为啥要进行数据分析 在上次的fme用户大会会后，我写了一点感想。在很早之前，我就觉得单纯的做数据处理是没什么前途的，所以要做分析，并且分析中有处理，处理中有分析。...Created on 2019年4月14日 @author: uYaoQi ''' from scipy import optimize as opt import numpy as np # 数据分析生产橡皮鸭与橡皮鱼求取最优解的算法...其它的一些分析 这篇推送，来自于《深入浅出数据分析》，是HeadFirst系列书籍，感兴趣的可以网上找一找，或者联系我索取。...最近除了这个分析，我也基于Dijkstra算法，做了一些路径规划方面的分析。 分析需要算法，需要模型，而模型，就在平常的生活中慢慢积累！ 现在，我看公众号，只要是有数据分析相关的，都会记下来！ ?...比如我早上起床，如果昨天睡觉的时候决定了今天早上不洗头，那就可以多睡一会，我觉得这是分析；我下午要去打羽毛球、去运动，午饭/晚饭就可以多吃点，这也是分析；在生活中，处处都是分析。
一、业务背景 一般在项目开发中会有很多的统计数据需要进行上报分析，一般在分析过后会在后台展示出来给运营和产品进行分页查看，最常见的一种就是根据日期进行筛选。...这种统计数据随着时间的推移数据量会慢慢的变大，达到百万、千万条数据只是时间问题。 二、瓶颈再现 创建了一张user表，给create_time字段添加了索引。并在该表中添加了100w条数据。...同样的SQL语句，不同的分页条件，两者的性能差距如此之大，那么随着数据量的增长，往后页的查询所耗时间按理会越来越大。 三、问题分析 回表 我们一般对于查询频率比较高的字段会建立索引。...IO 回表操作通常是IO操作，因为需要根据索引查找到数据行后，再根据数据行的主键或唯一索引去聚簇索引中查找具体的数据行。...优化前后性能对比 我们看下执行效果： 优化前：1.4s 优化后：0.2s 查询耗时性能大幅提升。这样如果分页数据很大的话，也不会像普通的limit查询那样慢。
这一系列《数据分析工具篇》的开篇，也是数据分析流程中开始和结束的动作，数据导入之后，紧接着需要做的就是对数据的处理，我们会花费几篇的时间，来和大家聊一下常用的处理逻辑和常见的几个包，在数据处理过程中，...，特别是前两个，一个是小数据使用的包，一个是大数据使用的包，随着python的不断丰富，这两个包越来越完善，今天我们先了解一下for循环的优化方法： for循环 ?...我们仔细分析上面的代码就会发现其中的奥秘： 1）代码将for循环做了拆解，三层铺成了一层，在复杂度计算上降低了三个量级，原来是O(n3)=10003，而修改后成为了O(n)=1000，时间上也减少了至少三个量级...，变相增加了优化门槛。...需要提醒大家的是：for循环的优化需要转变固有的思想，引入新的数据结构和思路。
有一张财务流水表，未分库分表，目前的数据量为9555695，分页查询使用到了limit，优化之前的查询耗时16 s 938 ms (execution: 16 s 831 ms, fetching: 107...execution: 163 ms, fetching: 184 ms)； 操作： 查询条件放到子查询中，子查询只查主键ID，然后使用子查询中确定的主键关联查询其他的属性字段； 原理： 减少回表操作； -- 优化前...SQL SELECT 各种字段 FROM`table_name` WHERE 各种条件 LIMIT0,10; -- 优化后SQL SELECT 各种字段 FROM`table_name` main_tale...子查询只查主键 FROM`table_name` WHERE 各种条件 LIMIT0,10; ) temp_table ON temp_table.主键 = main_table.主键 找到的原理分析...dump出buffer pool中的数据和在数据库开启时载入在磁盘上备份buffer pool的数据。
