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运行结果分析相关

对一些要求低的,我们分析到应用系统在将来大的负载压力(并发用户数、数据量)下,系统的硬件瓶颈在哪儿就够了。 另外,分析过程也常常结合实际情况。比如同一场景下少量用户和大量用户的情况有所不同。 监控指标数据分析:最大并发用户数 应用系统在当前环境(硬件环境、网络环境、软件环境(参数配置))下能承受的最大并发用户数。 否则,再根据各服务器的资源情况和业务操作响应时间进一步分析原因所在。 监控指标数据分析:业务操作响应时间: • 分析方案运行情况应从平均事务响应时间图和事务性能摘要图开始。 如何发现数据库的相关问题? 可以通过数据库监控器和数据资源图发现数据库相关的问题,例如在运行Controller之前,可以指定需要度量的资源,之后可以根据监控的数据分析数据库相关的问题。 Loadrunner常用的分析点都有哪些? Vusers:提供了生产负载的虚拟用户运行状态的相关信息,可以帮助我们了解负载生成的结果

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育种数据分析中转化数据结果的影响

问题提出 在模型假定中,数据需要符合正态分布,在动物模型分析中,如果对数据进行转化,对育种值和方差组分变化的情况,进行测试。 2. 育种值相关性分析: ? 6. 结论 混合线性分析数量性状时,假定表型数据是符合正态分布的,所以当数据严重偏态时,需要对数据进行转化,但是转化后的数据方差组分和育种值会有变化。 分析中,虽然数据要求正态分布,但是对于稍微偏态的数据,模型具有强健性,没有必要一定是符合正态分布,数据量大时,一般对异常值进行筛选删除,对数据不做转化。 当数据符合正态分布,强行进行转化,结果转化后的分布不符合正态分布,这是育种值的排名是有变化的(no zuo no die, why you try…) 育种分析中,一般不做数据的转化,只做异常值的剔除。 统计方法不能拯救失败的数据,只能告诉你数据分析为什么会失败,这是我说的。 下面是Fisher说的: 科学试验做完后再找统计学家分析数据,如同病人死了找医生进行尸体解剖,医生会告诉你病人死的原因。

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    GSEA分析结果详细解读

    在解读传统的富集分析结果时,经常会有这样的疑问,一个富集到的通路下,既有上调差异基因,也有下调差异基因,那么这条通路总体的表现形式究竟是怎样呢,是被抑制还是激活? ,这使得传统的富集分析结果无法回答上述的问题。 所以在我看来,传统的富集分析只能定位到功能,这些差异基因与哪些功能相关,而不能回答一开始的这个问题。想要回答一开始的这个问题,我们需要GSEA富集方法的结果。 ? 理解这个观点之后,在来看GSEA富集分析结果。由于结果很多,所以给出了一个汇总的html页面。对于富集结果,根据上调还是下调分成了两个部分,对应两个分组,示例如下 ? 这个表格中的数据对应下面这张图 ?

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    Linux netstat命令结果分析

    一:获取数据 使用命令 netstat -anp | less //命令介绍: netstat : linux中查看网络状态的命令 -a : 显示所有的连接 -n : 以ip格式显示 -p : 显示连接对应的进程 netstat命令详解请移步:http://man.linuxde.net/netstat 得到结果 Active Internet connections (servers unix 2 [ ACC ] SEQPACKET LISTENING 9464 1/systemd /run/udev/control 二:结果分析 Send-Q :对方没有接受的数据,仍然在本地缓冲区中。如果发送队列Send-Q不能很快的清零,可能是有应用向外发送数据包过快,或者是对方接收数据包不够快。这时候就要调整发送速度或者接受速度了。 例如:如果看到是大量的 send-Q ,可以判定是发送数据给目的地址的时候出现了阻塞的问题,导致了包堆积在本地缓存中,不能成功发出去。

