数据分析，是产品运营极具战略意义的一环；从宏观到微观分析，通过表层数据挖掘产品问题，是每个运营人的必修课。 首先，我们来看比较常见的分析方法： 5W2H分析法：What（用户要什么？）...真正的数据分析不在于数据本身，而在于分析能力的概述；数据是参照物，是标杆，只有分析才是行为，是改变；那么如何分析，综合上面两个举例，已经可以很清晰的看到立体式分析。...最后便是一种较为常见的数据分析手法：杜邦分析法 以上是关于数据的一些概括，对于数据分析，需要我们以理性的眼光对待；因为各家对相关数据定义不同，算法不同；在对数据进行分析时需要我们看清分析误区，综合其他数据进行分析...，根据自己的数据分析思路制定相应的分析方案，切不可盲目分析，粗暴分析。...最后值得注意的是精细化的运营数据分析工作，思维不能乱，思维乱了，全盘皆乱；这时候的数据分析也无法提供正确的考量价值，如果觉得数据分析毫无头绪，杂乱无章；冷静下来，理顺思路，有大概的数据构思之后再做行动；
数据分析，是产品运营极具战略意义的一环；从宏观到微观分析，通过表层数据挖掘产品问题，是每个运营人的必修课。 首先，我们来看比较常见的分析方法： 5W2H分析法：What（用户要什么？）...真正的数据分析不在于数据本身，而在于分析能力的概述；数据是参照物，是标杆，只有分析才是行为，是改变；那么如何分析，综合上面两个举例，已经可以很清晰的看到立体式分析。...立体式分析，也就是维度分析；产品数据的发掘不应该仅仅拘泥于产品；大环境下的娱乐产物必须综合产品、市场、用户进行不同切入点分析；要知道，数据分析是基于商业目的，而商业离不开用户和市场；说白了就是结合不同维度进行有目的的数据收集...以上是关于数据的一些概括，对于数据分析，需要我们以理性的眼光对待；因为各家对相关数据定义不同，算法不同；在对数据进行分析时需要我们看清分析误区，综合其他数据进行分析，根据自己的数据分析思路制定相应的分析方案...最后值得注意的是精细化的运营数据分析工作，思维不能乱，思维乱了，全盘皆乱；这时候的数据分析也无法提供正确的考量价值，如果觉得数据分析毫无头绪，杂乱无章；冷静下来，理顺思路，有大概的数据构思之后再做行动；
数据分析是产品运营极具战略意义的一环；从宏观到微观分析，通过表层数据挖掘产品问题，是每个运营人的必修课。 首先，我们来看比较常见的分析方法： 5W2H分析法：What（用户要什么？）...真正的数据分析不在于数据本身，而在于分析能力的概述；数据是参照物，是标杆，只有分析才是行为，是改变；那么如何分析，综合上面两个举例，已经可以很清晰的看到立体式分析。...最后便是一种较为常见的数据分析手法：杜邦分析法 以上是关于数据的一些概括，对于数据分析，需要我们以理性的眼光对待；因为各家对相关数据定义不同，算法不同；在对数据进行分析时需要我们看清分析误区，综合其他数据进行分析...，根据自己的数据分析思路制定相应的分析方案，切不可盲目分析，粗暴分析。...最后值得注意的是精细化的运营数据分析工作，思维不能乱，思维乱了，全盘皆乱；这时候的数据分析也无法提供正确的考量价值，如果觉得数据分析毫无头绪，杂乱无章；冷静下来，理顺思路，有大概的数据构思之后再做行动；
当一个数据库被创建之后，随着时间的推移和业务量的增加，数据库中的表以及表中的数据量都会越来越多，就有可能会出现两种弊端： （1）数据库的存储资源是有限的，其负载能力也是有限的，数据的大量积累肯定会导致其处理数据的能力下降...； （2）数据量越多，那么对数据的增删改查等操作的开销也会越来越大； 所以，当出现如上两种情况，分库分表势在必行。...假设有一千万条用户信息，如果只有一张表，每个用户登录的时候数据库都要从这一千万中查找，会很慢很慢。哪怕你建立了索引。...，在页面上需要做提示：数据以每一年的数据为区间分割，无法跨区间查询 * 或者在代码中判断日期区间，然后分别查询，结果合并 */ // 开始结束时间 $beginTime = '2017-09-01...10月以前的数据 $limitTime_2 = '2019-01-01 00:00:00'; // 10月1号到11月1号的数据 switch ($endTime) { case ($endTime
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。好的数据结构会影响速度。好的数据库表设计会影响数据库操作效率。特别是数据多的时候，如果表的结构不好的话操作的时候条件（where后的内容）会变的非常复杂。...当然，这就看你想通过表获得哪些数据，一切设计是为了方便数据库操作。在方便自己的前提下将数据表的字段设计成“原子化”（即不可再细分）。...比如说，一个网上商店的数据表，什么路多少号对于它来说就是原子化的数据了，就不用再把什么街多少号分开做为两个字段来存储。...前面提到了两个表关联.两个表之间数据的关系有三种: 1)一对一;两个表里数据唯一对应; 2)一对多;表A在表B里对应多条数据,但表B里的一条数据绝对只对就A中的一条数据; 3)多对多;A里的一条数据对应...B里的多条数据,B里一条数据也对应A中的多条数据.
