1、数据描述 该数据集反映了芝加哥市安装的每个摄像头记录的每日超速违规数量，作为自动超速执法计划的一部分。数据反映了 2014 年 7 月 1 日至 2016 年 12 月 31 日期间发生的违规行为。报告的违规行为由摄像头和雷达系统收集，并由两个独立的城市承包商进行审查。 其中，包含了7个基本的属性。分别为DATA 、CAMERA ID 、ADDRESS、 VIOLATIONS 、LATIT
下载osw下载地址：https://support.oracle.comDocIDDocID301137.1下载对应版本，例如：oswatcher-7.3.3-2.el6.noarch.rpmoswbb-service-7.3.4-1.noarch.rpm安装centos7平台rpm-ivhoswatcher-7.3.3-2.el6.noarch.rpmsystemctlstartoswatche
原创
2018-05-28 18:59:14
3117阅读
# 端口监控数据分析工具
随着网络技术的迅速发展，端口监控数据分析工具在系统维护和安全防护方面变得越来越重要。通过对网络端口的监控，我们可以实时捕捉网络流量和数据传输情况，从而及时发现潜在问题并进行处理。本文将简单介绍端口监控的基本概念，以及如何使用Python构建一个简单的端口监控数据分析工具。
## 什么是端口监控？
端口监控是指对计算机网络中的端口进行持续的检查，确保所有服务正常运行，
原创
2024-10-27 04:38:12
76阅读
OSW是Oracle提供的一个用于操作系统监控的工具包，这个工具包可以从Metalink下载。Metalink Note:301137.1 下载解包以后即可使用： 一、安装 $ tar -xvf osw.tar x ., 0 bytes, 0 tape blocks x ./osw,
转载
2024-08-28 13:48:34
108阅读
计算机有三大件：CPU、内存、磁盘，这三者有一个“拖后腿”的，那就是磁盘。在生产环境，作为数据库角色的服务器磁盘建议拿至少4块硬盘做RAID10，这样既保证数据读写速度也保证数据的安全。如果使用普通的磁盘，即使CPU再强悍，最终的服务器性能也不会太好。本案例背景是这样的，一台机器，收到告警磁盘IO达到100%，但是登录机器后查看并没有什么异常，也就是说磁盘飙到100%只是短暂的一会儿。既然出现了1
转载
2024-10-23 11:33:13
30阅读
参考：http://www.savedba.com/?p=591OSWatcher Black Box, 简称OSW，是oracle提供的一个小但是非常有用的工
原创
2022-12-12 22:18:17
470阅读
应用性能管理（Application Performance Management）是一个比较新的网络管理方向，APM 或应用程序性能监控使组织能够监控其关键业务应用程序的性能指标，在出现性能问题时及时接收警报，并生成定期性能分析报告。APM 提供对应用程序性能的上下文洞察，使 IT 和 DevOps 管理员能够在应用程序与最终用户交互时管理可用性、性能和控制应用程序的行为。APM 工具还可以通过
转载
2024-07-07 10:06:56
34阅读
搭建基于Kibana的Linux系统日志监控平台，主要涉及到日志的收集、传输、存储以及在Kibana上的可视化展示。以下是具体的步骤指南，其中我们将使用Elastic Stack（包括Elasticsearch、Logstash、Kibana）以及Beats（特别是Filebeat，用于日志收集）来实现这一目标。1. 环境准备确保你有以下组件的可用性：Elasticsearch: 用于存储和搜索日
转载
2024-10-10 11:26:02
34阅读
osw工具专门针对Linux/unix数据库的性能问题进行测试，用于收集图形界面的性能指标。本文出自：koumm.blog.51cto.com1.概述使用oracle的osw工具，可以对系统的CPU和内存，磁盘等进行图形化的展示，对于把握和了解整体的资源使用情况，具有直观的效果。对于没有专业监控系统的环境，用于收集高峰时间段，服务器性能图形数据指标，用于性能对比。OSW工具由一系列shell脚本构
原创
2013-11-16 22:12:43
8423阅读
点赞
