大数据篇：三大指标 上一篇文章中文章讲了如何用服务等级协议（SLA）来评估我们的系统，并讲解了几个常用的SLA指标 今天我们来讲分布式系统中另外几个基本概念 可扩展性（Scalability） 先从我们为什么需要分布式系统说起...在大数据时代，数据增长速度越来越快，数据规模越来越大，对数据存储系统的扩展性要求也会越来越高。...传统的关系型数据库因为表与表之间地数据关联，经常会进行Join操作，所有数据放在单机系统中，很难支持水平扩展。...在强一致性系统中，只要某个数据的值有更新，这个数据的副本都要进行同步，以保证这个更新被传播到所有备份的数据库中，直到这个过程结束，才允许服务器来读取这个数据（这里有点像锁一样）。...我们不难发现一个系统想要在不牺牲某一指标的前提下，让每个指标都达到最好，是几乎不可能的。
一、人员结构数据分析 ●公司人数/各区域人数/各部门人数 ●人员岗位分布 ●人员职位级别分布 ●人员工龄分布 ●人员学历分布 ●人员年龄分布 ●人员户籍分布 ●人员性别分布 ●部门岗位人员分布 ●管理人员...、关键岗位、技术人员情况（职位级别、工龄、学历、性别等） 二、人员流动数据分析 ●月离职率=月离职人数÷(月末人数+月离职人数) ●月入职率（新进率）=入职人数÷(月末人数+月离职人数) ●月流动率=（...月离职人数÷月初人数 ●入职人数、离职人数 ●月进出比率：月入职总数÷月离职总数 ●月平均人数：（月初人数＋月底人数）÷2 在编人数=入职人数+月初人数 或 在编人数=月末人数+离职人数 三、离职人员数据分析...●渠道费用人数比 ●人均渠道费用=各个渠道总计费用÷录取人数 ●部门岗位渠道占比 ●各渠道招聘人数统计 ●招聘渠道有效率 ●简历有效率 五、培训数据分析 ●培训完成率=实际参加培训人数÷计划培训人数...●薪酬增长率 七、人力成本数据分析 ●人力成本总额：人力成本包括工资总额、社会保险费用、福利费用、教育经费、住房费用、招聘费用、培训培训以及其它人工成本。
今天继续跟大家分享：九大数据分析方法系列。之前已经分享过： 周期性分析法 结构分析法 矩阵分析法 点击可进行阅读哦~ 这三种方法，都是只对一、两个指标进行分析。...小伙伴们肯定会问：那如果有好几个指标，要怎么进行分析呢？答：当遇到好几个指标的时候，得先分清这些指标间的关系。 一、常见的指标间关系 第一种：并列关系。几个指标相互独立，且是上一级指标的组成部分。...比如我们常说的：业绩=客户数*消费率*客单价 在这个公式里 一级指标：业绩 二级指标：客户数、消费率、客单价 客户数、消费率、客单价相互独立 此时，客户数、消费率、客单价就是并列的三个指标，并且都是业绩的子指标...如果没有，那拆了也白拆（如下图） 第三步：确认子指标有数据采集。这一步也能重要，因为指标的背后是数据采集，如果没有数据采集，就只能用粗线条的拆解（如下图） 第四步：列出拆解公式，进行数据对比。...这些方法，在介绍完九大基本方法以后，会一一介绍给小伙伴们哦。 总之，指标拆解法是一种基本方法，多在业务场景运用，能产生很多价值哦，小伙伴们可以在工作中自行训练，看看能发现新的分析模型不。
DBA不仅仅是知道如何安装服务器和设置数据库。最重要的职责之一是通过监控实例来识别潜在问题。但应该监控什么，为什么？以下是DevOps，云和数据隐私进入图片的新时代要监控的五大事项。...1性能 传统上，监视数据库性能一直是关注基本要点，观察资源利用率（CPU，内存，I / O）随时间的变化，以及确定前十个执行最差的查询，以便您可以调整它们。...随着数据库越来越多地被包含在DevOps中，导致更多的变化，更常见的是，另一个附加措施已经发挥作用。...3备份 几乎每个数据库都应定期备份，包括频繁的事务日志备份。除非您有一个工作来默认备份实例上的每个数据库，否则很容易错过添加新数据库。顺便说一句，确保您有一个流程来测试备份文件。...4文件增长 随着时间的推移，数据库文件可能会耗尽可用空间，就像这些文件所在的卷一样。因此，事务必须在数据库文件增长时等待，如果文件中没有更多空间或卷上的空间用完，应用程序将停止运行。
1 单指标分析方法 顾名思义，用单个数据指标进行数据分析 适应场景：接触新任务，不了解数据情况，不了解业务形态 优先看KPI指标（收入/成本等）关键指标，再看细节 1.1 周期性分析法 收入的产生，...自然周期：春夏秋冬、工作日/节假日，由此可分为淡旺季等 生命周期：新产品上市、推广、热销、下架，可分析在此期间核心指标的变化 主动行为周期：上个新活动，持续影响多少天 使用周期分析法可以识别这种期性波动导致的数据变化...寻找周期性要从大到小找出业务发展的周期性规律： 先看最大、最关键的收入指标，从月到日，逐步缩小范围。在日期上，标注会影响整体收入的重大举措（促销/政策）。...在数据差异非常大的时候，可以利用平均数倍数分层。...如，高、帅： 高 + 帅、矮 + 帅、高 + 丑、矮 + 丑 2.制作矩阵： 1.明确对象与评价指标，准备数据； 2.计算平均值，进行分类； 3.做出散点图，观察数据形态； 4.给每个分类命名
