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日志易:金融支付行业日志解读

伴随新的支付方式出现,近年来移动支付蓬勃发展,如何、利用海量交易,已成为当前支付企业面对的巨难题。 日志作为的载体,蕴含着丰富的信息,传统的日志方式低效而固化,无法应对体量、格式不统一、增长速度快的现状,在交易出现异常及失败时,更难以满足实时处理、快速响应的需求。 本文讲述某支付公司采用日志易后,通过日志实现业务深度及风险控制的实践经验。 为了更好发挥移动支付的便捷,支付公司对时效性,可靠性的要求很高,而这才是使用日志易平台的深层次原因,日志易帮支付公司解决了最根本的行业需求,在可靠性方面展现了产品的价值。 该公司原有的解决方存在一定的局限性,比如:手动工作耗时量、实时性差、人为造成失误、维度不能灵活变动及决策滞后等等。 支付公司有时会根业务需要,对进行收集、清理,包括日志的清理等。

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对网页实操

在上篇文件,我们讲到对网页的访问日志放到了HDFS中,那我们的个人标签(如,喜欢汽车、喜欢衣服等)是如何被出来的?我们今天讲一个简单的,为家揭开神秘的面纱。?? 对于的进一步,如果型的互联网厂商,会用mapreduce进行的定期。今天我们讲到,用hive仓库进行进行的快速呈现,您也可以。 ? 将HDFS中的导入到HIVE中 ?2、HIVE的能力体现在简单、易用A、我们希望查到所有访客的访问网址次。 一条简单的SQL命令下发后,HIVE生成了mapreduce进行,在三台Yarn的节点上约30秒钟后返回了结果。 传统,基本需要写复杂的mapreduce框架代码,如果没有很好的java基础,是一个很的挑战。而HIVE通过简单的SQL语句,经过解器,即可自动生成jar包,启动

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    攻略及结论

    ■ 对于企业,由于人员与业务人员之间的彼此视角与思考方向不同,和运营之间存在脱节情况,这是无法用于企业运营最的阻力■ 对于互联网公司来说,量、用户量是一个相互促进 ,以帮助企业了解实际应用时的困局难点,并提供领先企业的典型以资借鉴。 c 许多传统企业没有海量的能力,此时它们可以和和挖掘公司合作,目前市场上已经有天睿公司、IBM、百点、华胜天成等一批提供和挖掘服务的公司,它们是传统企业进行可以借助的力量 有的企业从组织设计上发力,将纳入业务部门的管理之下,用业务统驭。对于朝阳悦城,由主要负责战略和经营的部门来管理工作,其中的人员则作为支持人员。 如阿里巴巴根挖掘的成效(比如带来的商品转化率的提升)来考核挖掘师,考核师则看其结果能否出现在经营负责人的报告中。

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    可视化 | Uber 工程智能可视

    前言2015年初,UBER 开始正式组建可视化团队。其理念,是将UBER 后台的,通过可视工具实现情报。UBER 系统每天需要管理近十亿GPS。 团队更注重于面向这些公众进行视觉呈现、和框架开发,去完成可视化。可视:让可操作UBER A B测试平台的图表和置信区间的可视化功能。可视化主要包括抽象可视化。 这是指可视化中的没有固有的空间结构。相反的,今天更提倡科学可视化的概念,即将地理信息、空间信息、3D模型等结构化和非结构化进行最直观的可视。这时会涉及到,如:报表、仪表盘等。 制图:富有探索性地理信息是UBER 量最也是最有具价值的资产之一。UBER 平台每天都要处理十亿的基于地理信息的GPS实时定位,要将这些进行可视化和可视,是一个巨的挑战。 在Travis Kalanick的TED演讲视频中,可以一览UBER 团队制作的可视化的展示,通过对比使用uberPOOL街段交通和未使用uberPOOL的阶段交通的交通流量,呈现城市交通状况。

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    :中国的在哪里?

