如何计算指标 Google Analytics（分析）通过 2 种基本方式计算用户指标： 作为概览总计 这种方式是将指标显示为整个网站的汇总统计信息，例如跳出率和总浏览量。...为给定指标分配多个维度也会影响指标的计算。无论是在预设报告还是在自定义报告中，您都可以同时使用多个维度。例如，假设您同时使用“用户类型”维度和“语言”维度分析您的网站的网站停留时间。...Google Analytics（分析）报告使用 3 种归因模型： 依据请求 网页价值 网站搜索归因 依据请求归因 这种归因模型给出单个指标或指标/维度对的汇总值。...大部分维度值都在请求级别可用，并通过 HTTP/GET 请求本身或 GIF 请求使得针对您的网站发出的所有网页请求或事件请求保持长期有效。...该归因模型用于确定单个网页或一组网页的“网页价值”值。以下示例显示了一系列与目标和购买有关的用户网页浏览量，例如您的网站中可能发生的情况。 ? image.png 图例：P1 至 P4 代表网页。
当此值为空时，不使用分组，并生成单个结果模型。...当此值为空时，不使用分组，并生成单个结果模型。 max_iter（可选）：INTEGER类型，缺省值为20。允许的最大迭代次数。 Optimizer（可选）：TEXT类型，缺省值为‘irls’。...p_values：系数p值向量。 还会创建一个名为_summary的汇总表，它与mlogregr_train函数创建的汇总表相同。...verbose_mode（可选）：BOOLEAN类型，缺省值为FALSE。如果为TRUE，则在计算逻辑回归时打印详细信息。...运行Cox比例风险回归，并计算聚类稳健估计。
”DataParallel是数据并行，但是梯度计算是汇总在第一块GPU相加计算，这就造成了第一块GPU的负载远远大于剩余其他的显卡。...在前向过程中，你的输入数据会被划分成多个子部分（以下称为副本）送到不同的device中进行计算，而你的模型module是在每个device上进行复制一份，也就是说，输入的batch是会被平均分到每个device...概括来说就是：DataParallel 会自动帮我们将数据切分 load 到相应 GPU，将模型复制到相应 GPU，进行正向传播计算梯度并汇总。”...参数更新方式上DDP也是各进程独立进行梯度计算后进行汇总平均，然后再传播到所有进程。而DP是梯度都汇总到GPU0，反向传播更新参数再广播参数到其他的GPU。...DP和DDP的区别可参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/206467852 下面直接从代码角度分析如何从单卡训练调整为使用DDP的多卡训练。
第三部分是数据可视化，由 Druid 负责计算指标并通过 Web Server 配合前端完成数据可视化。...，这种变化可能需要停止 Streaming 任务以更新业务逻辑，但元数据变化的频率非常高，且在元数据变化后如何及时通知程序的维护者也很难。...Streaming Proxy 是流量分发模块，它消费上游 ETL 后的全量数据并定期读取埋点元信息，通过将流量数据与元信息数据进行「Join」完成按业务进行流量拆分的逻辑，同时也会对切分后的流量按业务做...指标计算打通指标系统和可视化系统 指标口径管理依赖指标系统，指标可视化依赖可视化系统，我们通过下图的需求开发过程来讲解如何将三者联系起来。 ?...由于核心报表的计算直接由数仓负责，可视化系统直接读取实时结果，保证了实时报表的稳定性，目前多个业务拥有实时大盘，实时报表达 40+。 提升了即席查询的稳定性。