运营监控 那些运营数据指标，老板需要全面快速了解这些指标，以发现公司运营问题。...而这都需大数据平台支持。 互联网运营常用数据指标 不同互联网行业关注不同运营数据。但有些指标是常用的，基本反映了运营的核心状态。 1....具体到不同的网站根据自身特点，会有自己的指标。比如百度可能会关注“广告点击率”这样的指标，游戏可能会关注“付费玩家数”指标。每个产品都应该根据自身特点寻找能够反映自身运营状况的数据指标。...监控大屏： 做展示用，在公司显眼的位置放一个大屏幕，显示主要的运营指标和实时的业务发生情况，给公众和参观者展示直观的公司商业运营情况。...不同业务有不同核心指标，确定需要的核心指标后，便于明确口径以、信息展示层级和具体展示方式 3、上线时间点。监控系统上游有指标体系数据来源、下游有数据分析和运营动作，明确时间点后便于拆解落地。
上一篇讲到，数据分析的8大步骤里，找指标是非常重要的一步。通过这一步，把一个具体业务描述，转化为一个可以通过数据量化分析的问题。 理论上，分析指标要根据具体业务场景来设计。...传统行业，用户行为发生在门店里，极难用数字化手段记录，因此只有在发生交易时，才能记录数据。 传统企业的大部分数据都是交易数据。...用户活跃类指标：用户活跃类指标是日常关注的重点。活跃用户是一切业务的基础，且活跃行为是可以每日记录的，因此运营/产品部门日常都盯得很紧。 用户留存类指标：留存指标一般和拉新/活跃指标结合起来看。...用户在互联网APP/H5/小程序内会使用不同的功能，好用的话会一直用，不好用会中途放弃，这些都能记录数据，从而通过产品分析，不断淘汰没人用的功能，优化有人用的功能，提升效率。...比如游戏里稀有皮肤卖的贵，是因为稀有才贵，为了短期收入搞大优惠，一但烂大街，反而大家都不稀罕了。 所以控虚拟商品的库存，不是看商品动销率或者在库时间，而是看GMV整体目标。
在使用机器学习算法的过程中，针对不同场景需要不同的评价指标，在这里对常用的指标进行一个简单的汇总。 一、分类 1. 精确率与召回率 精确率与召回率多用于二分类问题。...计算公式为： \$\mathcal{K}=\frac{p_o-p_e}{1-p_e}=1-\frac{1-p_o}{1-p_e}\$。...从广义的角度来讲，ARI衡量的是两个数据分布的吻合程度。 2. 互信息 互信息(Mutual Information)也是用来衡量两个数据分布的吻合程度。...五、总结 上面介绍了非常多的指标，实际应用中需要根据具体问题选择合适的衡量指标。那么具体工作中如何快速使用它们呢?...优秀的Python机器学习开源项目Scikit-learn实现了上述绝指标的大多数，使用起来非常方便。 来源：36大数据 据专业人才，欢迎大家关注！
但是它不能给出，模型的预测值是比真实值小还是大。 3....当Huber损失在之间时，等价为MSE 在和时等价为MAE 使用MAE训练神经网络最大的一个问题就是不变的大梯度，这可能导致在使用梯度下降快要结束时，错过了最小点。...MAPE：平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error） 注意点：当真实值有数据等于0时，存在分母0除问题，该公式不可用！ 5....如果我们使用同一个算法模型，解决不同的问题，由于不同的数据集的量纲不同，MSE、RMSE等指标不能体现此模型针对不同问题所表现的优劣，也就无法判断模型更适合预测哪个问题。...当样本类别均衡时，Accuracy是一个很好的指标。 但在样本不平衡的情况下，产生效果较差。假设我们的训练数据中只有2%的正样本，98%的负样本，那么如果模型全部预测为负样本，准确率便是98%,。
有小伙伴问：除了分析方法，数据分析师还要掌握哪些技能？其中最重要的，可能就是梳理指标体系了。在招聘的时候，这是数据分析师的一项硬技能要求。 那么该如何梳理呢？今天简单分享一下。...二、为什么要梳理指标体系 常见的有2种情况： 新上线的业务，要新设监控指标 老业务，有一堆零散的指标，没有条理 这时候，就需要数据分析师主动进行梳理，搞清楚： 到底哪个指标才是关键 到底指标之间是啥逻辑关系...三、基础梳理方法 梳理指标体系，要抓四个关键： 第一：用户操作流程 第二：业务运作流程 第三：数据采集多少（得有数才行！）...考核的KPI指标，可能有审核总量，正确率，延迟率三个，因此要描述流程，可能需要一大堆指标，分别描述： 整体情况：总进件量、已分配数量（审核队列中数量）、已完成数量、正确数量。...数据界新人，喜欢数据分析、数据挖掘。
