导读 作者：周晓，知数堂第8期学员 曾在TP-LINK任Oracle DBA和系统运维工作，目前在六度人和科技做MySQL DBA，主导多次与数据库相关的项目重构与设计、数据无停服迁移，帮助开发优化了大量...一、现象 生产环境数据库在某一刻突然发现大量活跃连接，而且大部分状态是updating。...在本案例基本上能确定的是第2个原因：事务开启之后，sql也执行了，但中间又做别的事情去了。那么怎样才能知道这个事务是什么内容呢？...（听云监控里面显示该事务里面调用了1300次） 五、总结 首先根据但是的现场快照，分析锁等待关系；根据以前的经验，怀疑是“大”事务中有无关的调用；根据程序日志和听云分析出对应的接口；但开发说没有事务，于是进一步通过分析...本文即是一个大事务锁的分析案例，也展示了引用各种工具，去分析论证的过程。
一、现象 生产环境数据库在某一刻突然发现大量活跃连接，而且大部分状态是updating。...在本案例基本上能确定的是第2个原因：事务开启之后，sql也执行了，但中间又做别的事情去了。那么怎样才能知道这个事务是什么内容呢？...有三种情况： 1、这个事务执行到一半，它需要操作的数据被别人锁住，等待了这么久 2、类似事务要操作5000条数据，但是一条一条的操作，然后一起提交（已出现过类似的例子） 3、事务务执行完成很快，但调用其它接口迟迟没有返回...三、 论证 于是走另外一个思路，分析binlog。...（听云监控里面显示该事务里面调用了1300次） 五、总结 首先根据但是的现场快照，分析锁等待关系；根据以前的经验，怀疑是“大”事务中有无关的调用；根据程序日志和听云分析出对应的接口；但开发说没有事务，于是进一步通过分析
，以帮助企业了解实际应用大数据时的困局难点，并提供领先企业的典型案例以资借鉴。...而这种介入，是建立在对于线上与线下海量用户数据分析的基础之上。相比传统狂轰滥炸或等客上门的营销，大数据营销无论在主动性和精准性方面，都有非常大的优势。它是目前主要的大数据应用领域。...b 建立自己在互联网上的平台，比如朝阳大悦城利用自己的微信、微博等平台收集消费者评论数据。...有的企业从组织设计上发力，将大数据纳入业务分析部门的管理之下，用业务统驭数据。对于朝阳大悦城，由主要负责战略和经营分析的部门来管理大数据工作，其中的大数据分析人员则作为支持人员。...在具体操作中，大悦城对微信的数据挖掘，挖掘什么样的关键词，由业务分析人员确定，而具体挖掘则由数据部门做；有的企业从流程设计上着手，推动业务部门与数据部门人员之间的沟通，建立数据人员工作与效果挂钩的考核机制
最近学习了Python数据分析的一些基础知识，就找了一个药品数据分析的小项目来练一下手。...数据分析基本过程包括：获取数据、数据清洗、构建模型、数据可视化以及消费趋势分析。...，并不是每一列都有价值都需要分析，这时候就需要从整个数据中选取合适的子集进行分析，这样能从数据中获取最大价值。...在本次案例中不需要选取子集，暂时可以忽略这一步。...在本次案例中为求方便，直接使用dropna函数删除缺失数据，具体如下： #缺失值处理 print('删除缺失值前:', dataDF.shape) # 使用info查看数据信息, print(dataDF.info
我们在之前的案例里进行了很多假设。其中一些包括： 所有的电话同时打进来。然而在真实案例中这绝不可能发生。 一个呼叫者处理一位顾客所需要的时间可以被准确预测。...我们排除第一个假设使案例变得更加真实一些。 商业案例(中级) 假设你为一个中型的电子商务企业设立一个客服中心。为了满足要求，你需要知道客服人员的总人数。...假设每个呼叫者效率相同，并以和数据中一致的时间接听电话。5. 同时，你要假设呼叫人员没有休息时间，每个呼叫人员24小时在线。注意该数据仅为一天的数据(1440分钟)。...开始找解决方案 探索数据 同往常一样，我想说，在最开始探索和分析数据的分布很重要，呼叫时长分布数据如下： ? 经观察可发现，很多电话时长在3至7分钟，5分钟居多。我们来观察下一个变量。...在以后的案例分析中，我们将会放宽这些假设条件，使模拟情况更加接近现实。
