相比移动版更为便宜。 华为G520联通版，网络模式：GSM，WCDMA，支持移动联通2G卡，联通3G卡。 华为G520移动版，网络模式：GSM，TD-SCDMA，支持移动联通2G卡，移动3G卡
大数据分析工程师日常工作有哪些
数据分析师是一个近几年来新兴的一个岗位，有人说，数据分析师是大部分时间围绕着的工作是满足业务的数据需求。业务人员既有普通运营，也有部门领导，基本有求必应。那么数据分析工程师每天都在做什么呢?日常工作有哪些?我们接着往下看。
满足业务人员的需求也分淡旺季，旺季就是做月度汇报、年度汇报的时候，或者做促销活动、推广活动的时候。特别是业务人员要做汇报的时候，会疯狂call数据分析的，单身N年的手速这个时候用得上了。
当然，淡季也不会闲着，还得做专题分析呀。得研究研究各领导拍脑门想到的数据需求：比如产品种类会不会太多，要不要精简一下，这个时候得去找数据支撑，比如80%的业绩产生于哪些产品，而长尾品又能产生多少业绩，再了解下竞争对手又是怎样的策略。再比如到了月末的时候，就得预测下一周期的业绩能完成多少，从哪块新业务增收多少，预计引流多少新用户获得多少收益，怎么拉升客单价从而增收多少收益，这时候顺便就把业务的kpi目标定下了。又比如突然有什么异常情况，日活的用户数持续下降了，那就得到业务各个环节里找原因。还比如某个业务环节存在问题没有攻破，如订单满足率还是不理想，就得四处扒拉数据去分析造成多少损失，主要是哪部分造成损失最多，还得想该如何用数据监控，责任方在哪，如何完善等······
综上就是小编整理的数据分析工程师日常工作，希望可以帮您更好的理解这个岗位。