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数据交互

那么就必须是 js里面写事件,然后把前台的数据,传到Controller里面,然后利用Controller来处理业务。 JS向后台提交数据方法 1.js向后台提供数据。 无非两种方法,一种Get传值,一种POST传值  (1)GET传值,传递的数据需要一个个的去写,而且传递的值都写在url上了。除非进行加密,否则这种传值方式安全性很难保证。 简单的来说就是,把前台的一堆数据都提交给后台,后台挑着用。

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Json数据交互

情景:前台需要的数据量不大,并且使用thinkphp,不想前台产生很长的url:域名/模块/控制器/方法/参数。。。。。 php写入json: 从数据库查询的结果集转换json数据并写入json文件  public functionblogBecomeJson(){ $article= M("article"); $result file/blogArticle.json",json_encode($result)))    return true; else    return false; } js或jquery读取json数据

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    Python交互数据分析报告框架:Dash

    只因去年下半年的时候,用R语言的博哥和龙少有Shiny这样的框架可以开发交互式整合Web数据分析报告,让我这个成天鼓吹用Python做数据分析的人眼馋不已。 ,而非Shiny那种能将文档、表格、视图整合在一起的交互数据分析报告框架。 今年翻译《2017年10Python库》这篇文章时看到了Dash,这正是我寻觅已久的,不过,网上却鲜有介绍它的中文文章,因此,决定将它的产品发布稿先翻译出来,希望Python数据分析师能够了解Dash ,用它制作出更优秀的数据分析报告。 实现此功能仅需几百行Python代码 通过Python组件与响应式函数装饰器这两个抽象层,Dash抽取了构建交互式Web应用所需的技术与协议,让你轻轻松松地用一下午就为Python数据分析代码制作出用户界面

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    交互分析技术

    数据科学家是指能采用科学方法、运用数据挖掘工具对复杂多量的数字、符号、文字、网址、音频或视频等信息进行数字化重现与认识,并能寻找新的数据洞察的工程师或专家(不同于统计学家或分析师)。 一个优秀的数据科学家需要具备的素质有:懂数据采集、懂数学算法、懂数学软件、懂数据分析、懂预测分析、懂市场应用、懂决策分析等。 传统典型的应用(如推荐系统)的一个数据流过程,需要经历使用hadoop做ETL,用impala/drill等做数据探索,使用tableau做报表,使用R语言或者mahout做高级分析,最后形成一个数据产品 通过一个统一的平台,将整个ETL、探索、高级分析、报表、数据产品都统一到平台上。 ? 做到这一点核心用到一个notebooks这种工具。 Notebooks是提供一个交互式的工作区,数据科学家可以使用R,python,Scala,SQL等各种语言直接在工作区输入,结果直接图形化的展现在下面,如下面一个例子:移动设备的地理分布。 ?

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    交互心理学

    交互设计七定律: 费茨定律(Fitts’ Law) 格式塔原则 本能反应 7±2法则 席克定律 莱斯托夫效应 色彩心理学 ? 马克吐温说过:当你手里只有锤子的时候,那么看待什么问题都像钉子。 例如我们常见的横向交互,会在屏幕右侧故意露出一部分,来告诉用户通过滑动可以得到更多内容。 ? 如上图,Fancy 利用横向交互隐藏更多内容,同时又在屏幕的右边展现出一部分内容来吸引用户滑动查看更多内容。 d.邻近原则 人们会将相邻比较近的元素自动归为一组。 本能反应定义 本能反应是指:用户第一眼见到产品时的感受,而此时用户还没有与产品产生交互。 2. 格式塔原则我们提到在设计中我们主要参考“相似性原则、延续性原则、封闭性原则、邻近原则、简单性原则”这五原则进行界面设计。 本能反应是指用户第一眼见到产品时的感受,而此时用户还没有与产品产生交互

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    数据分析工具汇总

    数据分析Storm:Apache Storm是一种开源的分布式实时计算系统。Storm加速了流数据处理的过程,为Hadoop批处理提供实时数据处理。 Spark适合机器学习以及交互数据查询工作,包含Scala、Python和JavaAPI,这更有利于开发人员使用。 SQLStream:SQLStream为流媒体分析、可视化和机器数据持续集成提供了一个分布式流处理平台。 提供数据存储服务获取、分析和访问任何数据格式、数据管理服务以处理、监控和运行Hadoop及数据平台服务安全、存档和规模一致的可用性。 Presto:Presto框架转眼间从Facebook框架是一个Presto是Facebook开发的开源分布式SQL查询引擎,支持对任意级大小的数据源进行快速地交互分析

