นี่คือโพสต์รับเชิญที่เขียนร่วมกับ Babu Srinivasan จาก MongoDB
เนื่องจากอุตสาหกรรมต่างๆ พัฒนาไปในภูมิทัศน์ทางธุรกิจที่เปลี่ยนแปลงไปอย่างรวดเร็วในปัจจุบัน การไม่สามารถคาดการณ์แบบเรียลไทม์ได้ทำให้เกิดความท้าทายที่สำคัญสำหรับอุตสาหกรรมที่ต้องอาศัยข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำและทันท่วงที การไม่มีการคาดการณ์แบบเรียลไทม์ในอุตสาหกรรมต่างๆ ทำให้เกิดความท้าทายทางธุรกิจที่เร่งด่วน ซึ่งอาจส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อการตัดสินใจและประสิทธิภาพการดำเนินงาน หากไม่มีข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์ ธุรกิจต่างๆ จะต้องดิ้นรนเพื่อปรับตัวให้เข้ากับสภาวะตลาดที่มีพลวัต คาดการณ์ความต้องการของลูกค้าได้อย่างแม่นยำ เพิ่มประสิทธิภาพระดับสินค้าคงคลัง และทำการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์เชิงรุก อุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การเงิน การค้าปลีก การจัดการห่วงโซ่อุปทาน และลอจิสติกส์ เผชิญกับความเสี่ยงที่จะพลาดโอกาส ต้นทุนที่เพิ่มขึ้น การจัดสรรทรัพยากรที่ไม่มีประสิทธิภาพ และไม่สามารถตอบสนองความคาดหวังของลูกค้าได้ ด้วยการสำรวจความท้าทายเหล่านี้ องค์กรต่างๆ สามารถตระหนักถึงความสำคัญของการคาดการณ์แบบเรียลไทม์ และสำรวจโซลูชันที่เป็นนวัตกรรมเพื่อเอาชนะอุปสรรคเหล่านี้ ช่วยให้พวกเขารักษาความสามารถในการแข่งขัน ตัดสินใจอย่างมีข้อมูล และเจริญเติบโตในสภาพแวดล้อมทางธุรกิจที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วในปัจจุบัน
โดยการควบคุมศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงของชาว MongoDB อนุกรมเวลา ความสามารถของข้อมูลและบูรณาการเข้ากับพลังของ ผืนผ้าใบ Amazon SageMakerองค์กรต่างๆ จะสามารถเอาชนะความท้าทายเหล่านี้และปลดล็อกความคล่องตัวในระดับใหม่ได้ การจัดการข้อมูลอนุกรมเวลาที่แข็งแกร่งของ MongoDB ช่วยให้สามารถจัดเก็บและเรียกข้อมูลอนุกรมเวลาจำนวนมากแบบเรียลไทม์ ในขณะที่อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูงและความสามารถในการคาดการณ์มอบโมเดลการคาดการณ์ที่แม่นยำและไดนามิกด้วย SageMaker Canvas
ในโพสต์นี้ เราจะสำรวจศักยภาพของการใช้ข้อมูลอนุกรมเวลาของ MongoDB และ SageMaker Canvas เป็นโซลูชันที่ครอบคลุม
แผนที่ MongoDB
