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
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
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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）
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2022-07-20 14:36:25
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#!/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
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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 ...
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2021-08-31 22:19:00
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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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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
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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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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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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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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#!/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
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2022-06-28 17:26:38
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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
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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# Java统计分析入门
统计分析在现代社会中日益成为一项重要的技能。无论是在商业、科学研究还是数据科学领域，能够通过数据来揭示趋势和洞察信息都是必不可少的。而Java作为一种功能强大且广泛使用的编程语言，提供了许多工具和库来帮助我们进行统计分析。本文将介绍一些基本的统计分析概念，并通过代码示例展示如何在Java中实现这些分析。
## 什么是统计分析？
统计分析是指通过收集、整理和解释数据，
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2024-08-18 05:51:26
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# Python 统计分析
## 介绍
Python是一种功能强大且易于学习的编程语言，被广泛应用于数据分析领域。在Python中，有许多强大的库可以帮助我们进行统计分析，如NumPy、Pandas和Matplotlib等。本文将介绍如何使用Python进行统计分析，并提供一些示例代码。
## 安装和导入库
在开始之前，我们需要安装所需的库。可以使用pip命令来安装这些库：
```mar
原创
2023-09-21 06:23:33
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