本文根据 2022.05.28 日，《前端早早聊大会》 的“性能”专场分享整理而来。
要构建模型就必须要对数据进行预处理。特征转换是这个过程中最重要的任务之一。在数据集中，大多数时候都会有不同大小的数据。为了使更好的预测，必须将不同的特征缩小到相同的幅度范围或某些特定的数据分布。
主要是理解相关数学概念，不偏倚语言。为了让掌握或学习不同语言的读者都能阅读，本号特提供两种语言版本。
90% Line - 90% of the samples took no more than this time. The remaining samples at least as long as this.
百分位数是一个统计学里面的概念，原来在review的elasticsearch中文文档聚合的章节里面遇到过，一直没搞明白什么意思，后来在jmeter里面又看到了这个术语，所以觉得有必要补充了解一下这个知识，下面的这个文章是网上不错的一篇文章比较通俗的通过例子解释了百分位数的含义，原文如下： jmeter里面90% Line 参数正确的含义： 虽然，我的上面理解有一定的道理，显然它是错误的。那看看JMeter 官网是怎么说的？ 90% Line - 90% of the samples took no m
原文链接 / https://blog.twitter.com/engineering/en_us/topics/infrastructure/2020/introducing-vmaf-percentiles-for-video-quality-measurements.html
CSS文件每年的大小都在不断增长，中等页面的CSS文件大约70KB，较大页面的CSS文件大约250KB。与2020年相比，CSS文件大小的中位数增加了7.9%，同时，移动端CSS所有的百分比都略低于Web端CSS。
百分位数，如果将一组数据从小到大排序，并计算相应的累计百分位，则某一百分位所对应数据的值就称为这一百分位的百分位数。可表示为：一组n个观测值按数值大小排列。如，处于p%位置的值称第p百分位数。
作为一名数据科学家，当你收到一组新的、不熟悉的数据时，你会采取什么第一步？熟悉数据。
Prometheus是一个开源监控系统和时间序列数据库。在如何在Ubuntu 14.04第1部分中查询Prometheus，我们设置了三个演示服务实例，向Prometheus服务器公开合成度量。使用这些指标，我们学习了如何使用Prometheus查询语言来选择和过滤时间序列，如何聚合维度，以及如何计算费率和衍生物。
导读：数据清洗是数据分析的必备环节，在进行分析过程中，会有很多不符合分析要求的数据，例如重复、错误、缺失、异常类数据。
作为刚刚开始写 DAX 公式的小伙伴，会遇到一个非常明显的问题，那就是：我怎么知道我的 DAX 公式在某一步算出来了什么。
要精确建模，数据是重中之重，但是模型的输入是受限的，如果数据有缺陷没做清洗，那模型就不可能精准，当你得到不准确结果的时候，第一要怀疑的不是用错模型，而是用错了数据。那么本文就从7个关键性的清理步骤入手，给大家阐明如何做数据清洗。
本文是 Solidity 中进行数学运算系列文章中的第三篇，这篇文章的主题是: 百分数和比例运算.
原文 https://medium.com/netflix-techblog/streaming-video-experimentation-at-netflix-visualizing-practical-and-statistical-significance-7117420f4e9a
在转录组测序（RNA-Seq）中，基因的表达量是我们关注的重点。基因表达量的衡量指标有：RPKM、FPKM、TPM。
探索性数据分析（Exploratory Data Analysis ,EDA）是对数据进行分析并得出规律的一种数据分析方法。它是一个数据试图讲述的故事。EDA是一种利用各种工具和图形技术(如柱状图、直方图等)分析数据的方法。
当然，有朋友会说，这个问题不是很简单吗？在“转换”功能里，直接设置数据类型为“百分比”不就OK了吗？如下图所示：
这两种方式在Python2和Python3中都适用，百分号方式是Python一直内置存在的，format方式为近期才出来的。
异常值是与其他观察结果显着不同的数据点。如下图所示，橙色数据点与一般分布相去甚远。我们将此点称为异常值。
来源：DeepHub IMBA本文约2200字，建议阅读5分钟统计学是涉及数据的收集，组织，分析，解释和呈现的学科。 统计的类型 1) 描述性统计 描述性统计是以数字和图表的形式来理解、分析和总结数据。对不同类型的数据(数值的和分类的)使用不同的图形和图表来分析数据，如条形图、饼图、散点图、直方图等。所有的解释和可视化都是描述性统计的一部分。重要的是要记住，描述性统计可以在样本和总体数据上执行，但并不会使用总体数据。 2) 推论统计 从总体数据中提取一些数据样本，然后从这些数据样本中，推断一些东西(结论)。