แผนที่ MongoDB คือแพลตฟอร์มข้อมูลสำหรับนักพัฒนาที่มีการจัดการเต็มรูปแบบ ซึ่งช่วยให้การปรับใช้และการปรับขนาดฐานข้อมูล MongoDB ในระบบคลาวด์ง่ายขึ้น เป็นที่จัดเก็บข้อมูลแบบเอกสารซึ่งมีฐานข้อมูลที่มีการจัดการเต็มรูปแบบ พร้อมด้วยข้อความแบบเต็มและเวกเตอร์ในตัว ค้นหา, การสนับสนุน Geospatial แบบสอบถาม ชาร์ต และการสนับสนุนพื้นเมืองเพื่อประสิทธิภาพ อนุกรมเวลา ความสามารถในการจัดเก็บและการสืบค้น MongoDB Atlas นำเสนอการแบ่งส่วนอัตโนมัติ ความสามารถในการปรับขนาดแนวนอน และการจัดทำดัชนีที่ยืดหยุ่นสำหรับการนำเข้าข้อมูลปริมาณมาก ความสามารถด้านอนุกรมเวลาแบบเนทิฟถือเป็นคุณสมบัติที่โดดเด่น ทำให้เหมาะสำหรับการจัดการข้อมูลอนุกรมเวลาปริมาณมาก เช่น ข้อมูลแอปพลิเคชันที่สำคัญทางธุรกิจ การวัดและส่งข้อมูลทางไกล บันทึกของเซิร์ฟเวอร์ และอื่นๆ ด้วยการสืบค้น การรวมกลุ่ม และการวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพ ธุรกิจสามารถดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากข้อมูลที่ประทับเวลาได้ ด้วยการใช้ความสามารถเหล่านี้ ธุรกิจต่างๆ จะสามารถจัดเก็บ จัดการ และวิเคราะห์ข้อมูลอนุกรมเวลาได้อย่างมีประสิทธิภาพ ช่วยให้ตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลและเพิ่มความได้เปรียบทางการแข่งขัน
ผืนผ้าใบ Amazon SageMaker
ผืนผ้าใบ Amazon SageMaker เป็นบริการ Visual Machine Learning (ML) ที่ช่วยให้นักวิเคราะห์ธุรกิจและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถสร้างและปรับใช้โมเดล ML แบบกำหนดเองได้ โดยไม่ต้องมีประสบการณ์ ML หรือต้องเขียนโค้ดแม้แต่บรรทัดเดียว SageMaker Canvas รองรับกรณีการใช้งานหลายกรณี ซึ่งรวมถึง การพยากรณ์อนุกรมเวลาซึ่งช่วยให้ธุรกิจสามารถคาดการณ์ความต้องการ การขาย ความต้องการทรัพยากร และข้อมูลอนุกรมเวลาอื่นๆ ในอนาคตได้อย่างแม่นยำ บริการนี้ใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อจัดการกับรูปแบบข้อมูลที่ซับซ้อน และช่วยให้ธุรกิจสามารถสร้างการคาดการณ์ที่แม่นยำแม้จะมีข้อมูลในอดีตเพียงเล็กน้อยก็ตาม ด้วยการใช้ความสามารถของ Amazon SageMaker Canvas ธุรกิจต่างๆ จึงสามารถตัดสินใจอย่างมีข้อมูล เพิ่มประสิทธิภาพระดับสินค้าคงคลัง ปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงาน และเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า
SageMaker Canvas UI ช่วยให้คุณผสานรวมแหล่งข้อมูลจากระบบคลาวด์หรือภายในองค์กรได้อย่างราบรื่น ผสานชุดข้อมูลได้อย่างง่ายดาย ฝึกฝนโมเดลที่แม่นยำ และคาดการณ์กับข้อมูลที่เกิดขึ้นใหม่ ทั้งหมดนี้โดยไม่ต้องเขียนโค้ด หากคุณต้องการเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติหรือการรวมโมเดล ML โดยตรงเข้ากับแอป ฟังก์ชันการคาดการณ์ Canvas จะสามารถเข้าถึงได้ผ่าน APIs.
