默认腾讯云Linux系统盘是8GB、Windows系统是20GB硬盘，默认带宽是1MBPS，可以选择密码登录也可以密钥登陆设置，月付最低65元，年付12个月只需要10个月的费用，一次购买一年成本更低一些...我们可以在后台面板中看到已经购买的产品正在运行中，我们可以对其重装系统、关机、续费、配置安全策略等操作。...从促销和价格上看，阿里云明面的价格与腾讯云差不多，但是阿里云还可以使用KMYYF2折扣码享受9折优惠（阿里云代金券），以及阿里云经常有购买活动5-7折优惠促销等这些比腾讯云实惠一些。
下面我们分析代码 代码中this.balance表示合约账户的余额。payable表示该动作需要支付以太币，支付的数量会累加到合约账户的余额。
对于我们下载的多数数据集，我们可能需要提取其中指定的来使用，比如这个空气质量数据集，全国那么多站点，我只想要我研究的区域的站点数据，然而，当我打开文件夹的时候，失望了，因为这些数据都是一个一个的csv...有一个方法就是excel可以用脚本把这些单独的csv合并为一个csv，但可能伴随的问题就是数据超出excel的存储上限，so，我们换一种做法提取指定站点的数据。...这次实验用到的数据是全国2014-2020年的站点空气质量数据，每小时的分辨率的，截图看看长什么样子： ? ?...targets就是你指定的想提取的站点，想提取谁就指定谁，就输入谁的站点代号就可以啦，整体代码如下： import os import pandas as pd # 定义相关参数 dataPath =.../data' # 数据目录 targets = ['1001A','1002A','1003A','1004A','1005A','1006A','1007A','1008A'] # 目标站点 result
索引质量的高低对数据库整体性能有着直接的影响。良好高质量的索引使得数据库性能得以数量级别的提升，而低效冗余的索引则使得数据库性能缓慢如牛，即便是使用高档的硬件配置。...那对于已经置于生产环境中的数据库，我们也可以通过查询相关数据字典得到索引的质量的高低，通过这个分析来指导如何改善索引的性能。下面给出了演示以及索引创建的基本指导原则，最后给出了索引质量分析脚本。...1、查看索引质量 --获取指定schema或表上的索引质量信息报告 gx_adm@CABO3> @idx_quality Enter value for input_owner: GX_ADM Enter...value for input_tbname: CLIENT_TRADE_TBL -->如果我们省略具体的表名则会输出整个schema的索引质量报告... 该列是否经常使用“ = ”作为常用查询条件 列上的离散度 组合列经常按何种顺序排序 哪些列会作为附件性列被添加 3、索引质量分析脚本
数据质量分析 数据质量分析是数据挖掘中数据准备的最重要一环，是数据处理的前体。数据质量分分析主要任务是识别脏数据。
对于我们下载的多数数据集，我们可能需要提取其中指定的来使用，比如这个空气质量数据集，全国那么多站点，我只想要我研究的区域的站点数据，然而，当我打开文件夹的时候，失望了，因为这些数据都是一个一个的csv文件...有一个方法就是excel可以用脚本把这些单独的csv合并为一个csv，但可能伴随的问题就是数据超出excel的存储上限，so，我们换一种做法提取指定站点的数据。...这次实验用到的数据是全国2014-2020年的站点空气质量数据，每小时的分辨率的，截图看看长什么样子： ? ?...targets就是你指定的想提取的站点，想提取谁就指定谁，就输入谁的站点代号就可以啦，整体代码如下： import os import pandas as pd # 定义相关参数 dataPath =.../data' # 数据目录 targets = ['1001A','1002A','1003A','1004A','1005A','1006A','1007A','1008A'] # 目标站点 result