不使用 if-else 的计算子 这一段代码可以不使用条件语句就实现加减乘除、求幂操作，它通过字典这一数据结构实现： import operator action = { "+": operator.add
在本文中，我将更进一步，向大家介绍一下在客服中心优化案例问题。我已经介绍过R语言的编码问题，相信这篇文章将对R语言用户更加有帮助。不过，即使你不了解R 语言，你也可以用Excel 解决问题。...你需要处理的数据 你需要处理的是一天一共有一万个电话。 数据如下： ? 需要考虑以下内容： 1. 通话时长以“分钟”计。2. 时间(以分钟计)从午夜00：00开始。3. 呼叫显示的是顾客的ID.4....假设每个呼叫者效率相同，并以和数据中一致的时间接听电话。5. 同时，你要假设呼叫人员没有休息时间，每个呼叫人员24小时在线。注意该数据仅为一天的数据(1440分钟)。...开始找解决方案 探索数据 同往常一样，我想说，在最开始探索和分析数据的分布很重要，呼叫时长分布数据如下： ? 经观察可发现，很多电话时长在3至7分钟，5分钟居多。我们来观察下一个变量。...在以后的案例分析中，我们将会放宽这些假设条件，使模拟情况更加接近现实。
对于MySQL数据库中，千万级别或者上亿级别的大表如何优化？...首先需要考虑执行计划优化SQL语句和索引，然后再考虑前段加缓存memcached、Redis数据库，如果还达不到效果，就要使用MySQL数据库集群，配置读写分离架构，配置MySQL表分区，配置MyCat...另外对于访问量大的，可以考虑直接写到文本中，根据预测的访问量，先定义假若是100个文件文件名，需要的时候，再对所有文本文件中的数据进行分析，再导入数据库。...、数据字典等，不超过物理内存的80%。...这个时候就要分析相应的SQL语句了，比如从慢查询日志中找到SQL，然后进行优化与分析。
“数据分析，要分析出具体业务优化点”是很多公司对数据分析师的要求，也是让很多同学们头大的问题。 怎么从一个个数据指标里，得出一个优化结论？今天结合一个具体问题场景，系统讲一下该怎么做。...问：如何分析该问题？直播业务优化点在哪里？ 01 常见错误做法 很多同学习惯于数据库里有啥字段就用啥，不区分场景，不打标签，结果自然分析不出东西。...分析的问题越具体，越容易得结论，分析的问题越模糊，才越难出结论。有了具体痛点，可以看：如何用数据解决问题。 ▌第三步：归纳分析逻辑 业务痛点可能是很分散的，用数据进行解决，需要的是分析逻辑。...在构建分析逻辑的时候，实际上每一类用户对应的情况，已经是一个具体的业务优化点，只不过数据是最终裁判。哪一类情况出现的多，就有限解决哪一类问题。...并且，出现两个因素相互纠缠的时候，也以看数据多少，选择主要问题来解决。这正是数据分析有用之处。不然千头万续，无从下手。 02 小结 所以，深入业务场景，剥丝抽茧，层层论证，才能更好地得到优化点。
HQL是数据分析过程中的必备技能，随着数据量增加，这一技能越来越重要，熟练应用的同时会带来效率的问题，动辄十几亿的数据量如果处理不完善的话有可能导致一个作业运行几个小时，更严重的还有可能因占用过多资源而引发生产问题...，所以HQL优化就变得非常重要，本文我们就深入HQL的原理中，探索HQL优化的方法和逻辑。...优化点： Group by主要是面对数据倾斜的问题。...Union与union all优化原理 ? ? union将多个结果集合并为一个结果集，结果集去重。...Count（distinct …）优化 ? ?
