这篇文章将介绍如何在Zabbix Web上查看被监控主机的数据和图形以及解决在图形注释中无法显示中文的问题。
1、查看监控数据在将主机添加到Zabbix Web中之后，我们就可以在Zabbix Web中查看到Zabbix Server通过Zabbix Agent或其他途径采集到的数据，Zabbix Web还会将这些数据绘制成图像呈现给我们。登录Zabbi
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2023-12-02 14:38:36
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大数据工程师常用的大数据BI工具是什么?【导语】目前，无论是大企业还是小企业，都面临着数字化转型的挑战。如何在大数据中获得更好地洞察力，有效改善用户体验，同时达到优化生产力的效果，这时候进行数据分析就显得尤为重要了，那么大数据工程师常用的大数据BI工具是什么?1、亿信ABI亿信ABI是亿信华辰开发的一款全能型数据分析平台。支持连接多种类型的数据源，包括：关系型数据库，分布式数据库，文件数据源，接口
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2023-10-16 16:06:22
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Quick BI 支持多种数据源进行多维分析一、摘要随着互联网的高速发展，数据量爆发式增长的同时，数据的存储形式也开始呈现出多样性，有结构化存储，如 Mysql, Oracle, SQLServer 等，半结构化甚至非结构化存储，如HBase，OSS 等。那么从事数据分析的人员就面临着从多种多样的数据存储形式中提取数据而后进行多维分析，这将是一件非常具有挑战的事情。而Quick 
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2024-04-24 19:28:56
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当我们谈论IT服务管理（ITSM）世界中的大数据时，这里有两个非常不同的概念： • IT为业务提供的大数据工具/服务：对关键的业务运营数据进行数据索引。 • IT运营中的大数据：处理和利用复杂的IT运营数据。大数据中的业务运营服务在竞争日益激烈，数据驱动的世界中，企业管理者都在寻找能够有效管理和解释业务数据（尤其是大数据）的方法。数字化的业务操作，如：电子商务网站和银行移动APP，它们产生了大量的
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2023-10-03 08:52:17
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1.数据分析方法分类业务数据分析师（对数学建模的要求较低）、数据挖掘（对业务与数学建模的要求较高）、大数据分析（需要一定的编程能力）。层层进阶2.职位进阶3.数据分析结果数据可视化4.数据分析的流程在业务理解中要多问问题，了解需求，知道问题的核心。可以看书籍《学会提问》。5. 围绕数据分析师的三大类工作内容
原创
2022-04-15 21:35:17
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不用任何公开参考资料，估算今年新生儿出生数量 解答：1）采用两层模型（人群画像人群转化）：新生儿出生数=Σ各年龄层育龄女性数量各年龄层生育比率 2）从数字到数字：如果有前几年新生儿出生数量数据，建立时间序列模型（需要考虑到二胎放开的突变事件）进行预测 3）找先兆指标，如婴儿类用品的新增活跃用户数量X表示新生儿家庭用户。Xn/新生儿n为该年新生儿家庭用户的转化率，如X2007/新生儿2007位为20
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2023-08-21 09:13:32
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大数据技术和数据分析有什么关系大数据经过多年发展形成了一个完整的产业链和技术链，大数据的产业链是围绕技术链来打造的，而大数据的技术链则围绕数据价值化这个中心来展开，涉及到数据的采集、存储、安全、分析、呈现和应用，那么大数据技术和数据分析有什么关系呢?1、从大数据的技术链来看：数据分析是其中的重要一环，也是目前大数据价值化的核心环节，所以很多人也把大数据就理解为数据分析了。虽然数据分析比较重要，但是
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2024-01-13 20:01:43
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intraclass correlation coefficient (ICC)中文叫做同类相关系数。为什么要做icc呢。比如在标注的过程中，我们要衡量这个人标注的怎么样，我们可以这样做： 1.从总体样本中选择N个样本。每一个样本都由两个人标注，然后检查两个人标注的差别有多大。 2.还是N个样本，一个人标注完了，第二天再让他标注一次，检查两次标注的差别有多大。 上面1过程就是组间差异性，2就是组内
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2023-09-17 22:18:58
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在上一篇文章中我们给大家介绍了机器学习以及深度学习的内容，其实这两门技术都是为人工智能服务的，现在人工智能是一个十分火爆的名词，很多人都在关注人工智能，那么什么是人工智能呢？人工智能的知识都有哪些？下面我们就给大家介绍一下。我们听到的AI其实就是人工智能，人工智能称机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序的手段实现的人类智能技术。该词也
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2024-01-14 13:15:37
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Lingo使用指南-数学建模向I.Lingo是什么？II.Lingo在数学建模中的使用II.I Lingo代码组成II.II 集合区域II.II.i 一维集合的定义II.II.ii 二维集合的定义II.III 变量赋值区域II.III.i 一维集合变量的赋值II.III.ii 二维集合变量的赋值II.IV 约束条件区域（逻辑部分）II.IV.i @max函数的使用II.IV.ii @for循环的
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2023-09-24 17:57:47