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    数据分析7能力:梳理数据需求

    今天分享数据分析师必备的工作能力——需求梳理。需求梳理很不起眼,甚至很多小伙伴感受不到他的存在。但它结结实实影响到大家的下班时间和绩效。 一、什么是数据需求? 顾名思义,数据需求,就是业务部门对数据分析产出的需求。有小伙会说:这还有需求呀,我们公司都是一通电话:“歪!给我个XX数据,快!”就完事了,根本不存在啥需求。 确实有这种无脑公司。 ,可以在一堆需求塞车的时候,按领导等级高低排序给数。 管得了期望时间,才好体现数据分析的业绩。 八、小结 满足了5w的,就是一个完整的数据分析需求了。梳理数据分析需求,不但能减少重复工作,更可以为数据分析师发现项目机会,提高BI使用率,体现工作业绩打下坚实的基础。至于具体如何做,下篇再分享。

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    数据分析】CRM数据分析的六关键

    越来越多的企业通过挖掘客户数据提升客户关系,了解客户需求。 今天的CRM数据分析能力已经不止局限于客户邮件、电话等数据,而是能够识别客户购买行为,了解客户情绪。 在某些情况下,数据能够揭示顾客的需求,以及接下来的购买计划。这正是CRM数据分析的卓越之处,通过把为外部数据,如社交媒体数据,购买历史,产品趋势和最新发布等,与内部数据结合起来以提升洞察力。 与外部数据集成。互联网包含大量的数据。客户信息就在互联网上。 随着大数据技术和分析技术的成熟,现在的系统可以根据现有数据预测顾客未来的需求。通过预测模型,销售人员可以更好地了解客户需求。CRM的预测模型还能够更深入地了解充分满足客户需求的产品。 大数据和云计算为销售和市场人员带来了福音。更多的数据挖掘和数据分析技术会融合进来,为企业提供洞察力。随着越来越多的系统走向云端,开放其他线上服务和数据,CRM会获得更多信息,提供更有意义的成果。

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    Web数据交互技术

    web数据交互技术 web数据交互,我们做一个网站时分为前台和后台,前台是前端开发者开发的,后端即数据是后端开发者开发的。 iframe是HTML的一个标签,是嵌入式框架,可以把一个网页的框架和内容嵌入到网页中,使用iframe可以减少数据传输,和提高页面的加载速度。 websocket websocket是一种网络通信协议,连接客户端和服务器端的,它只需要建立一次连接,就可以一直保持连接状态,并进行双向数据传递。它的优点就是允许服务器主动向客户端推送数据。 ~ 前端开发,定位前端开发技术栈博客,PHP后台知识点,web全栈技术领域,数据结构与算法、网络原理等通俗易懂的呈现给小伙伴。谢谢支持,承蒙厚爱!!!

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    笔记 | 数据分析产品未来范式的小结(增强分析、智能交互等)

    3 数据可视化+交互的增强 3.1 平安寿险 - 数据小助手 3.2 阿里机器智能技术-创新产品数据机器人 3.3 贝壳找房奥丁分析平台 4 数据产品 - 内容运营 4.1 灯塔 4.2 优酷 / 阿里文娱 与数据分析回答领导“天问”的专题分析不同,数据产品需满足决策者随时随地发现行业趋势、监控核心指标的诉求。因此,我们会为决策者提供移动端和屏等产品。 下面我们通过一个树状图来说明增强分析的技术能力矩阵: 增强数据准备:包含可视化数据交互数据关系自动化发现两个方面,可视化数据交互实现可视化的数据配置、数据源的混合以及数据清洗工作,让数据准备变得" 智能洞察系统AutoInsight一共包含四个的组成部分,分别为:数据源接入&ETL模块、元数据配置服务、InsightCore服务层以及文案展示服务层,整体架构为下图所示: 底层数据源接入 2.4 神策分析云 神策的数据消费者平台CDP之上,也有神策分析云,会将用户的数据中心,标签管理,内容管理都附带上 3 数据可视化+交互的增强 3.1 平安寿险 - 数据小助手 在增强分析的一种实现