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
转载
2024-03-08 21:14:03
65阅读
目录前言FineBI 的主要功能FineBI 的主要特点FineBI Vs 其他同类产品FineBI 的分析思想小结前言“数据可视化工具， 可爱者甚番。分析师独爱 R， 自 Python 以来， 世人盛爱matplotlib。余独爱 BI 之出分析而不拖沓，做可视化还算酷炫…”BI 是什么？BI 全称商业智能（Business Intelligence），在传统企业中，它是一套完整的解决方案。将企
转载
2024-05-31 16:49:08
82阅读
大数据时代，需要工具实现数据可视化，需要倚仗大数据可视化工具，这些工具中不乏有适用于Flash、HTML5、NET、Java、Flex等平台的，也不乏有适用于常规图表报表、金融图表、工控图表、甘特图、流程图、数据透视表、OLAP多维分析等图表报表开发的。为了进一步让大家了解如何选择适合的数据可视化产品，下面就来看看备受欢迎的的可视化工具！❖ Excel ：
Excel作为一个入门级工具，是快速
转载
2023-08-08 16:10:08
171阅读
概率分布就像3D眼镜。它们允许熟练的数据分析师识别其他完全随机变量的模式。在某种程度上，大多数其他数据科学或机器学习技能都基于对数据概率分布的某些假设。这使得概率知识成为统计学家构建工具箱的基础。如果您正在寻找如何成为数据科学家的第一步。不用多说，让我们切入正题。
什么是概率分布？在概率论和统计学中，随机变量
转载
2024-01-11 17:27:08
72阅读
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
转载
2023-08-12 16:09:42
204阅读
目录前言一、numpy1、数组创建2、数组运算3、矩阵运算二、pandas1、数据结构2、数据处理2.1、数据结构与描述性统计2.2、切片访问与缺失处理2.3、多表合并三、matplotlib1、matplotlib图形绘制1.1、绘制散点图1.2、绘制柱状图1.3、绘制饼状图1.4、绘制3D图2、seaborn图形绘制3、实际案例结语 前言之前写了那么多的关于金融数据分析的实战案例，我想是时候
转载
2023-08-30 10:23:09
12阅读
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。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证
转载
2023-11-15 22:14:30
29阅读
不管是做什么数据分析工作，都离不开数据分析工具。一个优秀的数据分析师一定要掌握几种数据分析工具，这样才能够高效地进行数据分析工作。但是数据分析涉及各行各业，我们在进行数据分析工作的时候还是需要选择一个配套的数据分析工具，那么我们怎么选择数据分析工具呢？下面就由小编为大家解答一下这个问题。数据分析的工具有两种维度，第一种就是数据储存层、数据报表层、数据分析层、数据展现层。而第二维
转载
2024-05-13 20:50:22
22阅读
大数据分析工具使用户能够分析各种各样的信息——包括结构化事务数据和社交媒体帖子、Web服务器日志文件及其他形式的非结构化和半结构化数据。一旦组织决定要购买一个大数据分析工具，下一步就是制定一个流程，评估可用的产品，然后从中找到一个最适合你需求和要求的产品。下面我们将介绍在评估各种大数据分析工具符合企业需求的程度时可能用到的必备特性和特定属性。然后，你再编写一个预案请求（RFP），说明使用这些工具将
转载
2023-08-14 13:26:43
132阅读
作者：拿破仑的DO君 ------------------------------------------------------------------------随着数据量越来越大，依赖于数据决策的场景越来越多，使用工具对于数据进行分析，越来越成为一个职场人必备的一项技能。那么如果要更自如的进行数据分析，就必须掌握几个数据分析常用的工
转载
2023-10-30 22:33:14
9阅读
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
转载
2023-10-19 22:49:22
96阅读
