累积的度量 本篇说明如何实现累积月底金额，并对数据仓库模式和初始装载、定期装载脚本做相应地修改。累积度量是半可加的，而且它的初始装载比前面做的要复杂的多。 ...可加、半可加、不可加事实 事实表中的数字度量可划分为三类。最灵活、最有用的度量是完全可加的，可加性度量可以按照与事实表关联的任意维度汇总。...半可加度量可以对某些维度汇总，但不能对所有维度汇总。差额是常见的半可加度量，除了时间维度外，它们可以跨所有维度进行加法操作。另外，一些度量是完全不可加的，例如比率。 ...month_end_balance_fact表在模式中构成了另一个星型模式。新的星型模式除了包括这个新的事实表，还包括两个其它星型模式中已有的维度表，即product_dim和month_dim。...（也就是累积度量）必须要小心使用，因为它不是全可加（也即半可加）的。
计算效用矩阵的距离度量 为了更好地理解这些距离度量，让我们使用效用矩阵(图1)中显示的数据来计算距离。 计算Jaccard距离 计算Jaccard距离的第一步是以集合的形式写出用户评过分的电影。...A和B之间的Jaccard距离为: 类似地，A和C之间的Jaccard距离。根据此度量，与观众A和B相比，观众A和C之间有更多相似之处。这与通过效用表直观分析所揭示的完全相反。...A和B之间的余弦距离为： 类似地，A和C之间的余弦距离为： 这是合理的，因为它表明A稍微靠近B比于与C的距离。 评分转换 通过对矩阵中的每个元素应用定义明确的规则，我们还可以转换效用矩阵中捕获的数据。...而且，与观众A和B对应的集合之间的Jaccard距离小于1，这使A比B更接近C。请注意，当使用原始用户评分来计算距离时，Jaccard距离度量无法提供这种对用户行为的了解。...相反地，余弦距离会考虑评分的实际值，但不会考虑两个用户都评价的产品数量。由于在计算距离方面存在这种差异，因此，Jaccard 和余弦距离度量有时会导致相互矛盾的预测。
，在数据仓库体系中，数据模型的核心地位是不可替代的。...因此，本篇会对经典的数据模型做一个大致的介绍，下一篇会专门分享一下数据模型中的维度建模。 0x01 经典数据仓库模型 数据仓库中有几种经典的数据模型：范式模型、维度模型、DataVault。...一、范式模型 范式是数据库逻辑模型设计的基本理论，一个关系模型可以从第一范式到第五范式进行无损分解。在数据仓库的模型设计中目前一般采用第三范式。...我们提到的范式模型由数据仓库之父 Inmon 提倡 ，可以大致地按照OLTP设计中的3NF来理解，它在范式理论上符合3NF，它与OLTP系统中的3NF的区别在于数据仓库中的3NF上站在企业角度面向主题的抽象...事实表： 发生在现实世界中的操作型事件，其所产生的可度量数值，存储在事实表中。从最低的粒度级别来看，事实表行对应一个度量事件，反之亦然。 维度表： 每个维度表都包含单一的主键列。
在数据仓库建模中，很重要的模型就是星型模型，在星型模型中我们将表分为维度表和事实表，事实表中存放的可以进行计算（汇总，平均等）的列就是度量值。...要进行计算的度量值，可以选择的数据类型也有好多种，那么我们应该选择哪一种呢？ 首先定个大的方向，是整数还是小数？...如果是整数，那么我们可以选择的数据类型就只有int和bigint了，16位或者8位的整数基本不用考虑，在数据仓库这种大数据量的环境下，很容易就overflow了。...在财务这种一分钱都不能差的系统里面，是绝对不能采用的数据类型，在数据仓库中进行sum的话会使得sum的结果与实际结果不一致。...Decimal的运算性能不如money，但是差距也不是那么的明显，在无法预期的对度量值的运算的情况下，使用decimal更保险。