    正悄悄包围着我们。甚至连着世界经济格局也在酝酿着巨变革!的经典正在成为巨的经济资产,成为新世纪的矿产与石油,将带来全新的创业方向,商业模式和投资机会。 下面跟享两个非常经典的:中石油客户挑战▼销售情况无法检测-销售队伍人员庞,部门经理无法从庞的销售了解到销售代表的销售业绩与KPI-从宏观角度发现问题时,无法精确定位发生问题的原因-无法从各个角度对整体的销售进行切片 ▼解决方之全维度与挖掘-时间、空间、维度、指标标准化,与业务强相关-联动、钻取、细节展示,多角度帮助深入挖掘问题,辅助决策-将智能结果通过QQ、微信、邮件、ERP写入等相关的方式通知用户 PPV课其他精彩文章: ----1、回复“干货”查看干货 师完整知识结构 2、回复“答”查看Hadoop面试笔试题及答3、回复“设计”查看这是我见过最逆天的设计,令人惊叹叫绝4、回复“ 知识无极限6、回复“啤酒”查看挖掘关联注明-啤酒喝尿布7、回复“栋察”查看栋察——时代的历史机遇连载8、回复“咖”查看咖——PPV课爱好者俱乐部省会会长招募9、回复“每日一课

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    【重量级干货】攻略及结论

    ■ 对于企业,由于人员与业务人员之间的彼此视角与思考方向不同,和运营之间存在脱节情况,这是无法用于企业运营最的阻力■ 对于互联网公司来说,量、用户量是一个相互促进 ,以帮助企业了解实际应用时的困局难点,并提供领先企业的典型以资借鉴。? c 许多传统企业没有海量的能力,此时它们可以和和挖掘公司合作,目前市场上已经有天睿公司、IBM、百点、华胜天成等一批提供和挖掘服务的公司,它们是传统企业进行可以借助的力量 有的企业从组织设计上发力,将纳入业务部门的管理之下,用业务统驭。对于朝阳悦城,由主要负责战略和经营的部门来管理工作,其中的人员则作为支持人员。 如阿里巴巴根挖掘的成效(比如带来的商品转化率的提升)来考核挖掘师,考核师则看其结果能否出现在经营负责人的报告中。

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    Google

    将系统产生的传输,存储,类等很多是技术型工作,随着技术的发展,通用的解决方,越来越成熟,也越来越廉价(几乎每两年存储价格降低一倍)。 谷歌一直走在应用的前列,下面就举两个,来进行赏:第一个就是ReCAPTCHA,这个虽然是被谷歌收购的,但是,具有典型的谷歌思维。 我们有多少资源可用充来利用?第二个是拼写检查纠错的。 从上面的,可以充得到体现,首先,无论是验证码,还是拼写检查的需求,都是一个的应用场景,可以产生;最重要的是,如何找到相关物(如OCR识别),或者利用已有资源设计出相关物(要找的是不是建议 充理解了上述,掌握了思维,对于解决我们自身的问题是非常有帮助的,这也是我们建立优秀的应用的核心。谷歌这么多聪明的人,为什么不能解决让全球的人随时随地访问的需求呢?

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    的几个绝佳用

    举个直观的子来说明一下互联网的量:假设西洋里每一升海水代表一个字节的,那么整个西洋存储的也只能到2010年就满了。 本文中我们会讲一些的用比如促销行为、诊断交通状况等。我们还会谈一谈的收集方法以及处理的过程。?网上促销现在一个公司想取得商业上的成功,在线促销已经成为了很重要的手段。 不过如果没有进行实时的那么可以说是干了相当于白干。成功的促销行为应当依之前收集的来决定此次促销所应使用的文、设计、界面以及针对的人群等。 提高趋势和的即时性。自动化的搜索和低延迟查询所带来的经济性。除了这里提到的用还有无穷的前景留待家去发掘。 提高趋势和的即时性。自动化的搜索和低延迟查询所带来的经济性。 除了这里提到的用还有无穷的前景留待家去发掘。

