手机中的相机是深受大家喜爱的应用之一,下图是某手机厂商数据库中的用户行为信息表中部分数据的截图。
某线上学习平台设置学员线上学习阶梯,新学员购买50节课为一个学习阶段,学习完想要进入下个阶段必须再次购买,即续费(假设所有学员只能续费一次)并且每个学员可选择不同老师进行学习。
通常,你需要获得当前日期和计算一些其他的日期,例如,你的程序可能需要判断一个月的第一天或者最后一天。你们大部分人大概都知道怎样把日期进行分割(年、月、日等),然后仅仅用分割出来的年、月、日等放在几个函数中计算出自己所需要的日期!在这篇文 章里,我将告诉你如何使用DATEADD和DATEDIFF函数来计算出在你的程序中可能你要用到的一些不同日期。
通常,你需要获得当前日期和计算一些其他的日期,例如,你的程序可能需要判断一个月的第一天或者最后一天。
要求:利用pandas、sklearn、matplotlib对air_data.csv中的数据进行航空公司客户价值分析。主要包括:
现代气候学认为在相当长的时间段(一般认为是 30 年)中,变量多年平均是一个稳定的值。因此在一个时间段中,如果能够充分认识变量随平均状态的变化趋势,那么对于预测未来情况是非常有利的。那么这个所谓随着平均态的偏移值便可称为距平(异常,anomaly).
业务问题:店铺在对用户进行盘点时发现,用户运营过于粗放,没能做到用户分类运营。老板想在下一个月对不同的用户进行有针对性的营销,达到降低成本提高收入,精细化运营的效果。怎么办?
上一篇内容介绍了Console类和Math类,这篇内容着重介绍一下C#中时间日期的处理方式。
某游戏公司为了监测新上市游戏APP的受欢迎程度,通过数据来分析用户的总数、用户的平均年龄及活跃用户(连续两天访问)的总数和平均年龄。以下表格为用户登录信息表明细。
互联网的用户是存在一定的生命周期的, 每一个产品都会经历去获取用户, 用户成长, 用户不断成熟, 然后用户衰退的过程。
重采样是时间序列分析中处理时序数据的一项基本技术。它是关于将时间序列数据从一个频率转换到另一个频率,它可以更改数据的时间间隔,通过上采样增加粒度,或通过下采样减少粒度。在本文中,我们将深入研究Pandas中重新采样的关键问题。
文章目录 前言 一、时间日期类 1.新增日期类 2.LocalDateTime创建方法 3.LocalDateTime获取方法 4.LocalDateTime转换方法 5.LocalDateTime格式化和解析 6. LocalDateTime增加或者减少时间的方法 7.LocalDateTime减少或者增加时间的方法 8.LocalDateTime修改方法 9.Period 10. Duration 前言 上篇已经讲过时间日期类 的基础用法,这篇讲的是时间日期类的高级用法 一、时间日期类 1.新增日期类
在机器学习建模问题中,合适特征的构造对于模型的性能至关重要,看到很多同学介绍特征工程,包括特征的预处理和特征筛选等。
最近读了Reid Havens在PowerPivotPro上发表的一篇《产品上线时间后比较表现》的文章,不同产品上线的时间不同,通过自定义时间轴来把所有产品的上线时间调整到同一个起点作比较。
Apache Kafka利用循环技术为多个分区生产信息。其中自定义分区技术常用于为已经定义好的分区生产特定类型的信息,并使生产出来的信息能被特定类型的消费者使用。这种技术使我们能够掌控信息的生成和使用。Windowing使用基于时间限制的事件时间驱动分析以及数据分组。有三种不同的Windowing方式,分别是Tumbling,Session和Hopping。
一个APP的构建与运营工作通常由多个角色分工实现,由于大家的工作重点不同,仅关注一个方面的数据就如同管中窥豹,无法全面了解产品运营情况,不能提出行之有效的分析建议。因此,只有搭建完善的数据运营分析框架,才能全面的衡量移动应用产品运营情况。除此之外,完整的数据运营分析框架还可以让产品经理和开发者不仅知道产品运营的基本状况和使用状况,更了解用户到底是谁,深入发现用户的需求。
相对于传统的数据处理模式。流式数据处理则有更高的处理效率和成本控制。apache flink 就是近年来在开源社区发展不断发展能够支持同时支持高吞吐,低延迟,高性能分布式处理框架。
RFM 模型的概念介绍,用途,详细的使用方法本博文都不 一一 介绍了,毕竟如此常见的模型,前人论文文献、各平台都已经十分详细的叙述了整个流程。所以我们便将侧重点放在根据场景进行了优化调整的 LRFMC 模型上,这里穿插回顾少部分精华理论即可。
