对于异常数据的分析，相信每位数据分析师都不陌生，对于业务部门来说同样很希望了解数据分析的思路。...去年同期也写过类似的一篇异常数据分析文章，过了一年后有了更进一步的思路和想法，因此再次分享一下，对于数据分析师常见的“异常数据分析”。 分析思路包括以下5个步骤： 1....一般来说，业务数据下降这类问题会是业务方主动提出的。当然作为数据分析师也可能凭借数据敏感，发现异常数据。 这个步骤主要思考4个小问题： 什么叫异常数据？ 异常数据真的是问题吗？对比标准是什么：KPI？...小结：异常数据分析属于“事后诸葛亮”式的后验分析，做得好也是可以发现业务中存在问题的，但同时提需要提醒数据一定要形成闭环，即从业务中来，更需要回到业务中去，落实到业务执行，分析才不会白费...附1：异常数据分析流程（去年） 附2：此图为一些分析视角，仅供参考
起因 最近一段时间，生产系统持续碰到一些数据库异常，导致 sql 执行失败。...若没有设置，一旦如果数据库相关地址参数错误错误，将会长时间阻塞在建立数据库连接上。 使用网上一张图可以清晰的解析前三者关系。 ? 数据库相关异常分析 实际上还存在操作系统层面上 Socket 超时。...综上，若发生 com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.CommunicationsException: Communications link failure 异常，为数据库连接失效...BatchUpdateException 这个错误是发生在数据批量导入时。当时数据量大概 20 多W条，然后在批量插入时抛出该异常。以下为批量插入代码。...数据库相关异常分析 查看时序图可知，在真正执行 SqlMapClientCallback 回调方法逻辑时，这个时候会首先从 DataSource 获取 Connection， 然后后面开始执行 SqlMapClientCallback
什么是异常(outlier)?Hawkins(1980)给出了异常的本质性的定义：异常是在数据集中与众不同的数据，使人怀疑这些数据并非随机偏差，而是产生于完全不同的机制。...在某个季节里，某一天的气温很高或很低，这个温度数据就是一个异常。异常检测和分析是数据挖掘中一个重要方面，也是一个非常有趣的挖掘课题。...异常检测具有广泛的应用，如电信和信用卡欺骗、贷款审批、药物研究、医疗分析、消费者行为分析、气象预报、金融领域客户分类、网络入侵检测等 。 ...局部异常观点摈弃了以前所有的异常定义中非此即彼的绝对异常观念，更加符合现实生活中的应用。 上述的异常检测算法是以静态数据集为研究对象，需要对数据集进行多次扫描，才能得到输出结果。...在现实生活中，对动态的数据集，即流数据的在线处理的需求更为迫切，因此，只需进行一次扫描便得到结果的数据流异常检测算法，成为当前的研究热点。
总第198篇/张俊红 异常值是我们在数据分析中会经常遇到的一种特殊情况，所谓的异常值就是非正常数据。有的时候异常数据对我们是有用的，有的时候异常数据不仅对我们无用，反而会影响我们正常的分析结果。...比如在分析银行欺诈案例时，核心就是要发现异常值，这个时候异常值对我们是有用的。...再比如，在统计某个城市的平均收入的时候，有人月收入是好几个亿，这个时候这个人就是一个异常值，这个异常值会拉高城市的整体平均收入，因此可能会得到一个不真实的分析结果。...在用3σ原则时，数据要尽可能的服从正态分布，因为只有满足正态分布时，才认为出现3倍标准差以外数据的可能性很小，所以才会把这一部分当作异常值。...2.异常值处理 通过上面识别异常值的方法我们就可以把数据中的异常值找出来，那找出异常值以后该怎么办呢？
1.问题描述 ---- 在使用PySpark的SparkSQL读取HDFS的文本文件创建DataFrame时，在做数据类型转换时会出现一些异常，如下： 1.在设置Schema字段类型为DoubleType...，抛“name 'DoubleType' is not defined”异常； 2.将读取的数据字段转换为DoubleType类型时抛“Double Type can not accept object...u'23' in type ”异常； 3.将字段定义为StringType类型，SparkSQL也可以对数据进行统计如sum求和，非数值的数据不会被统计。...具体异常如下： 异常一： NameError: name 'DoubleType' is not defined NameErrorTraceback (most recent call last) in...3.总结 ---- 1.在上述测试代码中，如果x1列的数据中有空字符串或者非数字字符串则会导致转换失败，因此在指定字段数据类型的时候，如果数据中存在“非法数据”则需要对数据进行剔除，否则不能正常执行。