图2 最近两年的体重的PBC图表 首先说明一下PBC图表所包含的X图表和MR图表。这两个图表通常结对出现，X图表在上，MR图表在下。两个图表的横轴都是一样的。 X图表中的圆点，代表一个个度量数据。...中间的绿线，代表所有数据的平均值。上下两条红线，代表上限和下限。X图表中的上下限，是根据SPC统计过程控制理论中的3个标准差计算出来的。...比如在MR图表中2020年7月的数值0.77，就是X图表中2020年7月的72.48减去6月的71.71而得到的。由于6月之前没有数据，所以MR图表中6月的数据是空。...选择行动指标 首先要选择行动指标（actionable）（如网页转化率）进行度量。不要度量虚荣指标（如网页访问量）。选择行动指标，可以参考“被遗漏的度量指标”一文中列出的14个指标。 2....绘制PBC图表 点击参考资料2中页面的链接，获取excel格式的PBC模版。然后在表中Data一列输入事先准备好的度量数据。数据的个数以20个为最佳。如果没有那么多，那至少准备6个数据。
上篇中，咱们尝试回答了最近几年 “软件研发效能” 为什么会成为业界的热词 “Buzzword” ，有哪些合适的软件研发效能度量指标这两个问题。...下篇 希望根据业务的情况，界定的团队上下文，给出一些推荐的度量指标。为了让这些内容更加有上下文和代入感，这里加入本文作为中篇，在本篇里聊聊我在一线开发过程中对效能的三个观察和观点。...比如分析并优化股本回报率这个一下看不清楚的大问题，拆解: 股本回报率（ROE）= 利润率 × 资产周转率 × 权益乘数 = (净收入 / 营业收入) × (营业收入 / 资产) × (资产/ 股东权益)...与此同时指标也可以从局部开始，通过不断的扩展，驱动价值流增效。例如：起始的度量指标是《Accelerate》中的 Lead time, 度量从代码提交到部署到生产环境的时长。...希望能在您使用研发效能的指标与度量过程中带来帮助，通过设定的指标和对应的度量，找到软件研发过程中的阻塞，从而制定对应的行动，有效的落地到管理实践和技术实践。 ----
数据仓库的两个重要的概念是： 进入仓库的数据不可变 记录数据的变化历史 如何理解呢？不可变，意味着进到仓库的数据就类似归档了。...此外，适合于数据仓库的存储服务，如早年Oracle和DB2都有针对数据仓库的Data Warehouse产品，以及Hadoop体系的一系列组件，都是针对“批量插入，无更改或少量更改”而专门设计的，所以才能达到查询效率的最优化...利用数据仓库数据不可变的特性，可以粗暴的认为每天把一份业务系统数据的快照保存到仓库里面，这样实际上最完整的保存了业务每天变化的历史。...了解了数据是如何变化之后，可以设计相应的策略，把变化的业务数据放到“不可变”的数据仓库中了。...对被删除的数据，可以把最新的数据复制一份，增加当前日期做时间戳，状态为“删除”，然后插入到仓库表中。
在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。...有一种类似的一种距离度量方法叫切比雪夫距离。...几何中夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异，机器学习中借用这一概念来衡量样本向量之间的差异。...(2)Matlab计算汉明距离 Matlab中2个向量之间的汉明距离的定义为2个向量不同的分量所占的百分比。...信息熵(Information Entropy) ---- 信息熵并不属于一种相似性度量。那为什么放在这篇文章中啊？这个。。。我也不知道。(╯▽╰) 信息熵是衡量分布的混乱程度或分散程度的一种度量。