第三部分是数据可视化，由Druid负责计算指标并通过Web Server配合前端完成数据可视化。...，这种变化可能需要停止Streaming任务以更新业务逻辑，但元数据变化的频率非常高，且在元数据变化后如何及时通知程序的维护者也很难。...BatchLoader 除了支持落地数据、对数据去重外，还支持多目录分区（p_date/p_hour/p_plaform/p_logtype）、数据回放、自依赖管理（早期没有统一的调度器）等。...由于每个业务使用同一个流量数据源配置报表，导致查询效率低下，同时无法对业务做数据隔离和成本计算。...由于核心报表的计算直接由数仓负责，可视化系统直接读取实时结果，保证了实时报表的稳定性，目前多个业务拥有实时大盘，实时报表达 40+。 提升了即席查询的稳定性。
第三部分是数据可视化，由 Druid 负责计算指标并通过 Web Server 配合前端完成数据可视化。...，这种变化可能需要停止 Streaming 任务以更新业务逻辑，但元数据变化的频率非常高，且在元数据变化后如何及时通知程序的维护者也很难。...BatchLoader 除了支持落地数据、对数据去重外，还支持多目录分区（p_date/p_hour/p_plaform/p_logtype）、数据回放、自依赖管理（早期没有统一的调度器）等。...Streaming Proxy 是流量分发模块，它消费上游 ETL 后的全量数据并定期读取埋点元信息，通过将流量数据与元信息数据进行「Join」完成按业务进行流量拆分的逻辑，同时也会对切分后的流量按业务做...由于核心报表的计算直接由数仓负责，可视化系统直接读取实时结果，保证了实时报表的稳定性，目前多个业务拥有实时大盘，实时报表达 40+。 提升了即席查询的稳定性。
grouping_cols（可选）：VARCHAR类型，缺省值为NULL。一个表达式列表，用于将输入数据集分组为离散组，每组运行一次回归。当此值为NULL时，不使用分组，并生成单个结果模型。...当此值为NULL时，不使用分组，并生成单个结果模型。 max_iter（可选）：INTEGER类型，缺省值为20。允许的最大迭代次数。...p_values：系数的p值向量。 还会创建一个名为_summary的汇总表，它与mlogregr_train函数创建的汇总表相同。...当此值为NULL时，不使用分组，并生成单个结果模型。...运行逻辑回归训练函数并计算回归的稳健逻辑方差： DROP TABLE IF EXISTS patients_logregr; SELECT madlib.robust_variance_logregr(
我们今天的主题是如何调动多个核心来加速同一个查询，称为查询内并发。...并行计划会有多个线程协商完成，在边界处有一些特殊算子来支持数据交换，这里有 4 个核心各自独立扫描数据，计算结果汇总到用户线程返回汇总处理后返回给用户。...当然，图中 p 值很小的那几条，我们在后续版本还会有相应的改进。 Part 3. 并行原理 OK 下面开始进入干货环节。先看一下技术原理。 并行查询，本质上讲就是一个字，“拆“。...在图 2 右侧的并行查询里，原始数据集被划分成两半，同时开始算，显然这部分计算速度就可以翻一倍，但是，后面还有一个汇总操作，所以，整体加速其实是到不了两倍的。...那么，第二种形态是如何达成的呢？我们知道优化过程是本质上是一个搜索过程，从搜索空间中的很多计算结构里找到最好的那个。只要判断逻辑是相同的，就能定位到同一个结果。
