：乘客看到冒泡信息后，点击“呼叫”按钮，为一次呼叫 应答：司机看到乘客呼叫后，接单，为“应答” 完单：司机完成订单，乘客付款为“完单” 司机在线：每个时段内司机在线人次 为降低分析难度，假设如下...： 订单在时段内完成，不考虑跨时间段场景 司机在线为时间段内所有司机，不考虑时间段内波动 冒泡→呼叫→应答→完单，可简单视为一个流程转化率 1等奖作品-IT从业者张某某的作品 参考:【2023...提示可选车型 & 价格，为一次 “冒泡” 呼叫：乘客看到冒泡信息后，点击 “呼叫” 按钮，为一次呼叫 应答：司机看到乘客呼叫后，接单，为 “应答” 完单：司机完成订单，乘客付款为 “完单” 司机在线：每个时段内司机在线人次...（默认是计算数值型）--传‘all’放在一张表里 rawdata.describe(include=['O']).T #五个城市，每个城市各星期，每小时的运行数据，共5*7*24=840行 # 新增分析字段...城市内比较：超过标准区间内数值占多少小时 健康乘客司机比区间：根据 A 市和 E 市设置为 [0.8,1.2] 各城市每天处于【健康区间】内的时间有多少？占比全天时间的百分之多少？
X 轴上方显示了一周内的每一天，X 轴下方显示了一天内的每一个小时，白色表示合作伙伴在线，而黑色表示离线。 一个城市的合作伙伴活动矩阵代表着合作伙伴出行模式，但它缺乏可解释性，难以直接使用。...通过使用合作伙伴集群，我们快速了解对 Uber 平台提出的更改会如何影响以不同方式使用该平台的司机们，以及如何设计在各种使用范围内都会有所帮助的更改。...与传统的单向聚类方法（如 k- 均值）相比，光谱双聚类方法趋向于创建更准确的司机伙伴群，因为在这些多小时的时间段而不是单个小时的时间段内，分组时间和测量司机伙伴聚合行为的相似度往往会使集群对噪声更有鲁棒性...下图 7 显示了工作日与早晚高峰时段相对应的高峰值，上午高峰时段更为突出，周末中午更平滑更小 图 7：上面提到的白天司机集群的司机们通常在早上六点到晚上六点之间出行，工作日司机数量更多，特别是早晚高峰时间...图 9：一天内每个小时内夜间司机的比例，表明某些出行模式在晚上 6 点到工作日的凌晨 1 点，周五和周末的晚上会延长到凌晨 2 点。
自2012年以来，他们系统中的每一次自行车旅行都会被记录下来，这些公开的数据可以在线获取。 对2017年8月1日至9月13日的36天出行记录进行了分析。...()提取工作日的数据，并将一个24小时的工作日平均分成72个时间片，这样每个时间片代表20分钟的间隔。...在工作日出行的出行记录，结果显示有73%的数据是在工作日出行的。...最简单的数据可视化形式可以说是图表。通过一个简单的groupby（’TimeSlice’）函数，我们可以看到在不同的时间段内的频繁行程。...我们的假设是正确的!工作日和周末的出行模式是如此不同，我们可以看到工作日的两个高峰时段，大多数人在这两个时段通勤，但周末不是。我们也可以以类似的方式观察出行时间和速度的分布。 ?