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    :地铁售卖机

    作者:天天记 来源:今日头条家好,咱们接着前几天聊的进行深一度的学习和了解,今天我们用一个现实的家呈现以下的应用以及对我们的帮助。 第二:通过如何投放售卖机1.根统计,北京地铁中现有357站。每站至少4个进站口。2.每个进站口的客流量以及男女比 3.通过获得客流量中喜冷热的配比。 4.根需求每个站的投放量和补货计划 以上就是售卖机在投放之前我们需要了解和的,那么我们都要进行着重的去收集,渠道为我们平时自己的观察收集,以及地铁运营公司提供的,我们通过对这些进行 售卖机在运营过程中,我们会收集到各种各样的信息资料,把这些又都融入到了中,我们可以再次对,找寻客户需求,提供解决方,那么业务扩展就宽了很多。 以上只是个人的一些看法和剖,以后我会经常一些享一些相关见解,喜欢的朋友可以关注一下,谢谢您的支持。

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    :以星巴克,如何做好

    在做的时候,很多同学在面对一堆会无从下手,觉得从哪个角度都可以得到很多结论,导致的战线越来越长,但是却始终得不到想要的结果。 造成这种现象的问题很多,比较核心的是缺乏对业务的深入理解,也有的是方法缺失、逻辑缺乏等等原因。这篇文章主要解决的是方法的问题,以星巴克买一送一活动为,阐述基本的思路。 但是,这些都是基于层面的非常浅层面的,作为师是绝不能止步于此的。那么接下来自然就需要考虑如何评估效果明显?有多明显?如何量化? 了这么多,基本上把能拿到的的七七八八了。面对这些历史,自然也会问:后续情况会怎样发展呢?这就需要在历史的基础上着手了趋势预测,看一看未来可能的发展趋势。? 但是还没结束,因为的目的和结果是要落地到业务,最终能够实打实的在业务层面上产生效果,那接下来就可以带着从获得的所有结果和困惑和业务同学沟通,尽可能的找到造成这些问题的原因,并且形成最终的报告

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    Pandas经典

    作者:Peter编辑:Peter家好,我是Peter~写过很多关于Pandas的文章,本文开展了一个简单的综合使用,主要为:如何自行模拟多种处理方式统计与可视化用户RFM模型用户复购周期 构建中用的是小编自行模拟的,主要包含两个:订单和水果信息,并且会将两份合并import pandas as pdimport numpy as npimport randomfrom 合并维度1:时间2019-2021年每月销量走势1、先把年份和月份提取出来:df = df.dt.yeardf = df.dt.month# 同时提取年份和月份df = df.dt.strftime ,保留第一条,这样便得到每个用户的R指标:4、合并得到3个指标:当量足够,用户足够多的时候,就可以只用RFM模型来将用户成8个类型用户复购复购周期是用户每两次购买之间的时间间隔:以xiaoming 用户为,前2次的复购周期别是4天和22天下面是求解每个用户复购周期的过程:1、每个用户的购买时间升序2、将时间移动一个单位:3、合并后的差值:出现空值是每个用户的第一条记录之前是没有,后面直接删除了空值部直接取出天值部

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    | 客服中心优化

    如果要确保顾客等待时间不超过30钟(最多等待30钟),最少需要多少呼叫人员?你需要处理的你需要处理的是一天一共有一万个电话。如下:?需要考虑以下内容:1. 通话时长以“钟”计。2. 注意该仅为一天的(1440钟)。开始找解决方探索 同往常一样,我想说,在最开始探索和布很重要,呼叫时长如下:?经观察可发现,很多电话时长在3至7钟,5钟居多。 呼叫时段布如下:?在我看来,这些也是正常布的,也就是说,这和之前图表的形状类似。我们可以看到电话是在早上9点到下午4点间打进来的,中午12点是高峰。探索的过程到此为止。 正如图表中观察的结果那样,确定客服人员的个非常重要。降低百之十的量会幅增加顾客的等待时间。 不过本会教给你如何在函中模拟整个环境。在以后的中,我们将会放宽这些假设条件,使模拟情况更加接近现实。