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目前很多设计师都不明白设计为啥需要看数据，然而他们也不看数据，做出来设计的外观还是那么的美感，但这样真是真正UI交互设计吗？UI设计师看数据的必要性：商业产品需要更理性的设计，数据是理性化的一种途径。设计师是感性的，数据可以帮助设计师提升设计的正确率。设计需要了解用户，数据是了解用户的一种方式。 虽然数据不是做好设计的唯一因素，但它却可以让你的设计更加完美。那么，很多人都想问，究竟是什么
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2024-01-10 20:02:02
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是的，数据分析入门并不难，只需要具备一定的数学基础、编程技能和实践经验，再结合一些有效的学习方法和注意事项，就可以快速地掌握数据分析的基本概念和方法。以下是几个做好数据分析入门的关键点：建立数学和统计学基础数据分析离不开数学和统计学的基础知识，因此需要学习线性代数、微积分、概率论、假设检验等基础课程，这些知识将对数据建模和解释提供帮助。学习编程语言和工具Python和R是目前最流行的数据科学编程语
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2023-08-02 21:45:31
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随着互联网技术和计算机技术的发展，数据已经成为了当今社会的一种重要的资源。特别是在过去几年中，大数据技术的快速发展，让我们看到了数据对于社会和产业的重要性。而人工智能（AI）作为一项基于数据的技术，与大数据的结合更是让人们看到了前所未有的机遇和挑战。本文将从以下几个方面探讨AI与大数据的结合。一、AI与大数据的基本原理AI与大数据的结合，是基于AI技术和大数据技术的基础之上的。AI技术包括机器学习
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2023-07-28 14:21:40
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文章目录一、已有ROS仿真器，自行编写控制器节点1、利用rostopic list明确仿真器可用的topic2、rostopic info 找到对应话题的类型3、rosmsg show查找msg定义4、编写控制器节点补充：Twist定义的介绍二、自己构建Publisher和Subscriber节点（一）ROS中消息类型的结构框架1、common_msgs2、geometry_msgs3、Twis
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2024-01-15 22:28:38
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引 随着网络零售业被消费者认同的程度逐渐加大，规模不断扩张，一个零售网站上面的商品种类也越来越丰富，这时顾客所需要处理的信息量就会急剧增加。 Phillips（2005）的研究表明，当顾客面对种类繁多的商品时，并不会因为可选择的丰富多样性而得到更多的满足，但是他们能够因为卖家对其商品选择的引导而感到满意。对于零售购物网站来说，引导顾客的一个有效的办法就是合理的网页布局，就是说，哪些商品应该放置在一
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2024-01-11 22:55:33
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一、探索Chipotle快餐数据导入库
import pandas as pd1. 将数据集存入一个名为chipo的数据框内chipo = pd.read_csv('./data/chipotle.csv')
chipo2. 查看前10行内容chipo.iloc[0:11,:]3. 数据集中有多少个列(columns)？chipo.shape[1]
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2023-12-14 00:57:46
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Gartner近日公布了2021年十大数据和分析技术趋势，这些技术趋势将帮助企业组织应对这一年中的各种变化、不确定性和机遇。Gartner近日公布了2021年十大数据和分析技术趋势，这些技术趋势将帮助企业组织应对这一年中的各种变化、不确定性和机遇。Gartner杰出研究副总裁Rita Sallam表示：“疫情给企业组织带来颠覆的速度，迫使数据和分析领导者必须采用恰当的工具和流程应对这些关键技术趋势
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2023-08-27 23:38:23
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EIQ分析法源自日本物流研究所铃木震。铃木震在日本有着很大的影响力，作为一位知名的物流顾问，在研究了众多的物流实务案例的基础上，发展出了这样一套完整的分析管理工具。EIQ在台湾也得到了很好的应用和发展，所以在台企的物流系统里，人人言必称EIQ，如果你恰巧要去台企面试，如果又恰巧提到了EIQ，绝对加分；如果恰巧你不了解EIQ，而你应聘的岗位又与物流相关，那就有点悬了。 掌握了这个工具，对于你的工作
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2023-09-29 11:29:11
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九大数据分析法1.周期性分析法2.结构分析法一、何为“结构”？二、知道“结构”有什么用？三、如何进行结构分析？四、结构分析法的不足3.分层分析法一、为什么要做分层二、分层如何做三、如何利用分层分析？四、分层分析的不足之处4.矩阵分析法一、矩阵分析法是干什么的?二、如何构造一个矩阵？三、矩阵分析法简单例子四、矩阵分析法应用范围5.指标拆解法一、常见的指标间关系二、为什么要做指标拆解？三、指标拆解怎
pandas数据分析基本数据结构对象类型含义用途DataFrame二维数据对象按列组织的表格数据Series一维数据对象单一（时间）数据序列 Series相当于是特殊的DataFrame数据DataFrame类import pandas as pd #导入pandas
df = pd.DataFrame([10,20,30,40],
columns=['numbers'],index=['a
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2024-01-13 06:53:55
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