运维技术方案的基本思路主要包括以下几个方面：1.明确目标与需求：首先，需要清晰地定义运维的目标和预期效果，这通常与业务目标、系统稳定性、性能优化等方面紧密相关。...分析现有运维流程、工具和方法，找出存在的问题和瓶颈，为后续优化提供依据。3.技术选型与架构设计：根据需求分析和系统评估的结果，选择适合的运维工具、平台和技术。...结合大数据分析和人工智能技术，实现故障预测、智能告警等功能，提升运维的智能化水平。5.安全与可靠性保障：制定完善的安全策略，包括身份认证、访问控制、数据加密等方面，确保系统的安全性。...根据监控数据，定期分析系统运行状态，发现潜在问题并及时进行优化。7.培训与支持：对运维团队进行技术培训，提升团队的技术水平和应对复杂问题的能力。...提供必要的技术支持和维护服务，确保运维方案的顺利实施和长期稳定运行。通过以上基本思路，可以构建一个全面、高效、可靠的运维技术方案，为企业的数字化转型和智能化升级提供有力支持。
这样做的目的是在年轻代和年老代采用不同的收集算法，以达到较高的收集效率，比如在年轻代采用复制-整理算法，在年老代采用标记-清理算法。...收集过程 将所有存活的对象将从收集的区域复制到未分配的区域，比如收集的区域是Eden空间，把Eden中的存活对象复制到未分配区域，这个未分配区域就成了Survivor空间。...内存调优实战 下面我通过一个例子实战一下Java堆设置得过小，导致频繁的GC，我们将通过GC日志分析工具来观察GC活动并定位问题。...GC log分析图如下： 你可以看到，没有发生Full GC，并且年轻代GC也没有那么频繁了，并且累计GC暂停时间只有3.05秒。...总结 CMS来说，我们要合理设置年轻代和年老代的大小。你可能会问该如何确定它们的大小呢？这是一个迭代的过程，可以先采用JVM的默认值，然后通过压测分析GC日志。
python归并排序的基本思路 基本思路 归纳排序是采用分治法的非常典型的应用。 1、先归还分解组，然后合并组。基本构想是将数组分解到最小，然后合并两个有序数组。...2、基本构想是比较两个数组的最前面的数量，谁小就先取谁，取后取相应的指针后移。 然后进行比较，直到一个组是空的，最后复制另一个组的剩馀部分即可。...alist) if n <= 1: return alist else: mid = n // 2 # left 表示采用归并排序后形成的有序的新的列表... left_li = merge_sort(alist[:mid]) # right 表示采用归并排序后形成的有序的新的列表 right_li = merge_sort...55, 20] print(alist) sorted_alist = merge_sort(alist) print(sorted_alist) 以上就是python归并排序的基本思路
基本思路 建立数学模型来描述问题； 把求解的问题分成若干个子问题； 对每一子问题求解，得到子问题的局部最优解； 把子问题的解局部最优解合成原来解问题的一个解。 算法实现 从问题的某个初始解出发。...实例分析 实例1 背包问题 问题描述 有一个背包，背包容量是M=150。有7个物品，物品可以分割成任意大小。要求尽可能让装入背包中的物品总价值最大，但不能超过总容量。 ?...问题分析 1.目标函数： ∑pi最大，使得装入背包中的所有物品pi的价值加起来最大。...(ps:活动结束时间按从小到大排序) 问题分析： 活动安排问题要求安排一系列争用某一公共资源的活动。用贪心算法可提供一个简单、漂亮的方法，使尽可能多的活动能兼容的使用公共资源。...给出t，表示有t组测试数据。再给出n，表示要移动n个桌子。n下面有n行，每行两个数字，表示将桌子从a房间移到b房间。
背景：对多变量时间序列的分析 这项研究的研究背景是带有一个时间维度的复杂系统。...通过观察 IRF，我们可以明确地看到 Granger 因果交互的时间形状： ? 图 1：在三大金融指数上的 VAR 分析示例。...我们将使用一个已知的脉冲响应函数来生成某些数据，然后会尝试使用 VAR 和 GP CaKe 来恢复它。...现在，我直接用人工方式将这些参数设置成合理的值；在实际应用时，我们会根据数据来估计它们的值，并通过相关应用的背景知识来设置它们。图 3 展示了模拟实验的结果。...这个模拟实验为 GP CaKe 在实际数据上的应用提供了一个很好的起点。我们看到 GP CaKe 的结果要平滑得多，也可靠得多。这确实需要我们学习能确定响应函数的平滑度、定位和噪声水平的超参数。
