数据分析是数据时代和数据经济里面的“硬实力”，数据分析有一套系统的科学的方法论，简称为“数据分析框架”。 数据分析是什么？为什么要掌握和应用数据分析呢？每一位数据人在玩数据的路上，都可以问问自己。...关于数据分析是什么，可以阅读这篇文章《数据分析到底是什么》 1 数据分析框架，数据分析的方法论和指南针。 ? 2 数据分析流程，数据分析的思考路线和工作步骤。 ?...说明：这两图片摘录埃森哲数据分析方法论 看了数据分析框架和数据分析流程图，数据人很容易想到IBM公司的数据挖掘标准：CRISP-DM，标准如下图所示： ?...这个标准就是数据分析框架和流程的源泉，关于这个标准简要说明如下。...，评价结果，重审过程 部署（deployment）：分析结果应用 俗话说“实践出真知”。
数据分析是数据时代和数据经济里面的“ 硬实力 ”，数据分析有一套系统的科学的方法论，简称为“数据分析框架”。 数据分析是什么?为什么要掌握和应用数据分析呢?...每一位数据人在玩数据的路上，都可以问问自己。 关于数据分析是什么，可以阅读这篇文章《数据分析到底是什么》 1 数据分析框架，数据分析的方法论和指南针。 ...2 数据分析流程，数据分析的思考路线和工作步骤。 ...说明：这两图片摘录埃森哲数据分析方法论看了数据分析框架和数据分析流程图，数据人很容易想到IBM公司的数据挖掘标准：CRISP-DM，标准如下图所示： 这个标准就是数据分析框架和流程的源泉，关于这个标准简要说明如下...)：对模型进行较为全面的评价，评价结果，重审过程 - 部署(deployment)：分析结果应用 俗话说 “实践出真知” 。
，看过哪些页面、每个页面的停留时长；平台信息对这个用户的综合评价性指标，首次登陆时间、活跃频次、日常访问时间段、停留时长、留存情况、复购情况等； 商品的衍生信息，基于浏览/检索的内容信息反向搭推荐内容框架...对意向的理解都会造成一系列的问题； 产品问题，在设计产品的时候，没有充分考虑到不同类型用户的使用习惯，体验感差； 流程问题，信息流转过程中容易出现的一些重复操作、信息冗余，造成整体耗时较长； …… 我们可以把这样的问题归纳为：数据分析算法问题...、产品问题、流程问题，就需要进行深入的专项分析，最终进行定位解决。...形成数据闭环，数据应用的结果需要进行跟进，反哺规则、算法、模型上的迭代 在实际的业务过程里面永远不存在一次性分析，毕竟市场在变、环境在变、生活方式在变、人的行为习惯喜好也都在变化的过程里面，用户和产品都在成长...成为新手玩家、了解规则成为朋友、恋爱期的粘性用户、蜜月期的忠诚、逐渐冷淡之后的消沉、分手之后的死亡； 对于商品而言，在设计师的各种脑暴和灵魂创造之后，可以概括为设计、生产、上市、热卖、退市、处理几个阶段； 对于数据分析而言
从流程的角度搭建指标框架，可以全面的囊括用户相关数据，无有遗漏。 这套框架列举的指标，依旧要遵循指标原则：需要有核心驱动指标。移除虚荣指标，适当的进行删减，不要为添加指标而添加指标。...维度分析法 当你有了指标，可以着手进行分析，数据分析大体可以分三类，第一类是利用维度分析数据，第二类是使用统计学知识如数据分布假设检验，最后一类是使用机器学习。我们先了解一下维度分析法。...维度是一个更大的范围，不只是数据，比如时间维度和城市维度，我们就无法用指标表示，而指标（留存率、跳出率、浏览时间等）却可以成为维度。通俗理解：维度>指标。 到这里，大家已经有一个数据分析的思维框架了。...之所以是框架，因为还缺少具体的技巧，比如如何验证某一个维度是影响数据的关键，比如如何用机器学习提高业务，这些涉及到数据和统计学知识，以后再讲解。 这里我想强调，数据分析并不是一个结果，只是过程。...数据分析的最终目的就是增长业务。如果数据分析需要绩效指标，一定不会是分析的对错，而是最终数据提升的结果。 数据分析是需要反馈的，当我分析出某项要素左右业务结果，那么就去验证它。
▲图3-2 数据产品经理的双重身份 03 数据分析体系构成框架 搞清楚了数据分析体系的定义，接下来就是了解如何才能搭建一个完整的数据分析体系。...笔者曾看到部分数据产品经理候选人的简历中经常会写到自己精通数据分析框架的搭建。...坦白地说，单看孤零零的某个或者某些指标是无法解决问题的，此时就需要依靠数据分析框架来解决问题了。 由前面的数据分析体系可知，数据分析体系落地涉及两个维度。...因此好的数据分析框架就是在告诉我们：当下的整体业务是什么样？为什么会这样？应该怎么办？ 回顾前面面试者所说的那几个指标，我们可以发现其根本无法清晰地反映业务上的这三个问题。...当然，这里只介绍了数据分析体系的宏观框架，还未涉及具体的数据分析体系搭建过程，在数据分析实战中还会涉及相应的方法论。
