一种Hadoop多维分析平台的架构 整个架构由四大部分组成：数据采集模块、数据冗余模块、维度定义模块、并行分析模块。如图4所示。 图4 Hadoop多维分析平台架构图 数据采集模块采用了Cloudera的Flume，将海量的小日志文件进行高速传输和合并，并能够确保数据的传输安全性。单个collector宕机之后，数据也不会丢失，并能将agent数据自动转移到其他的colllect
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2023-10-30 20:54:07
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数据的趋势一.数据的集中趋势 集中趋势又称“数据的中心位置”、“集中量数”等。它是一组数据的代表值.数据的集中趋势就是一组数据向数据的中心值靠拢的程度。 集中趋势是统计学中的重要统计分析指标，常用的有平均数，中位数和众数等。1.1平均数 平均数为集中趋势的最常用测度值，目的是确定一组数据的均衡点。用平均数表示一组数据的情况，有直观、简明的特点，所以在日常生活中经常用到，如平均的速度、平均的身
模型原理 Xgboost（Extreme Gradient Boost）模型，是一种特殊的梯度提升决策树（GBDT，Gradient Boosting Decision Tree），只不过是力求将速度和效率发挥到了极致，故叫X（Extreme）gradientboost。Xgboost其本质上还是基于树结构并结合集成学习的一种方法，其基础树结构为分类回归树（CART，Classification
第一步，从分析Summary的事务执行情况入手。Summary主要是判定事务的响应时间与执行情况是否合理。如果发现问题，则需要作进一步分析。通常情况下，如果事务执行情况失败或者响应时间过长等，都需要做深入分析。下面是查看分析概要时的一些原则：1用户是否全部运行，最大运行并发用户数是否与场景设计的最大运行并发数一致。如果没有，则需要打开与虚拟用户相关的分析图，进一步分析虚拟用户不能正常运行的详细原因
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2023-07-08 14:07:24
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本文介绍了数据分析师进行行业分析的方法与电商行业案例。行业分析目标分为转型和用户需求验证，核心在于发现）的产品特点；5）未来预测。重点强调数据分析要深入细节，通过独立思考发现关键点，如拼多多的快速增长源于简化购物流程和精准定位低收入用户群体。
上两篇我们讲了数据分析方法中最基础的对比思维和细分思维，不少同学都私信问我：为什么自己在做对比分析的时候，只能做现有问题的原因分析和对比差异，得到的数据结果很难为下一步的工作决策做辅助，不知道是哪里出了问题？我们在进行对比分析的时候，往往会忽略一个重要的分析方法——趋势分析。这时候还会有同学说，自己也经常做数据趋势图，并没有忽略。其实，单纯的数据趋势图是根本没有任何价值的，趋势分
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2024-07-04 15:55:53
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设计问题GIS分析通常是从明确你需要哪些信息开始的。比如：上个月什么地方出现的入室抢劫案最多？ 在每个分水岭上有多少森林？ 哪些地块离这个溶剂仓库500英尺？ 这些问题越细越好，它们可以帮助你决定如何进行分析，用何种手段去分析，以及如何显示结果。选择数据 你应用的数据和特征的类型决定着用何种方法进行分析。也就是说：如果您知道你需要用特殊的手段回答问题，那么你就需要找到所需的额外的数据。数据可以有多
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2024-04-24 15:55:00
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关于时间序列分析的一些基本概念
时间序列分析--基本概念目录时间序列的定义时间序列分析随机时间序列观察值序列体会一下时间序列分析的方法描述性时序分析统计时序分析频域分析方法时域分析方法时间序列的定义时间序列分析 按照时间序列把一个随机事件变化发展的过程记录下来就构成一个时间序列。对时间序列进行观察、研究，找寻其变化发展规律，预测其将来走势就是时间序列分
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2024-02-20 08:32:15
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ndc到底是什么含义？为了便于大家理解，我用下图表述ndc的含义，表示某测量系统可以把过程变差有效区分成5个组，即ndc=5。也就是过程变差包含测量系统的测量误差正态分布（GRR）的个数。在这儿，我强调一下此处的GRR的分布宽度不是六倍的GRR标准方差（σm），而是4.24倍的σm，具体推导过程我不在这儿展开，如果谁有兴趣，可以私信给我。
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2024-03-12 20:31:35