值部分，可以有多个值。 汇总部分，可以有层级。 通常，用手可以拖拽出来的矩阵，一定在上述四个部分是存在规律的，系统才能默认的自动计算。一般来说： 行标题是分组。 列标题是分组。 值部分是多种汇总。...汇总部分按值部分的计算进行。 中国式复杂报表 或许中国的领导更不同，他们喜欢看一种几乎纯定制化的没有构成规律的报告，所以非常复杂，这些领导也都非常聪明，只有他们才能看懂。...如果无法默认存在规律，我们就需要单独考虑标题列，标题行，值，汇总的分别计算模式： 但总的来所，行列交叉处进行度量值计算。将 矩阵 叫做 交叉表 未尝不可，因为从字面意思可以看出行列交叉处产生运算。...复杂矩阵制作套路 现在可以来说明这种几乎没有规律的超级复杂矩阵的制作套路了，根据之前的分析，这个套路分成三个阶段： 动态计算阶段：标题，行，值，汇总的计算。 格式设置阶段：值格式，文字颜色等。...展开如下： 值得说明的是： 简码命名方式 Controller分为业务逻辑，操作业务数据模型 Controller分为视图逻辑，操作视图数据模型 度量值按文件夹分组 无侵入式设计 来看看主数据模型： 本案例采用无侵入式设计
1.4.2 维度模型 维度建模从分析决策的需求出发构建模型，为分析需求服务，因此它重点关注用户如何更快速地完成需求分析，同时具有较好的大规模复杂查询的响应性能。...主要从数据业务特性和访问特性两个角度来考虑：将业务相近或者相关、粒度相同的数据设计为一个逻辑或者物理模型；将高概率同时访问的数据放一起，将低概率同时访问的数据分开存储。...公共处理逻辑下沉及单一 越是底层公用的处理逻辑越应该在数据调度依赖的底层进行封装与实现，不要让公用的处理逻辑暴露给应用层实现，不要让公共逻辑多处同时存在。...确定维表创建初始属性列表，为每个事实表创建提议度量； 第二个阶段是详细模型设计时期，对每个星形模型添加属性和度量信息；确定每个维表的属性和每个事实表的度量，并确定信息来源的位置、定义，确定属性和度量如何填入模型的初步业务规则...3.2.2 水平拆分 如何设计维度： 模型设计重点考虑的三个原则： 扩展性：当源系统、业务逻辑变化时，能通过较少的成本快速扩 展模型，保持核心模型的相对稳定性。
1.4.2 维度模型 维度建模从分析决策的需求出发构建模型，为分析需求服务，因此它重点关注用户如何更快速地完成需求分析，同时具有较好的大规模复杂查询的响应性能。...主要从数据业务特性和访问特性两个角度来考虑：将业务相近或者相关、粒度相同的数据设计为一个逻辑或者物理模型；将高概率同时访问的数据放一起，将低概率同时访问的数据分开存储。...公共处理逻辑下沉及单一 越是底层公用的处理逻辑越应该在数据调度依赖的底层进行封装与实现，不要让公用的处理逻辑暴露给应用层实现，不要让公共逻辑多处同时存在。...确定维表创建初始属性列表，为每个事实表创建提议度量； 第二个阶段是详细模型设计时期，对每个星形模型添加属性和度量信息；确定每个维表的属性和每个事实表的度量，并确定信息来源的位置、定义，确定属性和度量如何填入模型的初步业务规则...复杂逻辑事实行为维度，通过复杂算法加工或多个事实综合加工得到。如前面提到的卖家主营类目，商品热度根据访问、收藏、 加入购物车、交易等情况综合计算得到。
虽然深度学习推动了语音、语言处理和计算机视觉等单一模态领域的巨大进步，但更多的人工智能应用场景其实同时涉及到多种模态的输入特征。...例如理想的个人智能助手需要能够与人同时通过语音、肢体和图形语言等进行交流；又比如智能的医疗诊断需要同时“望、闻、问、切”，并综合许多不同项目的检测结果给出诊断结果。...最近，共注意力机制还被整合到多模态的BERT模型等结构中。一些其它的类似注意力的机制，如门控（Gating）、向量元素级乘法、动态权值矩阵等，也被应用于多模态信息融合。...与注意力机制、门控机制等基于的线性加权组合或向量元素相乘的方法不同，双线性汇总计算待融合的目标向量的外积，从而对向量间任何元素的组合都分别进行权衡并引入更多的模型参数，以实现更强大的信息融合。...正因如此，双线性汇总面临的主要问题之一是如何有效计算通过向量外积引入的众多参数以避免过拟合等问题。一些流行的双线性汇总方法通过对向量外积做不同类型的低秩矩阵分解或张量分解等方式来解决这一问题。