到目前为止，最后一部分显示了一个简单的文本视图，其中包含用户输入的任何账单金额，但现在是该项目重要部分的时候了：我们希望该文本视图显示每个人需要为账单支付多少。
描述性统计是以数字和图表的形式来理解、分析和总结数据。对不同类型的数据(数值的和分类的)使用不同的图形和图表来分析数据，如条形图、饼图、散点图、直方图等。所有的解释和可视化都是描述性统计的一部分。重要的是要记住，描述性统计可以在样本和总体数据上执行，但并不会使用总体数据。
来源：DeepHub IMBA本文约2300字，建议阅读5分钟本文为你介绍检测和处理数据集中的异常值。 本文是关于检测和处理数据集中的异常值，主要包含以下四部分内容： 什么是异常值？ 为什么检测异常值很重要？ 如何检测异常值？ 如何处理异常值？ 什么是异常值？ 异常值是与其他观察结果显着不同的数据点。如下图所示，橙色数据点与一般分布相去甚远。我们将此点称为异常值。 为什么检测异常值很重要？ 在数据科学项目、统计分析、机器学习应用中检测异常值非常重要： 异常值会导致分布偏斜。 异常值会严重影响数据集的
formatSpec 输入中的 %4.2f 指定输出中每行的第一个值为浮点数，字段宽度为四位数，包括小数点后的两位数。formatSpec 输入中的 %8.3f 指定输出中每行的第二个值为浮点数，字段宽度为八位数，包括小数点后的三位数。\n 为新起一行的控制字符。
导读：数据工作者经常会遇到各种状况，比如你收集到的数据并不像你期待的那样完整、干净。此前我们讲解了用OpenRefine搞定数据清洗，本文进一步探讨用pandas和NumPy插补缺失数据并将数据规范化、标准化。
置信区间是一种对估计不确定性的量化方法，它们可以用来在总体参数（例如平均值mean，就是从总体中的一个独立观测样本上估计而来）上添加一个界限或者可能性。
在以前，我一直都是利用正则表达式进行手动插入千分位，比如，写了个这样的方法（注释比较详细）：
一般在数据分析的过程中，拿到数据不会去直接去建模，而是先做描述性分析来对数据有一个大致的把握，很多后续的建模方向也是通过描述性分析来进一步决定的。那么除了在Excel/R中可以去做描述性分析。
相关术语熟悉 首先认识数据的属性 属性是一个数据字段，表示数据对象的一个特征 标称属性 标称属性的值是一些符号或事物的名称，这一些值可以看做是枚举的 比如，职业，具有教师、农民、程序员等等 二元属性 二元属性是一种标称属性，只有两个类别或状态：0或1，0代表该属性不出现，1代表出现，二元属性也叫作布尔属性 二元属性有对称或者非对称一说 序数属性 值之间可能有有意义的序或者秩评定 数值属性 它是可度量的值，可以是区间标度或者比例标度 离散属性与连续属性 这个...好理解 数据的基本统计描述 中心趋势度量：
今天看到微软研究院开源了一个新的C#项目，叫Garnet，它实现了Redis协议，可以直接将Redis替换为Garnet，客户端不需要任何修改。根据其官网的信息，简单的介绍一下它。
问题：在不使用硬编码的前提下创建以下模式。仅使用 NumPy 函数和以下输入数组 a。
描述性统计是数学统计分析里的一种方法，通过这种统计方法，能分析出数据整体状况以及数据间的关联。在这部分里，将用股票数据为样本，以matplotlib类为可视化工具，讲述描述性统计里常用指标的计算方法和含义。
1.1、什么是变量变换？ 在数据建模中，变换是指通过函数替换变量。 例如，通过平方/立方根或对数x替换变量x是一个变换。 换句话说，变换是一个改变变量与其他变量的分布或关系的过程。 1.2、什么时候需要变量变换？ 当我们想要改变一个变量的比例（change the scale）或标准化（standardize）变量的值以便更好地理解。 如果数据具有不同的尺度，则此变换是必须的，但此变换不会更改变量分布的形状。对应处理方法：机器学习之特征工程-数据预处理(无量纲化)。 当我们将复杂的非线性关系转化为线性关系时
在使用机器学习构建预测模型时，我们不只是想知道“预测值(点预测)”，而是想知道“预测值落在某个范围内的可能性有多大(区间预测)”。例如当需要进行需求预测时，如果只储备最可能的需求预测量，那么缺货的概率非常的大。但是如果库存处于预测的第95个百分位数(需求有95%的可能性小于或等于该值)，那么缺货数量会减少到大约20分之1。
在前一章中，我们开始开发推断思维的方法。特别是，我们学会了如何使用数据，在世界的两个假设之间做决策。但是我们通常只想知道，某件事情有多大。
ElasticSearch 作为一个分布式的开源搜索和分析引擎，不仅能够进行全文匹配搜索，还可以进行聚合分析。