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    WFD_RTSP交互分析

    在WFD交互过程中,在Source端或者Sink端抓取tcpdump,通过数据分析软件Wireshark或者Omnipeek即可以直观的分析RTSP协议交互的过程。 (Sink端) 0.准备 本次分析过程在Sink端抓取tcpdump,通过Wireshark软件分析RTSP交互M1~M7消息交互 Source端设备->Android Phone Sink端设备- 3.7 RTSP M7 Message M6交互完毕后,M7告知Source端一切准备就绪,开始发送数据 M7 Request 如下图所示,Sink发送给Source在消息体里面包含 Request: 建立连接吧 M6 SETUP Source <- Sink 建立连接吧 client_port/server_port/Session ID M7 PLAY Source <- Sink 开始发送数据吧 在M1-M7交互完毕,开始传输音视频数据过程中,由于一些外部原因(信号强弱)或者内部原因双方会动态调整使用的音视频格式,所以还有可能会交互GET_PARAMETER如下图所示,这里不再敖述。

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    数据分析方法:相关分析

    今天继续更新九数据分析方法系列。在工作中,我们经常会问: 下雨和业绩下降有多大关系? 销售上涨和新品上市有多大关系? 营销投入与业绩产出有多大关系? 二、什么是“相关分析” 相关分析,特指:找到两个数据指标之间的相关关系。 比如一个APP里,用户反复浏览一款商品,所以他会买吗? 直接相关不需要数据计算,通过指标梳理就能看清楚关系。 直接相关的情况下,两个指标出现同时上涨/下跌的趋势,是很好理解的。 五、相关分析的不足之处 世界上没有完美的分析方法,相关分析有两大不足之处。 不足一:相关不等于因果。 两个指标相关关系,本质上只是一条数据公式计算出来的结果,至于两个指标为啥相关? 不足二:相关分析不能解决非量化指标问题。 很多时候,我们想找的关系不能用数据量化。比如我们想知道:旗舰店是不是比社区店更能吸引消费者。

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    数据Python:3数据分析工具

    在这篇文章中,我们将讨论三个令人敬畏的大数据Python工具,以使用生产数据提高您的大数据编程技能。 正如它的网站所述,Pandas是一个开源的Python数据分析库。 让我们启动IPython并对我们的示例数据进行一些操作。 单独使用Python非常适合修改数据并做好准备。现在有了Pandas,您也可以在Python中进行数据分析数据科学家通常将Python Pandas与IPython一起使用,以交互方式分析大量数据集,并从该数据中获取有意义的商业智能。查看上面的网站了解更多信息。 这是来自Apache Spark项目的大数据分析库。 PySpark为我们提供了许多用于在Python中分析数据的功能。它带有自己的shell,您可以从命令行运行它。

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    咖说数据分析的方法

    咖说.jpg 1.1 为什么说可视化本身就是分析方法 数据可视化就是把枯燥的数据用图形化的方式展示出来,从而能够更好地理解数据背后的含义。 数据的图形化本身就是分析,通过图形化展示给我们一种概念,一种比较结果,一种特征,告诉我们发生了什么,从而对数据分析的结论更加清晰明了。 因为大数据的复杂性,大数据的可视化创意层出不穷,需要从事数据分析的相关人员多借鉴他人的经验,不断积累自己的经验,从而能够更加直观地表示大数据背后的含义,进一步发挥大数据的价值。 因为大数据的复杂性,大数据的可视化创意层出不穷,需要从事数据分析的相关人员多借鉴他人的经验,不断积累自己的经验,从而能够更加直观地表示大数据背后的含义,进一步发挥大数据的价值。 4.联结Connecting 联结也是一个强大的数据分析方法,通过数据间的关联,可以把用户的数据关联组合在一起,衍生出新的想法。

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    数据分析方法:分层分析

    今天继续跟大家分享:分层分析法。这个方法也非常简单实用,即可以弥补矩阵分析法的缺陷,又是用户分群,商品ABC分析的基础,很实用哦。 一、为什么要做分层 分层分析,是为了应对平均值失效的场景。 ,分层对象就是:用户,分层指标就是:消费金额 想区分商品销售额,分层对象就是:商品,分层指标就是:销售金额 想区分门店营业额,分层对象就是:门店,分层指标就是:营业收入 这些要提前想好 第二步:查看数据 此时对应的做法是:如果A1是稳定成长的,则看这么培养其他人;如果A纯粹运气好,则采用大浪淘沙的战术,多搞新人进来,期望冒出头一个新A1 可见:分层分析是其他分析的前哨站,做好了分层,能引发更多思考和进一步分析 有很多讲数据分析的文章会提到分层分析,比如应用于商品的,叫ABC分类,应用于用户的,叫用户分层,应用于业务的,叫二八法则。本质都是一回事。 数据分析的方法有很多,一口吃不成个胖子,小熊妹会从一个指标到两个指标、三个指标、N个指标,逐步为大家展示,敬请期待哦。 作者:小熊妹。数据界新人,喜欢数据分析数据挖掘。