在看相关代码的时候阅读了我们项目使用的数据库框架GreenDao 。哈哈，挺有意思的^ _ ^。...GreenDao框架分析 GreenDao3.0官网介绍 GreenDao文档 GreenDao的Github仓库 GreenDao 的使用在这里就不介绍了，上面的文档链接或者网络上的各种使用教程讲的都很详细...这里主要分析、对比一下GreenDao框架 在原生的基础之上进行了怎么样的封装。 在进行源码分析之前我们先说一下GreenDao 的优缺点，然后在下面的阅读过程中自己进行体会。...数据库框架设计 文章前面简单的用代码进行数据库操作，我们可以从中看到一般在Android中操作数据库所需要的对象有： SQLiteOpenHelper：数据库的创建、更新的操作对象； SQLiteDatabase...：执行数据的增删改查的操作对象； SQLiteStatement：SQL 执行的操作对象； 所以首先任何一个数据框架都需要对这几个对象做封装，其次就是对于ORM模式 的数据库框架来说对象和数据库之间映射的元数据
它旨在降低复杂数据分析的复杂性，使生物信息学工作流的创建和执行变得更加容易和可重复。...灵活性：Snakemake允许用户以模块化和可重复的方式定义数据分析步骤，易于修改和重用。 可扩展性：它可以在各种计算环境中运行，从单个计算机到高性能计算集群，甚至是云环境。...，展示了Snakemake确保数据分析可持续性的能力 3如何安装 推荐使用 conda/mamba 安装，简单快捷 ## 安装 mamba create -c conda-forge -c bioconda...它允许用户通过简单的Python语法定义分析步骤，管理数据和代码的依赖性。Snakemake支持灵活的规则定义，可以轻松地适应各种计算环境，包括单机、集群和云。...它特别强调可重复性和透明性，通过整合软件环境和容器技术，确保分析结果的一致性。此外，Snakemake还支持并行执行和错误处理，使得大规模数据分析更高效、更可靠。
Storm能轻松可靠地处理无界的数据流，就像Hadoop对数据进行批处理 编程模型 spout：数据读取数据、接收数据、将数据写出到blot bolt:可以有多个，它是处理数据的类，相当于将MapReduce...可以单独写一个bolt去分割数据，写一个blot去合并数据。 ? 元组（Tuple） 元组（Tuple），是消息传递的基本单元，是一个命名的值列表，元组中的字段可以是任何类型的对象。...水龙头（Spout） Spout是拓扑的流的来源，是一个拓扑中产生源数据流的组件。通常情况下，Spout会从外部数据源中读取数据，然后转换为拓扑内部的源数据。Spout可以是可靠的，也可以是不可靠的。...转接头（Bolt） 在拓扑中所有处理都在Bolt中完成，Bolt是流的处理节点，从一个拓扑接收数据，然后执行进行处理的组件。Bolt可以完成过滤、业务处理、连接运算、连接与访问数据库等任何操作。...1）Flume获取数据。2）Kafka临时保存数据。3）Strom计算数据。4）Redis是个内存数据库，用来保存数据。
框架分析（11）-测试框架 主要对目前市面上常见的框架进行分析和总结，希望有兴趣的小伙伴们可以看一下，会持续更新的。希望各位可以监督我，我们一起学习进步。...优缺点分析 优点 开源免费 Selenium是一个开源项目，可以免费使用，没有任何许可费用。...总结 Selenium框架具有多语言支持、多浏览器支持、元素定位、页面操作、等待机制、浏览器控制、测试报告、并行执行和集成测试框架等特性。...优缺点分析 优点 简单易用 JUnit框架提供了简单易用的API和注解，使得编写和运行单元测试变得非常简单。...不支持并发测试 JUnit框架默认是单线程执行测试用例，不支持并发测试。对于需要并发测试的场景，需要使用其他工具或框架。
本文实例讲述了thinkphp 框架数据库切换实现方法。...database.php是框架默认的数据库配置，里面写数据库1的信息，新建了个database2.php是放置数据库2的信息。...相关内容感兴趣的读者可查看本站专题：《ThinkPHP入门教程》、《thinkPHP模板操作技巧总结》、《ThinkPHP常用方法总结》、《codeigniter入门教程》、《CI(CodeIgniter)框架进阶教程...》、《Zend FrameWork框架入门教程》及《PHP模板技术总结》。...希望本文所述对大家基于ThinkPHP框架的PHP程序设计有所帮助。
