数据埋点的方式 现在埋点的主流有两种方式： 第一种：自己公司研发在产品中注入代码统计，并搭建起相应的后台查询。...https://zhuanlan.zhihu.com/p/25195217 数据脱敏 需要获取用户信息，得出针对整个平台用户或者一类用户的结论，而不是具体某个用户，针对某个用户的信息进行“大数据杀熟”
以太网网卡混杂模式和非混杂模式： 混杂模式：不管数据帧中的目的地址是否与自己的地址匹配，都接收 非混杂模式：只接收目的地址相匹配的数据帧，以及广播数据包和组播数据包 在数据包的分析中离不开的工具就是wireshark...，并不是这个数据包发送的开始和结束。...这个可以让非常清楚的看到各个协议在整个数据包中占用的比例，这样对于分析数据包是非常有帮助的。如上图中，整个数据包主要是TCP的数据包，在TCP下面可以看到主要是HTTP。...：tcp.flats 显示带有TCP SYN标志的数据包：tcp.flags.syn == 0x02 Follow TCP Stream 在抓取和分析基于TCP协议的包，从应从角度查看TCP流的内容...tcpdump tcpdump是linux上非常好用的抓包工具，并且数据可以通过wireshark分析工具进行分析 tcpdump -D可以查看网卡列表 root@kali:~# tcpdump -D
数据包分析基础 数据包分析 数据包嗅探或协议分析：指捕获和解析网络上在线传输数据的过程，为了能更好的了解网络上正在发生的事情。...---- 流量分析和图形化功能 网络端点 统计每个端点的地址、发送或收到的数据包的数量和字节数 ?...每一个IP就是一个网络端点 网络会话 统计A和B端点间会话的发送或收到的数据包的数量和字节数 ? 协议分层 可以查看各种协议的分布统计情况 ? 数据包长度分析 ?...TCP接收已满 对话信息【通信的基本信息】 窗口更新：接收者发出，通知发送者TCP接收窗口大小被改变 数据包分析 ?...生存时间：TTL —— 超时TTL时间，数据包被丢弃 数据包分析 ?
数据生成文件： 类名：【GetRandomInfo.py】 import random def getClassName(): randomClass = ("天字一号", "地字一号",...writer.writerows(GetRandomInfo.GetRandomInfo()) # 刷新文件 file.flush() # 关闭文件流 file.close() 读取【csv】测试数据...countBoy)) print("女孩平均成绩：", "%.2f" % (SumGirlResults / countGirl)) print("java班共计：", CountJava, "人") 简单数据分析
Python语言基础——数据结构基础 前言 数据结构是计算机科学中一种基本概念，其目的是确定数据元素之间的关系，实现数据的组织、存储和管理。...了解和掌握常见的数据结构可以让我们更好地处理和管理数据 数据结构基础 数据结构就是用来存放数据的容器。数据应该按着某种规则放进这个容器，并且按照某种规则从容器中取出数据。...当往列表中放入数据的时候，python用”索引“来标记要放入的位置。可以这样理解索引，就是给每一个存放数据的位置写了一个数字，而且是从0开始。...调用本地模块和包的基本格式为： 下面介绍一个使用random模块产生一组随机数，并存入列表的例子来展示模块的使用方法 总结 Python数据结构基础对于程序员来说非常重要，熟练掌握它们的用法可以提高开发效率...、代码可读性和程序性能，是必须要掌握的基础知识。
数据分析基础篇答疑 截止到今天，我们已经将数据分析基础篇的内容都学习完了。在这个过程中，感谢大家积极踊跃地进行留言，既给其他同学提供了不少帮助，也让专栏增色了不少。...数据分析思维培养及练习相关 答疑1：Online Judge的比赛题目，数学不好怎么办？ Vol1~Vol32的难度是逐渐增加吗的，怎么可以选出有易到难的题目？...答疑4：听说企业里用SQL和Excel进行数据分析的很多，这块该如何选择？ SQL和Excel做统计的工作多一些，涉及到编程的很少。...专栏里数据挖掘算法的部分，是用Python交付的。Excel和SQL很难做数据挖掘。 如果想对数据概况有个了解，做一些基础分析，用Excel和SQL是OK的。...答疑6：老师，我现在等于从零开始学数据挖掘，所谓的数学基础指的是把高数学到哪种境界啊？是像考研那样不管极限导数积分每种题型都要会解，还是只需要了解这些必备的高数基础的概念？