ภาพรวมโซลูชัน
ผู้ใช้คงข้อมูลอนุกรมเวลาของธุรกรรมไว้ใน MongoDB Atlas ข้อมูลจะถูกแยกไปยังบัคเก็ต Amazon S3 ผ่าน Atlas Data Federation Amazon SageMaker Canvas เข้าถึงข้อมูลเพื่อสร้างโมเดลและสร้างการคาดการณ์ ผลลัพธ์ของการคาดการณ์จะถูกจัดเก็บไว้ในบัคเก็ต S3 เมื่อใช้บริการ MongoDB Data Federation การคาดการณ์จะถูกนำเสนอเป็นภาพผ่านแผนภูมิ MongoDB
แผนภาพต่อไปนี้สรุปสถาปัตยกรรมโซลูชันที่นำเสนอ
เบื้องต้น
สำหรับโซลูชันนี้ เราใช้ MongoDB Atlas เพื่อจัดเก็บข้อมูลอนุกรมเวลา, Amazon SageMaker Canvas เพื่อฝึกโมเดลและสร้างการคาดการณ์ และ Amazon S3 เพื่อจัดเก็บข้อมูลที่แยกจาก MongoDB Atlas
ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณมีข้อกำหนดเบื้องต้นดังต่อไปนี้:
กำหนดค่าคลัสเตอร์ MongoDB Atlas
สร้างคลัสเตอร์ MongoDB Atlas ฟรีโดยทำตามคำแนะนำใน สร้างคลัสเตอร์. ตั้งค่า การเข้าถึงฐานข้อมูล และ การเข้าถึงเครือข่าย.
เติมคอลเลกชันอนุกรมเวลาใน MongoDB Atlas
เพื่อวัตถุประสงค์ของการสาธิตนี้ คุณสามารถใช้ชุดข้อมูลตัวอย่างจาก Kaggle และอัปโหลดสิ่งเดียวกันไปยัง MongoDB Atlas ด้วย MongoDB เครื่องมือ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง เข็มทิศ MongoDB.
รหัสต่อไปนี้แสดงชุดข้อมูลตัวอย่างสำหรับคอลเลกชันอนุกรมเวลา:
{ "store": "1 1", "timestamp": { "2010-02-05T00:00:00.000Z"}, "temperature": "42.31", "target_value": 2.572, "IsHoliday": false
}
ภาพหน้าจอต่อไปนี้แสดงข้อมูลอนุกรมเวลาตัวอย่างใน MongoDB Atlas:
สร้างถัง S3
สร้างบัญชีตัวแทน บัคเก็ต S3 ใน AWS ซึ่งจำเป็นต้องจัดเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลอนุกรมเวลา โปรดทราบว่าเรามีสองโฟลเดอร์ sales-train-data
ใช้เพื่อจัดเก็บข้อมูลที่แยกจาก MongoDB Atlas ในขณะที่ sales-forecast-output
มีการคาดการณ์จาก Canvas
สร้างสหพันธ์ข้อมูล
ตั้งค่า สหพันธ์ข้อมูล ใน Atlas และลงทะเบียนบัคเก็ต S3 ที่สร้างขึ้นก่อนหน้านี้โดยเป็นส่วนหนึ่งของแหล่งข้อมูล โปรดสังเกตว่าฐานข้อมูล/คอลเลกชันที่แตกต่างกันสามรายการถูกสร้างขึ้นในการรวมข้อมูลสำหรับคลัสเตอร์ Atlas, บัคเก็ต S3 สำหรับข้อมูล MongoDB Atlas และบัคเก็ต S3 เพื่อจัดเก็บผลลัพธ์ Canvas
ภาพหน้าจอต่อไปนี้แสดงการตั้งค่าการรวมศูนย์ข้อมูล
