写一条 SQL 查询计算以 7 天(某日期 + 该日期前的 6 天)为一个时间段的顾客消费平均值
Excel是我们工作中经常使用的一种工具,对于数据分析来说,这也是处理数据最基础的工具。本文对数据分析需要用到的函数做了分类,并且有详细的例子说明。Excel函数分类:关联匹配类、清洗处理类、逻辑运算类、计算统计类、时间序列类上篇已经给大家分享过关联匹配类和清洗处理类,今天将继续分享其余三类:逻辑运算类、计算统计类、时间序列类。
PBI里有各种时间函数,网上关于同比、环比增长率的文章多如牛毛。复合增长率这个实操中也非常重要的指标,却提得比较少。本文跟大家一起探讨PBI里如何求复合增长率。
标准差是反应数据离散程度的一种量化的形式,通过标准差的数据我们可以分析判断整个数据组的稳定性,比如我们要分析一个篮球运动员的得分稳定性,我们就取其一个赛季的每场球赛的得分,然后对这组数据求标准差,就可以分析判断他的得分稳定性。
算法交易的主要类型有:(1)被动型算法交易,也称结构型算法交易。该交易算法除利用历史数据估计交易模型的关键参数外,不会根据市场的状况主动选择交易时机和交易的数量,而是按照一个既定的交易方针进行交易。该策略的的核心是减少滑价(目标价与实际成交均价的差)。被动型算法交易最成熟,使用也最为广泛,如在国际市场上使用最多的成交加权平均价格(VWAP)、时间加权平均价格(TWAP)等都属于被动型算法交易。(2)主动型算法交易,也称机会型算法交易。这类交易算法根据市场的状况作出实时的决策,判断是否交易、交易的数量、交易的价格等。主动型交易算法除了努力减少滑价以外,把关注的重点逐渐转向了价格趋势预测上。(3)综合型算法交易,该交易是前两者的结合。这类算法常见的方式是先把交易指令拆开,分布到若干个时间段内,每个时间段内具体如何交易由主动型交易算法进行判断。两者结合可达到单纯一种算法无法达到的效果。
原文名:《Method for Estimating the Number of Concurrent Users》 2004年
导读:面对一个新数据集时,人们往往会关心数据中的异常值、数据的分布形式、行列之间的关系等。SQL是一种专为数据计算设计的语言,其中已经内置了许多数据汇总函数,也支持用户编写SQL命令实现更为复杂的汇总需求。
TPS = ( (80%*总PV)/(24*60*60*(T/24)))/服务器数量
简单来说,CPK是过程能力指标,PPK是性能指标。要知道Cpk和Ppk的本质区别,先看它的英文意思。
vmstat是Virtual Meomory Statistics(虚拟内存统计)的缩写, 是实时系统监控工具。该命令通过使用knlist子程序和/dev/kmen伪设备驱动器访问这些数据,输出信息直接打印在屏幕。vmstat反馈的与CPU相关的信息包括:
用Calcuated Items可以对Items进行汇总计算,如求磁盘总容量、网络流量,只依赖于Zabbix-Server,与Zabbix-Agent和proxy无关。Calcuated Items也可用于Trigger,配置与Items相同。
MySQL Enterprise Monitor是MySQL官方提供的一款监控和管理MySQL数据库的工具。 其功能之一包括MySQL Query Analyzer工具,通过MySQL Query Analyzer可以帮助用户识别慢查询和瓶颈,监视在MySQL服务器上执行的SQL语句,并显示每个查询的详细信息、执行次数和执行时间等有关性能的详细信息。
时间序列在生活中非常常见,它是按照时间排序、随时间变化的数据序列,时间序列对疾病感染增长、股票趋势预测等现实场景均非常常见,而arima算法模型是时间序列经典算法之一。
预测是时间序列相关知识中比较重要的一个应用场景。我们在前面说过时间序列数据(上),时间序列可以分为平稳时间序列与非平稳时间序列两种。今天这一篇就主要介绍下《平稳时间序列》预测相关的方法。
对比分析方法在我们生活中经常遇到。女友天天对我进行灵魂拷问:我和对面那个女孩谁胖?这就是对比分析方法。
在一个阳光明媚的周二下午,我正在公司里面看着即将发布的 Java 12 的新特性,这时候女朋友打来电话。
前言 很多时候我们走着走着就会忘记当初为什么而出发。就像数据分析一样,现在被炒得很热,但是数据分析究竟在分析些什么呢?很多新人可能被唬住了,其实这些在我们以前的统计学中都学过。 不管是用Python还是R,其实和用Excel一样,只不过现在之所以用Python、R是因为大数据时代么,数据太多,Excel的处理能力跟不上,但是这些都只是一个工具而已,核心还是围绕统计学不变的。 今天就来聊聊我们该从哪些方向去分析(描述)数据。 总体概览指标: 总体概览指标又称统计绝对数,是反映某一数据指标的整体规模大小,总量多
假设要解决一个时序问题:根据过往两年的数据(2012 年 8 月至 2014 年 8月),需要用这些数据预测接下来 7 个月的乘客数量。
