离线数据处理——批处理 串行计算 流数据处理——流水线 并行计算 如图所示，离线数据处理采用的是串行计算，流数据处理采用的是并行计算的方式，相比之下，流数据处理的时效性更好。
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2023-07-24 16:42:01
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管理系统的最终数据输出为两种
1.是统计数据。
2.分析数据。
很多人搞不清楚他们直接的区别。
统计：主要是汇总数据，出各种统计报表，然后就结束了，它不得出任何结论性的东西。
分析：是根据统计的数据，得出各种结论，可以是人为分析，也可以是系统提供分析结果（如：安全统计结果是每月有5起安全事故，那么系统的分析结果就是安全级别为报警级别）
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2013-12-13 16:53:00
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数据分析系统，是精准推广系统的后端分析有效结果的标准，分析推广抓取来的有效数据和有效客户，形成销售转化乃至二次购买。同时进行用户行为分析等一系列内容反过来指导推广工作的优化。（1）数据统计精准推广得来的各维度数据先要进行数据统计，这里的统计包括各渠道、平台的流量、宣传质量、转化率、互动率及成交量等。从各个渠道、平台自身的数据统计系统可以获取关于目标客户互动的信息。比如淘宝在消费者购买了某商品后，下
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2023-07-18 17:49:00
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数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程，可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。 流程划分： 一、 确定分析的问题是什么？你想得出哪些结论？梳理分析思路，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标（各类分析指标常需搭配使用）。 二、公司数据库业务数
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2023-10-24 00:12:27
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文章目录统计分析(statistical analysis)几个对应概念标准误变量类型和测量尺度变量类型测量尺度抽样方法简单随机抽样(random sampling)系统抽样(等距抽样 systematic sampling)分层抽样(stratified random sampling)整体抽样参考书目 统计分析(statistical analysis)统计，顾名思义即将信息统括起来进行计
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2023-10-19 08:43:51
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描述性统计偏度和峰度累计值假设检验和区间估计示例1假设检验置信区间示例2假设检验置信区间描述性统计# 导入相关的包
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt均值，标准差，分位数，最大，最小值df.count() count统计非Na值的数量df.min() min统计最小值
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2023-07-31 23:10:51
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目录一、前言1.1 关于描述性统计分析1.2 本篇目的1.3 提示二、程序内容的编写2.1 导入数据与前期处理 2.2 描述性统计分析所要计算的数据2.3 数据可视化2.3.1 概述2.3.2 思路2.3.3 编写代码 2.4 补充内容三、完整代码与总结一、前言1.1 关于描述性统计分析概括地来说，描述性统计分析就是在收集到的数据的基础上，运用制表和分类，图形以及计算概括性数据
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2023-08-10 19:59:32
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下面列出相对成熟和完整，并且现在市面上主流的开源bi工具。1、FineBI国内做的一流的BI工具，很炫酷，也比较实用。主打的是超大数据量性能和自助式分析2个特点，在功能方面跟Tableau很接近，适用于企业中的技术人员、业务人员和数据分析师，可以完全自主的进行探索式分析，软件在易用性和功能上做的都很不错。帆软自主搭建了实施团队和服务团队，在服务上的优势较为明显。2、SpagoBI它集成了Mondr
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2024-01-06 08:42:14
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作者 | 俊欣今天小编来给大家讲一下Pandas模块当中的数据统计与排序，说到具体的就是value_counts()方法以及sort_values()方法。value_counts()方法，顾名思义，主要是用于计算各个类别出现的次数的，而sort_values()方法则是对数值来进行排序，当然除了这些，还有很多大家不知道的衍生的功能等待被挖掘，下面小编就带大家一个一个的说过去。导入模块并且读取数据
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2024-02-26 09:09:46
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之前的工作总结里面有说到采集数据，那么数据采集过来之后自然也就进入到了统计的阶段。接手之前呢觉得统计应该还挺简单的，无非就是把sql统计出来的结果展示出来。后来发现要处理的细节还是比较多的。先说下业务场景，因为项目中第一个要统计的报表维度非常多，比如境外号码，AJ性质，种类，手段等等，这其中有的字段的值很少甚至唯一，有的值甚至会多达上百个，而且用户可选择的统计维度是不固定的（有可能增加），所以无法