Arouter框架结构 Arouter框架结构中有注解定义和注解处理器相关的内容，Arouter本身也可以算是一个示例。...初始化入口 集成Arouter路由框架，需要在Application初始化过程中调用下面的方法对Arouter框架进行初始化。...// 读写过程：创建临时文件optJar，从源文件jarFile中读取数据，转写到临时optJar文件中，完成后使用optJar覆盖源文件jarFile。...} } arouter-register与arouter-api 初始化Arouter Arouter-register是AutoRegister的一个实现，可以参考\# AutoRegister框架分析...ASM是一个插桩框架，框架集成在 com.android.tools.build:gradle 内，下表有删减。
一支由数据分析供应商组成的团体今天在GPU技术大会上共同提出了GPU开源分析倡议（GOAI），旨在培育以GPU来进行数据科学和深度学习方面工作的社群。...这几家供应商表示，虽然每家都拥有很强大的框架，但缺乏通用的标准数据格式阻碍了各种应用之间的互通。...该团体提出了一个新的数据标准来解决这个问题，称为GPU数据框架，该标准可用来增进GPU上所运行的各种进程之间的数据交换。目前有一款Python API已对外公布。...新的GPU数据框架API使得GPU上的端到端计算成为了可能，因此“避免了传输回CPU或复制内存中的数据，减少了人工智能工作负载中常见的高性能分析的计算时间和成本。”该团体在新闻稿中说。...他说：“GOAI对于数据开发者和研究人员参加运动而言是一种号召，这可用以加快分析速度和GPU在企业中的采用。”
本文实例讲述了tp5.1 框架数据库-数据集操作。...分享给大家供大家参考，具体如下： 数据库的查询结果也就是数据集，默认的配置下，数据集的类型是一个二维数组，我们可以配置成数据集类，就可以支持对数据集更多的对象化操作，需要使用数据集类功能，可以配置数据库的...：《ThinkPHP入门教程》、《thinkPHP模板操作技巧总结》、《ThinkPHP常用方法总结》、《codeigniter入门教程》、《CI(CodeIgniter)框架进阶教程》、《Zend FrameWork...框架入门教程》及《PHP模板技术总结》。...希望本文所述对大家基于ThinkPHP框架的PHP程序设计有所帮助。
前言在当今互联网时代，数据的获取和分析变得越来越重要。爬虫技术作为一种数据采集的方法，被广泛涉及各个领域。...在本文中，我们将介绍如何使用Python Spark语言和Pholcus框架来实现一本小红书数据爬虫的案例分析。...= nil { return "", err } return string(body), nil}解析HTML：利用Pholcus框架的解析器，解析网页内容，提取所需的数据信息...= nil { log.Fatal(err) } // 使用goquery提供的方法解析HTML并提取所需的数据信息 // ...}构建爬虫框架：使用Pholcus框架构建一个灵活的可扩展的爬虫框架...该爬虫具有高效的网页请求和解析能力，并且可以构建一个灵活的可扩展的爬虫框架，方便后续的数据采集和处理。
前端使用Bootstrap主题框架AdminLTE，后台使用python语言的tornado作为web框架。...利用tornado的模板作为主要的动态页面生成方式，以及巧妙使用模板将json数据渲染到页面hidden元素的值，然后在js中直接用eval函数计算隐藏域的值来生成图表JavaScript插件所需的json...数据来生成页面中相应的可视化图表。...img-circle elevation-3" style="opacity: .8"> 物联网数据分析...='+menus[1]+']'); console.log(menu2); menu2.find('>a').addClass('active'); }) web框架后台代码
只因去年下半年的时候，用R语言的博哥和龙少有Shiny这样的框架可以开发交互式整合Web数据分析报告，让我这个成天鼓吹用Python做数据分析的人眼馋不已。...中文社区专栏作者，GitHub开源项目PyEcharts作者）基于百度Echarts开发的PyEcharts，但是这些都是基于Web的交互视图库，而非Shiny那种能将文档、表格、视图整合在一起的交互式数据分析报告框架...，用它制作出更优秀的数据分析报告。...Dash是搭建Web数据分析应用的用户界面（UI）库，如果你之前使用Python处理过数据分析、数据探索、可视化、建模、工具控制及编制报告等工作，就会发现Dash可以快速上手。...Tableau很了不起，它提高了业界对数据分析的期望值，即终端用户应该可以自主分析，并能够直接使用工具探索数据。它还使得钻取与交叉筛选这样的概念变得流行。 ?