本页内 自动存档和清除功能的工作原理 如何配置 BTS_BACKUP_USERS 角色以存档和清除 BizTalk 跟踪数据库中的数据 如何配置 DTA 清除和存档作业 如何从 BizTalk...在每一个生存时段之后，将对 Biztalk 跟踪数据库进行存档，并创建一个新的存档文件。在作业计划指定的每个 SQL Server™ 代理作业时间间隔之后，将清除在该生存时段之前完成的所有跟踪数据。...软清除 在 DTA 存档和清除作业中，LiveHours 和 LiveDays 参数之和就是要在 Biztalk Server 环境中维护的数据生存时段。...为了增加可靠性，存档按大约 10 分钟的间隔依次重叠。下图显示了基于上述示例的软清除过程。请注意，存档和清除任务无需同时进行。...您需要根据您的环境调整 DTA 清除和存档作业参数，以便在清除性能不会下降的前提下支持目标实时数据量。 DTA 清除和存档作业可在给定时间间隔内清除特定数量的数据。
p=24121 此示例说明如何使用从传感器获得的数据分析共享单车交通模式， 来预处理带时间戳的数据。数据来自传感器。...这可能表明人们在进出城市时往往会选择不同的路线。另一种可能是，有些人一天进去，另一天回来。 确定一天中的小时 varfun 用于按组计算。...由于该地区的餐馆，这可能表明大学的时间表和交通。按星期几和一天中的小时检查趋势。 byra = varfun(@mikaa,'Grpiaibes',{'HOfDay','ay'},......hrnaWk = unstack(byD(:,{HrOfa','ay','u_Toal'),smTota','Da'); ribbon(hrnaW) 周一至周五的正常工作日也有类似的趋势，高峰时段出现高峰...周五的交易量较少，但总体趋势与其他工作日相似。周六和周日的趋势彼此相似，没有高峰时段，但在当天晚些时候成交量更大。周一至周五的深夜趋势也相似，周五成交量较少。
拆分起止时间段跨天的时段。 取得活跃的时段。 按天计算每个房间活跃时段内的不同用户数及其活跃时段的长度。 选取活跃时段内的最大人数，并汇总活跃时长。...这步是一个令人头疼的问题，关键在于如何高效地获取活跃时段。我们尝试了多种解决方案，后面将介绍其中两种，它们的性能有着天壤之别。 下面建立测试表并生成数据，用于演示各种SQL的执行结果。...输出为每个房间的最小时间范围间隔。...roomid和最小时间范围分组，过滤出每组中userid个数大于1的数据，结果为每个房间对应的活跃时间段。...（重叠度大于1的时段汇总），并求出活跃时段的峰值人数（最大重叠度）。
--渠道小时整点维度下，商品收藏uv汇总数据select `指标名称`, `日期`, '2' as `指标ID`, `小时段`, sum(`指标值`)from table_awhere date...= date_format(now(), '%Y%m%d') and `指标名称` in ( '商品收藏uv' ) and `小时段` = 10 AND `指标id` = '2'GROUP BY...`指标名称`, `日期`, `小时段`order by 指标名称;拉出备用链路，某个渠道（如`media_id` = '2'）下某个整点（如`hour` = 10）下，具体的一条明细数据，记录商品收藏...date = date_format(now(), '%Y%m%d') and `指标名称` in ('商品收藏uv') and `设备类型` = '召回' and `小时段...红军：15min内未收到告警，定位中红军：原因已找到，由于***造成，导致告警数据没有及时发出，正在修复处理红军：已修复，请红军重新发起攻击7.演练过程记录收集、汇总记录演练过程中的每个操作，含时间点、
调整的思路是这样了，那到底效果如何呢？ 第一次调整的的结果 在统计期间（17小时左右）内，发生过2次CMS GC。Abortable Preclean 平均耗时835ms，这是预期内的。...第二次调整的结果 在统计期间（20小时左右）内，发生3次CMS GC。Abortable preclean 平均耗时693ms。Final remark平均耗时50ms，最大耗时60ms。...Final remark的时间比调优前的平均时间（112ms）更低。 那么CMS GC前的Minor GC停顿时间又如何呢？来看看详细的GC日志。...3次CMS GC remark前的Minor GC日志分析 第1次是非高峰时段的表现，Minor GC 耗时 0.01s + remark耗时 0.06s = 0.07s = 70ms，如下 第2次是高峰时段...关注公众号：程序员白楠楠，获取上述资料。
算时效就可能更麻烦，例如实际完成时间超时了，需要计算超时的百分比（注意分母可能是工作小时） 二、解决思路 以某个时刻为起点（图中是2019.12.12 00:00:00），设置一些连续的单元格，每个格子代表一个小时...提前根据工作日、假期、工作时段等数据，将这些格子初始化。1是工作时间，0是非工作时间。时间的计算就退化为数格子数（自然小时）或者数值为1的格子数（工作小时） ?...从开始位置向后数24个格子 （2）5个工作小时。从开始位置向后数到第5个值为1的格子 （3）2个工作日。...从开始位置向后数到第20个值为1的格子（假设一天工作10小时） 2、根据开始时间和实际完成时间计算 （1）工作小时。计算这两个单元格间有几个为1的格子 （2）工作日。...保存一个如下图的数据库表，似乎通过SQL也能完成类似的计算。 ?
