作为一个DB,估计被统计出来的被问及的问题中,语句有没有慢的这句话,估计可以上榜 TOP 10, 而如何回答这个问题,每种数据库有每种数据不同的方法,例如MONGODB 可以通过profile慢查询收集器来解决。
拥有良好的统计背景对于数据科学家的日常工作可能会大有裨益。每次我们开始探索新的数据集时,我们首先需要进行探索性数据分析(EDA),以了解某些特征的概率分布是什么。如果我们能够了解数据分布中是否存在特定模式,则可以量身定制最适合我们的机器学习模型。这样,我们将能够在更短的时间内获得更好的结果(减少优化步骤)。实际上,某些机器学习模型被设计为在某些分布假设下效果最佳。因此,了解我们正在使用哪个概率分布可以帮助我们确定最适合使用哪个模型。
在上一篇描述性统计中提到数据分析的对象主要是结构化化数据,而所有的结构化数据可以从三个维度进行描述,即数据的集中趋势描述,数据的离散程度描述和数据的分布形态描述,并对前两个维度进行了介绍。
本文用Python统计模拟的方法,介绍四种常用的统计分布,包括离散分布:二项分布和泊松分布,以及连续分布:指数分布和正态分布,最后查看人群的身高和体重数据所符合的分布。 # 导入相关模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns %matplotlib inline %config InlineBackend.figure_format ='retina' 随机数
pg_stat_statements是PG中监控数据库活动的重要插件,通过它可以获得SQL的统计信息,例如该SQL被调用了多少次,返回了多少记录,在读写数据上花了多少时间,这个对于监控数据库很有帮助。默认情况下,这个插件可以统计5000个SQL,如果不够可以调整pg_stat_statements.max这个GUC。 一般情况下,可以通过源码安装该插件: 1、 先编译安装pgsql 2、在pg源码的目录下执行 make install -C contrib/pg_stat_statements
# 导入相关模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns %matplotlib inline %config InlineBackend.figure_format = 'retina'
商业数据库中,很多新版本都可以自动创建索引,给出索引创建的建议,并且以此作为卖点,ORACLE ,SQL SERVER 均有类似的功能,实际上通过查询语句,与全表扫描的语句,与谓词的比对,做出这样的系统其实不不是一件很难的事情。
上一小节对随机变量做了一个概述,这一节主要记录一维离散型随机变量以及关于它们的一些性质。对于概率论与数理统计方面的计算及可视化,主要的Python包有scipy, numpy和matplotlib等。
在R中编写计算置信区间的函数twosample.ci()如下,输入参数为样本x, y,置信度α和两个样本的标准差。
1、泊松分布 泊松分布适合于描述单位时间(或空间)内随机事件发生的次数。如某一服务设施在一定时间内到达的人数,电话交换机接到呼叫的次数,汽车站台的候客人数,机器出现的故障数,自然灾害发生的次数,一块产
作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明。谢谢!
之前几期的监控肯能有人不大认同,你这一个是特殊时期分析问题的,一个是分析日志的,我要的是正常人用的那种监控,正常人的那种
你有分类数据然后想要检验是否这些数据值的频数分布是否与预期不符,或者是否组间的频数分布有(显著)差异。
本文是「信用风险建模 in Python」系列的第二篇,其实在之前的 Cufflinks 那篇已经埋下了信用风险的伏笔,
英文原文链接:http://www.temida.si/~bojan/probability_estimation.php 原文: Probability estimation 1 Introduction Let us assume that in an experiment we have conducted n independent trials, of which there are r successes. The rest of the trials (n-r) are fai
本文是「信用风险建模 in Python」系列的第三篇,其实在之前的 Cufflinks 那篇已经埋下了信用风险的伏笔,
选自 Medium & analyticsvidhya 机器之心编译 机器之心编辑部 本文从最基础的概率论到各种概率分布全面梳理了基本的概率知识与概念,这些概念可能会帮助我们了解机器学习或开拓视野。这些概念是数据科学的核心,并经常出现在各种各样的话题上。重温基础知识总是有益的,这样我们就能发现以前并未理解的新知识。 简介 在本系列文章中,我想探讨一些统计学上的入门概念,这些概念可能会帮助我们了解机器学习或开拓视野。这些概念是数据科学的核心,并经常出现在各种各样的话题上。重温基础知识总是有益的,这样我们就能发
连续型数据的组间比较往往可以采用t检验/wilcoxon检验或者ANOVA方差分析/KW检验来完成。但是对于分类资料来说,这些方法就是行不通的了。详情点击:R语言系列第四期:①R语言单样本双样本差异性检验R语言系列第四期:②R语言多组样本方差分析与KW检验
环境介绍: OS:Centos 6.4 64bit Database:PostgreSQL9.4 Memory:2G CPU:1核 下载安装: 在pgfoundry下载pgfincore-v1.1.1.tar.gz,,将源码解压到数据库源码下的contrib下。不要在其github上下载,目前应该有一些bug,最新版本为1.1.1,1.1.2在我试用的时
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