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一、什么是 STRIDE 威胁建模？STRIDE 威胁模型由Microsoft安全研究人员于 1999 年创建，是一种以开发人员为中心的威胁建模方法，通过此方法可识别可能影响应用程序的威胁、攻击、漏洞，进而设计对应的缓解对策，以降低安全风险并满足公司的安全目标。STRIDE为每一种威胁英文的首写字母，Spoofing欺骗、Tampering篡改、Repudiation否认、Information
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2024-01-27 17:20:45
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前言：Apriori算法是关联规则挖掘经典算法，但不适合在大型数据库中挖掘关联规则，时间太慢，许多学者提出了改进的算法。比如DHP算法。DHP1. 减少候选集数量背景：这个操作是基于Ck来做的，我们知道原来的话，Ck的得到是通过L(k-1)*L(1)笛卡尔积连接，去掉k-1项集得到。同时，我们也知道其实Ck还是有很多都不是频繁项集。现在的目标就是：扫描一遍数据库，将Ck候选集的数量留下1/2（当然
数据分析中的事件分析、漏斗分析、同期群分析、分布分析和用户路径分析
事物分析： 1）要素分析； 2）结构（组织、关系）分析； 符合软件中的数据库观点和UML观点； 符合数据结构的观点。 符合由点到面的观点。 将关系和元素提到了同等重要的地位。 符合哲学中普遍联系的观点。
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2017-05-29 00:23:00
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数据分析类型、现状分析与原因分析是IT领域中不可或缺的一部分，能够帮助企业更好地了解数据，识别潜在问题并作出有效决策。在处理数据的过程中，有效的方法论和技术手段是必不可少的。
```mermaid
flowchart TD
A[数据采集] --> B[数据清洗]
B --> C[数据分析]
C --> D[结果展示]
D --> E[决策支持]
E -->
背景松哥常言统计分三级：“初级说一说，中级比一比，高级找关系”；今天所言之题，即为高级找关系之一法。聚类与判别，所谓天下合久必分、分久必合，合则聚类，分则判别。1.聚类分析根据研究对象特征对研究对象进行分类的一种多元分析技术, 把性质相近的个体归为一类, 使得同一类中的个体都具有高度的同质性, 不同类之间的个体具有高度的异质性。根据分类对象的不同分为样品聚类（Q聚类）和变量聚类（R）。现实研究中个
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2023-12-24 10:36:13
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Python数据分析：情感分析 自然语言处理（NLP） 将自然语言（文本）转化为计算机程序更容易理解的形式 预处理得到的字符串进行向量化 经典应用： 情感分析 文本相似度 文本分类 简单情感分析： 情感字典(sentiment dictionary) 人工构造一个字典 根据关键词匹配 优点：简单实用 ...
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2021-07-12 12:11:00
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【统计分析】假设检验、判别分析、主成分分析、因子分析、聚类分析【数值计算】各种数值优化，规划问题，微分方程问题，经济学问题的求解。【信号处理】数字信号、统计信号、语音信号、自适应信号以及非平稳信号处理等【故障诊断】时域统计、频域分析、小波分析以及EMD等自适应算法【智能算法】BP神经网络网络，RBF
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2016-06-28 08:34:00
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如何展开分析思路？
原创
2021-06-18 15:43:11
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时域是真实世界，频域是我们想要模拟的虚拟世界，例如下面的音频，这是真实存在的，每一个细节都很生动，我们将其称之为时域：
同时我们可以用五线谱进行描述：
五线谱的音符就是对上面音频的实体化，让时刻变动的音频能够固定成我们所认识的具象的符号。我们将其称之为频域。
域是分析信号不同角度的名称。时域是时时刻刻的变化（时域是真实世界的描述）。频域是我们人为规定的，数学公式显式的表达，在音乐中就是是
原创
2021-07-09 14:20:55
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分析 描述统计 频率 频率：统计 百分位值 四分位数 （如100个数中，第25 50 75 100个参数是多少） 值为组的中点：如【30，40】内的值全部编码为35，那么选择此选项以估计原始未分组的数据的中位数和百分位数。 多个变量：比较变量就是指多个变量的频数表集中输出。按变量组织输出：每个变量单
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2020-07-19 18:50:00
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