准备了好长时间，想要写点关于数据分析的文章，但一直忙于工作，忙里抽闲更新一篇关于numpy的文章。 本文主要介绍numy的应用，常用的一些函数的使用，对数组，矩阵的操作： 一、 什么是numpy?...6、np.dtype() np.dtype(): 一个用于说明数组数据类型的对象。返回的是该数组的数据类型。...print("数据类型:",a.dtype) # 查看数据类型 """ 运行结果： 数据类型: int64 """ 由于图中的数据都为整形，所以返回的都是int64。...如果数组中有数据带有小数点，那么就会返回float64。 有人可能会问：整形数据不应该是int吗？浮点型数据不应该是float吗？ 解答：int32、float64是Numpy库自己的一套数据类型。...，默认无，若无，则参考输入数据类型。
dtype：数据的类型，可选项，返回的数据的数据类型 order：{‘C’，‘F'}，可选项，也就是输出的数组的形式是按照C语言的行优先’C'，还是按照Fortran形式的列优先‘F'存储在内存中 普通用法...cuda + cudnn） TensorFlow-GPU线性回归可视化代码，以及问题总结 所有爬虫文章的归类 基于selenium自动化的滑动验证码破解 抓取58job, 赶集job以及智联招聘，并使用数据分析生成
散点图可以用来观察双变量的数据分布，聚类可以用来观察更多变量的数据分布。通过观察数据的分布，采用合理的指标，使数据的分析更全面，避免得出像平均工资这类偏离事实的的分析结果。...二、交叉维度 2.1 相关性和线性回归 更多详细讲解 图解AI数学基础 | 概率与统计 （1）相关系数 又称简单相关系数，常用 r 表示，反应两个变量之间的相关关系及相关方向。...2.2 方差分析 （1）单因素方差分析 一项试验只有一个影响因素，或者存在多个影响因素时，只分析一个因素与响应变量的关系。...概率论 速查表 http://showmeai.tech/article-detail/118 http://showmeai.tech/article-detail/117 更多详细讲解 图解AI数学基础...四、统计推断 更多详细讲解 图解AI数学基础 | 概率与统计 4.1 抽样 抽样：应该满足抽样的随机性原则。
/test/a.csv', delimiter=',') print(np_file) # 只取第一列和第五列数据 np_file1 = np.loadtxt('....： 存储： a.tofile(fid, sep="", format="%s") fid: 文件、字符串 sep: 数据分割字符串，如果是空串，写入文件为二进制 format: 写入数据的格式 读取：...：数据分割字符串，如果是空串，写入文件为二进制 存储： # 多维数组的存储 b = np.arange(50).reshape(5, 5, 2) b.tofile("....算是一种较好的存储数据的方式。...cuda + cudnn） TensorFlow-GPU线性回归可视化代码，以及问题总结 所有爬虫文章的归类 基于selenium自动化的滑动验证码破解 抓取58job, 赶集job以及智联招聘，并使用数据分析生成
在了解了pandas数据结构之后，我们来了解一下pandas的统计功能，数据的迭代，排序等 一、pandas描述统计 通过pandas来计算DataFrame上的描述性统计信息。...4.8 dtype: object 最小值： Age 51 Name LI Rating 4.8 dtype: object """ 使用函数describe()进行数据汇总...使用describe()函数进行数据汇总时，会将字符串类型的数据略去，include='all'汇总所有数据。 二、pandas迭代数据 对Pandas对象进行基本迭代的行为取决于类型。...其他数据结构（如DataFrame和Panel）遵循 类似于字典的 惯例，即迭代对象的键 。...# iterrows()返回产生每个索引值的迭代器，以及包含每行数据的序列 df = pd.DataFrame(np.random.randn(4,3), columns=['col1','col2