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最新研究表明,中国有超过7亿人在观看在线视频内容。Bilibili,被称为哔哩哔哩或简称为B站,是中国大陆第二个弹幕视频网站,最大的年轻人潮流文化娱乐社区,截至2020年3月31日的第一季度它已经拥有超过1.7亿的月度用户,反映了许多人认为的该行业令人眼花缭乱的未来 。
本文介绍了如何汇总数据,包括使用聚集函数、组合聚集函数等。同时介绍了如何对不同值进行汇总,以及如何使用SUM、AVG、COUNT、MAX和MIN等函数进行计算。
在这个教程中,我们将学习如何利用交叉指标预测加密货币市场的买入/卖出信号,并在教程结尾提供了完整的Python代码,在市场历史数据上利用此算法可以实现三倍的比特币收益回报率。
看到这里,有的小伙伴会问了,那我日期要是不连续的该怎么进行呢?这个过一段时间白茶会继续讲解,咱先来了解基础。
风险价值(VaR)用于尝试量化指定时间范围内公司或投资组合中的财务风险水平。VaR提供了一段时间内投资组合的最大损失的估计,您可以在各种置信度水平上进行计算。
推荐系统最早在亚马逊的网站上应用,根据以往用户的购买行为,推荐出购买某种产品同时可能购买的其他产品,国内做的不错的当当网,有时候买书,它总能给我推荐出我感兴趣的其他书来,也算是技术极大的促进了销售。 一般的协同过滤算法,首先是收集用户对事物(产品)的评分情况,一种直接对某本书,或者某个歌曲打分,另种是隐性的打分,比如商务系统中,购买了表示打2分,浏览了打1分,其他的0分。我比较看好隐性打分,因为直接打分需要用户的参与程度比较高,很多网站都在内容页中留一个打分的按钮,从1~5选一个,我可能喜欢这篇文章,可我哪
AIRS/Aqua L3 8-day Standard Physical Retrieval (AIRS+AMSU) 1 degree x 1 degree V006 (AIRX3ST8) at GES DISC
为了比较一个被试两种条件下的ERP,需要首先为两种条件各创建时间段的dataset。在本实验中,一半的目标刺激呈现在位置1,一半的目标刺激呈现在位置2。
接下来的这个专题为将Linux/unix的CPU内存信息保存起来然后进行分析最后展现在网页中
Elasticsearch作为一款基于Lucene打造的分布式搜索引擎,常用于搜索和日志场景,而在数据分析场景,Elasticsearch也提供了聚合Aggregations API支持完成复杂的查询分析,并且可以使用Kibana完成数据的可视化。本文就如何使用Elasticsearch进行数据分析做一个简单的介绍。
您可能已经熟悉Linux平均负载。 平均负载是 uptime 和 top 命令显示的三个数字-它们看起来像这样:
最近我们被客户要求撰写关于bilibili视频流量数据的研究报告,包括一些图形和统计输出。
count(*)不是统计某个字段中数据的个数,而是统计总记录的条数 count(字段名)表示统计的是当前字段中不为null的数据的总数量
本文简要介绍了一种简单的状态转移模型,该模型构成了隐马尔可夫模型(HMM)的特例。这些模型拟合时间序列数据中的非平稳性。从应用的角度来看,这些模型在评估经济/市场状态时非常有用。这里的讨论主要围绕使用这些模型的科学性。
为了研究连续记录数据的事件相关脑电图动力学,可以通过选择Tools > Extract Epochs来提取与感兴趣事件锁定的数据时间段(例如,数据时间段锁定为一类实验刺激的集合)。
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本教程为脑机学习者Rose发表于公众号:脑机接口社区(微信号:Brain_Computer),QQ交流群:903290195
期望也就是平均值,是一个数值,反应的是随机变量平均取值的情况,期望也叫做加权平均。在信号中代表直流分量。
对上述原始数据,按照DEPARTMENT_ID(员工id)分组统计SALARY(薪水)的平均值。
简介 mpstat是Multiprocessor Statistics的缩写,是实时系统监控工具。其报告与CPU的一些统计信息,这些信息存放在/proc/stat文件中。在多CPUs系统里,其不但能查看所有CPU的平均状况信息,而且能够查看特定CPU的信息。mpstat最大的特点是:可以查看多核心cpu中每个计算核心的统计数据;而类似工具vmstat只能查看系统整体cpu情况。 语法 mpstat [-P {|ALL}] [internal [count]] 参数 解释 -P {|ALL} 表示监控哪个CPU, cpu在[0,cpu个数-1]中取值 internal 相邻的两次采样的间隔时间、 count 采样的次数,count只能和delay一起使用 当没有参数时,mpstat则显示系统启动以后所有信息的平均值。有interval时,第一行的信息自系统启动以来的平均信息。从第二行开始,输出为前一个interval时间段的平均信息。 实例 查看多核CPU核心的当前运行状况信息, 每2秒更新一次 mpstat 219:45:12 CPU %usr %nice %sys %iowait %irq %soft %steal %guest %idle 19:45:14 all 0.