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推荐几个统计数据网站

这是学习笔记的第 2002 篇文章 今天梳理了下统计方向一些不错的数据网站,如果我们后续要做一些相关的数据分析,可以参考这些数据。...其实我们大多数人对于统计数据都不太重视,通常感觉都是在说别人的事情。...首先推荐的就属国家统计局的网站了,我们可以从数据查询的相关入口来进行。 ? 这里有一个可视化产品,还是很值得推荐的,比如我们选择对外贸易的统计数据,从以下数据可以看到,现在是以欧盟为重点目标。 ?...查看中国人民银行的网站,有如下的三个地方值得推荐。 http://www.pbc.gov.cn ? 这里面的报告相对比较专业,需要一定的背景知识。 财政部网站,通过这个网站可以网络一批统计数据。...北京大学的这个网站中会提供数据申请的通道,对于工作邮箱有一定的要求。 http://www.isss.pku.edu.cn/ ? 如果查看互联网相关的统计数据,互联网数据平台就是一个不错的选择。

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    spark实战之:分析维基百科网站统计数据(java版)

    在《寻找海量数据集用于大数据开发实战(维基百科网站统计数据)》一文中,我们获取到维基百科网站的网页点击统计数据,也介绍了数据的格式和内容,今天就用这些数据来练习基本的spark开发,开发语言是Java...以下是本次实战涉及的版本号: 操作系统:CentOS7 hadoop:2.8 spark:2.3 docker:17.03.2-ce docker-compose:1.23.2 维基百科网站统计数据简介...先回顾一下维基百科网站统计数据的内容和格式,一行数据的内容如下所示: aa.b User_talk:Sevela.p 1 5786 这一行由空格字符分割成了四个字段: 内容 意义 aa.b 项目名称,...实战功能简介 本次实战开发的spark应用的功能,是对网站统计数据进行排名,找出访问量最高的前100地址,在控制台打印出来并保存到hdsf; 源码下载 接下来详细讲述应用的编码过程,如果您不想自己写代码...至此,对维基百科网站统计数据的处理实战就完成了,希望此实战能够给您的大数据分析提供一些参考;

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    寻找海量数据集用于大数据开发实战(维基百科网站统计数据)

    的过程中,除了经典的WrodCount例子(用于统计文本文件中的单词出现次数),我们也在寻找其他海量数据来做更多实战以提高自己,今天介绍的是一个海量数据集的下载方法,以及数据内容的简介; 关于维基百科网站统计数据...数据的下载页面地址:https://dumps.wikimedia.org/other/pagecounts-raw 今天要下载的数据集就是维基百科的统计数据,如下图,有多个文件下载的连接,每个文件代表一个小时内所有...这个网站有2007年到2016年之间的统计数据,如下图,下载地址是:https://dumps.wikimedia.org/other/pagecounts-raw ?...这样就把2016年8月1日的所有统计数据下载下来了,其他日期的数据也可以用此方法批量下载; 数据格式简介 经过漫长等待终于将数据下载下来了,打开看看里面内容,如下所示: aa.b User_talk:Sevela.p

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    关于SSL证书10大统计数据

    十年前,只有大公司和购物网站会使用SSL证书进行加密传输数据,而如今,所有网站都必须进行加密,无论网站类型和大小。随着越来越多的用户在网上分享敏感数据,因此,保护这些数据不被窃取变得至关重要。...为了更好地查看 HTTPS 的普及情况,我们可以通过SSL 证书的10 项统计数据来了解。 stats-about-SSL-certificates.jpg 1....5. 59.4%的网站未遵循最佳安全实践 根据SSL Pulse统计,一个用于监控Alexa排名前15万的最受欢迎网站的SSL/TLS质量的控制面板显示,其中有59.4%的网站未遵循SSL部署最佳安全实践...自2018年发布以来,SSL实验室调查的网站中有42.9%已经迁移到最新版本。仅3.8%的网站仍然使用现已弃用的SSL协议。...7. 74%的钓鱼网站使用 HTTPS 根据反网络钓鱼工作组(APWG) 的数据显示,2019 年有74%的钓鱼网站使用HTTPS证书实现了安全锁。

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    mysql聚合统计数据查询缓慢优化方案

    增加索引并不能解决聚合函数统计慢的问题 优化聚合统计的方案 提前预算 建立统计数据表,以日期区分,如:20190801一天,销售了多少订单、金额等等数据。...当订单产生(支付完成后 可统计数据)时,便在统计数据表中对应的日期增加金额、数量。...来定时(比如每20分钟一次)计算总和,然后更新到统计数据表中。 优点:做的处理比较少,也无需改动退款操作等api,只需要依赖原订单表的数据,定时统计、刷新统计数据。...总结 索引并不能解决统计聚合数据慢的sql语句问题 聚合函数谨慎用 最好不用,因为我们无法预算以后的数据量需要扫描多少行数据来计算 优化方案离不开统计表,都需要按一定的周期储存运算好的统计数据

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    Discourse 访问统计数据的不一致

    Discourse 如果使用网站跟踪程序,例如 Google Analytics 得到的网站访问数据和真实的网站访问数据是不一致的。...这是因为 Discourse 的数据调用使用的是 API,在你的页面载入后,如果继续访问网站,那么网站使用的是 API 调用程序。 这个调用在 Google Analytics 中没有办法被跟踪到。...相对准确的记录就是 Discourse 自带的内部页面记录,这个因为能够记录每次 API 和后台的调用情况,更能够准确反映网站的使用情况。 我们说的就是在后台上使用的这个数据。...这个主要还是和 Discourse 的数据存储和调用机制有关,很难通过跟踪页面的实际载入情况来获得网站的真实页面载入数量。...可以使用其他的分析工具,例如 DNS 上面的用户 DNS 解析数量,独立用户 IP 访问数量来大致知道网站访问用户的数量。 至于具体的 API 和数据调用情况,也只能依赖内部的报表了。

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