请使用sql将购买记录表中的信息,提取为下表(复购分析表)的格式。并用一条sql语句写出。
早期 JS 定时动画:主要通过 setTimeout 和 setIntarval 实现。 HTML5 出现后:又出现了两种实现动画的方式,1. CSS 动画(transition、animation)2. H5的 canvas 实现。 与此同时,HTML5 还提供了一个专门用于请求动画的 API requesetAniamtionFrame(),统一了 DOM 动画、canvas动画、svg动画、webGL动画等的刷新机制。
此文重点讲述埋点的数据模型、数据格式、数据实时采集、加工、存储及用户关联。关于用户行为分析的概念、意义以及埋点相关的东西此文不作赘述
vivo短视频在视频推荐时需要对用户已经看过的视频进行过滤去重,避免给用户重复推荐同一个视频影响体验。在一次推荐请求处理流程中,会基于用户兴趣进行视频召回,大约召回2000~10000条不等的视频,然后进行视频去重,过滤用户已经看过的视频,仅保留用户未观看过的视频进行排序,选取得分高的视频下发给用户。
在电商等消费场景下,复购率是最耳熟能详的指标之一了。上到平台、下到品牌、店铺,各种复盘分析一定绕不开复购率,今天我们就从实战的角度聊聊复购率。
降采样(或在信号处理中,抽取)是降低数据采样率或分辨率的处理过程。例如,假设温度传感器每秒钟都向OpenTSDB系统发送数据。如果用户在一小时内查询数据,他们将获得3,600个数据点,这些数据点可以相当容易地绘制出来。但是现在,如果用户要求整整一周的数据,他们将获得604,800个数据点,并且突然间图形可能变得非常混乱。使用降采样器,单个时间序列在一个时间范围内的多个数据点在一个对齐的时间戳中与数学函数一起聚合成单个值。这样我们可以将数量从604,800减少到168。
该项目主要对某平台用户消费行为进行画像分析,通过pandas的灵活使用,对月销量、客户复购率、回购率、客户分层、高质量客户、留存率、消费间隔等进行多维度分析。以下为部分节选内容,完整数据和代码可在文末扫码了解👇
常见的数据清洗,预处理,数据分类,数据筛选,分类汇总,以及数据透视等操作,用SQL一样可以实现(除了可视化,需要放到Excel里呈现)。SQL不仅可以从数据库中读取数据,还能通过不同的SQL函数语句直接返回所需要的结果,从而大大提高了自己在客户端应用程序中计算的效率。
自从Loki2.0发布以来,LogQL v2凭借丰富的查询功能,让Loki也逐渐具备日志分析的能力。对于有些时候,当研发的同学没有提供Metrics时,我们也能利用LogQL构建基于日志的相关指标,这里面就主要用到了聚合查询。
如果配置了Checkpoint,而没有配置重启策略,那么代码中出现了非致命错误时,程序会无限重启
函数就是和 Java 语言之中的方法的功能是一样的,都是为了完成某些特定操作的功能支持,而在 Oracle 数据库里面也包含了大量的单行函数,这些函数掌握了以后,可以方便的帮助进行数据库的相关开发。
在开发python项目时,不可避免的会用到一些重试功能,比如数据库和网络重连,或者其他的一些异常方法重试等等,有些组件可能自带了重试功能,但有些组件可能没有带就需要我们自己开发了,不过这种组件一般都有开源成熟的方案,所以我们就没必要重新造轮子了,而tenacity就是python里面一款功能强大的重试组件,活跃程度较高,支持python2和python3。
在使用 Prometheus 进行监控的时候,通过 AlertManager 来进行告警,但是有很多人对报警的相关配置比较迷糊,不太清楚具体什么时候会进行告警。下面我们来简单介绍下 AlertManager 中的几个容易混淆的参数。
web 服务器 nginx 以其高性能与抗并发能力越来越多的被用户使用。 作为一款服务器产品,其运行状态是我们密切关注的,因此,对 nginx 的实时监控就成为必须要关注的了。 nginx 提供了 ngx_http_stub_status_module 模块,这个模块提供了基本的监控功能。 作为官方企业版的 nginx plus 通过 ngx_http_status_module 提供了更加完善的监控功能: http://demo.nginx.com/status.html。
在发送方,网络层接收来自传输层的每个报文段,将其封装成一个数据报,然后将数据报向相邻路由器发送。