作者：Peter 编辑：Peter 大家好，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，主要分为： 如何自行模拟数据 多种数据处理方式 数据统计与可视化 用户RFM模型...--MORE--> 构建数据 本案例中用的数据是小编自行模拟的，主要包含两个数据：订单数据和水果信息数据，并且会将两份数据合并 import pandas as pd import numpy as np....jpg] 到这里你可以学到： 如何生成时间相关的数据 如何从列表（可迭代对象）中生成随机数据 Pandas的DataFrame自行创建，包含生成新字段 Pandas数据合并 分析维度1：时间 2019...fig.show() [008i3skNgy1gy7tk7myazj31hm0t4gsv.jpg] 折线图展示的变化： [008i3skNgy1gy7tl22q0fj31ja0sodov.jpg] 分析维度...] 当数据量足够大，用户足够多的时候，就可以只用RFM模型来将用户分成8个类型 用户复购分析 复购周期是用户每两次购买之间的时间间隔：以xiaoming用户为例，前2次的复购周期分别是4天和22天 [008i3skNgy1gy7u3llgyaj31c20setex.jpg
---- 案例-SogouQ日志分析 使用搜狗实验室提供【用户查询日志(SogouQ)】数据，使用Spark框架，将数据封装到RDD中进行业务数据处理分析。...dir=/Data/SogouQ/SogouQ.zip 业务需求 针对SougoQ用户查询日志数据中不同字段，不同业务进行统计分析： 使用SparkContext读取日志数据，封装到RDD数据集中，调用...Transformation函数和Action函数处理分析，灵活掌握Scala语言编程。...最后也可以将分析的结果存储到MySQL表中。 读取数据 构建SparkContext实例对象，读取本次SogouQ.sample数据，封装到SougoRecord中 。...{SparkConf, SparkContext} /** * 用户查询日志(SogouQ)分析，数据来源Sogou搜索引擎部分网页查询需求及用户点击情况的网页查询日志数据集合。
人工智能工具，特别是自然语言处理，数据挖掘和文本分析有助于将数据转化为智能数据治理和更好的业务解决方案，从而提高盈利能力。...实时分析 实时分析通过分析来自不同来源的大量数据从根本上改变财务流程，并快速识别任何变化并找到对其的最佳反应。财务实时分析应用有三个主要方向： 欺诈识别 金融公司有义务保证其用户的最高安全级别。...由于数据量巨大，只有经验丰富的数据科学家才能精确分解。 算法交易 这个领域可能受实时分析的影响最大，因为每秒都会受到影响。根据分析传统和非传统数据的最新信息，金融机构可以做出实时有利的决策。...而且由于这些数据通常只在短时间内才有价值，因此在这个领域具有竞争力意味着使用最快的方法分析数据。 在此领域结合实时和预测分析时，另一个预期会开启。...我们认为，我们主要关注金融领域的7大数据科学用例，但还有很多其他值得一提的。 如果您有任何进一步的想法，请在评论部分分享您的想法。
1.3 火焰图 image.png 二、初步分析 很显然从上面的信息可以看出来，purge线程在获取最老的一个read view 用于清理undo和delete flag信息的时候，这个过程耗用了大量的...id=88422 貌似BUG状态并没有关闭，然后顺着文章进行一下分析，说不定可以有更多的见解。...三、read view的分配和select的类型 read view对于select 语句来讲非常的重要，其主要是用于判定数据的可见性，如果不可见还要联动undo，因此对于大查询比如select很久的语句...，可能purge线程不能清理undo，导致undo巨大，并且数据不能清理掉，否则无法判定可见性。...可能的情况如下： 大并发的小select语句不断的访问，而DML不多那么就可能这样，出现情况A大量的复用read view。
作者：王良，硕士，毕业于北京师范大学，计算数学专业，研究方向基于大数据的数据挖掘应用研究及数据系统开发 来源：内容摘自北京城垣数字科技有限责任公司与北京城市规划设计研究院规划信息中心成功举办的“城垣新势力沙龙...微信公号（cityif） 内容简介：在这个信息爆炸的年代，产生数据的渠道迅速增加，数据库中的数据量也成指数增加，大数据从2012年成为一个热门词汇，它之所以受到人们的关注和谈论，是因为隐藏在它后面数以万亿美元的市场机会...那么如何从收集到的数据中找到有用信息的方法变得尤为重要，如何使数学算法与大数据有机的结合起来，并应用到城乡规划中成为目前城市规划中研究热点，而数据挖掘就是其中最关键的技术。...本次演讲通过回答下面的五个问题： 1.什么是数据挖掘？ 2.为什么要用数据挖掘？ 3.数据挖掘的流程是什么？ 4.数据挖掘有哪些方法？ 5.数据挖掘使用在哪些领域？...演讲让听众对数据挖掘有一个全面的认识，然后结合具体案例阐述数据挖掘的相关应用，期待大家对数据挖掘有一个直观的印象，并在规划行业得到充分的应用。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