ตั้งค่าบริการแอปพลิเคชัน Atlas
สร้าง บริการแอปพลิเคชัน MongoDB เพื่อปรับใช้ฟังก์ชันเพื่อถ่ายโอนข้อมูลจากคลัสเตอร์ MongoDB Atlas ไปยังบัคเก็ต S3 โดยใช้ $ออก การรวมตัว
ตรวจสอบการกำหนดค่าแหล่งข้อมูล
บริการแอปพลิเคชันจะสร้างชื่อบริการ Altas ใหม่ซึ่งจำเป็นต้องเรียกว่าบริการข้อมูลในฟังก์ชันต่อไปนี้ ตรวจสอบว่าชื่อบริการ Atlas ถูกสร้างขึ้น และบันทึกไว้เพื่อใช้อ้างอิงในอนาคต
สร้างฟังก์ชัน
ตั้งค่าบริการ Atlas Application เพื่อสร้าง ทริกเกอร์และฟังก์ชั่น. ทริกเกอร์จำเป็นต้องได้รับการกำหนดเวลาเพื่อเขียนข้อมูลไปยัง S3 ตามความถี่ของช่วงเวลาตามความต้องการทางธุรกิจสำหรับการฝึกโมเดล
สคริปต์ต่อไปนี้แสดงฟังก์ชันที่จะเขียนลงในบัคเก็ต S3:
exports = function () { const service = context.services.get(""); const db = service.db("") const events = db.collection(""); const pipeline = [ { "$out": { "s3": { "bucket": "<S3_bucket_name>", "region": "<AWS_Region>", "filename": {$concat: ["<S3path>/<filename>_",{"$toString": new Date(Date.now())}]}, "format": { "name": "json", "maxFileSize": "10GB" } } } } ]; return events.aggregate(pipeline);
};
ฟังก์ชั่นตัวอย่าง
ฟังก์ชันสามารถรันผ่านแท็บ Run และสามารถแก้ไขข้อผิดพลาดได้โดยใช้คุณลักษณะบันทึกใน Application Services นอกจากนี้ ข้อผิดพลาดสามารถแก้ไขได้โดยใช้เมนูบันทึกในบานหน้าต่างด้านซ้าย
ภาพหน้าจอต่อไปนี้แสดงการทำงานของฟังก์ชันพร้อมกับเอาต์พุต:
สร้างชุดข้อมูลใน Amazon SageMaker Canvas
ขั้นตอนต่อไปนี้ถือว่าคุณได้สร้างโดเมน SageMaker และโปรไฟล์ผู้ใช้แล้ว หากคุณยังไม่ได้ดำเนินการ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้กำหนดค่า โดเมน SageMaker และโปรไฟล์ผู้ใช้. ในโปรไฟล์ผู้ใช้ ให้อัปเดตบัคเก็ต S3 ของคุณให้เป็นแบบกำหนดเองและระบุชื่อบัคเก็ตของคุณ
เมื่อเสร็จแล้ว ให้ไปที่ SageMaker Canvas เลือกโดเมนและโปรไฟล์ของคุณ แล้วเลือก Canvas
สร้างชุดข้อมูลที่จัดหาแหล่งข้อมูล
เลือกแหล่งที่มาของชุดข้อมูลเป็น S3
เลือกตำแหน่งข้อมูลจากบัคเก็ต S3 และเลือกสร้างชุดข้อมูล
ตรวจสอบสคีมาแล้วคลิกสร้างชุดข้อมูล
เมื่อนำเข้าสำเร็จ ชุดข้อมูลจะปรากฏในรายการดังที่แสดงในภาพหน้าจอต่อไปนี้
ฝึกโมเดล