原文链接：https://www.adfpm.com/adf-performance-monitor-monitoring-with-percentiles/ 一、前言 在性能监控中什么是最好的度量—
今天，我们就来了解一下其聚合分析中较为常见的 percentiles 百分位数分析。n 个数据按数值大小排列，处于 p% 位置的值称第 p 百分位数。
引言：在数据分析时，对大量信息进行归纳是最基本的任务，而这就需要用到描述统计方法。
解决方案：第90 个百分位是90%的数据点较小的值。 第 90 个百分位是统计分布的度量，与中位数不同。中位数是中间值。中位数是 50% 的值较大和 50% 较小的值。第 90 个百分位告诉您 90% 的数据点较小而 10% 较大的值。 统计上，要计算第 90 个百分位值： 1. 按事务实例的值对事务实例进行排序。 2. 删除前 10% 的实例。 3. 剩下的最高值是第 90 个百分位数。 示例： 有十个事务“t1”实例，其值为 1、3、2、4、5、20、7、8、9、6（以秒为单位）。 1. 按值排序——1,2,3,4,5,6,7,8,9,20。 2. 删除前 10%——删除值“20”。 3. 剩下的最高值是第 90 个百分位数——9 是第 90 个百分位数。 PS ：这里有点类似某些比赛的评分规则中，去掉了最高分； 第 90 个百分位值回答了以下问题：“我的交易中有多少百分比的响应时间小于或等于第 90 个百分位值？” 鉴于上述信息，以下是 LoadRunner 如何计算第 90 个百分位数。 在分析 6.5 中： 事务的值在列表中排序。 90% 取自值的有序列表。取值的地方是 将数字舍入到小值：0.9 *（值的数量 - 1）+ 1 在 Analysis 7 及更高 版本中：每个值都计入一个值范围内。例如，5 可以在 4.95 到 5.05 的范围内计数，7.2 可以在 7.15 到 7.25 的范围内计数。90% 取自其中和之前的交易数量 >= ( 0.9 * 值数量) 的值范围。 方法的这种差异可能导致不同的 90% 值。同样，这两种方法都会导致第 90 个百分位定义的正确值。但是，计算这些数字的算法在 LoadRunner 7 及更高版本中发生了变化。因此 ，系统有性能平均响应时间是绝对的。表示因为平均事务响应时间必须满足性能需求，可见的性能需求已经满足了用户的要求。
数据汇总是一个将原始数据简化为其主要成分或特征的过程，使其更容易理解、可视化和分析。本文介绍总结数据的七种重要方法，有助于理解数据实质的内容。
翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库，专用于存储和处理大型矩阵，相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多，是数据分析、统计机器学习的必备工具。Numpy还是深度学习工具Keras、sk-learn的基础组件之一。 此处的70个numpy练习，可以作为你学习numpy基础之后的应用参考。练习难度分为4层：从1到4依次增大。 快来试试你的矩阵运算掌握到了什么程度： 1.导入模块numpy并以np作为别名，查看其版本 难度：1 问题：导入模块num
https://github.com/NMZivkovic/top_9_feature_engineering_techniques
Format方法将多个对象格式化成一个字符串Format方法解析格式字符串的原理:
第1章 监控简介 一个开源的监控系统，它从应用程序中实时获取时间序列数据，然后通过功能强大的规则引擎，帮助你识别监控环境所需的信息 ---- 1.1 什么是监控 监控将系统和应用程序生成的指标转换为对应的业务价值。你的监控系统会将这些指标转换为衡量用户体验的依据，该依据为业务提供反馈，以确保为客户提供了所需的产品。同时该依据还提供了对技术的反馈，指出哪些组件不起作用或者导致服务质量下降 监控系统有以下两个“客户” 技术 业务 1.1.1 技术作为客户 通过监控来了解技术环境状况，还可以帮助检测、诊断和解决技
中位数（Median）是描述一个数据集中心位置的统计量，它是将数据集从小到大排序后位于中间位置的数值。如果数据集中的元素数量是奇数，那么中位数就是正中间的那个数；如果是偶数，中位数则是中间两个数的平均值。
随机变量的分布的中心就是其均值或期望值。均值改变，分布会如同均值向左或向右移动。统计推断中，用样本均值估计总体分布的均值(期望值)，样本量越多，样本均值约接近总体均值。
在建模时，清理数据样本非常重要，这样做可以确保观察结果充分代表问题。有时，数据集可能包含超出预期范围之外的极端值。这通常被称为异常值，通过理解甚至去除这些异常值，能够改进机器学习建模和模型技能。
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