有了上一节的基础的积累，接下来就可以来用matplotlib来画图了 一、基本绘图2D 1.1 线 利用plot()函数画出一系列点，并用线连接起来： import matplotlib.pyplot...在上面的三个面板中分别画出了sin,cos图，前面两个参数分别为x轴， y轴数据。...ax2的第三个参数“go--”是matlab风格的绘图，ax3上给出了点的标记maker，这一块是可以自己定义的，可以参考我上一篇文章数据分析 ——数据可视化matplotlib(一)。...rwidth 控制着宽度，这样可以空出一些间隙，比较图1, 2, 3是只有一条数据时。...饼图自动根据数据的百分比画饼.。labels是各个块的标签，如左图。
至此，经过19天的阅读，《python数据分析基础》已经阅读完毕。 个人感觉，这是一本不错的关于数据分析方面的入门书籍。但是，这本书是有阅读门槛的，必须初步了解基本的python语法。...否则，在阅读这本书的时候，在同步去了解这本书的所展示的代码所涉及的python基础的情况下，才能较为透彻地理解书中的代码。...在数据导入、数据清洗方面，这本书的论述是不错的，但是，在数据可视化以及数据分析方面，这本书的阐述较为简单，若要将书中所涉及的内容内化成自己可以运用的内容，建议阅读本书相关内容的同时去阅读相关的说明文档。...当然，理解并内化书中内容的最好办法肯定是动手打代码，重现书中的案例，甚至是动手解决根据书中内容自己所提炼出来的问题（我的读书笔记就是这样子的，总结既源于本书，又在书本内容的基础上进行拓展）。...接下来，根据我的目标（用python进行数据分析），我计划阅读与建模分析、编程基础算法有关的书籍。
接着之前的文章，在这里我们来看一些利用pandas处理文本数据，利用索引，loc, iloc,ix，属性选取数据 一、 处理文本数据 在这里我们用基本的序列、索引来进行字符串操作 先大致了解一下我们将要用到的函数...下面我们就来看一下具体的例子： 1）lower() 将字符串中的字符均转换成小写字母 import numpy as np import pandas as pd # 处理文本数据 s =...（数据分析 ——— numpy基础（三）） s = pd.Series(['Tom ', 'William Rick', 'John', 'Alber@t']) print(s.str.get_dummies...1) loc[]函数：通过索引''index''中的具体值来去行数据。...print(df.iloc[2:5, 2:4]) # 行：取第3行到第5行数据，列：取第3列到底4列数据 """ 输出： A B C
利用pandas来进行数据处理的方法太多了，在这里继续更新一下对缺失数据的处理，以及数据的分组，聚合函数的使用。...一、处理缺失数据 在做数据分析的时候，大部分数据都不是很完整，缺失数导致数据的质量差，机器学习在做模型预测的时候，模型的准确性就会面临严峻的问题。所以对缺失数据的处理还是很有必要的。...sum(): 在对数据求和时，NA将被记为0 当所属数据全为NA或者NAN时，结果也将是NA rint(df['one'].sum()) """ 输出： 1.0316327375313081 "...正向填充和前向填充： 对每一条数据的缺失值，填充其上下条数据的值。...二、数据分组 利用groupby()对数据进行分组 # group by, 拆分组 import pandas as pd ipl_data = {'Team': ['Riders', 'Riders
Python语言基础——语法基础 前言 对于学过C语言的人来说，python其实很简单。学过一种语言，学习另一种语言，很显然的能感觉到，语言大体上都是相通的。...语法基础 变量 变量是值可以改变的量，可以理解为一个容器。这个容器里存放的内容是可以发生改变的。python在变量类型定义方面没有强制性要求，对新手尤其方便。...如下，如果使用关键字，Jupyter Notebook便会报错 数据类型 数据主要包括整型、浮点型、字符串、布尔型等。...整型就是整数类型，浮点型为带小数点的数，这两者主要用于数值型数据的处理和分析。 字符串由单个或多个字符构成，布尔型则用于判别结果为真时，返回True，反之则返回False。...总结 Python是一种高级编程语言，其语法简单易学，具有机器学习、数据分析、计算机视觉、自然语言处理等多种应用场景。