前几天群里有个小伙伴和我说，她领导让他做一个岗位的薪酬数据分析，和外部的薪酬对对比，来看看这个岗位的薪酬竞争力如何，然后她找了些外部的市场数据，但是她不知道如何去分析，于是她来问我应该如何来做，我先给大家看看这个同学收集的外部薪酬数据...有数据总比没数据好，于是我就开始分析这组数据，这组数据的字段包含月度薪酬，年度薪酬，最大值，最小值，还有平均值，后面还有对应的工龄，但是工龄是一个范围。...一般我们在做薪酬分析的时候，会对所选择的岗位进行职级的分层，然后去对应公司内部的职级来进行分位置的对比，但是这组数据显然没有职级的字段，唯一有的是工龄的字段，所以我就以工龄入手来分析各个工龄的薪酬数据，...，但是大家要注意，受原始表格的限制，我们在做这个数据分析的时候，是以工龄为维度进行分析的，最后薪酬曲线如下： ?...所以在进行薪酬的数据分析的时候原始的标准数据表格是数据分析的基础。
图片本文使用『城市酒店和度假酒店的预订信息』，对旅游业的发展现状进行数据分析，包含了完整的数据分析流程：数据读取、数据初览、数据预处理、描述性统计、探索性数据分析、关联分析、相关性分析。...实战数据集下载（百度网盘）：公✦众✦号『ShowMeAI研究中心』回复『实战』，或者点击 这里 获取本文 [59]旅游业大数据多维度业务分析案例 『酒店预订数据集』⭐ ShowMeAI官方GitHub：...https://github.com/ShowMeAI-Hub图片本文数据分析部分涉及的工具库，大家可以参考ShowMeAI制作的工具库速查表和教程进行学习和快速使用。...数据科学工具库速查表 | Pandas 速查表 图解数据分析：从入门到精通系列教程 导入工具库# 数据处理&科学计算import pandas as pdimport numpy as np# 数据分析...df.describe().T图片 探索性数据分析 酒店维度分析# 我们对 城市酒店 和 度假酒店 进行统计分析labels = ['City Hotel', 'Resort Hotel']colors
今天我们来分享一个月度的薪酬数据分析的案例，首先我们来看下面这张薪酬数据表，这是来自于一家零售行业的月度薪酬数据表，在薪酬的字段上包含了薪酬类别和员工考核的数据，这些字段都是一般企业的日常的薪酬数据...，针对下面这张表，我们如何来做月度的数据分析，接下来我们和大家做这个数据分析过程的分享。...一、薪酬数据关键指标 在分析建模之前，我们首先需要通过这张表来分析判断需要做哪些关键指标的数据分析，根据数据分析的目的和对月度薪酬模块的支持，我们选出了以下的分析关键指标 薪酬结构：各个部门，岗位的薪酬各类别的薪酬结构对比...月度薪酬数据对比：各个部门当月应发工资的数据对比 各部门薪酬带宽和薪酬平均值：各个部门薪酬带宽的对比和平均值的折线图 上班工时对 部门岗位绩效数据对比 二、关键字指标数据透视表和透视图 1、每个部门和岗位的薪酬对比...，在仪表盘的数据切片器上，选择了部门，通过不同的部门来进行数据的交互，具体如下： 所以我们可以参考上面的建模思路，可以来做月底的或者季度的薪酬数据分析。
当我们的样本量过大，譬如以前讲过的，EXCEL2010最大只支持1048576行、16384列，尤其是当行数大于30万，一般的办公电脑处理都比较吃力，所以推荐做大数据量处理，还是用SPSS。...今天继续分享SPSS的数据分组，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数据。...第一步，数据录入 继续沿用之前的EXCEL数据文档，把数据拷贝到SPSS软件，设定好变量名称，如下图： 数据视图： ? 变量视图 ?...最后一组，我们通常定义为【范围，从值到最高】，不至于遗漏数据，正如第一组，我们会定义为【范围，从最低值】。 ?...数据分组后的变量视图 ?
