原文链接 / https://blog.twitter.com/engineering/en_us/topics/infrastructure/2020/introducing-vmaf-percentiles-for-video-quality-measurements.html
在前一章中，我们开始开发推断思维的方法。特别是，我们学会了如何使用数据，在世界的两个假设之间做决策。但是我们通常只想知道，某件事情有多大。
Apdex 是一种行业标准指标，用于根据您的应用程序响应时间(response time)跟踪和衡量用户满意度(satisfaction)。Apdex 分数提供特定 transaction 或端点中满意(satisfactory)、可容忍(tolerable)和失败(frustrated)请求的比率。该指标为您提供了一个标准来比较 transaction 性能，了解哪些可能需要额外优化或调查，并为性能设定目标。
原文 https://medium.com/netflix-techblog/streaming-video-experimentation-at-netflix-visualizing-practical-and-statistical-significance-7117420f4e9a
在执行数据科学（DS）时，统计是一种强大的工具。笼统来看，统计学是利用数学来进行数据的技术分析。基础的可视化（例如，条形图等）可能会为你提供一些高级信息，而通过统计，我们可以以更加信息驱动且更有针对性的方式对数据进行操作。当中用到的数学帮助我们形成关于我们数据的具体结论，而不仅仅是猜测。
本文讲述了数据分析师应当了解的五个统计基本概念：统计特征、概率分布、降维、过采样/欠采样、贝叶斯统计方法。
从高的角度来看，统计学是一种利用数学理论来进行数据分析的技术。象柱状图这种基本的可视化形式，会给你更加全面的信息。但是，通过统计学我们可以以更富有信息驱动力和针对性的方式对数据进行操作。所涉及的数学理论帮助我们形成数据的具体结论，而不仅仅是猜测。
即使系统现在可靠，不代表将来一定可靠。发生退化的最常见原因是负载增加：并发用户从最初的10,000 增长到 100,000或系统目前处理数据量超出之前很多倍。
百分位数是一个统计学里面的概念，原来在review的elasticsearch中文文档聚合的章节里面遇到过，一直没搞明白什么意思，后来在jmeter里面又看到了这个术语，所以觉得有必要补充了解一下这个知识，下面的这个文章是网上不错的一篇文章比较通俗的通过例子解释了百分位数的含义，原文如下： jmeter里面90% Line 参数正确的含义： 虽然，我的上面理解有一定的道理，显然它是错误的。那看看JMeter 官网是怎么说的？ 90% Line - 90% of the samples took no m
90% Line - 90% of the samples took no more than this time. The remaining samples at least as long as this.
置信区间是一种对估计不确定性的量化方法，它们可以用来在总体参数（例如平均值mean，就是从总体中的一个独立观测样本上估计而来）上添加一个界限或者可能性。
描述性统计是数学统计分析里的一种方法，通过这种统计方法，能分析出数据整体状况以及数据间的关联。在这部分里，将用股票数据为样本，以matplotlib类为可视化工具，讲述描述性统计里常用指标的计算方法和含义。
我来自越南，在新加坡上高中，目前在美国上大学。我经常听到身边的人取笑我看起来很“娇小”，我应该怎样做运动，去健身房增重，然后才能有“更好的体格”... ...然而我对这些评论却是怀疑的，对于身高1.69米（5’6）和体重58kg（127lb）的人来说，我有接近完美的 BMI 指数（20.3）。
ElasticSearch 作为一个分布式的开源搜索和分析引擎，不仅能够进行全文匹配搜索，还可以进行聚合分析。
今天，我们就来了解一下其聚合分析中较为常见的 percentiles 百分位数分析。n 个数据按数值大小排列，处于 p% 位置的值称第 p 百分位数。
在使用机器学习构建预测模型时，我们不只是想知道“预测值(点预测)”，而是想知道“预测值落在某个范围内的可能性有多大(区间预测)”。例如当需要进行需求预测时，如果只储备最可能的需求预测量，那么缺货的概率非常的大。但是如果库存处于预测的第95个百分位数(需求有95%的可能性小于或等于该值)，那么缺货数量会减少到大约20分之1。
原文链接：https://www.adfpm.com/adf-performance-monitor-monitoring-with-percentiles/ 一、前言 在性能监控中什么是最好的度量—
引言：在数据分析时，对大量信息进行归纳是最基本的任务，而这就需要用到描述统计方法。