---一、背景：客户在巡检时，发现 Greenplum 虽然正常运行，但有些数据的状态异常。...我们知道 Greenplum 的数据是存在主段和镜像段上的，当 primary 数据异常，会自动的启用 mirror 数据。当然为了保证数据的高可用，还是要及时修复异常数据。...11个数据节点处于 down 状态；三、故障分析及解决：3.1、数据检查：分别去down掉的节点中去查看数据文件（此处我们只取一个节点进行展示对比）：[gpadmin@data02 gpseg16]$...其实仔细看可以发现，上面的数据节点看起来都很正常，但还有个小小的问题：部分数据节点的角色存在异常，即有的"主段"角色变成了“镜像段”角色，有的"镜像段"角色变成了“主段”角色。...此时去之前异常数据节点中去查看数据文件，可以发现之前缺少的 postmaster.pid 文件都存在了，并且还多了 recovery.done 文件：[gpadmin@data02 gpseg16]$
前面介绍了拿到脏数据后，对缺失值的处理数据分析|R-缺失值处理，今天分享一下另一种脏数据-异常值的处理。 异常值一般会拉高或拉低数据的整体情况，因此需要对异常值进行处理。...46.20603 42.71467 45.52748 [9] 47.15356 46.65220 46.74110 44.02792 49.08002 46.46977 以上的三种方法均可以找到数据集中的异常值...，下面介绍常见的处理异常值的方式。...二 异常值处理 异常值一般有删除或替换两种处理方式。删除简单，但可能也造成数据信息丢失，下面主要说一下替换。...Max. 4.249 4.959 6.169 12.701 18.877 35.230 上面就是常见的检测数据集的异常值以及简单的替换异常值的常用方法，结合之前缺失值的处理
我们复盘了过去一段时间内的故障和告警，深入分析了这些问题的根因，发现任何一个异常其实都可以按时间拆分为异常预防、异常处理和异常复盘三阶段。...就当时团队的人力情况来看，没有同学有过类似异常自治的开发经验，甚至对数据库的异常分析的能力都还不具备，人才结构不能满足产品的终极目标。所谓“天下大事必作于细，天下难事必作于易”。...并允许额外一分钟的消息延迟，如果消息延迟超过1分钟会被直接丢弃掉，这样在业务高峰期延迟比较严重的场景下，会丢失比较大量的数据，从而对后续数据库异常分析的准确性造成较大的影响。...因此，我们增加了延迟消息补偿机制，对过期的数据发入补偿队列（采用的是美团消息队列服务Mafka），通过过期数据补偿的方式，保证延迟久的消息也能正常存储，通过最终一致性保证了后续的数据库异常分析的准确性。...以下是检测的设计图 图17 基于AI的异常检测设计 根因诊断（构建中） 订阅告警消息（基于规则或者异常检测触发），触发诊断流程，采集、分析数据，推断出根因并筛选出有效信息辅助用户解决。
://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.问题描述 ---- 使用beeline登录HiveServer2向my_table表Load本地数据文件时报如下异常...： 执行命令： LOAD DATA INPATH '/data/a.txt' OVERWRITE INTO TABLE my_table; （可向右拖动） 异常信息如下： Error: Error while...ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE; （可向右拖动） 2.在cdh04服务的/data目录下添加测试数据...3.问题解决 ---- 1.在HiveServer2服务所在的ip-172-31-5-190.fayson.com服务器/data目录下创建a.txt数据文件 [root@ip-172-31-5-190...path file”异常 可以使用LOAD DATA方式加载HDFS上的数据，就不会有这样的限制 这里Fayson还做了个测试，数据文件和HiveServer2在同一个节点了，但是将/data目录的权限修改为
OutOfMemoryError 先看一下OutOfMemoryError的定义，OutOfMemoryError继承自 VirtualMachineError，它是Error的一种，表示的是应用程序无法处理的异常...下面我们分析一下各个不同的OutOfMemoryError。...需要进一步分析。 还有一种情况，如果java对象实现了finalize方法，那么该对象在垃圾回收的时候并不会立刻被回收。而是放到一个finalization队列中。 这个队列会由终结器守护线程来执行。...当本地堆分配失败并且本地堆即将耗尽的时候就会报这个异常。...更多精彩内容 1 troubleshoot之:使用JFR解决内存泄露 2 JVM系列之:再谈java中的safepoint 3 JVM系列之:从汇编角度分析NullCheck 作者小F,金融科技从业多年