时间数据在多数领域都是重要的结构化数据形式,例如金融、经济、生态学、神经科学和物理学。在多个时间点观测或测量数据形成了时间序列。多数时间序列是固定频率的,例如每1小时或每1天等。同样,时间序列也可以是不规则的,没有固定的时间单位或单位间偏移量。我们遇到的应用可能有以下几种:
监控是整个产品周期中最重要的一环,及时预警减少故障影响免扩大,而且能根据历史数据追溯问题。
概述 vmstat是Virtual Meomory Statistics(虚拟内存统计)的缩写,可对操作系统的虚拟内存、进程、IO、系统、CPU活动进行监控。 vmstat 命令 -V:显示vmsta
先看看RTP时间戳的定义: RTP包头的第2个32Bit即为RTP包的时间戳,Time Stamp ,占32位。 时间戳反映了RTP分组中的数据的第一个字节的采样时刻。在一次会话开始时的时间戳初值也是随机选择的。即使是没有信号发送时,时间戳的数值也要随时间不断的增加。接收端使用时间戳可准确知道应当在什么时间还原哪一个数据块,从而消除传输中的抖动。时间戳还可用来使视频应用中声音和图像同步。 在RTP协议中并没有规定时间戳的粒度,这取决于有效载荷的类型。因此RTP的时间戳又称为媒体时间戳,以强调这种时间戳的粒度取决于信号的类型。例如,对于8kHz采样的话音信号,若每隔20ms构成一个数据块,则一个数据块中包含有160个样本(0.02×8000=160)。因此每发送一个RTP分组,其时间戳的值就增加160。
由于气象上经常研究长期气候变化,这些数据动辄上十年,上百年的再分析数据也不少,如何提取这些时间序列,如何生成时间序列,便成为一个问题,之前看到摸鱼大佬作气候研究时使用xarray花式索引提取数据将我震的五体投地,于是也学习了一下时间序列的处理方法与经验。这里分为三部分,一是如何生成时间序列;二是使用xarray提取数据集里的时间序列;三是如何在绘图中使用定制化时间的显示方式。本章节是第一块的内容。
查看系统负载 常用命令,其中1表示1秒刷新一次,-S表示单位,M表示MB vmstat 1 -S M
在互联网普及上升、网络零售发展驱动下,电商行业发展迅猛,用户规模持续增长。在此背景下,对用户的行为分析已经不是人力所能解决的。利用数据挖掘,机器学习的方式分析行为数据可以让从业者更好的发展其业务,调整方向,增加营收。
我们经常会使用 top 命令来查看系统的性能情况,在 top 命令的第一行可以看到 load average 这个数据,如下图所示:
DataSight 是 CLS 日志服务提供的独立控制台,无需登录腾讯云控制台即可访问,支持自定义账号密码登录或免登录。
➜ /bin iostat --help 用法: iostat [ 选项 ] [ <时间间隔> [ <次数> ] ] Options are: [ -c ] [ -d ] [ -N ] [ -n ] [ -h ] [ -k | -m ] [ -t ] [ -V ] [ -x ] [ -y ] [ -z ] [ -j { ID | LABEL | PATH | UUID | ... } [ [...] | ALL ] ] [ [...] | ALL ] [ -p [ [,...] | ALL ] ]
此连接器提供一个 Sink,将分区文件写入 Hadoop FileSystem 支持的任何文件系统。要使用此连接器,添加以下依赖项:
vmstat(Virtual Memory Statistics 虚拟内存统计) 命令用来显示Linux系统虚拟内存状态,也可以报告关于进程、内存、I/O等系统整体运行状态。
Flink 中可以使用一套 API 完成对有界数据集以及无界数据的统一处理,而无界数据集的处理一般会伴随着对某些固定时间间隔的数据聚合处理。比如:每五分钟统计一次系统活跃用户、每十秒更新热搜榜单等等
探索式分析,主要是运用一些分析方法从大量的数据中发现未知且有价值信息的过程。对于初步探索性分析而言,数据可视化是一个非常便捷、快速、有效的方法,你可以使用作图、制表等方法来发现数据的分布特征,然后可以使用一些统计分析方法更深入地发现数据背后的信息。常用的探索性分析方法包括RFM分析、聚类分析、因子分析、对应分析等。
Oracle单行函数分为五种类型:字符函数、数值函数、日期函数、转换函数、通用函数
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