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    【学习】之SPSS

    当我们的样本量过,譬如以前讲过的,EXCEL2010最只支持1048576行、16384列,尤其是当行于30万,一般的办公电脑处理都比较吃力,所以推荐做量处理,还是用SPSS。 今天继续享SPSS的组,在SPSS里面,这个功能路径是:【转化——重新编码为相同变量】、【转化——重新编码为不同变量】,常用的是第二个,不会覆盖原有的变量。 第一步,录入继续沿用之前的EXCEL文档,把拷贝到SPSS软件,设定好变量名称,如下图:视图:?变量视图? 定义好之后,点击【添加】,旧值和新值就定义好了,依次定义各个组的值。? 最后一组,我们通常定义为【范围,从值到最高】,不至于遗漏,正如第一组,我们会定义为【范围,从最低值】。? 如图,组后的界面,注意这里有两个组变量,第一个是【PV_G】,这是字符串宽度为8的时候,第二个是【PV_GROUP】,字符串是宽度为12,区别和原因,家自己想想就明白。组后的变量视图?

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    可视化】牛深度解可视化、可视

    具体我们通过两个来进行。2一:规模漏洞感知可视化设计上图是全国范围内,各个行业漏洞的布和趋势,橙黄蓝别代表了漏洞量的高中低。 2.2 想要清楚地展现,就要先了解所要绘制的,如元、维度、元间关系、规模等。 ▲2.3 匹配图形清楚后,就要找个合适的箱子把这些“苹果”装进去。上一步,或许还可以靠自身的逻辑能力,采集到的现成得到。而这一步更多地需要经验和阅历。 3二:白环境虫图可视化设计如果手上只有单纯的电子表格,要想找到其中IP、应用和端口的访问模式就会很花时间,而用虫图呈现之后,虽然增加了很多,但读者的理解程度反而提高了。 3.2 接下来中的元是事件,维度有时间、源IP、目的IP和应用,查看的视角主要是关联和微观。3.3 匹配图形根以往的经验,带有关系的一般使用和弦图和力导向布局图。

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    帮助提升医患关系

    我们如何帮助医生们去实现专业表现最优化并整合出一支最出色的团队,以充利用他们独一无二的专业领域和经验,以上问题的答就是我们为什么创建这样一个公司,通过利用,帮助医院组建和运营高性能医疗团队。 文摘2013年7月成立,我们专注,每日坚持享优质内容,从未间断,我们努力为读者和志愿者打造一个享和交流平台。 作为文摘的志愿者群,我们中有不少人从事医疗相关工作,关心医疗的发展,愿意通过这个专栏,和家一起享医疗的点点滴滴。 医疗专栏主编介绍孙强,资深生物信息专家,现在服务于美国国立癌症研究所,从事癌症基因组库管理工作。热爱,加入文摘志愿者行列一年有余,愿以文会友,广结善缘。 HIV等Public Health的领域很感兴趣,毕业后希望在Pharmaceutical, Biotechnological Hospital 或者 Health-care Industries做

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    可视化】深度解可视化设计

    总之,有个好的故事,并且有量的进行处理,加上一些设计的方法,就构成了可视化。1.2 可视化设计流程?一个好的流程可以让我们事半功倍,可视化的设计流程主要有、匹配图形、优化图形、检查测试。 具体我们通过两个来进行。二一:规模漏洞感知可视化设计?上图是全国范围内,各个行业漏洞的布和趋势,橙黄蓝别代表了漏洞量的高中低。 2.2 想要清楚地展现,就要先了解所要绘制的,如元、维度、元间关系、规模等。 三二:白环境虫图可视化设计?如果手上只有单纯的电子表格(左),要想找到其中IP、应用和端口的访问模式就会很花时间,而用虫图(右)呈现之后,虽然增加了很多,但读者的理解程度反而提高了。 3.2 接下来中的元是事件,维度有时间、源IP、目的IP和应用,查看的视角主要是关联和微观。?3.3 匹配图形根以往的经验,带有关系的一般使用和弦图和力导向布局图。