指标是数据分析的基础，搭建一个完善的指标体系能让分析工作变得更加高效，还能量化业务质量。在真实场景中，经常会遇到异常指标，清晰的指标体系能帮助我们快速定位问题。...异常指标分析 这个流程只是一个整体框架，每一步都需要结合真实业务场景进行具体分析。 检查数据的准确性，判断是否指标口径定义错误，或者 SQL 代码取数逻辑出错。 观察指标的时间特性。...定位数据的异常是否来自某个活动或功能的改变，可以和产品运营沟通，近期是否有活动上线。再或是考虑是否技术侧的埋点设计、数据上报、数据统计出现了错误。 对异常指标进行维度拆解。...可以计算不同维度对数据异常的影响系数： 影响系数某维度异常前指标数值异常指标数值某维度异常前指标数值 竞品分析。...预测数据异常将持续多久，判断异常指标对核心数据是否存在影响。与业务沟通，商讨挽回损失的对策。
大语言模型中的常用评估指标 EM EM 是 exact match 的简称，所以就很好理解，em 表示预测值和答案是否完全一样。...huggingface.co/spaces/evaluate-metric/f1 Accuracy 和 Accuracy norm 有了上面对 TP、FP、TN、FN 的定义，这里可以直接给出 Accuracy 的计算公式...如果预测结果对应的选项索引和真实的正确选项索引相同，那么 accuracy 就是 1，否则为0； Accuracy norm（归一化准确率），这个指标在计算过程中，会对模型计算出的每个选项的分数进行归一化...://zhuanlan.zhihu.com/p/44107044 https://huggingface.co/docs/transformers/perplexity 进一步参考资料 概述NLP中的指标
公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~机器学习分类模型的评价指标是在衡量模型在未知数据集上的性能表现，通常基于混淆矩阵和相关的评价指标。...最近建立了一个分类模型，在选择评价指标的时候进行了对比不同指标之间，同时也查阅了很多的资料和博客，发现了一个问题：Accuracy是准确率，Precision是精确率；还是说反过来？...对比精确率Precision（查准率）和召回率Recall（查全率）的公式，可以发现：查准率和查全率是一对互相矛盾的指标，查准率高时，查全率必然会低，因为$FP$和$FN$是负相关的。...$F_\beta_Score$上面已介绍：查准率和查全率是一对矛盾的指标，它们单独放在一起会存在冲突，因此产生了平衡$F$分数：$F_\beta_Score$，公式表示为：$$F_\beta=\frac...下图是来自维基百科对ROC-AUC的解释：图片通过对分类阈值$\theta$（默认情况下是0.5，范围是0到1）从大到小或者从小到大排列，就可以得到多组TPR和FPR的取值，在二维坐标系中绘制出来就可以得到一条
参考 四千字全面解析数据产品经理必知概念：标签、维度、指标 什么是数据指标 指标是指于其中打算达到的指数，规格，标准等,是用数据对事物进行描述的工具。通常指标对应是否有价值取决于这个指标的实际意义。...动态指标 半动态指标 静态指标 销量 年龄 性别 举个栗子： 口头描述：这家店生意很好 数据描述：这家店昨天的营业额是16000元 数据指标：昨日营业额 数据指标，需要有清晰的定义,举个栗子...再举个栗子： 7日留存率 这个数据指标怎么描述 数据指标：7日留存率 统计时间：7天内的数据 数据来源：app登录数据 数据计算：留存率=某范围活跃用户数在第N日仍启动该App的用户数的占比...数据描述：比如8.2号新注册的用户在8.9号之前又再次登录的数据 数据指标、标签、维度的区别 数据指标 VS 标签 VS 维度 数据指标的作用上文已经说过，是数据对事物进行描述的工具 数据指标：...如何得到数据指标 数据指标是事务的数据描述，所以…… 1.对象是谁？