解决方案：第90 个百分位是90%的数据点较小的值。 第 90 个百分位是统计分布的度量，与中位数不同。中位数是中间值。中位数是 50% 的值较大和 50% 较小的值。第 90 个百分位告诉您 90% 的数据点较小而 10% 较大的值。 统计上，要计算第 90 个百分位值： 1. 按事务实例的值对事务实例进行排序。 2. 删除前 10% 的实例。 3. 剩下的最高值是第 90 个百分位数。 示例： 有十个事务“t1”实例，其值为 1、3、2、4、5、20、7、8、9、6（以秒为单位）。 1. 按值排序——1,2,3,4,5,6,7,8,9,20。 2. 删除前 10%——删除值“20”。 3. 剩下的最高值是第 90 个百分位数——9 是第 90 个百分位数。 PS ：这里有点类似某些比赛的评分规则中，去掉了最高分； 第 90 个百分位值回答了以下问题：“我的交易中有多少百分比的响应时间小于或等于第 90 个百分位值？” 鉴于上述信息，以下是 LoadRunner 如何计算第 90 个百分位数。 在分析 6.5 中： 事务的值在列表中排序。 90% 取自值的有序列表。取值的地方是 将数字舍入到小值：0.9 *（值的数量 - 1）+ 1 在 Analysis 7 及更高 版本中：每个值都计入一个值范围内。例如，5 可以在 4.95 到 5.05 的范围内计数，7.2 可以在 7.15 到 7.25 的范围内计数。90% 取自其中和之前的交易数量 >= ( 0.9 * 值数量) 的值范围。 方法的这种差异可能导致不同的 90% 值。同样，这两种方法都会导致第 90 个百分位定义的正确值。但是，计算这些数字的算法在 LoadRunner 7 及更高版本中发生了变化。因此 ，系统有性能平均响应时间是绝对的。表示因为平均事务响应时间必须满足性能需求，可见的性能需求已经满足了用户的要求。
数据汇总是一个将原始数据简化为其主要成分或特征的过程，使其更容易理解、可视化和分析。本文介绍总结数据的七种重要方法，有助于理解数据实质的内容。
中位数（Median）是描述一个数据集中心位置的统计量，它是将数据集从小到大排序后位于中间位置的数值。如果数据集中的元素数量是奇数，那么中位数就是正中间的那个数；如果是偶数，中位数则是中间两个数的平均值。
【导读】为了大家可以对贝叶斯算法有更多的了解，人工智能头条为大家整理过一篇关于贝叶斯算法的文章。今天将为大家介绍利用贝叶斯统计的一个实践案例。通项目实践达到学以致用的目的，相信大家对贝叶斯统计的理解和掌握都可以更深入，提炼出更精炼的内容。
百分位数，如果将一组数据从小到大排序，并计算相应的累计百分位，则某一百分位所对应数据的值就称为这一百分位的百分位数。可表示为：一组n个观测值按数值大小排列。如，处于p%位置的值称第p百分位数。
在建模时，清理数据样本非常重要，这样做可以确保观察结果充分代表问题。有时，数据集可能包含超出预期范围之外的极端值。这通常被称为异常值，通过理解甚至去除这些异常值，能够改进机器学习建模和模型技能。
当然，有朋友会说，这个问题不是很简单吗？在“转换”功能里，直接设置数据类型为“百分比”不就OK了吗？如下图所示：
事实是否可靠，我们该问谁？我们该如何分析和判断？ 平均数在寻找数据典型值方面是一个好手段，但是平均数不能说明一切。平均数能够让你知道数据的中心所在，但若要给数据下结论，尽有均值、中位数、众数还无法提供充足的信息。分析数据的分散性和变异性，可以更好地认识和理解数据。通过各种距和差来度量分散性和变异性。 使用全距区分数据集 平均数往往给出部分信息，它让我们能够确定一批数据的中心，却无法知道数据的变动情况。 通过计算全距（也叫极差），轻易获知数据的分散情况。全距指出数据的扩展范围，计算方法是用数据集中的最大数减去
自2015年开放源代码发布Apache Kudu以来，它自称是用于对快速数据进行快速分析的存储。其常规任务包含许多不同的工作负载，但是增长最快的用例之一是时间序列分析。时间序列有几个关键要求：
四种指标类型的数据对象都是数字，如果要监控文本类的信息只能通过指标名称或者 label 来呈现，在 zabbix 一类的监控中指标类型本身支持 Log 和文本，当然在这里我们不是要讨论 Prometheus 的局限性，而是要看一看 Prometheus 是如何把数字玩出花活的。Counter 与 Gauge 比较好理解，我们简单的过一下 然后主要关注 Histogram 和 Summary
关闭防火墙（重启生效）：chkconfig iptables off（关闭）/on(开启)
Study: Brain Charts for The Human Lifespan. Image Credit: Alina Bratosin / Shutterstock.com
kaggle比赛里经常会发生shake up的现象，说的直接点就是在有切榜或多榜单的比赛中,可能存在榜单排名激烈震动的情况，例如下面这个例子：Data Science Bowl 2017
