作为刚入手监控视频分析的新人来说，这篇博文无法给你们一个系统的指引，我同样也是你们中的一员。而写这篇博文的目的，旨在整理自己在过去接触的几个监控视频分析的项目中所遇到的一些问题，有些甚至还没有好的解决思路。首先是关于监控视频质量的问题。作为智能分析的对象，监控视频当然被认为是清晰度越高越好，成像角度越大越好……这无可厚非。不过考虑到系统的资源耗费，这些要求往往需要一再权衡，究竟是什么样的视频质量
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2023-11-07 16:16:13
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完整的数据分析体系：战略级分析高层：经营分析（整体方向、宏观因素、过程问题）。锁定关键问题。作出的决断，是方向性的。比如，坚持原定计划还是做调整？销售／运营／产品／营销。。。谁打主力，谁当辅助？追加投入还是更换方法？战术级分析中层：销售、运营、产品分析、内容分析。销售部门：销售渠道、销售业绩、销售方法、业务员队伍分析运营部门：活动方法分析、推广方式分析、平台运营分析产品部门：产品使用情况分析、新版
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2024-03-08 21:14:03
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本文内容整理来自【敏捷运维大讲堂】蒋君伟老师的线上直播分享。分别从以下3个维度来分享：1、云时代监控分析的窘境；2、使用标签标记监控数据的维度；3、监控数据应用场景。 云时代监控分析的窘境在虚拟化与容器技术广泛应用的情况下，运维对象大规模地增长，监控平台每天存储的指标都以亿计，所以监控数据如今已经成了大数据。传统的监控工具在这种场景下，对于数据的提取分析，已经力不从心，反而成为了运维的负
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2023-08-12 16:09:42
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从广义来讲，数据是反映产品和用户状态最真实的一种方式，通过数据指导运营决策、驱动业务增长。数据可分为2种情况：数据监控和数据分析。什么是数据监控？ 数据监控是及时、有效的反馈出数据异常的一种手段，通过对数据的监控去观察是否异常，进而分析数据。什么是数据分析？ 数据分析是以业务场景和业务目标为思考起点，业务决策作为终点，按照业务场景和业务目标分解为若干影响的因子和子项目，围绕子项目做基于数据现状分
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2023-10-19 22:49:22
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——没有对比就没有伤害对比分析，是数据分析中最基础、最常用、也是最实用的分析方法之一。该方法主要是指将两个及以上对象的数据指标进行比较，阐述对比对象在数量上的差异，从而得出业务在不同阶段的变化趋势及规律。比较常见的对比分析方式：从时间趋势上进行环比、同比、定基对比，从空间上进行A/B 测试对比、相似空间对比、先进空间对比，从特定标准上进行与目标值、假定值、平均值对比。常见的数据分析方法（二）细分分
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2024-05-18 09:25:52
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目录标题案例1 ：Appstore数据分析1.1 背景和分析需求1.2 数据加载和处理1.3 App价格不同维度分析单变量分析1.4 数据可视化分析1.5 业务需求分析1.5.1 免费或收费App集中在哪些类别？1.5.2 免费或收费App在不同评分区间的分布？1.5.3 app价格、大小和用户评分之间的关系 案例1 ：Appstore数据分析1.1 背景和分析需求苹果商店的数据分析背景：对Ap
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2023-10-12 09:48:25
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数据的价值不仅仅只体现在企业中，个人也可以体会到数据的魅力，用技术力量探索行为密码，让大数据助跑每一个人，除了前面的运营指标外，数据分析还有一些整体的分析指标，请了解：运营指标：一共有八大类：1、总体运营指标：2、网站流量指标：会员的复购率：我们在统计周期内产生两次或两次以上的购买会员占整体的注册用户的比率。会员的回购率：上个周期中有购买行为的会员，在下一个周期中有购买行为比率。3、销售转化指标：
大数据分析解决方案：越大越好只有当您无法驾驭数据无序增长时，它才是一件坏事。NetApp 大数据分析解决方案正好可以驾驭它。因此，您可以更快地移动，轻松地扩展，并提供最大化的正常运行时间来保持工作负载运行。为什么选择 NetApp 运行大数据分析？始终如一的高性能和最大化的正常运行时间NetApp 创新型大数据分析平台可以将数据分析速度提高 50%，确保数据始终可用，并帮助您满足 Splunk、H
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2024-01-13 13:15:57
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是指确保个人、部门和组织在竞争中能够取得成功过的关键因素。关键成功因素一定是最核心并起到实质作用的因素。关键成功因素法（Critical Success Factors）
# 监控平台 数据分析入门指南
在这个数字化时代，监控平台的数据分析已经成为企业运营中不可或缺的一部分。作为一名刚入行的小白，你可能对如何实现这一目标感到困惑。在这篇文章中，我将通过一个详细的流程和示例代码来帮助你理解和实现监控平台的数据分析功能。
## 数据分析流程
以下是实现监控平台数据分析的主要流程：
| 步骤 | 描述 |