错过了11.11 你还有12.12可以买！买！买！ 在海外电商市场 12.12的促销力度丝毫不亚于国内的11.11 强劲崛起的东南亚及其最大的电商市场印尼正是12.12大促的焦点 ?...▲备战12.12，京东印尼业务方为JD.ID撰写歌曲 ? 2016年初，京东在印尼正式落地了第一个海外本土站点；今年11.11，京东印尼站当天单量同比增长845%，连续三年保持超高速增长。...此次12.12，京东印尼站早已蓄势待发 ? ▲印尼12.12促销广告 ? ▲JD.ID印尼站APP端页面 ? ? ? ? ▲印尼办公场所，凌晨深夜，依然坚持在最前线 ?...虽然在此前的工作中，已经和海外业务方“打成一片”，英文交流无障碍，但是来到印尼当地支持12.12大促，还是紧张又兴奋。 ? ▲海外技术平台印尼支援小分队合影 ?...▲印尼12.12加油趴 ▲来自印尼的问候 卓越用户体验的背后， 是JDers为项目运行、系统稳定而贡献的一个个不眠之夜 海外市场的不断拓展， 是兄弟们勇于开拓、力争完美而创造的一次又一次佳绩 12.12
大家好，我是小瑄 在电商项目中经常需要对用户购买行为进行分析，比如需要求用户连续购买天数，用户这次购买与上次购买间隔天数。...这里是基于hive on spark来对数据进行分析的，所以使用sql进行讲解 使用sql求用户连续购买天数以及与上次购买间隔天数，按照下面步骤进行处理 对数据进行聚合/去重 对用户进行分组排序 日期与序号进行减法运算...对数据进行聚合/去重 第一步是对数据按天进行初步聚合(因为一个用户可能在某天有多次购买行为) 因为只是作为演示,所以只用单个用户进行 select member_id,order_date from
01 电网质量定义 02 电网质量故障分析 03 ABB电网质量解决方案 04 成功案例 05 无功功率补偿方案选型
数据质量（Data Quality）是数据分析结论有效性和准确性的基础也是最重要的前提和保障。...数据质量保证主要包括数据概要分析（Data Profiling）、数据审核（Data Auditing）和数据修正（Data Correcting）三个部分，前一篇文章介绍了Data Profiling...虽然说分析型数据的实时性要求并不是太高，但并不意味了就没有要求，分析师可以接受当天的数据要第二天才能查看，但如果数据要延时两三天才能出来，或者每周的数据分析报告要两周后才能出来，那么分析的结论可能已经失去时效性...，分析师的工作只是徒劳；同时，某些实时分析和决策需要用到小时或者分钟级的数据，这些需求对数据的时效性要求极高。...如果某个字段的信息理论上必然存在，比如访问的页面地址、购买的商品ID等，那么这些字段的空值个数的统计就应该是0，这些字段我们可以使用非空（NOT NULL）约束来保证数据的完整性；对于某些允许空的字段，
RFM分析法是一种常用的客户细分方法，常用来衡量客户价值和客户创造利益的能力。...本文目录 最近一次消费时间 消费频率 消费金额 综合分析 一、最近一次消费时间（Recency） R1（近期活跃客户）：最近一次在超市消费是在一个月内。...四、综合分析 处于不同类别的客户价值不同，我们把客户分为3的3次方，即27个群体，具体如下： 重要价值客户（R1F1M1）：即VIP客户，这些客户是超市的宝贵资产，他们不仅活跃度高、消费频率高，而且消费金额大
这个案例就是通过分析一家销售超市的销售情况，试图根据顾客的购买情况来帮助其优化营销方案和提升客户满意度。...二、分析思路和商业理解 这个案例中，根据顾客购买商品的情况，分析商品购买之间的关联，为超市布局和促销方案提供建议。...三、数据准备 从超市结账记录数据库中，提取了某天会员购买记录数据，以此数据作为分析，试图对顾客的购买习惯进行分析，从而得到商品之间的潜在联系。 ? 数据说明 ?...数据预览 从上图中可以看到，超市对顾客购买商品的记录信息是按照每个顾客购买的商品条目来记录数据的。为了进行关联分析，需要对这种数据结构进行调整。...针对顾客的购买习惯进行图像分析，观测商品之间的购买联系，为了更好呈现效果，这里使用"网络图" 来分析事件同时出现的潜在关联，如下图所示： ?