来源：人人都是产品经理（woshipm） 数据异常分析，是数据分析工作中最常见且重要的分析主题，通过一次次的异常分析来明确造成数据波动的原因，建立日常的的运营工作和数据波动之间的相关性以及贡献程度的概念...首要便是对数据波动进行界定，如果问题没有界定清楚，后续的数据分析也就失去了价值。 问题界定需要解决以下疑问：判断数据波动是否为异常？异常的范围、波动的程度，是否需要深入分析？...超过UCL和LCL的则为异常，如果数据有明显的周期性和季节性，需去除相关因素之后再利用以上办法计算阈值。 二、问题分析 分析方法为基准对比分析，选取数据变化前后可对比的时间段进行对比。...2.1 明确引起指标异常的相关指标 分析思路为先对异常指标进行拆解，确保指标拆到最细粒度的原子指标，然后评估相关的指标的影响程度。 1）指标拆解方法 拆解的方法为杜邦分析，示例如下： ?...四、总结 本文总结了分析的过程，包括如下内容： 1、问题的界定，界定数据异常的方法。 2、问题的分析，关键在于从指标和维度2个角度进行拆解，以及从数据到结论的推理。
---- 上一篇分享了关于数据缺失值处理的一些方法，链接如下： [【Python数据分析基础】: 数据缺失值处理 本篇继续分享数据清洗中的另一个常见问题：异常值检测和处理。 1 什么是异常值？...从另一方面来说，异常点在某些场景下反而令分析者感到极大兴趣，如疾病预测，通常健康人的身体指标在某些维度上是相似，如果一个人的身体指标出现了异常，那么他的身体情况在某些方面肯定发生了改变，当然这种改变并不一定是由疾病引起...如下所示： 2. 3∂原则 这个原则有个条件：数据需要服从正态分布。在3∂原则下，异常值如超过3倍标准差，那么可以将其视为异常值。...这样减小了异常数据的影响。...； 不处理：直接在具有异常值的数据集上进行数据挖掘； 是否要删除异常值可根据实际情况考虑。
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。...通过竞品分析一方面可以了解整体行业的发展情况，另一方面可以了解我们的产品在整个行业的份额是否发生了变化。 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。
总结使用 istio 常见的10个异常： Service 端口命名约束 流控规则下发顺序问题 请求中断分析 sidecar 和 user container 启动顺序 Ingress Gateway 和...某些自定义私有协议，数据流的起始格式和 http 报文格式类似，但是后续数据流是自定义格式： 未开启嗅探时：数据流按照 L4 TCP 进行路由，符合用户期望 如果开启嗅探：数据流最开始会被认定为 L7...请求中断分析 请求异常，到底是 istio 流控规则导致，还是业务应用的返回，流量断点出现在哪个具体的 pod？...全链路跟踪并非完全透明接入 异常案例 微服务接入后 service mesh 后，链路跟踪数据没有形成串联。...如果业务方认为改造难度大，可以参考之前分享的一个解决方案：服务监听pod ip 在istio中路由异常分析
image.png 邮件表记录了某邮件App的数据，包括：编号（主键）、寄信人编号、收信人编号、枚举类型（completed表示邮件发送成功，no_completed表示邮件发送失败）。...image.png 现在需要分析出，每一个日期里，正常用户发送给正常用户邮件失败的概率是多少？ 结果保留到小数点后面3位(3位之后的四舍五入)，并且按照日期升序排序。...因为要保留邮件表里的全部数据，所以使用左联结（邮件表为左表） 1 select 寄信人编号,收信人编号,枚举类型,日期,用户编号, 2 b.是否为黑名单 as 寄信人正常用户 3 from...因为要分析的是每天发送邮件失败的概率。 某一天发送邮件失败的概率=发送邮件失败数（枚举类型这一列中值为no_completed的个数）/发送邮件总数（枚举类型这一类的总数）。...3.考查如何用format函数保留小数点位数 4.考察count函数，case语句的用法 5.考察如何使用多维度拆解分析方法，将复杂的业务问题拆解为一个一个可以解决的子问题 【举一反三】 以下是某班同学的成绩表