当我们的样本量过大，譬如以前讲过的，EXCEL2010最大只支持1048576行、16384列，尤其是当行数大于30万，一般的办公电脑处理都比较吃力，所以推荐做大数据量处理，还是用SPSS。...今天继续分享SPSS的数据分组，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数据。...第一步，数据录入 继续沿用之前的EXCEL数据文档，把数据拷贝到SPSS软件，设定好变量名称，如下图： 数据视图： ? 变量视图 ?...最后一组，我们通常定义为【范围，从值到最高】，不至于遗漏数据，正如第一组，我们会定义为【范围，从最低值】。 ?...数据分组后的变量视图 ? 原文链接：http：//www.36dsj.com/？p=4850
腾讯云商业智能分析产品由北京永洪商智科技有限公司提供，永洪BI-一站式大数据分析平台 大数据分析激活电力价值，八大案例深度解析电力大数据应用 麦肯锡曾有报告预测，在全球范围内，大数据分析方案的广泛使用能够带来每年...通过使用智能电表等智能终端设备可采集整个电力系统的运行数据，再对采集的电力大数据进行系统的处理和分析，从而实现对电网的实时监控;进一步结合大数据分析与电力系统模型对电网运行进行诊断、优化和预测，为电网实现安全...3.通过数据分析有效提升电力行业营销服务水平 电力用户可以基于永洪一站式大数据分析平台，将更多的明细数据提供给业务部门，由业务部门自服务完成数据应用。...结语 如大数据分析这样的信息新技术必将激活电力大数据中蕴含的价值，也必将释放电力大数据的市场潜力。...有关电力行业案例及应用场景，可以致电永洪科技010-53381518，亦可申请免费试用，开启永洪一站式大数据分析平台的体验之旅。
对于新帐户，欺诈检测算法可以调查非常高的热门项目购买量，或者在短时间内使用类似数据打开多个帐户。 2 管理客户数据 银行有义务收集，分析和存储大量数据。...数据分析使我们能够创建个性化营销，在适当的时间在正确的设备上为合适的人员提供合适的产品。数据挖掘广泛用于目标选择，以识别新产品的潜在客户。...6 实时和预测分析 ? 分析在银行业中的重要性不可低估。机器学习算法和数据科学技术可以显着改善银行的分析策略，因为银行业务的每个使用案例都与分析密切相关。...区分真正相关的数据和噪音有助于有效解决问题和制定更明智的战略决策。实时分析有助于了解阻碍业务的问题，而预测分析有助于选择正确的技术来解决问题。...要构建推荐引擎，数据专家需要分析和处理大量信息，识别客户配置文件，并捕获显示其交互的数据以避免重复提供。 ? 推荐引擎的类型取决于算法的过滤方法。
欢迎大家跟我一起走进数据分析的世界，一起学习！ ---- 今天给大家分享一个数据分析案例：线下连锁水果店销售数据分析案例，分析过程我也会以类动图的方式呈现给大家，真正意义上做到收藏即学会。...目录 1 案例背景 2 问题确认与指标拆解题 3 问题解决思路 4 案例实操 4.1 利用分组分析找到亏损店铺做营销优化，实验验证结论 4.2 运用对比分析法解决哪类产品销售好的问题？...4.3 利用矩阵关联法找到销量好和利润高的品类 4.4 运用趋势分析法分析水果总需求如何？ 5 结论分析报告 1 案例背景 果多吃水果连锁超市是华北地区的热门线下水果超市。...统计各品类的总销售量（sumif(范围，条件，求和项） 设施统计表格格式（字体，背景色等） 数据分析： 对比分析（图表更直接—-可视化） 选中左侧所有数据 –>【插入】–> 图表区域选择柱形图。...统计总销量（sumif) 计算平均利润 数据分析： 象限分析（图表更直接—-可视化） 知识点：象限图（散点图改进） 选中销量和平均利润数据绘制散点图 计算销量与平均利润的平均值 调整散点图的
数据可视化交互的基本原则：总览为先，缩放过滤按需查看细节。 大屏数据可视化是当前可视化领域的一项热门应用，通常可以分为信息展示类、数据分析类及监控预警类。...大屏数据可视化应用的难点并不在于图表类型的多样化，而在于如何能在简单的一页之内让用户读懂数据之间的层次与关联，这就关系到布局、色彩、图表、动效的综合运用。...制作可视化大屏，最便捷有效的方式是使用DataV、帆软等报表工具，而本示例项目则使用ECharts自行开发。...项目案例 – 上市公司全景概览 地图数据可视化 – 基于ECharts Geo 3D图表展示 – 基于ECharts GL 热力图展示 – 基于ECharts & 百度地图 ECharts...演示地址：https://yyhsong.github.io/iDataV 后记： 除自行开发可视化大屏外，还可以通过第三方服务来快速实现，如阿里云DataV、腾讯云图、百度Sugar等，具体可参考
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