本文选自《深度学习500问：AI工程师面试宝典》，将重点介绍目前最热门的深度迁移学习方法的基本思路。...综合分析上述结果就得到了下图的深度网络迁移实验结果2。 作者进一步设想，是不是在分A、B数据时，里面存在一些比较相似的类使结果变好了？例如，A里有猫，B里有狮子，所以结果会好。...3 深度网络自适应 ▊ 基本思路 深度网络的微调可以帮助我们节省训练时间，提高学习精度。但是微调有它的先天不足：它无法处理训练数据，无法测试不同数据的分布情况。...自适应能够使源域和目标域的数据分布更加接近，从而使网络的精度、稳定性更好。 从上述分析可以得出，深度网络的自适应主要完成两部分工作。 （1）决定哪些层可以自适应，这决定了网络的学习程度。...DDC方法遵循了上面讨论过的基本思路，采用了在ImageNet数据集上训练好的AlexNet网络进行自适应学习[Krizhevsky et al.，2012]。 下图是DDC方法示意图。
动态规划 动态规划算法是通过拆分问题，定义问题状态和状态之间的关系，使得问题能够以递推（或者说分治）的方式去解决 基本思路 动态规划算法的基本思想与分治法类似，也是将待求解的问题分解为若干个子问题...（阶段），按顺序求解子阶段，前一子问题的解，为后一子问题的求解提供了有用的信息。...算法实现 使用动态规划求解问题，最重要的就是确定动态规划三要素： （1）问题的阶段-----问题的边界 （2）每个阶段的状态-----最优子结构 （3）从前一个阶段转化到后一个阶段之间的递推关系-...-----转态转移公式 实例分析 实例1 爬楼梯 问题描述 有一座高度是10级台阶的楼梯，从下往上走，每跨一步只能向上1级或者2级台阶。...要求用程序来求出一共有多少种走法 问题分析 代码实现 参考链接
面对千奇百怪的 SQL 语句，虽然数据库本身对 SQL 语句的优化一直在持续改进、提升，但是我们不能完全依赖数据库，应该在给到数据库之前就替它做好各种准备工作，这样才能让数据库来有精力做它自己擅长的事情...逻辑优化可以理解为基于N多数据库内置规则的预处理，规则定义越全面，对 SQL 语句优化的就越极致。...查询每张表的字段类型，看有无不合理的部分。查询每张表的记录数，检查是否过大需要后续拆分。查询每张表的统计信息，检查是否及时做了更新。针对这些表结构做进一步分析，查看索引设计是否合理？...该视图内部如果有很复杂的处理逻辑，想办法把这部分内容简化或者从数据库剥离转交给应用处理，避免数据库将其劣势放大。...比如这条语句本身是20张表的内联查询，那它不够优化并不是因为写的不好，而是表关联个数实在太多。SQL语句本身很复杂，仔细分析后，可以简化这条语句的写法。
本文主要适用于一般使用场景下的电脑用户： 1.优化电脑最有效的方式永远是升级硬件。 2.使用 Windows 10 操作系统。 3.从官方渠道下载操作系统，不选择第三方打包后的“精简版”操作系统。...感谢 @WJXXBSH 4.建议登陆 Windows 账户，以提升安全等级并且同步你的设置。 5.不要关闭系统升级，不建议禁用系统服务及组件。...软件选择可参考该网站：Windows 绝赞应用 7.1 如果使用 Chrome浏览器，可下载 Adblock Plus 插件，尽量使用 Google 账号登陆 Chrome 7.2 尽量减少破解版软件的使用
“数据分析”岗位的分析 项目介绍 该项目选用了和鲸社区关于数据分析岗位的数据集来进行分析。...通过对数据进行清洗重塑和分析，再使用plotly等工具进行绘图，实现图表的交互式数据可视化，最后使用flask框架（利用了bootstrap）进行网页上的可视化展示。...最后展示了关于数据分析岗位的人才需求分布情况、薪资情况以及发展前景。...项目来源：选用boss直聘网站的数据分析职位的招聘数据 数据清洗 清洗重复值、空缺值，重塑职位、城市、薪资、工作经验以及行业标签数据。...东部地区的“数据分析”岗位薪资基本不在4-6k范围。 数据交互可视化展示 首页 跳转交互页面 不同城市的平均薪资 薪资在四千至六千的岗位数量 项目获取：搜索 微信小程序 项目资源下载
