现在大数据的流行不再限于IT或DT行业的人知道，但很多其他行业的工作人员对于数据分析并不是很清楚，就算有些人在自己的工作岗位上开始疲倦、厌倦、烦躁，想转行到数据分析行业，但对数据分析行业的所知甚少又制约了自己的计划和打算。现在就针对数据分析的实际情况总结了六问六答，希望能够给大家带来帮助。1、数据分析到底是什么？数据分析就是指用一定的统计模型方法和分析模型以及工具对数据进行分析
一、六大质量属性1、可用性分析 可用性是指系统正常运行时间的比例，是通过两次故障之间的时间长度或在系统崩溃情况下能够恢复正常运行的速度来衡量的。 可用性分析所关注的方面包括：如何检测系统故障，系统故障发生的频度，出现故障时会发生什么情况，允许系统有多长时间非正常运行，什么时候可以安全地出现故障，如何防止故障的发生以及发生故障时要求进行哪种通知。2、可修改性
今天主要跟大家分享一个曾经所做的真实性能测试的案例，主要为其中性能测试分析报告过程部分，希望能对你以后怎么做性能分析和报告有所帮助。这个案例的测试目的为：在线考试为“XX平台”中的一个重要模块，根据目前业务的需要，需要测试在线考试能否支持100的并发量。一、场景描述采取逐步增加用户数（每10分钟增加用户数20人）对在线考试进行并发操作，达到100人为止；当并发数达到100后则继续运行一段时间（30
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2023-07-05 11:56:12
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1.Pytorch简介Pytorch是Facebook 的 AI 研究团队发布了一个基于 Python的科学计算包，旨在服务两类场合：替代numpy发挥GPU潜能(在线环境暂时不支持GPU)一个提供了高度灵活性和效率的深度学习实验性平台2.Pytorch特点及优势 2.1 Pytorch特点PyTorch 提供了运行在 GPU/CPU 之上、基础的张量操作库;可以内置的神经网络库；提供模型训练功能
什么是数据分析数据分析是基于历史数据进行预处理，分析、对比、汇总，产出用于辅助决策的有效信息的过程。数据分析的着力点1. 现状分析：当前出于什么样的状况，运营的整体状况，各分业务的盈亏等等。2. 原因分析：是什么原因导致的某种现象，或对现状的原因分析。3. 未来预测：基于现有数据，对未来的可能性、趋势等进行预测。 数据分析的对象总体概览指标总体概览指标就是统计数据的绝对数值。例如：当日
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2023-08-21 07:13:52
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大数据分析过程中经常遇到那13个问题 1、最早的数据分析可能就报表 目前很多数据分析后的结果，展示的形式很多，有各种图形以及报表，最早的应该是简单的几条数据，然后搞个web页面，展示一下数据。早期可能数据量也不大，随便搞个数据库，然后SQL搞一下，数据报表就出来了。但是数据量大起来怎么分析呢？数据分析完了怎么做传输呢？这么大的数据量怎么做到实时呢？分析的结果数据如果不是很大还行，如果分析的结果数
**性能测试数据分析**
作为一名开发者，进行性能测试数据分析是非常重要的一项工作。通过性能测试数据分析，我们可以了解系统的性能瓶颈、优化方向等信息，帮助我们更好地优化和改进系统。下面我将分享给你关于性能测试数据分析的流程和示例代码。
**流程**
下面是进行性能测试数据分析的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|--------|------|
| 1. 数据收集 | 收集系统的性能测试
一、设计场景，添加监听器1、设计场景 阶梯型、波浪形2、监视器用于收集用于性能分析的数据TPS图表、聚合报告\汇总报告、查看结果树、响应时间、吞吐量服务器资源监控： cpu,内存、磁盘io 二、第一步先分析是否存在影响结果的事物分析前的我们查看几种情况是否会影响性能测试的结果，如果以下的方面有不同，那么最后的性能分析只能作参考1、前提条件：1、独立的服务器
如果与其他人环境公用呢？
数据分析师的能力模型是数据分析面试的时候，常会被问到的一个问题，对这个问题的理解能够体现出候选人对这一职位的理解和未来发展的思考。以我的理解来讲，数据分析师的元能力是问题解决能力，此外，解决更负责的问题要求我们具有管理能力，通过团队的共同努力解决问题。首先我列出了数据分析师整体的能力模型框架，接下来，我们根据问题解决的步骤对这一框架进行拆解，看看是什么支撑着我们达成目标。了解和界定问题这部分来说，
一、发现走势：预测分析1. 预测分析的要素：数据在时间上的连续性&数据的数量&数据的全面性 时间点上的数据越多、连续性越高、全面性越好，预测结果越准确。 2. 预测分析的基本思路：列出并分析现有数据 寻找计算手段 得出结论二、厘清关系：交叉分析法