必须考虑多个因素，以便为Facebook上的人们提供最佳的视频体验，同时确保内容创建者仍可以在平台上公平地编码其内容。...过去如何Facebook上编码视频 传统上，将视频上传到Facebook后，使用ABR的过程就会启动，原始视频会迅速被重新编码为多种分辨率（例如360p，480p，720p，1080p）。...加入效益成本模型 新模型仍使用一组快速的初始H264 ABR编码来确保尽快以高质量对所有上传的视频进行编码。不同的是在视频发布后如何计算编码作业的优先级。...系列中缺少编码的标准化计算成本：这是需要使编码系列可分发使用的逻辑计算周期的数量。编码系列要求在提供视频之前必须提供最低限度的分辨率集。例如，对于特定的视频，VP9系列可能需要至少四个分辨率。...例如，在10秒的阈值下，我们计算实际视频观看时间少于10秒且预测也少于10秒的视频数，反之亦然，以便计算模型的误报和假阴性率。我们对多个阈值重复相同的计算。
在这里，我们比较了基于检验统计量的分布与任何标记无关联的零假设，并考虑了标准误差。删失数据生存模型的其他扩展也越来越可能。对于二元或二元性状，它通常使用逻辑回归来比较高（病例）值和低（对照）值。...基于置换的测试是计算密集型的，尤其是当需要许多置换时，这对于精确计算非常小的p值是必要的[1]。...这意味着大多数GWASs发布到数据通常将来自多个数据源的单独分析的汇总结果汇集到元分析中，以获得尽可能大的样本量。过去几十年来，技术、方法、理论、计算能力和资金的进步极大地改变了GWAS的格局。...在这里，我们比较了基于检验统计量的分布与任何标记无关联的零假设，并考虑了标准误差。删失数据生存模型的其他扩展也越来越可能。对于二元或二元性状，它通常使用逻辑回归来比较高（病例）值和低（对照）值。...基于置换的测试是计算密集型的，尤其是当需要许多置换时，这对于精确计算非常小的p值是必要的[1]。
最重要的是，它们用于确定线性或逻辑回归等算法的最佳系数，同时也在更复杂的技术中发挥着重要作用(至少部分基于线性/逻辑回归(如神经网络))。...可能为两个并无关联的变量建立了一个线性回归模型。需要确保变量之间有逻辑上的关联性。 可能会因为拟合某些特定类型数据中的异常或极端值而偏离回归线，如OLS。...分析数据 为了构建模型(或流程)，并确保能够对模型的结果进行检查，首先需要对数据进行分析(所有机器学习模型的第一个步骤)。我们需要了解变量是如何分布的，以及变量的范围和可变性。...为了实现该目标，我们将计算第2章矩阵、概率和统计中讨论的汇总数据。...你还可以尝试将Newspaper添加到模型。 注意，模型复杂性增加的同时，也会牺牲掉简易性，并增加过拟合的风险，因此只考虑当添加的复杂性能够提升模型的表现、并带来更大的价值时。
，需要设计出一个大宽表，将订单-商家-地址-时间等信息囊括在内，比较直观、细粒度，但也存在设计冗余，如果数据量很大，对于查询和检索将是一个灾难； 三、如何构建数仓的数据模型 概念模型设计（业务模型...这层是对外开放的，用以支撑绝大部分的业务需求，汇总层是为了简化源系统复杂的逻辑关系以及质量问题等，这层是的业务结构容易理解，dws层的汇总数据目标是能满足80%的业务计算。...案例解读： 招标采购业务的数据仓库模型构建 按照数据仓库的构建思路，顺序是概念模型-->逻辑模型-->物理模型，最重要和复杂度较高的是概念模型的设计，需要结合业务，并根据业务特性设计事实表、维度表、顶层数据汇总表...； 一、概念模型设计 概念模型需要结合生产系统的ER关系模型，梳理业务逻辑，当前生产交易系统使用的是ORACLE数据库，将数据分成多个库：业务库（包含招标采购项目流程）、主体+组织库（招标人、投标人、评标专家...； shared nothing 模式：x86机器构建计算/存储的高扩展集群，数据拆分多份并备份。