一.示例 指标是一种特定类型的元数据，公司的运营会围绕它进行工作，可以说，它是业务和数据的交汇点。 在电商业务中，新用户销售额是考核市场活动拉新效果的重要指标。...市场部门的数据分析师，某一天，她要给 CEO 提供一份数据报告，报告中有一项指标是“新用户销售额”。会员中心的运营，她每天都会给 CEO 提供每日的新用户销售额数据。...2.6 指标命名难于理解。 2.7 指标数据来源和计算逻辑不清晰。 如果指标数据来源不清楚，一旦这个指标数据异常，就很难去做溯源。...四.指标系统 指标系统是基于元数据中心构建的一个指标管理工具，它从元数据中心自动同步数仓的主题域和业务过程，按照规范化定义创建指标。...； 对于每一个业务线，需要对还在使用的数据报表、数据产品进行盘点，这里顺便可以把没用的报表和数据产品应该下线； 对于每一个报表和数据产品中涉及的指标，按照以下格式进行收集（一览表）； 对于收集的指标，明确业务口径
例如： 针对某个重大事件的状况或效果分析，如双11大促后的数据总结盘点。 核心数据出现重大波动，如Web平台转化率持续提升的原因分析。 出现趋势性状况，如某付费渠道来源的用户数量持续下降。...下面以产品和运营层面对转化率的监控为例： 实时监控 在大促期间观察活动效果，流量变化迅速，高峰此起彼伏，爆品库存时有告罄，此时数据观察应当精确到最小颗粒度甚至实时监控数据曲线，对数据体现的问题（如售罄、...宕机、技术故障、黄金资源位单品滞销、页面陈列错误、价格设置错误导致的波动等）迅速响应，优化促销品及资源位，并使用赛马机制，调整会场流量分发，以把大促效果推到极致。...例如，一级指标的报表只含一、二级指标数据，对于一级指标的波动从二级指标进行观察，找到波动原因。如果需要继续深入，建议另外定制二级指标报表，含二、三级指标数据。以此类推。...什么是正常幅度的波动，可以对一个大时间段的同一指标进行同比环比的统计后判断。 例如，上图是我们在某五周期间观察到到流量按时间段到分布情况。大家仔细看下有什么异常？ 猜对了，0点出现大流量！
前言 许多刚入门数据分析的小伙伴对一些数据指标或者数据本身的概念很模糊，尤其是当跟运营、数据分析师扯需求的时候，会被这些密密麻麻的指标给弄糊涂。...作为互联网从业人员，目前看来对数据指标、指标的运用还是需要再深入学习下。终于挤出一些时间重新梳理了关于数据指标相关的一些知识，先梳理下数据指标基础知识。...三、数据指标分类 大致的，我认为可以将数据指标分为三大类：综合性指标、流程性指标、业务性指标。 1、综合性指标 综合性指标是能提现产品目前综合情况的指标。...以上就是几个常见的数据指标模型，我们可以通过分析每个模型的背景和用途来学习其中的指标思路，并创造出适合自己团队的数据模型。...六、指标字典 为了对指标进行统一管理，方便维护和共享，我们需要创建指标字典。指标字典可以是Excel表，或者其他记录形式。在数据量大的复杂环境中，一般将指标管理功能放在数据管理系统中。
现状 针对目前大数据异常响应效率低，解决处理定位难，运维压力集中在某几个人等不合理的现状。...监督人是业务方面谁开发谁是责任人，异常谁发现谁主动报备，组件主要负责人沟通协作三方面展开； 针对业务方向，输出指标列表说明，涵盖指标的业务线，任务，调度参数简单化，详细说明到非业务开发负责人都能够进行协助处理...针对技术组件方向，建立大数据技术保障组，异常谁发现谁报备到保障组并@组件负责人，组件负责人根据实际情况，业务重要程度，是否发起团队能力协助处理来主要负责处理。 二.
导读：数据指标体系是构建数据中台的重要一环。数据指标的建立让运营及产品人员更直观地看到基本指标的变动，让数据分析师更便捷地开展数据分析工作。...数据指标就是将大数据之“大”的精髓给提炼出来，展现每日观察数据的使用者最迫切想要看到的统计量。...在大数据时代早期，大部分数据并没有被充分地挖掘分析和利用。虽然数据规模非常大，但是却很难利用这些数据创造价值。而数据中台的提出及数据指标体系的构建，使得数据产生了实际价值。...02 数据指标的类型 区别于传统技术上对数据指标的分类，我们根据日常业务及需求的需要将数据指标分为埋点数据、业务数据、财务数据、复合数据这几大类（见图4）。 ?...由于每个互联网企业的商业模式不同，财务数据公式的选取也应该根据公司需求而异。数据产品经理应该了解到管理者的监测需求，联合财务部门及涉及金额的部门进行反复沟通，确定好基本财务数据指标的计算方式。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 收集了《世界世界发展指标》表以了解各个国家及其发展得分。 1. 字段描述 2. 数据预览 3....数据来源 来源于Kaggle。
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