1.日志配置官方文档：Module ngx_http_log_module日志模块名称：ngx_http_log_module(1) log_format 日志格式(2) access_log 访问日志(3) error_log 错误日志(4) open_log_file_cache 日志缓存open_log_fi
本文主要使用的是grep,awk,cut等工具来对nginx日志进行统计和分析，具体如下：1，列出当天访问最多次数的ip地址cut -d- -f 1 /usr/local/nginx/logs/20160329/access_2016032913.log |uniq -c | sort -rn | head -20 [root@httpservera 2016032
原创
2016-03-29 14:48:43
5331阅读
nginx日志分析常用命令，包括IP相关统计、页面访问统计、性能分析、蜘蛛抓取统计、TCP连接统计等相关命令的总结 1. IP相关统计 1.1 ip访问量统计 awk '{print $1}' access.log | sort -n | uniq | wc -l 1.2 查看某一时间段的IP访问量 ...
转载
2021-08-31 22:19:00
357阅读
2评论
#!/bin/bash#功能描述(Description):Nginx标准日志分析脚本.#统计信息包括:#1.页面访问量PV#2.用户量UV#3.人均
转载
2022-06-28 17:26:38
481阅读
分析日志文件1、日志文件的作用日志文件是用于记录Linux系统中各种运行信息的文件，相当于Linux主机的“日记”。不同的日志文件记载了不同类型的信息，如Linux内核消息、用户登录事件、程序错误等。日志文件对于诊断和解决系统中的问题很有帮助，因为在Linux系统中运行的程序通常会把系统消息和错误消息写入相应的日志文件，这样系统一旦出现问题就会“有据可查”。此外，当主机遭受***时，日志文件还可以
转载
2024-02-28 20:30:36
44阅读
一般来说nginx配置文件中对优化比较有作用的为以下几项：worker_processes 8;1 nginx进程数，建议按照cpu数目来指定，一般为它的倍数。worker_cpu_affinity 00000001 00000010 00000100 00001000 00010000 0010000001000000 10000000;为每个进程分配 cpu，上例中将 8 个进程分配到 8 个
#!/usr/bin/python3#-*-coding=utf-8-*-#-----------------------------------------------------------------------------#注意：日志中间不能有空行，否则程序读取不到空行后面的日志#-------------------------------------------------------
原创
2020-07-21 09:40:28
1182阅读
程序简介 通过分析nginx日志，统计出nginx流量（统计nginx日志中 $body_bytes_sent 字段）
转载
2022-07-20 14:36:25
2718阅读
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）
转载
2013-12-13 16:53:00
442阅读
2评论
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
转载
2023-07-31 23:10:51
187阅读
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
转载
2023-08-10 19:59:32
149阅读
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
转载
2024-02-26 09:09:46
160阅读
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
转载
2024-01-06 08:42:14
223阅读
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 =
转载
2023-08-24 16:54:13
127阅读
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
转载
2024-01-01 21:26:43
91阅读
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
转载
2023-06-20 21:43:37
199阅读
统计IP访问量（独立ip访问数量）awk '{print $1}' access.log | sort -n | uniq | wc -l查看某一时间
原创
2022-07-18 18:06:51
297阅读
IP相关统计 统计IP访问量（独立ip访问数量） 查看某一时间段的IP访问量(4-5点) 查看访问最频繁的前100个IP 查看访问100次以上的IP 查询某个IP的详细访问情况,按访问频率排序 页面访问统计 查看访问最频的页面(TOP100) 查看访问最频的页面([排除php页面】(TOP100)
转载
2019-03-21 14:18:00
100阅读
2评论
我们都知道Apache是一个性能非常优秀的web服务器，它能够稳定的工作，对各种插件支持的也非常优秀。所以很多公司都选择使用Apache来搭建web服务器，从web服务器的使用量上看，Apache的市场份额一直是居高不下。图片来自http://news.netcraft.com/archives/category/web-server-survey/ &n
原创
2013-08-25 12:59:34
4057阅读
点赞
# 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
77阅读