核函数的含义是两个输入变量的相似度，描述相似度的方法有很多种，就本人的项目经验来说用的最多的是相关系数和欧氏距离。本文对机器学习中常用的相似性度量进行了总结。...有一种类似的一种距离度量方法叫切比雪夫距离。 (1)二维平面两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的切比雪夫距离 ?...几何中夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异，机器学习中借用这一概念来衡量样本向量之间的差异。 (1)在二维空间中向量A(x1,y1)与向量B(x2,y2)的夹角余弦公式： ?...信息熵(Information Entropy) ---- 信息熵并不属于一种相似性度量。那为什么放在这篇文章中啊？这个。。。我也不知道。(╯▽╰) 信息熵是衡量分布的混乱程度或分散程度的一种度量。...当S中n个分类出现的概率一样大时（都是1/n），信息熵取最大值log2(n)。
MarketsAndMarkets在去年的一份报告中，预测IT运营分析（ITOA）市场将从2015年的21.7亿美元增长到2020年的9.79亿美元，2015年至2020年的年复合增长率（CAGR）为35.2...基于上述情况，回顾梅赫迪早些时候说过的话是合适的： “我们需要停止对监测系统和数据库规模的比较，并开始讨论监控项目或工具部署如何节省时间，资金和业务投入，增加收入，扩大品牌影响，并帮助工程师和技术员更快更高效地工作...下表列出了通常在页面视图中收集的其他度量的子集。表中的第二列对应于每个度量的对应数值的最大值（最大的值的当然是正在使用监测服务的函数）。...研究报告的作者说： ...我们发现采样是低开销中必需的，特别是在高度优化的Web服务中，这些服务往往对延迟敏感。 在Dapper中，同时采用了均匀和自适应采样率。...由于样本不包括全部总体，样本统计中如方法和分位点通常与总体的特征不同。这可能会导致漏报，从而可能对用户体验产生负面影响。抽样误差可以通过从总体中抽取足够大的随机样本得到。
这就涉及到了取舍的问题，当然我们取舍的重点是算法的运行效率。那算法的运行效率到底如何评价呢？有的人说，你写一个测试程序运行一下（事后统计法），看看具体使用了多少时间不就知道了吗？...【事前分析估算】 统计方法： 依据统计的方法对算法效率进行估算 影响算法效率的主要原因： 算法采用的策略和方法 问题的输入规模 编译器所产生的代码 计算机执行速度 算法推倒的理论基础： 算法最终编译成具体的计算机指令...每一个指令，在具体的计算机上运行速度固定 通过具体的步骤，就可以推导出算法的复杂度 我们可以看出，随着n值的增加，每种算法最终的数据会越来越大，这个数据就代表了算法的执行次数，既然执行速度是固定的（第二条规则...怎么判断一个算法的效率？（规则如下）： 判断一个算法的效率时，往往只需要关注操作数量的最高次项，其它次要项和常数项可以忽略。 在没有特殊说明时，我们所分析的算法的时间复杂度都是指最坏时间复杂度。...只有常数项记做1 用什么标志来表示算法的效率？ 大O表示法，如下常见的时间复杂度 常见时间复杂度之间的关系图 上图就是不同的时间复杂度所用的时间表示图。
数据仓库的索引是个棘手的问题。如果索引太多，数据插入很快但是查询响应就会很慢。如果太多索引，数据导入就很慢并且数据存储空间更大，但是查询响应更快。...数据库中索引的作用就是加快查询速度，不论是传统数据库还是数据仓库。尤其是对于大数据量的表以及设计表连接的复杂查询。之前接触数据仓库比较少，这里只是介绍一点小经验。...当然，在创建数据仓库索引的时候需要考虑一些参数比如数据仓库类型、维度表和事实表大小、是否分区、是否AD hoc等等。这些参数决定了你的索引结构。...本篇主要介绍如何对数据仓库中的关系表建立索引，注意是在关系数据库中的关系表，而不是SSAS中的数据表。...开始单纯严谨彻底地评估以便在数据仓库中建立索引。 总结 本篇只是简单介绍了一般数据仓库的关系数据表如何建立索引，但是很多时候要根据实际请款来建立索引，甚至有时候不能使用索引。