ต่อไปเราจะใช้ Canvas เพื่อตั้งค่าเพื่อฝึกโมเดล เลือกชุดข้อมูลแล้วคลิกสร้าง
สร้างชื่อแบบจำลอง เลือก การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ และเลือก สร้าง
เลือกคอลัมน์เป้าหมาย
ถัดไป คลิกกำหนดค่าโมเดลอนุกรมเวลา และเลือก item_id เป็นคอลัมน์รหัสรายการ
เลือก tm
สำหรับคอลัมน์การประทับเวลา
หากต้องการระบุระยะเวลาที่คุณต้องการคาดการณ์ ให้เลือก 8 สัปดาห์
ตอนนี้คุณพร้อมที่จะดูตัวอย่างโมเดลหรือเริ่มกระบวนการสร้างแล้ว
หลังจากที่คุณดูตัวอย่างโมเดลหรือเปิดใช้งานบิลด์แล้ว โมเดลของคุณจะถูกสร้างขึ้นและอาจใช้เวลาสูงสุดสี่ชั่วโมง คุณสามารถออกจากหน้าจอและกลับมาดูสถานะการฝึกโมเดลได้
เมื่อโมเดลพร้อม ให้เลือกรุ่นและคลิกเวอร์ชันล่าสุด
ตรวจสอบเมทริกโมเดลและผลกระทบของคอลัมน์ และหากคุณพอใจกับประสิทธิภาพของโมเดล คลิกคาดการณ์
จากนั้นเลือกการทำนายแบบกลุ่ม และคลิกเลือกชุดข้อมูล
เลือกชุดข้อมูลของคุณ แล้วคลิกเลือกชุดข้อมูล
จากนั้นคลิกเริ่มการคาดการณ์
สังเกตงานที่สร้างขึ้นหรือสังเกตความคืบหน้าของงานใน SageMaker ภายใต้การอนุมาน งานการแปลงเป็นชุด
เมื่องานเสร็จสมบูรณ์ ให้เลือกงาน และจดบันทึกเส้นทาง S3 ที่ Canvas เก็บการคาดการณ์
แสดงภาพข้อมูลการคาดการณ์ใน Atlas Charts
หากต้องการแสดงภาพข้อมูลการคาดการณ์ ให้สร้าง แผนภูมิ MongoDB Atlas อิงตามข้อมูลแบบรวมศูนย์ (ข้อมูลการคาดการณ์ของ Amazon) สำหรับการคาดการณ์ P10, P50 และ P90 ดังแสดงในแผนภูมิต่อไปนี้
ทำความสะอาด
- ลบคลัสเตอร์ MongoDB Atlas
- ลบการกำหนดค่า Atlas Data Federation
- ลบแอปบริการแอปพลิเคชัน Atlas
- ลบบัคเก็ต S3
- ลบชุดข้อมูลและโมเดล Amazon SageMaker Canvas
- ลบแผนภูมิ Atlas
- ออกจากระบบ Amazon SageMaker Canvas
สรุป
ในโพสต์นี้ เราได้ดึงข้อมูลอนุกรมเวลาจากการรวบรวมอนุกรมเวลาของ MongoDB นี่คือคอลเลกชันพิเศษที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับการจัดเก็บและการสืบค้นข้อมูลอนุกรมเวลา เราใช้ Amazon SageMaker Canvas เพื่อฝึกโมเดลและสร้างการคาดการณ์ และเราแสดงภาพการคาดการณ์ใน Atlas Charts
สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดูแหล่งข้อมูลต่อไปนี้
เกี่ยวกับผู้แต่ง