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    数据分析方法:漏斗分析

    今天继续跟大家分享的是九数据分析方法系列。今天介绍的是漏斗分析法,漏斗分析法是一种基础的,处理多个指标分析问题的方法,有很多应用场景。 一、为什么叫“漏斗” 漏斗是对一个连续的操作步骤的形象称呼。 在做漏斗分析前,要认真梳理自己分析的流程,看清楚到底有几步组成。 条件二:数据上,每个步骤得有数据记录。 这一点很重要,决定了到底漏斗分析能不能做。 很多人误以为漏斗分析法是互联网专用方法,其实是因为传统企业的流程很少有数据记录而已。 漏斗分析法不解决这种中间加入的问题,需要另一个方法:用户行为地图来解决。 有了以上三个保证,就能正确的统计出漏斗数据了。 数据界新人,喜欢数据分析数据挖掘。

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    数据分析方法:结构分析

    今天继续跟小伙伴们分享九数据分析方法系列——结构分析法。结构分析法是一种很简单的方法,也是数据分析是否入门的重要标志。一般没入门的人,对分析方法的掌握就到此为止了。 知道结构,能更容易解读出整体数据变化背后的原因。 甚至有人直接宣布:数据分析就是拆解……好吧,这是很错误的。 四、结构分析法的不足 结构分析法是一种:知其然,不知其所以然的方法。只适用于发现问题,不能解答问题。 单靠结构分析法就解答不了了。 从本质上看,结构分析法只是用一个或几个分类维度,对一个指标做拆解和分类对比。因此是种很初级的方法。比如矩阵分析法,就能利用两个指标做分析,又比结构分析法更进了一步。 数据界新人,喜欢数据分析数据挖掘。

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    Flash和js交互的效率分析

    Flash和js交互的效率分析 AS代码: var time:int = getTimer(); for (var return "2"; } function noReturn(){ } 在i5机器下跑,试了几次,数据如下 : noReturn: 4182 4085 4130 4085 hasReturn: 4425 4474 4449 4328 这样看来,flash和js交互效率非常低,不适合不断的调用。 这个分析,看起来好像很无厘头,但是否有更好的方法写一套代码,让html5和flash都运行起来呢?

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    数据分析模型之——粘性分析(六)

    图2:任意行为的粘性分析 如上图所示,我们可以看到近四周所有使用产品的用户中,平均每周使用2天、3天及以上的用户占比。 当然,你更可以评估某一功能的粘性,比如我们选择「开始签到」来分析新上线的社区功能的粘性: ? 图3:「开始签到」模块的粘性分析 说明:在计算各个天数的人数占比情况时,我们会以在所选时间段内触发过该事件的人为基数(第一天为100%)。 服务的客户——向上金服为例,作为一家运营4年的互联网金融服务平台,同所有互金产品运营思路一样,一方面,需要不断强化用户对产品的信任感;另一方面,通过完善积分体系/搭建商城等手段,不断开拓更多用户与产品交互的场景 图4:不同用户群对于「查看股票市场」的粘性对比 (数据为脱敏数据) 如上图所示,我们发现,与未投资用户相比,有过投资行为的用户更关注股票市场的动态,对股票市场这一功能模块的粘性更大。

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    数据分析】工业大数据开启新时代 七应用分析

    1.加速产品创新 客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据,挖掘和分析这些客户动态数据,能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中,为产品创新作出贡献。 再看一个通用电气(GE)的例子,位于美国亚特兰的GE能源监测和诊断(M&D)中心,收集全球50多个国家上千台GE燃气轮机的数据,每天就能为客户收集10G的数据,通过分析来自系统内的传感器振动和温度信号的恒定大数据流 因为每隔几秒就收集一次数据,利用这些数据可以实现很多形式的分析,包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析(包括违反生产规定、零部件故障)等。 4.工业供应链的分析和优化   当前,大数据分析已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。 然而,如果我们利用大数据质量管理分析平台,除了可以快速地得到一个长长的传统单一指标的过程能力分析报表之外,更重要的是,还可以从同样的大数据集中得到很多崭新的分析结果。

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