《深入解析SAS:数据处理、分析优化与商业应用》是国内市场目前一本由SAS公司在中国的员工创作、全面系统地剖析SAS技术的著作。...作者团队结合自身实际工作的经验体会和大量生动的实践案例，通俗易懂、循序渐进地对SAS的核心技术模块和架构体系进行了全方位的介绍、总结与分享，帮助读者深刻领会和掌握使用SAS进行数据挖掘与优化的专业知识，
加载和检查投资组合数据 投资组合包含100个交易对手及其相关的信用风险敞口（默认值EAD），违约概率（PD）和默认损失（LGD）。
参考链接：https://www.jianshu.com/p/c6e2abb9f657 分析命令 // -Xms8m -Xmx8m -XX:+PrintGCDetails // 打印垃圾回收信息
MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。...也可以简单理解为“排好序的快速查找数据结构” 数据本身之外，数据库还维护着一个满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式指向数据，这样就可以在这些数据结构的基础上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引...2、索引的优势和劣势 优势 提高了数据检索的效率，降低了数据库的IO成本 降低了数据排序的成本，降低了CPU的消耗 劣势 实际上索引也是一张表，该表保存了主键与索引字段，并指向实体表的记录，所以索引列也是要占用空间的...虽然索引大大的提高了查询速度，但同时也会降低更新表的速度，因为进行更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引文件每次更新添加了索引列的字段，都会调整因为更新所带来的键值变化后的索引信息 3、...表记录太少 经常增删改的表 如果某个数据列包含许多重复的内容，为它建立索引就没有太大的实际效果
Hadoop离线数据分析平台实战——380MapReduce程序优化 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析(MR) 完成 地域信息分析(MR) 完成 外链信息分析...(MR) 完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 调优的目的 充分的利用机器的性能，更快的完成mr程序的计算任务。...在本次项目中，由于我们使用hbase作为我们分析数据的原始数据存储表，所以对于hbase我们也需要进行一些调优操作。 除了参数调优之外，和其他一般的java程序一样，还需要进行一些jvm调优。...一般情况下，对于输入操作不进行任何的优化操作，对于处理部分采用代码优化即可， 重点是对应输出部分进行优化，减少输出量，降低网络传输量和磁盘溢出(IO)操作。...在本次项目中，由于我们使用hbase作为我们分析数据的原始数据存储表，所以对于hbase我们也需要进行一些调优操作。除了参数调优之外，和其他一般的java程序一样，还需要进行一些jvm调优。
在之前的文章中，通过用采集到的公开数据对竞争对手投放sem广告方法和行业竞争态势做了分析，得到了如下结论： 在非学历教育市场中，竞争者众多，达到70多个，市场有明显的阵营，可以划分为领导者、追随者等，但是竞争格局尚未完全确定...需要有更加明确的投放策略和优化方法，本篇文章就主要内容是通过数据分析，分析关键词的竞争形势和优化策略。...上图是根据上一篇采集到的数据制作的散点图。...，主要是因为一方主动出击抢夺另一方的资源和流量，在sem中表现在主动购买包含竞争对手品牌名的关键词，试图以此来抢夺、截取对手的流量； 1、客观上的竞争分析 下图是根据之前采集的数据整理而成的非学历教育市场关键词重合情况...为了研究这个问题，选择了投放规模大致相同的5个广告主的广告排名情况得到下图，下图是不同的广告主在搜索结果上排名位置的广告数据数量分析，其计算方法也比较简单，以不同广告主在搜索结果页面不同位置上的广告数量为分子
主要根据地区来洞察客户和产品，更多角度剖析各地区之间客户的差异，挖掘出产品和营销上的洞察 1.各地区客户数量、销售额、利润、数量、利润率对比分析 由图可知中南、华东两个地区综合情况较好，利润排名最高；反观华北地区...2.客户销售额排名分析 华北地区有四个客户销售额很高但利润为负，有可能这几个客户主要购买打折产品，需要下钻分析确认，如果情况确实如此应该对打折商品限制购买数量，并向这些客户推销其他优质产品，争取扭转盈亏...通过数据联动轻松捕获各地区之间销售、利润、客户排名信息的变化。 ? 4.各地区新客户数 零售企业核心关键因素就是能够不断吸引新客户进来，也就是让更多的人来买我们的产品。...5.客户帕累托分析 从图中我们可以看出大约31%的客户贡献了80%的利润，也就是说前31%客户是我们的重点客户群。...7.各地区产品帕累托分析 从图中我们可知华东地区约8%的产品就贡献了80%的利润，意味着92%的产品对利润贡献不大。从成本和产品种类两个方面考虑，可以将部分产品优化，将部分产品淘汰。 ?