อิกอร์ อเล็กเซเยฟ เป็น Senior Partner Solution Architect ที่ AWS ในโดเมน Data and Analytics ในบทบาทของเขา Igor กำลังทำงานร่วมกับพันธมิตรเชิงกลยุทธ์ที่ช่วยสร้างสถาปัตยกรรมที่ซับซ้อนและปรับแต่ง AWS ก่อนเข้าร่วม AWS ในฐานะ Data/Solution Architect เขาได้ดำเนินการหลายโครงการในโดเมน Big Data รวมถึง Data Lake หลายแห่งในระบบนิเวศ Hadoop ในฐานะวิศวกรข้อมูล เขามีส่วนร่วมในการใช้ AI/ML เพื่อตรวจจับการฉ้อโกงและระบบอัตโนมัติในสำนักงาน
บาบู ศรีนิวาสัน เป็น Senior Partner Solutions Architect ที่ MongoDB ในบทบาทปัจจุบัน เขากำลังทำงานร่วมกับ AWS เพื่อสร้างการผสานรวมทางเทคนิคและสถาปัตยกรรมอ้างอิงสำหรับโซลูชัน AWS และ MongoDB เขามีประสบการณ์มากกว่าสองทศวรรษในด้านเทคโนโลยีฐานข้อมูลและคลาวด์ เขามีความกระตือรือร้นในการให้บริการโซลูชันทางเทคนิคแก่ลูกค้าที่ทำงานร่วมกับ Global System Integrators (GSI) หลายรายในหลากหลายภูมิภาค
- เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
- ที่มา: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/accelerating-time-to-insight-with-mongodb-time-series-collections-and-amazon-sagemaker-canvas/
- :มี
- :เป็น
- :ไม่
- :ที่ไหน
- $ ขึ้น
- 1
- 100
- 1222
- 1239
- 140
- 31
- 321
- 7
- 8
- a
- เกี่ยวกับเรา
- เร่ง
- เข้า
- สามารถเข้าถึงได้
- ถูกต้อง
- แม่นยำ
- ข้าม
- ปรับ
- นอกจากนี้
- สูง
- การรวมตัว
- AI / ML
- อัลกอริทึม
- ทั้งหมด
- การจัดสรร
- ช่วยให้
- ตาม
- แล้ว
- อเมซอน
- อเมซอน SageMaker
- ผืนผ้าใบ Amazon SageMaker
- Amazon Web Services
- ในหมู่
- จำนวน
- an
- การวิเคราะห์
- นักวิเคราะห์
- การวิเคราะห์
- วิเคราะห์
- วิเคราะห์
- และ
- คาดหวัง
- ใด
- ปรากฏ
- การใช้งาน
- การประยุกต์ใช้
- ปพลิเคชัน
- สถาปัตยกรรม
- เป็น
- AS
- สมมติ
- At
- อัตโนมัติ
- อัตโนมัติ
- อัตโนมัติ
- AWS
- ตาม
- BE
- ใหญ่
- ข้อมูลขนาดใหญ่
- สร้าง
- built-in
- ธุรกิจ
- ธุรกิจ
- by
- CAN
- ผ้าใบ
- ความสามารถในการ
- กรณี
- โซ่
- ความท้าทาย
- แผนภูมิ
- ชาร์ต
- Choose
- คลิก
- เมฆ
- Cluster
- รหัส
- การเข้ารหัส
- ชุด
- คอลเลกชัน
- คอลัมน์
- การแข่งขัน
- สมบูรณ์
- เสร็จสิ้น
- ซับซ้อน
- ครอบคลุม
- เงื่อนไข
- มี
- สิ่งแวดล้อม
- ค่าใช้จ่าย
- สร้าง
- ที่สร้างขึ้น
- วิกฤติ
- ปัจจุบัน
- ประเพณี
- ลูกค้า
- ความคาดหวังของลูกค้า