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 99.96 19:45:16 all 0.00 0.00 0.00 0.03 0.00 0.00 0.00 0.00 99.97 19:45:18 all 0.00 0.07 0.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 99.87 如果要看每个cpu核心的详细当前运行状况信息,输出如下: mpstat -P ALL 2 19:43:58 CPU %usr %nice %sys %iowait %irq %soft %steal %guest %idle 19:43:59 all 0.00 0.00 0.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 99.96 19:43:59 0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 100.00 19:43:59 1 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 100.00 ....... 19:43:59 13 0.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 99.01 19:43:59 14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 100.00 19:43:59 15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 100.00 字段的含义如下 %user 在internal时间段里,用户态的CPU时间(%),不包含nice值为负进程 (usr/total)*100 %nice 在internal时间段里,nice值为负进程的CPU时间(%) (nice/total)*100 %sys 在internal时间段里,内核时间(%) (system/total)*100 %iowait 在internal时间段里,硬盘IO等待时间(%) (iowait/total)*100 %irq 在internal时间段里,硬中断时间(%) (irq/total)*100 %soft 在internal时间段里,软中断时间(%) (softirq/total)*100 %idle 在internal时间段里,CPU除去等待磁盘IO操作外的因为任何原因而空闲的时间闲置时间(%) (idle/total)*100 计算公式如下 total_cur=user+system+nice+idle+iowait+irq+softirq total_pre=pre_user+ pre_system+ pre_nice+ pre_idle+ pre_iowait+ pre_irq+ pre_softirq user=user_cur – user_pre total=total
接着上一篇 精读《15 大 LOD 表达式 - 上》 ,这次继续总结 Top 15 LOD Expressions 这篇文章的 9~15 场景。
系统初期使用的是分布式微服务,但是所有业务模型都在同一个数据库实例上,数据库的压力会非常大,这时需要找出系统执行频率比较高的SQL,进行优化。这里重点描述定位问题的方法,使用的数据也都是测试环境数据。
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将价格动态转换为收益(2),用几何时间序列(4)计算期望收益(3),而不是算术平均(收益率的波动越大,算术平均和几何平均之间的差异越大)。
其中u1 u2是两个用户, 如果这两个用户之间连通的信道在他们使用过程中, 被他们完全占用了, 其他人就只能等着了. 那有人说了, 那就多架设信道不就好了. 如果说 A B之间的信道可以满足20G 流量的传输, 而u1 u2 在通信的过程中, 只使用了其中的千分之一, 这就造成了资源的极度浪费, 不管从哪方面考虑, 都应该充分利用其传输的性能.
作者:高斌龙,腾讯云大数据Elasticsearch高级开发工程师 前言 Elasticsearch作为一款基于Lucene打造的分布式搜索引擎,常用于搜索和日志场景,而在数据分析场景,Elasticsearch也提供了聚合Aggregations API支持完成复杂的查询分析,并且可以使用Kibana完成数据的可视化。本文就如何使用Elasticsearch进行数据分析做一个简单的介绍。 概览 聚合分析主要为了解决以下问题: 网站的平均加载时间是多久? 根据交易记录来看谁是最有价值的客户? 每个种类的产品
思考: 1.任何一个公司都是以盈利为目的,这里天善作为一个线上学习平台,核心应该是用户,以用户学习付费课程而盈利
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