帮助用户从空间、时间、属性多个维度了解和认知大数据，同时提供更加强劲的分析性能挖掘更多有价值的信息。...其特点是可以设置均匀格网（四边形或六边形）进行汇总，也可以设置多边形（行政区）进行汇总；可对多个属性字段，进行多种（最大值、总和、均值、方差等）统计计算。...属性汇总 属性汇总工具用于对属性信息进行分组统计分析。输入数据类型是点、线、面或纯属性数据。其特点是支持设置多个分组字段，并支持设置多个统计字段。...特点是点数据可以设置多个权重字段，一次性计算出多个权重值的密度分布（用格网的多个属性字段表达）；以及可以设置格网大小和搜索半径，调整结果输出的分布趋势。...热点分析 热点分析工具基于空间统计模型，对点要素进行统计学计算，来识别具有统计显著性的高值（热点）和低值（冷点）的空间聚类。输入数据类型是点，支持矩形和六边形网格。
架构不合理，指标平台将查询的中间结果通过 jdbc 写入 mysql 后再到服务端用 java 做汇总计算，处理链路过长，整体性能非常差，导致部分指标查询需要半小时以上的等待时间。...当多个指标同时对相同维度进行查询时，将多个指标的数据 join 后以宽表模式存储。...2）汇总类子查询 这一类 sql 主要在明细的基础上根据用户的需要做相应的计算，相比旧版本在服务内部用 java 做汇总计算，这里全部借助了 StarRocks，主要的汇总功能有： a....记录初次查询的指标信息，主要包括维度和维度值，时间范围，指标原始计算 sql 的 MD5 值，以及是否查询成功； b. 新的查询进入后，我们会在当天的记录中查找是否存在相同的查询。...数据导入更新模型直接需要计算 T-1 和 T-2 分区有差异的数据，这里将所有字段使用 concat_ws（'|',***）拼接后取 hash 值，之后 join 找到 hash 值不一致的数据。
散点图支持点阵图 散点图，是一个可以从多维反应数据状态的可视化对象，在PowerBI中散点图的默认计算逻辑是，针对某个点P，计算其在X轴的度量值以及计算其在Y轴的度量值。...因此，散点图默认的计算逻辑是让X轴和Y轴都放置度量值来进行计算，如下所示： 通过在X轴放置销售额以及在Y轴放置利润率，就可以同时计算任何一点的两个业务指标。...在这三层中会产生如下的依赖和作用关系： 【报表层】的可视化对象依赖于汇总的业务数据以及辅助数据 【逻辑层】包括汇总的业务数据，如：按类别汇总的销售额，依赖于业务数据模型 【逻辑层】包括用于支撑可视化的辅助数据...由于很多情况我们可以知道用户要如何操作或可能的操作，就可以将对海量事实的聚合计算预先保存在PowerBI模型中使上述规则可以命中聚合以直接返回结果。...查询的结果为： 实验4 - 命中PowerBI引擎的聚合并按高优先级执行 如何可以同时命中不止一个聚合，则将按高优先级类执行。
上一篇文章详细给大家介绍了标签的设计与加工，在标签生命周期流程中，标签体系设计完成后，便进入标签加工与上线运行阶段，一般来说数据开发团队会主导此过程，但我们需要关心以下几个问题：・标签如何快速创建和实现标签逻辑的在线化管理...1、原子标签该类标签由数据开发在数仓加工中完成，一般基于数仓 DWD、DWS 层的明细表与汇总表加工而来，处理逻辑较为复杂，同时维表中的一些字段也可以作为原子标签。这类标签一般包含哪些内容呢？...7 天），数据开发可以在一个 SQL 片段中计算多个标签，节约计算成本・若业务人员直接基于 DWS 层的轻度汇总表（每天汇总的交易次数、交易金额）、或 DWD 层的明细表（每条交易记录一行数据）来加工最近...（大于、小于、区间、有值、无值、包含等），通过规则化的在线配置完成标签加工。...4、模型标签模型标签可由业务人员创建。系统集成常见的用户分层 RFM 模型，用户营销 AIPL 模型、用户生命周期模型，用户输入对应的指标值区间，便可定义对应的标签值。
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