为了减少时空噪声的影响，我们还考虑了同时段（该点上下30分钟内）、同无线AP的历史数据与同时间点、同区域（无线AP组号相同）内无线AP的历史连接数据。...10分钟内起飞，有的旅客在1个小时内起飞；另外，航班经常晚点10-30分钟，所以我们统计了所有登机口该时间点前10/30/60分钟内起飞航班的数量，分为多个时间窗口是由于有的旅客晚点10分钟，有的旅客晚点半个小时...星期方面直接将星期几作为特征，而节假日方面我们把每天分为五种情况进行标注：0表示工作日，1表示最后一个工作日，2表示假期第一天，3表示假期中，4表示假期最后一天。...再次，组号也需要one-hot编码，维度较高，分区域后每个子模型只需要考虑本区域内的组编号就可以了，这样组号编码维度从原来的100多维降到20维左右。...用合适的工具做合适的事情，比如利用文档管理算法设计及模型迭代，利用Python自动生成SQL代码，利用PAI命令执行训练及预测等。 第二，莫要画地为牢。
调整的思路是这样了，那到底效果如何呢？ 第一次调整的的结果 ? 在统计期间（17小时左右）内，发生过2次CMS GC。Abortable Preclean 平均耗时835ms，这是预期内的。...因为这个时候高峰期，新生代的占用量上升的非常快，几乎同样的时间内，非高峰时段仅上升到181M，但是高峰时段就上升到773M。...第二次调整的结果 ? 在统计期间（20小时左右）内，发生3次CMS GC。Abortable preclean 平均耗时693ms。Final remark平均耗时50ms，最大耗时60ms。...Final remark的时间比调优前的平均时间（112ms）更低。 那么CMS GC前的Minor GC停顿时间又如何呢？来看看详细的GC日志。...3次CMS GC remark前的Minor GC日志分析 第1次是非高峰时段的表现，Minor GC 耗时 0.01s + remark耗时 0.06s = 0.07s = 70ms，如下 ?
