近几年来，人工智能逐渐火热起来，特别是和大数据一起结合使用。人工智能的主要场景又包括图像能力、语音能力、自然语言处理能力和用户画像能力等等。这些场景我们都需要处理海量的数据，处理完的数据一般都需要存储起来，这些数据的特点主要有如下几点： 大：数据量越大，对我们后面建模越会有好处； 稀疏：每行数据可能拥有不同的属性，比如用户画像数据，每个人拥有属性相差很大，可能用户A拥有这个属性，但是用户B没有这个属性；那么我们希望存储的系统能够处理这种情况，没有的属性在底层不占用空间，这样可以节约大量的空间使用； 列动态变化：每行数据拥有的列数是不一样的。

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创建数据集是报表分析的基础，合理建模可以达到事半功倍的效果哦！

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QuickBI支持多种数据源连接，添加数据源是数据分析展示的第一步，下面来详细介绍一下产品数据源支持情况！

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开通MaxCompute后，请通过DataWorks控制台创建MaxCompute项目空间

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在海量数据的大视频行业，如何满足大数据需求？12月20日举办的北京云栖大会“企业云上业务优化”分论坛上，熊猫直播大数据技术专家卢圣刚，分享了熊猫直播不断优化云上资源，建立起灵活配置、高扩展性、易于运维的云上架构的宝贵经验。

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转自：http://database.51cto.com/art/201712/560537.htm 1、只修改字符集（使用默认校验集）

yejr@imysql.com> alter table t1 convert to character set utf8mb4 2、同时修改表字符集和校验集

yejr@imysql.

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MySQL里怎么存储那些看起来会乱码的字符？

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前几天，PyODPS发布了0.7版本，这篇文章给大家介绍下PyODPS新版本带来的重要特性。 之前也有若干篇文章介绍过了，我们PyODPS DataFrame是延迟执行的，在调用立即执行的方法，比如execute、persist等之前，都只是构建了表达式。

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