第1章 监控简介 一个开源的监控系统，它从应用程序中实时获取时间序列数据，然后通过功能强大的规则引擎，帮助你识别监控环境所需的信息 ---- 1.1 什么是监控 监控将系统和应用程序生成的指标转换为对应的业务价值。你的监控系统会将这些指标转换为衡量用户体验的依据，该依据为业务提供反馈，以确保为客户提供了所需的产品。同时该依据还提供了对技术的反馈，指出哪些组件不起作用或者导致服务质量下降 监控系统有以下两个“客户” 技术 业务 1.1.1 技术作为客户 通过监控来了解技术环境状况，还可以帮助检测、诊断和解决技
Prometheus是一个开源监控系统和时间序列数据库。在如何在Ubuntu 14.04第1部分中查询Prometheus，我们设置了三个演示服务实例，向Prometheus服务器公开合成度量。使用这些指标，我们学习了如何使用Prometheus查询语言来选择和过滤时间序列，如何聚合维度，以及如何计算费率和衍生物。
来源：DeepHub IMBA本文约3200字，建议阅读6分钟本文我们将说明如何量化选择最佳模型过程中涉及的随机性。 kaggle比赛里经常会发生shake up的现象，说的直接点就是在有切榜或多榜单的比赛中,可能存在榜单排名激烈震动的情况，例如下面这个例子：Data Science Bowl 2017 我们看到，第一名是从公榜上升了130多名，而第5名则上升了349。 公榜结果就是好的模型私榜不一定就好，因为Kaggle是模拟real world的时刻在变化的数据，不一定遵从过去的规律，用过去的数据是无
统计上，分位数亦称分位点，是指将一个随机变量的概率分布范围分为几个等份的数值点，常用的有中位数（即二分位数）、四分位数、百分位数等。
在芯片世界中的ADC，其全称是Analog-to-Digital Converter, 模拟数字转换器！它是连接模拟世界与数字世界的桥梁。
在SAS使用统计相关的过程步输出结果的时候，结果经常会呈现在result中（以网页或者Lst的形式展现），那么你曾经是否纠结过如何将这些统计量的值自动提取出来，或直接输出到数据集中呢...那么今天小编将盘点一下SAS中Ods Output 将统计量输出到数据集中的方式与技巧，如果有不当或错误之处，同时也邀各位前辈纠错...
本文我们将介绍如何使用JMeter+InfluxDB+Grafana打造压测可视化实时监控。
值得一提的是 rank函数有多种给相同数值的观察值排序的方法，而默认的处理方法的结果如下；
4.3 监控器 1 聚合报告 聚合报告在分析测试结果时通常是很有用的，且由于该报告仅统计测试结果，执行测试时将占用更少的内存与CPU资源。在测试资源允许的情况下，可保留这个监听器执行测试，但根据JMeter的官方建议，还是推荐使用CLI模式保存测试结果后再使用聚合报告进行查看分析以降低对性能的影响。 通过右键在弹出菜单中选择“添加->监控器->聚合报告”，如图29所示。
在转录组测序（RNA-Seq）中，基因的表达量是我们关注的重点。基因表达量的衡量指标有：RPKM、FPKM、TPM。
一本敏捷的书说到，自从使用Scrum之后，团队生产力提升了60%。用百分率，是标准的吹牛逼仪式，看来我是遇上对手了。
NumPy是Python中用于科学计算的一个强大的库，其中包含了丰富的数学和统计函数。这些统计函数允许用户对数组进行各种统计计算，例如平均值、标准差、方差、最大值、最小值等。在本文中，我们将详细介绍NumPy中一些常用的统计函数及其用法。
要构建模型就必须要对数据进行预处理。特征转换是这个过程中最重要的任务之一。在数据集中，大多数时候都会有不同大小的数据。为了使更好的预测，必须将不同的特征缩小到相同的幅度范围或某些特定的数据分布。
翻译自 If P99 Latency Is BS, What’s the Alternative? 。
摘要：夏季极端高温的影响是由湿度调节的。人为气候变化引起的温度升高通常预计会增加比湿度；然而，目前尚不清楚极端湿度会如何变化，尤其是在气候干燥（低湿度）地区。在这里，我们展示了美国西南部夏季（此处定义为 7 月至 9 月）干燥日的比湿度在过去七年中有所下降，并且最大的下降与最热的温度同时发生。炎热干燥的夏季蒸发量异常低，这与夏季土壤湿度低有关。近期夏季土壤水分减少的原因是 6 月土壤水分下降，而年际变化受夏季降水控制。由于耦合模型比对项目第 6 阶段 (CMIP6) 到 2100 年土壤水分和降水趋势的广泛分布，西南地区炎热干燥日的未来预测不确定。
本文根据 2022.05.28 日，《前端早早聊大会》 的“性能”专场分享整理而来。
在数据科学领域，有一些重要的思想帮助人们提高了工作流程的效率，并且也成为了强大的工具。这些思想帮助数据科学家们理解他们所处理的所有信息。
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