本文2290字，预计阅读需10分钟； 关联分析（Association Analysis）主要用于发现隐藏在大型数据集中的有意义的联系，它起源于商品销售领域，“啤酒与尿布”的故事体现的就是数据分析/挖掘领域非常经典的推荐方式...几种关联分析算法 •Apriori：基于频繁项集原理，其核心思想是通过连接产生候选项及其支持度然后通过剪枝生成频繁项集；•FP-growth：针对Apriori的固有多次扫描事务数据集的缺陷，提出的不产生候选频繁项集的方法...•Eclat算法：一种深度优先算法，采用垂直数据表示方式，在概念格理论的基础上利用基于前缀的等价关系将搜索空间划分为较小的子空间。...•《数据挖掘导论》[2].Pang-Ning Tan 等.人民邮电出版社•《Python数据分析与挖掘实战》[3]..../subject/5377669/ [3] 《Python数据分析与挖掘实战》: https://book.douban.com/subject/26677686/ [4] readingForDS:
人力资源数据分析指南 Human resource data analysis guide ? 数据分析基础 Fundamentals of data analysis ?...2、数据分析不是EXCEL，不是图表 我们对数据分析的呈现一般是复杂的图表，美观的数据图，还有一些交互的操作，但是数据分析并不单单是这些，数据分析更加关注你的数据分析的思维，你对你分析内容的理解，你要通过你的分析给与结论和指引...数据分析的类型 Types of data analysis ? 数据分析根据数据的类型分为3种， 1、基础信息类数据 2、职能业务数据分析 3、效能数据分析 ?...1：基础数据分析类 该类数据主要偏静态类的数据为主，以人力资源基础数据为主，主要应用在数据的记录上，以标准的数据记录表格为框架进行数据的累计维护。 ?...2、职能类数据 这类数据主要是人力资源各个模块的动态数据，包含人员结构，人员流动，入离职，招聘，培训，薪酬等这些模块，然后以这些模块中的关键指标为基础，进行数据的分析。 ?
文章来源于36大数据 信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。...无论是电商平台（如淘宝）还是在电商平台上销售产品的卖家，都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台，越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化，更好的提升运营效果，提升业绩。...构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提，本文将重点介绍电商数据分析指标体系。 ?...电商数据分析指标体系分为八大类指标，包括总体运营指标、网站流量累指标、销售转化指标、客户价值指标、商品及供应链指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。...总之，本文介绍了电商数据分析的基础指标体系，涵盖了流量、销售转化率、客户价值、商品类目、营销活动、风控和市场竞争指标，这些指标都需要系统化的进行统计和监控，才能更好的发现电商运营健康度的问题，以更好及时改进和优化
维度属于一个数据域，如地理维度(其中包括国家、地区、 省以及城市等级别的内容)、时间维度(其中包括年、季、月、周、日等级别的内容)。 维度是维度建模的基础和灵魂。...分析系 统的主要目的是用于数据分析和统计，如何更方便用户进行统计分析决 定了分析系统的优劣。...比如商品基础信息表、 商品扩展信息表、商品库存信息表，这些表都属于商品相关信息表，依据维度设计方法，尽量整合至商品维度模型中，丰富其维度属性。...用户能够方便地从模 型中找到对应的数据表，并能够方便地查询和分析。 根据数据模型设计思想，在对维度进行水平拆分时，主要考虑如下两个依据。...维度的不同分类的属性差异情况 业务的关联程度 垂直拆分 在维度设计内容中，我们提到维度是维度建模的基础和灵魂，维度 属性的丰富程度直接决定了数据仓库的能力。
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