拆分起止时间段跨天的时段；3. 取得活跃的时段；4. 按天计算每个房间活跃时段内的不同用户数及其活跃时段的长度；4. 选取活跃时段内的最大人数，并汇总活跃时长。 1....起止时段跨天的问题 由于是按天进行统计，对于进出时间点跨天的情况，要进行拆分。...如何取得活跃时段 经过了前两步的数据预处理，我们就可以用一种高效的方式得到活跃时段。该算法的核心思想是：将所有的进出时间点统一排序，同时记录每个时间点的进出用户数。...汇总的目的就是确定在该时间点，最终进出的用户数。这一步是必须的，原因有两个：1. 我们必须保证对于一个房间每个时间点是唯一的；2. 必须确定某一时间点的进出方向和进出数量。...（重叠度大于1的时段汇总），并求出活跃时段的峰值人数（最大重叠度）。
这时需要能快速的定位到是多了哪些回源IP（即CDN节点）或是某个IP的回源量异常，又或是哪些url的回源量异常 在排除了CDN回源问题之后，根据zabbix监控对一些异常的流量或者负载波动按异常时段对比正常时段进行分析...当然前提规范也是必须的： 各台server的日志文件按统一路径存放 日志格式保持一致 每天的0点日志切割 我的nginx日志格式如下： 日志分析原理： 通过Python的re模块，按照应用服务器的日志格式编写正则...原理虽简单但实现起来却发现有好多坑，主要是按照上述的日志格式（靠空格或双引号来分割各段）主要问题是面对各种不规范的记录时(原因不一而足，而且也是样式繁多)，如何正确的分割及处理日志的各字段，这也是我用re...其实对于上述的这些不规范的请求，最好的办法是在nginx中定义日志格式时，用一个特殊字符作为分隔符，例如“|”。这样都不用Python的re模块，直接字符串分割就能正确的获取到各段。...现在还没有完成统一分析的入口脚本，所以还是以sql语句的形式来查询（对用户的sql功底有要求，不友好待改善） 查询某站点日/小时pv（其实这一套东西的关注点并不在类似的基础的统计上） select count
调整的思路是这样了，那到底效果如何呢？ 第一次调整的的结果 在统计期间（17小时左右）内，发生过2次CMS GC。Abortable Preclean 平均耗时835ms，这是预期内的。...remark耗时910ms的那次GC日志 [YG occupancy: 773427 K (1887488 K)] 耗时910ms的这次remark发生时（晚上10点左右，高峰时段），新生代（YG）占用...第二次调整的结果 在统计期间（20小时左右）内，发生3次CMS GC。Abortable preclean 平均耗时693ms。Final remark平均耗时50ms，最大耗时60ms。...Final remark的时间比调优前的平均时间（112ms）更低。 那么CMS GC前的Minor GC停顿时间又如何呢？来看看详细的GC日志。...3次CMS GC remark前的Minor GC日志分析 第1次是非高峰时段的表现，Minor GC 耗时 0.01s + remark耗时 0.06s = 0.07s = 70ms，如下 第2次是高峰时段
通过对交通数据的分析和处理，可以实现即席查询功能，帮助用户快速获取交通信息。...数据分析 数据集描述 在本研究案例中，我们使用了台北捷运系统的每小时交通数据。数据集包含以下列：日期、小时、起点、终点、乘客数量。为了更好地分析工作日的交通模式，我们仅保留了工作日的数据。...在本案例中，我们将参数 n_components 指定为 3，意味着我们选择三个最重要的主成分来表示数据。...我们使用Matplotlib来绘制每个站点的小时交通趋势图。(source[8]) Seaborn：基于Matplotlib构建，Seaborn简化了复杂图表的创建过程，特别适合统计分析。...例如，台北车站作为一个重要的交通枢纽，在早晚高峰时段的乘客数量明显较多。而台北动物园站则在工作日的任何时段乘客数量都较少，因为周围居民较少，且市民在工作日很少去动物园。
通过对交通数据的分析和处理，可以实现即席查询功能，帮助用户快速获取交通信息。...数据分析数据集描述在本研究案例中，我们使用了台北捷运系统的每小时交通数据。数据集包含以下列：日期、小时、起点、终点、乘客数量。为了更好地分析工作日的交通模式，我们仅保留了工作日的数据。...(source)Matplotlib：作为Python中最基础的可视化库，Matplotlib提供了丰富的绘图功能，可以创建各种类型的图表。我们使用Matplotlib来绘制每个站点的小时交通趋势图。...例如，台北车站作为一个重要的交通枢纽，在早晚高峰时段的乘客数量明显较多。而台北动物园站则在工作日的任何时段乘客数量都较少，因为周围居民较少，且市民在工作日很少去动物园。...(source)簇的特征：通过K-Means聚类，我们将站点分成了几个簇，每个簇代表具有相似交通模式的站点。例如，簇1中的站点在早晚高峰时段的乘客数量较多，而簇2中的站点则在中午时段的乘客数量较多。