数据优化 读写分离,在X2的版本中，我们引入了多SQL服务器的支持，在主从服务器中，你可以配置写服务器跟读服务器，这样对于负载高的站点中可以使用这个 功能达到读写分离，降低由于写过程序中造成的MySQL...例如： /** * 数据库主服务器设置, 支持多组服务器设置, 当设置多组服务器时, 则会根据分布式策略使用某个服务器 * @example * $_config['db']['1']['dbhost.../ 字符集 * $_config['db']['1']['pconnect'] = '0';// 是否持续连接 * $_config['db']['1']['dbname'] = 'x1';// 数据库...2、查看帖子时，如果增量点击数到100，则使用进程锁将数据更新到thread表并更新增量点击数为0。 3、回贴时将增量点击数和回复数一起更新到thread表，并更新增量点击数为0。...4、执行计划任务：每天3点，5分钟一次，一次取500条数据更新到thread表， 并删除此500条数据，以减少forum_threadaddviews表的大小。
表的行锁也不是绝对的，如果在执行一个SQL语句时MySQL不能确定要扫描的范围，InnoDB表同样会锁全表， 例如update table set num=1 where name like "%aaa%" 二、索引优化分析...2.1、什么是索引 MySQL官方的定义为： 索引(Index)是帮助MySQL高效地获取数据的数据结构 索引的本质是数据结构 可简单的理解为“排好序的快速查找数据结构” 2.2、索引分类 索引类型...where Using join buffer 使用了连接缓存 Impossible where 不存在的条件 select tables optimized away 没有GROUP BY的情况下，优化...MIN/MAX或者对于MyISAM存储引擎优化COUNT(*)操作，查询计划生成阶段即完成优化 distinct 使用了distinct 2.5、join语句的优化 尽可能减少Join语句中的NestedLoop...优先优化NestedLoop的内层循环; 保证Join语句中被驱动表上Join条件字段已经被索引; 当无法保证被驱动表的Join条件字段被索引且内存资源充足的前提下，不要太吝惜JoinBuffer
简单的罗列数据，而是对这些参考数据加以融合计算，整理成一个个优化参考点，然后就可以根据这个优化参考点的值以及该点的衡量标准，进行对应的调整。...慢查询未开启，而且设置的时间太长长达10s，通常一个语句大于100ms 可任务需要进行优化，这里需要设置较短分析下慢查询 全表扫描48.5/s 这块要分析下具体的sql写法 Innodb 缓存占用使用100%...也可以把分析结果输出到文件中，或则把文件写到表中。分析过程是先对查询语句的条件进行参数化，然后对参数化以后的查询进行分组统计，统计出各查询的执行时间、次数、占比等，可以借助分析结果找出问题进行优化。...，通过两个工具全局分析:mysqlreport对show status 这些参考数据加以融合计算，整理成一个个优化参考点，然后就可以根据这个优化参考点的值以及该点的衡量标准，进行对应的调整。...通过这两个工具可以在数据库配置层，对mysql进行相对比较优化的配置还可以找出性能比较慢的语句，通过profiling 详细分析sql执行的过程进行优化。 ? ? 腾讯的组织能力是什么 ?
在MySQL中，优化数据查询和生成报表是至关重要的任务，WITH ROLLUP是一个用于在查询结果中生成合计行的特殊子句。...它可以方便地在查询结果中生成分组的小计和总计，提供更全面的数据分析。...，结果如下 总结： MySQL中的WITH ROLLUP子句是一个强大的数据分析工具，可以帮助我们轻松实现数据的分组和汇总操作。...通过合理使用WITH ROLLUP子句，我们可以优化数据查询和报表生成的过程，提高数据分析的效率和准确性。...同时，我们也需要注意合理设计数据库结构、优化性能，以及结合其他查询技术和工具，以满足不同的数据分析需求。
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