一些商用的数据仓库分析系统，例如 Vertica，已经可以做到千亿级数据的秒级导入和秒级查询。 神策数据一直致力于帮助企业搭建数据仓库，实现数据的秒级响应，积累数据资产。...本文主要通过神策数据在技术上的探索与实践，探讨如何利用现有的开源组件实现分析型数据仓库当中的读写分离。...开源方案的操作 前面简单介绍了读写分离方案的原理，具体的工程实践过程中，神策数据的工程师还面临着很多方案的选择和实践难点。下面简单介绍一下神策数据在搭建数据仓库的实践中啃过的“硬骨头”。...将 Staging 状态的 Kudu 表中的数据全部转换到对应 Partition 的 Parquet 表当中。...这样就兼顾查询数据的不断更新及查询性能的优化两方面了。 在实现的过程中还有很多具体的工作，例如如何对表进行加列操作，保证各个表的结构一致；Parquet 表中碎文件较多影响查询效率，如何定期合并等。
近日在给客户完善报告时，客户对以下的切片器并不是很满意： ? 他想的是”如果能在切片器中显示每个地区的城市数量就好了“。就像这样： ? 安排！...首先在地区表中添加一列： 城市数量 = CALCULATE(DISTINCTCOUNT(data[城市])) 然后再添加一列： 地区(城市数量) = [地区]&"("&[城市数量]&")" ?...然后将数据表的地区列和地区表的地区列建立关系： ? 然后将地区(城市数量)一列作为切片器： ? 每次报告刷新时，新建列也同样会进行更新，所以切片器中的数据是及时准确的。...比如西北地区销售”桌子“的城市有15个，能否在产品类型选择”桌子“时，地区切片器中西北后的括号里显示15呢？ 尝试了一番，没有找到解决方案，尴尬。 甲方虐我千万遍，我待甲方如初恋。
他实现简单，主要依赖不同的距离度量来判断向量间的区别，但是有很多距离度量可以使用，所以本文演示了KNN与三种不同距离度量(Euclidean、Minkowski和Manhattan)的使用。...剩下的是30个从乳腺肿块的细针抽吸(FNA)的数字化图像中计算出来的特征。它们描述了图像中细胞核的特征。...应用特征缩放的主要目的是确保所有特征具有相同的尺度，这有助于提高基于距离的算法(如KNN)的性能。在KNN算法中，数据点之间的距离对确定它们的相似度起着至关重要的作用。...曼哈顿离在所有情况下的精度都比较低，这表明欧几里得或闵可夫斯基距离可能更适合这个问题。当闵可夫斯基距离度量中的p值为2时，它等于欧几里得距离。...在我们这个实验中这两个指标的结果是相同的，也证明了这是正确的。 对于欧几里得和闵可夫斯基距离度量，不应用任何特征缩放就可以获得最高的精度。
见图1中，4月份吞吐率为0，但并不意味着生产是停滞的，5月份吞吐率为1，也不意味着持续了5个月的项目D是健康的。 图1....多个项目上线后，被统计在不同月份的吞吐率中 2）研发周期，基于单个项目计划的起止时间，是由关键路径决定的，项目经理尤为关心。...二、指标介绍 有赞效能改进团队经过不断探索，定义了「研发浓度」指标，作为研发效率的度量。该指标融合前文介绍的吞吐率、研发周期和资源利用率，反映了「为缩短项目周期而投入资源」的决策收益。...四、小结 「研发浓度」的优势在于，它是一项领先指标，能直接体现任意项目的研发效率，并在过程中进行度量，发现问题可以随时介入并进行改进。...希望能借助本文，得到读者朋友的垂青，并将其运用到更广泛的度量场景之中。