异常的原因分析及解决方法 2. FAQ 1....异常的原因分析及解决方法 1.1 异常1分析 # 异常1： Caused by: java.lang.ClassCastException: org.apache.hadoop.io.Text cannot...insert overwrite阶段，即select出来的数据插入目标表时抛出异常。...上图中描绘的分别是数据载入内存和持久化的过程。异常信息中的OrcOutputFormat说明错误出在数据持久化过程中。...cannot be cast to org.apache.hadoop.io.BinaryComparable 通过异常1的分析后，这个异常的原因也就很容易定位了，数据读取阶段：OrcInputFormat
在Cloudera Manager的管理界面查看Navigator服务正常，无任何告警 [ixi43wr0le.jpeg] 通过浏览器访问Navigator的管理界面，“Search”功能界面信息显示异常...[4239udkeb8.jpeg] “Analytics”->“HDFS”菜单页面异常显示如下： [2fklm65v36.jpeg] 角色异常日志显示如下： 上午10点38:00.711分 ERROR...[2qco92b2s6.jpeg] 2.停止Navigator Metadata服务 [5gxq4f6m6b.jpeg] 3.登录Navigator Metadata服务的元数据库，修改元数据信息，这里以...4.这个时候登录Navigator的管理界面查看，界面依然异常 [cd4tlr3cil.jpeg] Analytics界面可以正常访问但无数据 [ei9cc2dmyg.jpeg] 5.停止Navigator...6.验证功能是否正常 [1nwdcupazz.jpeg] 可以正常检索数据 [p3fmetvrav.jpeg] 可以正常分析HDFS数据 [0sfsy2bmqu.jpeg] 3.总结 ---- 这个问题是由于
好了下面我们来实际分析一下。 一、提交流程图 这张图是《深入理解MySQL主从原理 32讲》中第15节的截取如下，当然这个图是基于MySQL5.7.22画的： ? 好了有了这张图我们继续分析。...但是实际上如果事务足够大也是可以的，因为在大事务如案例中有几亿的数据那么这个事务的sync过程会非常缓慢，但是我的测试环境没有那么多的数据，为了让测试效果更加明显因此使用自动提交，这样所有的Event都是命令发起的时间...首先我做了一张较大的表有70W的数据，然后删除整个表的数据，显然这个事务的binlog会大于1M。...下面这个表格就是操作流程： T1：delete from testnnn;（70W行数据） T2：进入提交流程断点触发 T3：delete from tm10;（1行数据） T4：...delete from tmpk;（1行数据） T5：所有事务提交完成 只要T4-T1的时间足够长那么就可能出现案例中的情况。
异常值分析是检验数据是否有录入错误以及含有不合常理的数据。...忽视异常值的存在是十分危险的，不加剔除地把异常值包括进数据的计算分析过程中，对结果会产生不良影响；重视异常值的出现，分析其产生的原因，常常成为发现问题进而改进决策的契机。...异常值是指样本中的个别值，其数值明显偏离其余的观测值。异常值也称为离群点，异常值的分析也称为离群点分析。 （1）简单统计量分析 可以先对变量做一个描述性统计，进而查看哪些数据是不合理的。...如果数据不服从正态分布，也可以用远离平均值的多少倍标准差来描述。 （3）箱型图分析 箱型图提供了识别异常值的一个标准：异常值通常被定义为小于QL－1.5IQR或大于QU＋1.5IQR的值。...如下数据： 日期 2015/2/10 2015/2/11 2015/2/12 2015/2/13 2015/2/14 销量额 2742.8 3014.3 865 3036.8 我们对其进行异常值分析
()之后就会触发SystemExit异常 SystemExit异常存在的意义是为了在程序退出之前清理代码，但无需显示的去处理它。 ...他的引发规则是在键盘上按Ctrl+C，此时这个异常会被抛出 6、关于sys.exit() sys.exit() 引发一个 SystemExit异常，若没有捕获这个异常 Python...0为正常退出，其他数值（1-127）为不正常，可抛异常事件供捕获。 7、查看其他异常类是否真的是继承于Exception 如查看NameError ?...9、异常层级关系图 ?...，会捕捉所有除了SystemExit和Keyboradinterrupt这两个特殊异常以外的其他异常，这是不推荐的做法 如果需要捕获任何异常（除了那两个特殊异常）推荐的做法是指明是except Exxception
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