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    产品运营——SPSS

    当我们的样本量过,譬如以前讲过的,EXCEL2010最只支持1048576行、16384列,尤其是当行于30万,一般的办公电脑处理都比较吃力,所以推荐做量处理,还是用SPSS。 今天继续享SPSS的组,在SPSS里面,这个功能路径是:【转化——重新编码为相同变量】、【转化——重新编码为不同变量】,常用的是第二个,不会覆盖原有的变量。 第一步,录入继续沿用之前的EXCEL文档,把拷贝到SPSS软件,设定好变量名称,如下图:视图:?变量视图? 定义好之后,点击【添加】,旧值和新值就定义好了,依次定义各个组的值。?最后一组,我们通常定义为【范围,从值到最高】,不至于遗漏,正如第一组,我们会定义为【范围,从最低值】。? 如图,组后的界面,注意这里有两个组变量,第一个是【PV_G】,这是字符串宽度为8的时候,第二个是【PV_GROUP】,字符串是宽度为12,区别和原因,家自己想想就明白。组后的变量视图?

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    【资讯】警务预测与犯罪预防

    尽管还不能到达《少派报告》那么神奇。 在IT经理网之前的报道“警务2.0:用预防犯罪”一文中,我们了解到社会化和预测型将会是警务应用的两个热门领域,。 如今越来越多的表明犯罪预防领域的预测型能够显著降低犯罪率,如洛杉矶警察局已经能够利用软件成功的把辖区里的盗窃犯罪降低了33%, 暴力犯罪降低了21%,财产类犯罪降低了12%。 如此量的帮助警察们更好地了解犯罪的特点和性质。 从显示, 当某地发生犯罪件后, 不久之后附近发生犯罪件的概率也很。 这一点很像地震后余震发生的模式。 当警察们把一部过去的输入模型后, 模型对犯罪的预测与历史吻合地很好。 洛杉矶警察局已经采用了来标明洛杉矶的犯罪高发地区。 然而, 这些信息只能对已经发生的犯罪件进行记录。 Durham的警察局就利用量的保险, 能够找出了一批虚构车祸进行骗保的件。 通过, 他们打掉了一个利用虚构车祸进行骗保的犯罪团伙。

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    Excel:用Excel做因子

    有48位求职者信息,用15个维度来衡量求职者与岗位的适应度,具体信息如下:?由于变量之间的许多相关性很高,因此认为法官可能会混淆某些变量,或者某些变量可能是多余的。 因此,进行了因素以确定较少的潜在因素。通过使用Excel做因子因素后,可以得到如下结果:下表显示的是所选变量的摘要统计量以及变量之间的相关矩阵。 再看和残差相关矩阵可以验证因子模型是否正确,以及在哪里无法再现相关性。下表显示了因子得出的特征值。我们可以看到,使用4个因子,保留了初始变异性的75.5%。? 接下来,我们可以看到varimax旋转改变了每个因子解释部方差的方式。方差最旋转通过按列最化平方因子加载的方差,使解释更容易。 下表给出了varimax旋转后的因子得,它们是因子轴上观测值的估计坐标。?在所选因子上显示2D映射,下图显示了所有候选人在F1和F2地图的布。?

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    2021年Spark(二十八):SparkSQL三电影评

    ----三:电影评     使用电影评进行别使用DSL编程和SQL编程,熟悉处理函及SQL使用,业务需求说明:对电影评进行统计,获取Top10电影(电影评平均值最高 ,并且每个电影被评的次于200)。 格式如下,每行各个字段之间使用双冒号开:处理步骤如下:第一步、读取电影评,从本地文件系统读取 第二步、转换,指定Schema信息,封装到DataFrame 第三步、基于SQL 方式 第四步、基于DSL方式代码实现     电影评,经过ETL、(SQL和DSL)及最终保存结果,整套处理流程,其中涉及到很多细节,完整代码如下:package {DataFrame, Dataset, SparkSession}import org.apache.spark.storage.StorageLevel ** * 需求:对电影评进行统计

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