介绍 交叉购买分析，有时也叫购物车分析，一般用于判断同时购买某几种产品组合的用户偏好，以便向用户推荐产品。在PowerBI中当然也可以完成类似的分析。...那么，购买A类产品同时购买B类产品的客户数为： 这里分成两步完成计算，首先先计算买过A类产品的客户（集合），然后用该集合作为筛选器参数来计算购买过B类产品的客户数。...AB类客户的占比时，是相对于购买A类产品的客户来计算呢，还是相对于购买B类产品的客户来计算。...分析 在分析时，这里采用了散点图来进行，散点图是PowerBI可以将多个指标同时进行分析的视觉对象，我们考察： 注意这里的三点： 同时购买AB类别的客户数占B客户数的占比达50.7%。...推广 本例从简单的场景出发，解释了交叉购买分析的原理，这个原理首先可以直接应用于分析购买某种特定产品后可能的推荐算法。
VMAF 的全称是 Video Multi-Method Assessment Fusion，它是由 Netflix 所推出的一款视频质量比较分析工具，即以原视频为标准对受损视频进行画质打分。...其实市面上已有的视频质量分析工具已经有不少了，像 SSIM 和 PSNR 都是非常成熟的评价指标，那么为什么 Netflix 还要重复造轮子呢？...相比于目前广泛被采用的纯数学模型评价方法，VMAF 采用了机器学习的方式对视频质量进行视觉上的评价。...如果是对 1080P 及以下分辨率视频进行质量分析，使用模型 vmaf_v0.6.1.pkl 即可。而对于 4K 视频，则推荐使用模型 vmaf_4k_v0.6.1.pkl。...在 ffmpeg 同级目录下的 VMAF.txt 则记录了逐帧分析的 VMAF 成绩。
以下是市场调查问卷分析的案例，品牌休闲服购买因素分析，将高速我们是什么决定购买。 ? 【调查问卷 问题】 在购买品牌休闲服时，您最重视的三个因素？...”为例进行分析： 【1】影响购买的第一因素在不同时间段下的变化 ?...，对服务和舒适程度略有下降，可见，服饰质量、流行程度、价格是否实惠是目标消费者非常在意的，影响购买决策的因素。...还可以考虑饼图的表达方式，如果用单一饼图，势必在一个大饼上划分了10个小块，表达效果下降，因此，最好采用复式饼图，将主要影响因素放置于左侧，其他因素放置于右侧，符合饼图视觉效果较好，能很大程度吸引读者的眼球，对读图，读分析报告有一定的帮助...如下图所示，品质、款式、舒适程度三个因素对购买决策的累计贡献率达到80%，价格对于购买也产生一定的影响，这四个因素是影响消费者购买决策的主要因素。
转录组等多种数据分析中都有应用，本文主要介绍在chip_seq数据分析中的PCA分析。...在转录组中，我们可以通过基因表达谱来对样本进行PCA分析，在chip_seq数据分析中，为了得到类似基因表达谱的数据，研究人员提出了一种思想，将基因组划分为等长的区间，称之为bin,然后计算每个区间内的...得到样本中所有bin的coverage之后，就可以利用该数据进行PCA分析。具体的操作步骤如下，通过deeptools来实现 1....PCA分析 通过plotPCA命令实现，用法示意如下 plotPCA \ -in results.npz \ -o PCA.png 输出结果示意如下 ?...软件默认选择第一和第二主成分来绘制二维的散点图，在该图中通过观测样本点之间的距离，可以对数据质量做出一些基本判断，理论上讲，input和抗体处理的样本之间应该有较大距离，而生物学重复样本之间应该比较接近
gcc目前无法告警，Coverity静态分析器将发出OVERFLOW_BEFORE_WIDEN警告。 建议在对变量做计算赋值时，必须考虑其计算参数的类型是否至少有一个和自己类型相同。
在【rainbowzhou 面试15/101】技术提问--数据质量管理的流程有哪些？中，我讲述数据质量管理的四个阶段。今天详细说说其中的第三阶段--如何进行数据质量分析，希望对大家有所帮助。...字段级别分析 关于字段级别的分析，主要的方法有缺失值分析、异常值分析、值域分析、数据分布分析和字段内容分析等，下面分别进行说明。 缺失值分析 数据缺失主要包括记录的缺失和记录中某个字段信息的缺失。...异常值分析 异常值分析主要针对字段中的异常数据进行分析。常见的异常数据包括空字符、NULL值、被截断的字符串、乱码和其他录入错误的值。针对字符类字段的统计分析方法，常见的有正则匹配法、长度统计法等。...（加粗的为常见指标） 数据分布分析 数据分布分析主要是分析各个维度值在总体数据中的分布情况。数据分布分析过程中出现的典型的数据质量问题有数据分布偏斜程度较大、数据分布过分集中等。...字段内容分析 字段内容分析是分析字段真实记录值与预期数据是否一致。eg：定义的字段类型为string，但预期的数据是数值字符串（如“0”，“1”，“999”）。
peak calling的核心是比较input和抗体处理样本基因组区域测序深度分布的差异，所以样本的测序深度分布可以作为质控的一个标准，本文介绍如何通过deep...
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