概述jvm分析工具有自带的visval vm，还有强大的免费软件mat，更强大的收费软件jprofile，为什么还需要使用本文将要说的arthas呢？ 因为他们都有个缺点，在实际的环境中都必须在服务端项目进程中配置相关的监控参数。然后工具通过远程连接到项目进程，获取相关的数据。这样就会带来一些不便，比如线上环境的网络是隔离的，本地的监控工具根本连不上线上环境。 那么有没有一款工具不需要远程连接，也
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2023-07-20 21:51:46
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当处理海量数据的时候，很容易出现各种异常和性能瓶颈，这时常常需要分析程序运行行为和性能瓶颈以优化系统性能。这里简单介绍了三种强大的分析诊断工具以帮助大家更快更好的完成优化工作。 1.Arthas Arthas是 阿里巴巴开源的一款 Java 线上诊断工具，利用Arthas可以对指定的JVM进程进行CPU、内存、线程、死锁监控处理，同时也可以动态的获取JVM中的源代码结构。得益于 Arthas 强大
摘要：Java Code Geeks联合创始人Byron Kiourtzoglou近日发表文章，从理论到实践剖析了大数据的4个V，并于文章最后分享了Java工程师可能会需要的13个主流开源大数据工具。大数据几乎已成为所有商业领域共有的最新趋势，然而大数据究竟是什么？是噱头、泡沫，又或是真如传言一样的重要。事实上，大数据是个非常简单的术语——就像它所说的一样，是非常大的数据集。那么究竟有大多？真实的
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2023-09-14 21:12:17
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大概率每天早8点25更新 哈喽，大家好，我是可乐今天来聊聊数据分析都会用到的工具，你都在用什么呢？数据分析的工具有很多，从数据分析岗位的描述里其实就能发现企业都需要会哪些工具的人，这里我分成了4类来聊聊。分别是基础、可视化、专业的统计分析以及编程语言。01 基础说到数据分析的基础的工具，非Excel莫属。Excel微软办公系列的重要组成之一，任何办公人员都会用到的神器，不得不
SPSS、RapidMiner、KNIME以及Kettle四款工具都可以用来进行数据分析，只是彼此有各自的侧重点和有劣势。它们都可以逐步的定义数据分析过程，也同样都可以对数据进行ETL处理。笔者从自己关心的角度简单对比以上四款数据分析工具。一、SPSSSPSS不用多说，一款成功的商业数据分析软件，涵盖了统计分析、数据挖掘分析等各种数据分析方法。界面简单易用，分析过程定义时非常直观方便。因为，没有源
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2023-08-10 14:55:54
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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
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2023-08-08 16:10:08
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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
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2024-05-31 16:49:08
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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
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2024-01-11 17:27:08
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适合Java开发的大数据工具和框架：对大数据的存储和处理需要非SQL存储/处理数据工具，例如，NoSQL数据库，全文搜索引擎，实时流式处理，图形数据库等Datomic–完全事务，云就绪，分布式数据库，用Clojure编写。 是一个灵活的、基于时间因子的数据库，支持联合查询，具有弹性的可扩展性以及支持ACID事务性。Datomic 提供高可用的、分布式存储服务。Amazon DynamoDB–快速，
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2023-08-07 12:00:15
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这是作者在另一个帖子中发布的一项近期调查结果，调查为作者询问一些Java程序员，其在12个月内使用了什么框架开发工具。本次调查中覆盖了大数据工具。以下是调查所覆盖的主题：1、语言2、Web框架3、应用服务器4、SQL数据访问工具5、SQL数据库6、大数据7、构建工具8、云提供商今天让我们来看看大数据。根据维基百科，大数据是一个广义的术语，所包含的的内容十分庞大且复杂，以至于传统的数据处理应用程序根
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2023-08-14 15:25:16
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2023.01.01：增加对Kvaser的支持参考了CANoe写了下面的软件，主要用途是对报文的回放及曲线的分析。1、CAN连接，支持周立功CAN、CANFD及PCAN 2、DBC解析与生成文件打开DBC，可以打开已有的DBC文件，内容会在主界面上显示。优先显示中文注释和实际值。如果用本软件的编辑DBC功能，把协议类型改为：发送帧，就可以在主界面进行DBC的发送模式。 &nbs
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2024-01-12 13:47:33
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大数据分析是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器，气候信息，公开的信息，如杂志，报纸，文章。大数据分析产生的其他例子包括购买交易记录，网络日志，病历，军事监控，视频和图像档案，及大型电子商务。 大数据分析，他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据分析是研究大量的数据的过
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2023-07-25 22:29:53
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1.可嵌入的结果数据分析的重要价值，在于从数据模型中收集的信息有助于如何使用其他应用程序、易于嵌入决策平台的方式创建洞察的能力，帮助制定即时决策。2.支持数据多样化跨不同数据源、API无缝集成、清理数据、角色访问安全、数据清理和数据的准确性。大数据分析工具必须支持全方位的数据类型、协议和集成场景，以加快和简化这些步骤。3.数据探索强大的可视化功能还可以帮助进行数据探索，可帮助组织了解问题的业务环境
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2024-01-15 21:43:53
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作者的话大家好，我是一名练习时长两年半的数据分析师，今天想和大家分享一下我在使用WPS进行数据操作时的经验。 在日常工作中，数据处理是我们最常用到的功能之一。而在处理数据时，一个强大的工具是至关重要的。我个人非常喜欢使用WPS进行数据操作，因为它不仅功能强大，而且操作简便。一、初识菜单栏 1.1工作表工作表是WPS表格中的一个单独的表格单元，用于存储数据、计算公式和绘制图表等。一个WPS
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2023-08-01 11:16:07
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对于外贸电子商务平台而言，除了网站销售的产品内容及销售额外,那些很有可能直接转化为订单的数据，包括流量、订阅数、排名和主机等，也是非常重要的，另外还有一些其他平台的相关数据及盈利情况等等，也都需要外贸电子商务平台的管理人员注意，这些数据可以帮助其更加了解其电子商务平台在客户眼中的价值，可以帮助其研究其竞争对手,从而找到自己的弱点。下面介绍几个帮助分析网站数据
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2024-01-26 15:41:44
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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
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2023-08-30 10:23:09
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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
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2024-05-13 20:50:22
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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
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2023-10-30 22:33:14
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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
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2023-08-14 13:26:43
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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。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
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2023-11-15 22:14:30
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