摘要：什么叫数据敏感？怎样做数据分析？ 一、从数据维度做拆分，让目标更加落地。 我做过近两年的电商运营，其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。...四、一篇完整的数据分析报告应该包含哪些内容? 前面讲了一些理论层面的，最后给一个数据分析模板给大家，供参考。 1、首先你需要根据活动目标确定你的目标达成率，完成百分比，提升百分比。...在这张图里，要对每个数据的拐点做分析，比如图中11月7日、8日两天的uv价值有明显提升，这个的原因，要找到并写在报告里。 3、接下来流量分析，主要为流量来源分布，各渠道流量转化率分析。...我们常做的数据分析，是建立在海量数据的情况下，但往往在初创公司，数据系统还不完善，数据量不够的情况下，数据只能作为参考，过分相信数据往往会导致做出错误的判断。...做数据分析，重点不在数据，而在分析，对数据敏感，就是能清楚数据异常背后的原因，这需要经验，也需要你的思考和执行力。希望你可以成为一个对数据敏感的互联网人。 来源：酥酥说----
数据分析的数据的导入和导出 前言 数据分析的数据的导入和导出是数据分析流程中至关重要的两个环节，它们直接影响到数据分析的准确性和效率。...导入数据后，接下来就需要进行数据的探索和分析。在这一阶段，分析师会利用各种统计方法和可视化工具来揭示数据背后的规律和趋势。通过对数据的深入挖掘，可以发现隐藏在数据中的有用信息，为决策提供支持。...然而，数据分析的目的不仅仅是为了理解和解释数据，更重要的是将数据转化为有价值的信息和知识。这就需要将分析结果以易于理解和使用的形式导出，供其他人使用。...总之，数据分析的数据的导入和导出是数据分析流程中不可或缺的两个环节。它们不仅关系到数据分析的准确性和效率，还直接影响到数据分析的价值和意义。...总结 数据分析中数据的导入和导出非常重要，需要考虑到数据质量、结构、格式和效率等方面，以确保数据的准确性和可用性。数据的导入和导出方式多种多样，选择适合的方式和工具，可以帮助我们高效地进行数据分析。
前言 数据分析的数据模型是决策支持系统的重要组成部分，它通过对大量数据的收集、整理、分析和挖掘，为企业提供有价值的信息，以支持企业的战略规划和日常运营。...数据模型的选择和应用，直接关系到数据分析的准确性和有效性，进而影响企业的决策质量和市场竞争力。 在构建数据模型时，首先要明确分析的目标和需求。...数据分析的准确性和可靠性在很大程度上取决于数据的质量。因此，在建立数据模型时，需要对数据来源进行严格的筛选和验证，确保数据的准确性和完整性。...综上所述，数据分析的数据模型是企业决策支持系统的重要组成部分，其选择和应用需要综合考虑分析目标、数据质量、计算资源等多个因素。...三、方差分析 方差分析通过样本数据能够一次性比较两个及两个以上总体均值是否有显著性差异。从定义上看,方差分析是分析数据间均值的差异,称其为“方差分析”是因为关于均值差异的结果是通过分析方差得到的。
海量数据处理困难： (1)问题：面临TB甚至PB级的海量数据，传统关系数据库存储尚可，但对OLAP分析效仿低下; (2)难点：如何可实现可扩展的数据存储、灵活快捷的数据访问?...(3)思路：利用Nosql数据库解决大数据存储，通过水平扩展读写负载提高访问性能; 分析模型算法复杂： (1)问题：分析需要运用预警预测、聚类、协同过滤等数据挖掘算法，算法的编程复杂度和计算复杂度都非常大...; (2)难点：如何实现分析模型，并提供实时高速的复杂分析; (3)思路：改造开源的数据挖掘模型库，并运用Hadoop等并行计算框架; 建设和运维成本高昂： (1)问题：传统数据库和分析软件进行海量数据分析将导致天价的软件授权许可费用...从最初到现在，Hadoop系统在7年中开发完成了一系列重要的子项目，已经形成了一个涵盖数据存储、管理和分析功能的较为完整的大数据生态系统，成为大数据存储与处理领域地位最重要、应用最广泛的开源框架。...数据挖掘算法的编程复杂度和计算复杂度都非常大，往往称为制约分析项目按期完成的瓶颈，精细化运营分析平台利用支持Hadoop并行计算框架的开源数据挖掘模型数据库Mahout，实现了数据挖掘算法的快速实施和高效表现
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