：富贵险中求。...工作前几年，相信不少程序员朋友都会沉浸在提升自我技能，获取更大职业进步的目标中，这样想这样做都没有错，但不应该忽略了职业之外的成长，这两种成长都是需要的，不可偏失一个。...开源节流，相信也是每个人无时不刻都在思考的问题，程序员作为相对高收入群体更应该合理安排自己的收入，以产生更大的价值，不然可依赖的只有每月的薪资收入是件挺悲凉的事。...有两种获取收入的方式，一种是主动收入，前提是出卖自己的时间，是一种独占式的投入，做了A就不能做B。另一种是被动收入，也叫睡后收入，意思是睡觉的时候也能进账。...也不难做到，从每个月的被动收入中按一定比例存起来，比例是多少，依据自己的生活学习日常来定，钻牛角尖的人一定会说，除掉日常社交日常生活学习话费，就月光了，哪还有钱？
二期招募正式开始，扫描 二维码 立刻报名 （或点击文末 “阅读原文”，直达报名入口） 详情介绍：寻找SaaS“潜力军”，腾讯SaaS加速器二期开启招募 SaaS企业的商业模式类似我们日常生活中的收租模式...但不论是哪一种商业模式，支撑起估值的核心离不开其不断地从企业客户中收取的稳定、可预期且高质量的现金流入。...这个简单的模型可以解释SaaS行业中的两个问题： 第一，客户数是saas公司的运行基础，客户数代表了企业的生命力，也即一定量的订阅服务收入占比，这样公司才能最大程度上借助规模经济优势进行后续的拓展，虽然营销费用高企通常是...，因此在同一年新客户单价通常会低于老客户，这也导致通过推出新产品使得如原有客户的50%增加付费50%（或者25%的客户增加100%的付费）就能够达到120%的NDR水平，可见持续不断地获客是saas公司经营过程中不可缺少的一部分...，而同是专注于工作场所的远程协作办公的slack表现就稍显逊色，2021Q1季报中zoom和slack分别披露了其净收入留存率水平，为130%（基于超过10名客户）以及138%，从这个指标来看似乎slack
在数据仓库的基本报表制作过程中，通常会使用SQL作为数据源，可是普通的SQL实在不适合处理一些较为复杂的逻辑判断；一般而言，待查询的数据类型主要包括日期型、数字型、字符串这三类数据类型；在报表查询界面前段...，实际上会对查询的数据作一些缺省处理，例如有些字段可输可不输，输入的字段需要按照输入的内容进行查询，而未输入的字段通常会选择忽略该条件的存在，如何判断该字段是否输入了呢，当然是针对这些未输入的字段提供一些缺省值了...，例如某个数字类型的字段未输入，则赋一个缺省值-1，某个字符串字段未输入，则赋一个缺省值为’ ‘，某个日期未输入，则赋一个缺省值为SYSDATE；这个时候只要在SQL中针对不同的缺省值和应该输入的值进行处理就...当然当更加复杂的查询逻辑实在不适合用SQL处理时，最好选择使用存储过程的方法了；其次过于复杂的SQL可能会带来数据库性能问题，因此这些基于SQL的报表最好不要在大型数据表上操作。...，保持任何一种值的存在为TRUE即可。
数据仓库模型是数据模型中针对特定的数据仓库应用系统的一种特定的数据模型，一般的来说，我们数据仓库模型分为以下几个层次，如图 1 所示。 图 2....为什么需要数据模型 在数据仓库的建设中，我们一再强调需要数据模型，那么数据模型究竟为什么这么重要呢？首先我们需要了解整个数据仓库的建设的发展史。...在数据仓库的模型设计中目前一般采用第三范式，它有着严格的数学定义。...范式建模法 从业务数据模型转向数据仓库模型时，同样也需要有数据仓库的域模型，即概念模型，同时也存在域模型的逻辑模型。这里，业务模型中的数据模型和数据仓库的模型稍微有一些不同。...在数据仓库的逻辑模型需要从业务系统的数据模型中的逻辑模型中抽象实体，实体的属性，实体的子类，以及实体的关系等。
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