本文主要介绍分析业务的一般流程，分为两个部分：分析是怎样一个过程?分析解决业务问题的框架是什么?...分析业务的过程 随着现在大数据存储、云计算、IOT等技术的快速发展，越来越多的场景数据被收集起来，数据的重要性也逐渐被各大公司重视。...收集数据是第一步，更重要的是如何分析数据，发现背后的商业价值，帮公司做出正确的决策。 面对海量的数据，面对业务出现的问题，我该如何下手呢？...分析解决业务问题的框架 根据上面的介绍，可以把解决问题的框架整理为：发现问题 – 定义问题 – 寻找原因 –提出解决方案 – 落地执行 – 反馈迭代。 衡量标准：业务问题被解决，指标提升了。...接着分析指标数据，判断是因为哪个模块做差了导致业务出现的问题。 然后分析该模块做差的原因：基于提出假设-数据验证的这一过程。不断提出可能的情况，反复的进行数据验证，直至找到最后的原因。
Apache Hadoop是一个成熟的开发框架,其连接着庞大的生态系统，并且得到了Cloudera、Hortonwork、Yahoo这些卓越机构的支持与贡献，并且为各个组织提供了许多工具来管理不同大小规则的数据...然而，随着信息化时代的发展，越来越多组织亟需使用更加快速的数据处理。这些需求来自各个领域的驱动，其中包括最近发展的流媒体技术、物联网、实时分析处理，这些也仅仅只是其中一部分。...从能源产业到金融行业，Spark凭借其高效性与多功能性已经成为当今大数据处理栈中的关键部分。 Spark是一个比MapReduce更加灵活的开源且通用的计算框架。...在Spark中还有一个庞大且不断增长的第三方包列表，将各式各样的工具、环境、框架、语言整合到一起，从而扩展Spark的复杂性以及能力。...因此，为了获得最佳性能的Spark，它需要成为一个更广泛的Hadoop基础数据管理平台的重要组成部分。此外，为了能在实时或者预测分析中得到更大收益，那么优化整个数据供应链也是至关重要的。
框架大体上已经写完了，不过说实话好多代码让我自己写我也写不出来，那该怎么办呢？...很简单，把现在已经写好的代码保存起来，等用的时候拿出来复制粘贴就好了，如果你是大神，自己会写，那就更厉害了~ 现在我们按模块分析一下代码： 1、setting.py...最后的get_all_content函数作用我们在这里分析一下： def get_all_content(self, sheet_obj): __content = []
框架分析（5）-Django 主要对目前市面上常见的框架进行分析和总结，希望有兴趣的小伙伴们可以看一下，会持续更新的。希望各位可以监督我，我们一起学习进步。...核心概念以及组件讲解 模型（Model） 模型是Django中数据的核心部分，它定义了应用程序中的数据结构和数据库表之间的映射关系。...视图函数或类可以从模型中获取数据，并将数据渲染到模板中，最终返回给用户。 模板（Template） 模板是Django中用于呈现数据的部分。...可扩展性 Django框架具有良好的可扩展性，开发人员可以通过使用Django的插件和第三方库来扩展框架的功能。...约束性较强 Django框架对项目的结构和组织有一定的约束性，开发人员需要按照框架的规范进行开发。这在一些特殊需求的项目中可能会导致一些限制和不便。
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