1. RGB 简介1.1 RGB 色彩模式RGB 色彩模式是工业界的一种颜色标准，是通过对红®、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的。Red、Green、Blue 每一种颜色值的范围是 0~255，所以每一个颜色用 1 个字节 = 8 个 bit 便可完全在计算机内部表示出来。而 R、G、B 不同的组合几乎产生了所有的颜色，当然自然界中的颜色比这些要远远
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2024-01-31 04:07:00
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数据分析手册翻译及读后感， 英文原版资料可下载：introduction to data analysis handbook数据分析过程要素：•目的 Purpose •问题 Questions •数据收集 Data Collection •数据分析程序和方法 Data Analysis Procedures and Methods •解释/确定调查结果 Interpretation/Identif
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2024-06-08 23:27:35
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阿里数据分析方案是一套用于数据处理和分析的解决方案，旨在帮助企业更好地利用大数据进行决策和业务优化。本文将介绍阿里数据分析方案的基本原理和应用示例，并使用代码示例演示其具体用法。
## 阿里数据分析方案概述
阿里数据分析方案是阿里巴巴集团开发的一套数据处理和分析工具集，包括大数据存储、数据处理、数据可视化和数据挖掘等功能。它基于阿里巴巴自主研发的MaxCompute大数据计算平台，利用分布式计
原创
2023-12-29 10:23:18
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最后三节课无关代码，所以也没有什么可以实践的。就直接用老师的课堂笔记了。数据分析流程问题定义是整个数据分析实施的前提，它甚至关系到了项目的成败，一个优秀的问题定义对于整个项目来说等于成功了一半。所以怎么去制定一个优秀的数据分析问题变成了至关重要的环节。数据分析思维确定数据分析的问题一个优秀的数据分析问题需要满足重要性，可行性，新颖性，挑战性四个性质 重要性：该问题得到解决后，可以产生效益 可行性：
数据分析常用6种分析思路作为数据分析师，你是否常因为缺乏分析思路，而被以下问题影响到幸福感(甚至怀疑人生)？新上线某个产品，需要监控转化率效果，既要看总体情况，也要看细分渠道；策划营销活动，预算有限，要看看选择哪些目标用户群、采用哪种方案带来的销量更高(更能拉动KPI)；KPI又出现较大波动，待会领导估计要问起来，赶紧分析数据找原因；一个问题就是从天上随机掉落的食材，分析思维就是将这些奇形怪状的食
数据分析系统方案实现流程：
步骤 | 操作
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1 | 数据收集
2 | 数据清洗
3 | 数据转换
4 | 数据分析
5 | 数据可视化
6 | 结果展示和报告生成
下面我将详细介绍每个步骤需要做什么，以及相应的代码示例。
### 1. 数据收集
在数据分析系统中，首先需要收集数据。数据可以来源于各种渠道，比如数据库、文件、API等。根据数据的来源不同，我们需要使用不同的代码
原创
2023-11-23 05:14:58
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创建、删除、修改方案，然后在实施阶段进行部署 主要关注下面几个部分： 1.审查服务器状态 2.未使用索引 3.索引计划使用 一：审查服务器状态 1.性能计数器 2.等待信息 3.Buffer分配 创建一个堆表，插入数据，并更新其中一些数据
原创
2022-08-05 22:43:51
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一、结构化分析与设计1、结构化分析的对象包括：数据（实体对象的属性和关系）和处理（对信息的加工和处理）。2、数据流图（DFD）是面向数据流建模的工具。3、进行结构化分析的步骤：确定系统边界，绘制系统环境图。绘制各层数据流图，自上而下。定义数据字典。定义处理说明。将图、字典以及加工组成分析模型。4、系统总体设计模型反映模块间的调用关系、可采用层次图、HIPO图和机构图表达。5、数据流图分为变换型数据
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2023-12-12 10:41:11
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数据分析的流程在介绍数据分析方法论和思路之前，我们还是先不厌其烦地看一下数据分析的流程，简单来说分为以下六个步骤：1、明确分析的目的，提出问题。只有弄清楚了分析的目的是什么，才能准确定位分析因子，提出有价值的问题，提供清晰的指引方向。2、数据采集。收集原始数据，数据来源可能是丰富多样的，一般有数据库、互联网、市场调查等。具体办法可以通过加入“埋点”代码，或者使用第三方的数据统计工具。3、数据清洗。
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2023-09-12 09:50:36
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一.目标 现在已经进入大数据时代, 数据是无缝连接网络世界与物理世界的DNA。发现数据DNA、重组数据DNA是人类不断认识、探索、实践大数据的持续过程。大数据分析可以有效地促进营销,个性化医疗治病，帮助学生提高成绩,利于老师提高教学水平,还可以用于教学，许多产品可以用到大数据技术，如量化分析金融产品等。必须加强大数据技术的研究并实际应用.这里对目前最流行和最实用的用户画像技术进行讲解，并
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2023-08-12 22:36:41
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