1.数据分析师常犯错误(1)分析目的不明确，为了分析而分析；(2)缺乏行业、公司业务认知，分析结果偏离实际。数据必须和业务结合才有意义。摸清楚所在产业链的整个结构，对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解，再根据业务当前的需要，制定发展计划，归类出需要整理的数据。同时，熟悉业务才能看到数据背后隐藏的信息；(3)为了方法而方法，为了工具而工具，只要能解决问题的方法和工具就是好的方法和工具；(4)数据
一：1 什么是数据数据是对销售等业务全过程记录下来的可以鉴别的符号。数据时销售业务全过程的属性数量、位置以及相通关系等等的抽象表示。2数据分析的目的让数据说话！！行动的向导！！杜绝浪费！！提供决策的依据！！3数据的分类按照数据的来源分为：人力资源数据，财务数据，营销数据，采购数据，仓储数据，生产数据，编辑数据4 运用统计方法应改遵循的原则坚持用数据说话的基本观点！！有目的的收集数据！掌握数据来源！
最近一直在看论文，也有很久没有coding了，感觉对爬虫的技术有些生疏，我觉得即使现在手头没有在做这方面的东西，经常爬点对技术保鲜还是很重要的。所以这次我打算爬链家的房价数据，目的主要是对爬虫和Python的东西作一个巩固，然后做一个分析。以链家广州为例查看网页结构，可以看到它是下图这样的： 看起来内容元素的结构十分清晰，分类很好，都是我们想要的东西。 链家对爬虫的容忍度挺高的，不会封IP，也没有
1、如何做好数据分析？分析师成长是通过“干”、"思"、“熬”出来的。干：多做。哪些是临时需求。你要做各种各样的分析；思：你在边干的过程中，要边思考，边总结，只有这种你才能沉淀。熬：通过时间的积累，你的商业意识、数据分析思维、技能得到提升，广积粮，缓称王，实现厚积而薄发。 2、如何做好数据挖掘？数据挖掘和数据分析在我认为，都是实现数据价值的“工具”、“方式”。数据挖掘相对于数据分析来说，入门门槛会
这两年作为面试官面了差不多有100多个数据分析候选人了，也形成了一些自己的判断标准，但因为平常的面试都比较零散，所以也一直没专门去做总结。刚好最近在参加公司的校招专场面试，专场面试一般都是需要面试一整天，而且是面完一个马上需要面下一个的那种，中间比较少的时间回忆思考，所以就把我的评判标准固化成了几个点，然后根据候选人在面试过程中每个点的表现进行综合判断，等面试完了判断和评价也就完成了。这一篇就分享
算法面试必备-----数据分析常见面试题算法面试必备-----数据分析常见面试题1、统计学问题问题：贝叶斯公式复述并解释应用场景问题：朴素贝叶斯的理解问题：参数估计问题：极大似然估计问题：假设检验问题：P值是什么？问题：置信度、置信区间问题：协方差与相关系数的区别和联系问题： 中心极限定理2、概率问题问题：扑克牌54张，分成2份，求这2份都有2张A的概率问题：男生点击率增加，女生点击率增加，总体
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2023-08-14 15:57:45
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1. 指标体系类问题1.1业务指标体系常见问法：假如你是xx产品分析师，你会从哪些维度建立指标体系？回答思路逻辑第一，业务第二。逻辑：语言表述具有结构性（金字塔原理）。业务：参考人人都是产品经理，精益数据分析业务特征回答模板：基础+附加基础：用户+商业变现附加：产品具体特征（准备方向：电商、内容、游戏、风控）细分业务模块指标表达有清晰逻辑线
用户行为逻辑：判断内容持续创作能力，对用户的吸引力
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2023-08-09 12:48:55
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数据分析有很多的知识，也有很多的工具。一般来说，一个优秀的数据分析师都是有很多的知识储备，并且还能够熟练的使用数据分析工具。那么数据分析需要的工具都有哪些呢？一般来说SAS、R、SPSS、python、excel。有下面就由小编为大家介绍一下这些工具。首先给大家说一下Excel。Excel 是微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作
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2023-09-05 18:28:34
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目录一、性能指标二、网络基准测试1、转发性能2、TCP/UDP 性能3、HTTP 性能4、应用负载性能三、性能优化思路1、确定优化目标2、网络性能工具3、网络性能优化四、总结1、性能评估 2、性能优化 一、性能指标在Linux网络的工作机制及性能指标中，说到，带宽、吞吐量、延时、PPS 等，都是最常用的网络性能指标。首先，带宽，表示链路的最大传输速率，单位是 b/s（ /