- ความพึงพอใจของลูกค้า
- ลูกค้า
- ข้อมูล
- การจัดการข้อมูล
- แพลตฟอร์มข้อมูล
- ชุดข้อมูล
- ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
- ฐานข้อมูล
- ฐานข้อมูล
- ชุดข้อมูล
- วันที่
- ทศวรรษที่ผ่านมา
- การตัดสินใจ
- การตัดสินใจ
- ลึก
- การเรียนรู้ลึก ๆ
- ความต้องการ
- ปรับใช้
- การใช้งาน
- การตรวจพบ
- ผู้พัฒนา
- ต่าง
- โดยตรง
- เอกสาร
- โดเมน
- ทำ
- พลวัต
- ระบบนิเวศ
- ขอบ
- อย่างมีประสิทธิภาพ
- ที่มีประสิทธิภาพ
- อย่างมีประสิทธิภาพ
- ง่าย
- กากกะรุน
- ให้อำนาจ
- ช่วยให้
- การเปิดใช้งาน
- วิศวกร
- เสริม
- สิ่งแวดล้อม
- ข้อผิดพลาด
- แม้
- เหตุการณ์
- คาย
- การปฏิบัติ
- ความคาดหวัง
- ประสบการณ์
- สำรวจ
- สำรวจ
- สารสกัด
- ใบหน้า
- เท็จ
- รวดเร็ว
- ลักษณะ
- คุณสมบัติ
- สหพันธ์
- เงินทุน
- มีความยืดหยุ่น
- ดังต่อไปนี้
- สำหรับ
- พยากรณ์
- การคาดการณ์
- รูป
- สี่
- การหลอกลวง
- การตรวจจับการฉ้อโกง
- ฟรี
- เวลา
- ราคาเริ่มต้นที่
- อย่างเต็มที่
- ฟังก์ชัน
- ฟังก์ชั่น
- อนาคต
- ดึงดูด
- สร้าง
- ภูมิศาสตร์
- เหตุการณ์ที่
- แขก
- โพสต์ของผู้เข้าพัก
- จัดการ
- การควบคุม
- มี
- มี
- he
- หนัก
- การช่วยเหลือ
- จุดสูง
- ของเขา
- ทางประวัติศาสตร์
- ตามแนวนอน
- ชั่วโมง
- HTML
- HTTPS
- วิ่งกระโดดข้ามรั้ว
- ID
- ในอุดมคติ
- if
- ส่งผลกระทบ
- การดำเนินการ
- นำเข้า
- ความสำคัญ
- ปรับปรุง
- in
- การไร้ความสามารถ
- รวมทั้ง
- เพิ่มขึ้น
- อุตสาหกรรม
- ไม่มีประสิทธิภาพ
- ข้อมูล
- แจ้ง
- นวัตกรรม
- ข้อมูลเชิงลึก
- คำแนะนำการใช้
- รวบรวม
- การบูรณาการ
- บูรณาการ
- การผสานรวม
- เข้าไป
- สินค้าคงคลัง
- ร่วมมือ
- IT
- การสัมภาษณ์
- งาน
- การร่วม
- JSON
- ชล
- ภูมิประเทศ
- ใหญ่
- ล่าสุด
- เปิดตัว
- การเรียนรู้
- ทิ้ง
- ซ้าย
- ช่วยให้
- ระดับ
- Line
- รายการ
- ที่ตั้ง
- เข้าสู่ระบบ
- โลจิสติก
- เครื่อง
- เรียนรู้เครื่อง
- ทำ
- การทำ
- จัดการ
- การจัดการ
- การจัดการ
- การจัดการ
- หลาย
- ตลาด
- สภาวะตลาด
- พบ
- เมนู
- ผสาน
- ตัวชี้วัด
- ต่ำสุด
- พลาด
- ML
- แบบ
- โมเดล
- MongoDB
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- หลาย
- ชื่อ
- พื้นเมือง
- นำทาง
- จำเป็นต้อง
- ความต้องการ
- ใหม่
- หมายเหตุ
- สังเกต..