这是杂货铺的第448篇文章 梁敬彬老师的《收获，不止SQL优化》，关于如何缩短SQL调优时间，给出了三个步骤， 1. 先获取有助调优的数据库整体信息 2....快速获取SQL运行台前信息 3....，这些采集项，对应的SQL，我们能融入自己的监控平台，实现自动化采集、展示，做到充分利用， "版本 最近一次启动时间，版本，以及是否RAC 30分钟内CPU或等待最长的 近期负载情况(根据AWR快照...热点块(汇总) 热点块(展开，未汇总) 附录：查看session_cached_cursors的参数设置情况，如果使用率为100%则增大这个参数值 附录：供参考的Oracle所有参数" 2....快速获取SQL关联幕后信息 得到SQL信息，可能需要确认和这条SQL关联的表、索引等的信息，辅助问题的判断。
AWR(Automatic Workload Repository) 是自动负载信息库的英文缩写，是oracle提供的性能收集和分析工具，通常以小时粒度提供系统资源使用情况，可用来进行oracle性能监控...SQL 语句的 AWR 报告： @$ORACLE_HOME/rdbms/admin/awrsqrpi.sql 单实例 AWR 时段对比报告: @$ORACLE_HOME/rdbms/admin/awrddrpt.sql...RAC AWR时段对比报告: @$ORACLE_HOME/rdbms/admin/awrgdrpt.sql 特定数据库实例的 AWR 时段对比报告: @$ORACLE_HOME/rdbms/admin.../awrddrpi.sql RAC环境下特定（多个）数据库实例的 AWR 时段对比报告 @$ORACLE_HOME/rdbms/admin/awrgdrpi.sql awr报告获取方法 1：使用oracle...用户在数据库服务器上执行如下命令 2：选择报告格式,默认为html,可直接回车 3：选择显示AWR报告的时间,根据时间获得快照ID,（AWR快照默认保留时间为7天），以下为显示5天内的报告 4：根据上面显示的时间输入开始快照
27.重复访问用户比例：一天内访问两次以上用户占总用户数的比例，该值越大表明用户品质越高，理想值为100%。 28.用户粘着度指数：一天内的总访问数与总用户数之比，该值越大表明用户品质越高。...29.重度访问用户：按每次访问的停留时间划分，把停留时间超过20分钟的用户归为重度访问用户；也可以按照每次访问产生的浏览数划分，把一次访问浏览超过10个页面的用户归为重度访问用户。...分钟的浏览数）÷总浏览数 30.时段：按照一天24个小时自然时间段进行划分。...31.趋势：趋势分为两种，第一种是以时段为单位的一天24小时发展趋势。第二种是以日为单位的周、月、以及指定区间发展趋势。...55.认证用户：通过身份认证后，方可访问网站内容的用户。一般情况，用户通过注册成为认证用户。 56.日志文件：在Web-IA中，日志文件是指被分析网站的工作日志。
但是在实践中，甲方往往不会提出非功能性需求（或提出的功能需求很宽泛），需求人员在描述需求时不知道如何描述，在国际/国内各种标准中，对非功能性需求有定义，但都比较抽象模糊。...因此整理如下常见的非功能性需求的描述案例，供需求人员进行参考。 一、性能需求描述 响应时间 在95％的情况下，一般时段响应时间不超过1.5秒，高峰时段不超过4秒。...60％的用户在第一次看见该产品的5秒内，就会意识到这是**银行的网银。 80%的用户在接受一个2小时的系统介绍培训后，可以在5分钟之内成功预订房间。...九、可测试性需求描述 一个模块的最大圈复杂度不能超过15。 交付的系统必须通过单元测试，并且是100%覆盖。 开发活动必须使用回归测试，并允许在12小时内重新进行完整的测试。...十、可维护性需求描述 从接到修改请求后，对于普通修改应在1~2天内完成；对于评估后为重大需求或设计修改应在1周内完成。 9BUG修改时间不超过1个工作日，其他不超过2个工作日。
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