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2024-01-01 21:26:43
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模块为我们提供了非常多的描述性统计分析的指标函数，如总和、均值、最小值、最大值等，我们来具体看看这些函数：1、随机生成三组数据import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(1234)
d1 = pd.Series(2*np.random.normal(size = 100)+3)
d2 = np.random.f(2,4,size =
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2023-08-24 16:54:13
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文章目录一、基本统计分析二、分组分析三、分布分析四、交叉分析综合练习 代码环境基于Jupyter Notebook 一、基本统计分析参数一览： size：注意不需要括号 count()：计数 sum()：求和 mean()：求均值 var()：求方差 std()：求标准差 max()：求最大值 min()：求最小值 median()：中位数 mode()：众数 decribe( )：默认会自动
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2023-06-20 21:43:37
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1.2 统计分析法的实验范例在一时得不到事物的特征机理的情况下，我们可先通过手算或编程等方法测试得到一些数据（即问题的部分解），再利用数理统计知识对数据进行处理，从而得到最终的数学模型。图1.2-1给出了统计分析法的大致流程：先从Ad Hoc问题的原型出发，通过手工或简单的程序得到问题的部分解（即解集A），然后运用数理统计方法，通过部分解得到问题原型的主要属性（大部分属性是规律性的东西），从而建立
描述性统计分析1、概述2、数据的集中趋势分析2.1 定量数据：平均数2.2 顺序数据：中位数和分位数2.3 分类数据：众数2.4 均值 vs 中位数 vs 众数2.5 python实现3、数据的离中趋势3.1 极差3.2 四分位差3.3 平均差3.4 方差与标准差3.5 变异系数3.6 总结3.7 python 实现4、数据分布的测度4.1数据偏态及其测定4.2 数据峰度及其测定4.3 数据偏度
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2023-07-30 20:30:15
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# 统计分析Python：探索数据之美
在当今数据驱动的世界中，Python已成为数据分析和统计分析的热门选择。Python拥有丰富的库和工具，使数据科学家和分析师能够轻松地处理和分析数据。本文将介绍如何使用Python进行统计分析，并通过代码示例和图表展示其功能。
## 为什么选择Python进行统计分析？
Python是一种高级编程语言，以其易读性和灵活性而闻名。它拥有大量的库，如Num
原创
2024-07-22 09:02:40
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先下载插件：Git Paramater 参照：jenkins-参数化构建(三)插件：Git Parameterjenkins实现手动选择分支构建项目https://blog.51cto.com/9025736/2061667期望效果：需求： 由于我们的程序会有很多分支，测试或者发版会根据不同的分支来构建项目实践： 实现在构建项目的时候弹出弹窗提醒我们来构建那个分支的项目，来构建不同环境的
# MySQL 统计分析入门指南
MySQL 是一个广泛使用的关系数据库管理系统，在数据分析中，它非常有用。本文将为刚入行的小白介绍如何使用 MySQL 进行统计分析，给出一个整体流程，并详细解释每一步所需的代码和操作。
## 整体流程
在开始之前，先了解整个过程的步骤。以下是流程表格：
| 步骤 | 任务描述 |
|------|--------------
# MongoDB 统计分析实现教程
## 1. 简介
在本教程中，我们将教会你如何使用 MongoDB 进行统计分析。MongoDB 是一个开源的文档数据库，具有高性能、可扩展性和灵活的数据模型。
本教程将分为以下几个步骤：
1. 连接到 MongoDB 数据库
2. 获取数据
3. 数据清洗与处理
4. 统计分析
5. 结果展示
下面是整个流程的概览表格：
| 步骤 | 描述 |
原创
2023-09-03 04:55:32
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# Mongodb统计分析教程
## 概述
本教程旨在帮助刚入行的开发人员学习如何使用Mongodb进行统计分析。我们将按照以下步骤进行：
1. 连接到Mongodb数据库
2. 获取统计数据
3. 分析数据
4. 可视化数据
## 连接到Mongodb数据库
首先，我们需要确保已经安装了Mongodb并启动了相应的服务。然后，我们可以使用以下代码连接到Mongodb数据库：
```pyt
原创
2023-10-16 07:56:24
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1.oracle11g查看自动收集统计信息是否开启 https://blog.csdn.net/xqzhang8/article/details/72758208 2.手动分析某张表 exec dbms_stats.gather_table_ststs('ownname','tabname'); 3
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2019-07-18 16:34:00
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