- จำนวน
- สังเกต
- of
- เสนอ
- Office
- on
- การดำเนินงาน
- โอกาส
- เพิ่มประสิทธิภาพ
- การปรับให้เหมาะสม
- or
- องค์กร
- อื่นๆ
- ออก
- โครงร่าง
- เอาท์พุต
- เอาชนะ
- บานหน้าต่าง
- ส่วนหนึ่ง
- หุ้นส่วน
- พาร์ทเนอร์
- หลงใหล
- เส้นทาง
- รูปแบบ
- การปฏิบัติ
- ระยะเวลา
- ท่อ
- เวที
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- โพสท่า
- โพสต์
- ที่มีศักยภาพ
- อำนาจ
- จำเป็นต้อง
- คาดการณ์
- คำทำนาย
- การคาดการณ์
- ข้อกำหนดเบื้องต้น
- นำเสนอ
- นำเสนอ
- การกด
- ดูตัวอย่าง
- ก่อนหน้านี้
- ก่อน
- เชิงรุก
- กระบวนการ
- ก่อ
- โปรไฟล์
- ความคืบหน้า
- โครงการ
- เสนอ
- ให้
- ให้
- การให้
- วัตถุประสงค์
- คำสั่ง
- พร้อม
- เรียลไทม์
- รับรู้
- อ้างอิง
- การอ้างอิง
- เรียกว่า
- ภูมิภาค
- ทะเบียน
- ความต้องการ
- ทรัพยากร
- แหล่งข้อมูล
- ผลสอบ
- ค้าปลีก
- กลับ
- ความเสี่ยง
- แข็งแรง
- บทบาท
- วิ่ง
- sagemaker
- ขาย
- เดียวกัน
- ความพอใจ
- ความพึงพอใจ
- พอใจกับ
- scalability
- ปรับ
- ที่กำหนดไว้
- นักวิทยาศาสตร์
- จอภาพ
- ภาพหน้าจอ
- ต้นฉบับ
- ได้อย่างลงตัว
- เห็น
- เลือก
- ระดับอาวุโส
- ชุด
- เซิร์ฟเวอร์
- บริการ
- บริการ
- ชุด
- การติดตั้ง
- หลาย
- ชาร์ดดิ้ง
- แสดง
- แสดงให้เห็นว่า
- สำคัญ
- อย่างมีความหมาย
- ช่วยลดความยุ่งยาก
- เดียว
- So
- ทางออก
- โซลูชัน
- แหล่ง
- แหล่งที่มา
- พิเศษ
- ความเร็ว
- ศรีนิวาสัน
- ประทับ
- เริ่มต้น
- Status
- เข้าพัก
- ขั้นตอน
- การเก็บรักษา
- จัดเก็บ
- เก็บไว้
- ยุทธศาสตร์
- พันธมิตรเชิงกลยุทธ์
- การต่อสู้
- ที่ประสบความสำเร็จ
- อย่างเช่น
- จัดหาอุปกรณ์
- ห่วงโซ่อุปทาน
- การจัดการห่วงโซ่อุปทาน
- การจัดหา
- สนับสนุน
- รองรับ
- แน่ใจ
- ระบบ
- เอา
- เป้า
- วิชาการ
- เทคนิค
- เทคโนโลยี
- กว่า
- ที่
- พื้นที่
- ของพวกเขา
- พวกเขา
- ล้อยางขัดเหล่านี้ติดตั้งบนแกน XNUMX (มม.) ผลิตภัณฑ์นี้ถูกผลิตในหลายรูปทรง และหลากหลายเบอร์ความแน่นหนาของปริมาณอนุภาคขัดของมัน จะทำให้ท่านได้รับประสิทธิภาพสูงในการขัดและการใช้งานที่ยาวนาน
- นี้
- สาม
- เจริญเติบโต
- ตลอด
- เวลา
- อนุกรมเวลา
- ทันเวลา
- การประทับเวลา
- ไปยัง
- วันนี้
- รถไฟ
- การฝึกอบรม
- ธุรกรรม
- โอน
- แปลง
- กระแส
- สอง
- ui
- ภายใต้
- ปลดล็อก
- บันทึก
- ใช้
- มือสอง
- ผู้ใช้งาน
- ใช้
- การใช้
- มีคุณค่า
- ต่างๆ
- ตรวจสอบ
- ภาพ
- เห็นภาพ
- สายตา
- ปริมาณ
- ไดรฟ์
- ต้องการ
- คือ
- we
- เว็บ
- บริการเว็บ
- สัปดาห์ที่ผ่านมา
- ที่
- ในขณะที่
- จะ
- กับ
- ไม่มี
- เวิร์กโฟลว์
- การทำงาน
- เขียน
- คุณ
- ของคุณ
- ลมทะเล