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    R|生存分析-结果整理

    根据上面的生存分析的介绍可以大概的了解了生存分析的概念和原理以及KM曲线的绘制。 但是生存分析中COX回归的结果不容易直接输出,本文简单的介绍一种自定义函数,批量并且规则的输出结果的方式。 #载入所需的R包 library("survival") library("survminer") #载入并查看数据集 data("lung") head(lung) inst time status 还可以构建自定义函数,数据框的形式一次输出所有变量的COX回归结果 #查看待分析的变量 covariates <- names(lung[,4:10]) covariates [1] "age" "sex" "ph.ecog" "ph.karno" "pat.karno" "meal.cal" "wt.loss" #构建自定义函数,以数据框形式输出结果 univ_formulas

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    Linux netstat命令结果分析

    得到结果 Active Internet connections (servers and established) Proto Recv-Q Send-Q Local Address unix 2 [ ACC ] SEQPACKET LISTENING 9464 1/systemd /run/udev/control 二:结果分析 Send-Q :对方没有接受的数据,仍然在本地缓冲区中。如果发送队列Send-Q不能很快的清零,可能是有应用向外发送数据包过快,或者是对方接收数据包不够快。这时候就要调整发送速度或者接受速度了。 例如:如果看到是大量的 send-Q ,可以判定是发送数据给目的地址的时候出现了阻塞的问题,导致了包堆积在本地缓存中,不能成功发出去。 Type:套接字的类型 有几种类型的套接字访问: SOCK_DGRAM:数据报(无连接)模式。 SOCK_STREAM:流(连接)套接字。 SOCK_RAW:原始套接字。

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    武汉,排查结果出来了!数据分析立了大功

    其核酸检测结果均为阴性,对无症状感染者和密切接触者均进行了医学隔离观察。目前武汉市无症状感染者在全人群的占比极低,没有发现无症状感染者传染他人的情况。 以上信息来源于新华社和人民日报客户端。 ? 结果发现292份样本池的结果中,仅有1次结果为错误的。这意味着,我们完全可以通过混合样本池的办法,付出轻微损失灵敏度的代价,来大幅度提高检测速度,用来大规模筛查无症状感染人员。 在某互联网企业的面试题里,曾经有这样一个有趣的数据分析问题: 1000个瓶子里,有一瓶含毒,其余均是无毒清水,现在你只有10次机会来检测,请问如何找出那瓶含毒的清水? 这是在从小培养数据分析意识。 ? 《柳叶刀》是英国的医学期刊,但地球上第一个采纳这个论文用以大规模检测民众的,不是英国,也不是美国,而是中国。 第一个率先行动的基层主体,是中国的武汉市政府。 这个事件,也更加坚定了我学习数据分析的决心。 通过数据分析,解决实际的问题,然后总结经验。这样,事件也不再是单纯的事件,数据也不再是孤零零的数据。我想,这也正是数据分析人的最终归宿。

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    ES聚合场景下部分结果数据未返回问题分析

    背景 在对ES某个筛选字段聚合查询,类似groupBy操作后,发现该字段新增的数据,聚合结果没有展示出来,但是用户在全文检索新增的筛选数据后,又可以查询出来, 针对该问题进行了相关排查。 排查思路 首先要明确我们数据的写入流程, 下图: 在检查Mysql库的数据没有问题之后,开始检查ES是否有问题,根据现象我们知道既然在全文检索中都能搜索到,说明数据肯定是写入ES里了,但是又如何确定聚合结果呢 经过查询发现有段描述: 就是只会返回top结果, 部分结果不响应返回 那如何让这部分结果返回呢? 带着问题, 发现使用桶聚合,默认会根据doc_count 降序排序,同时默认只返回10条聚合结果. AggregationBuilders.terms("group_by_topics") .field("topic").size(100); 我们解决了问题, 现在思考下ES为什么不一下子返回所有统计项的结果数据呢 : 客户端发请求到协调节点 协调节点将请求推送到各数据节点 各数据节点指定分片参与数据汇集工作 协调节点进行总结果汇聚 es 出于效率和性能原因等,聚合的结果其实是不精确的.什么意思?

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    数据分析篇 | 我用Python帮朋友做了张猪肉数据分析图,结果。。。

    折线图嘛,先获取数据吧 正好图片中显示了数据来源:“中国养猪网” 打开官网,找到并跳转到猪价网址 http://zhujia.zhuwang.cc/ ? 新标签页打开,在线解析Json数据,不了解这块知识的朋友可以点击 在python里玩转Json数据 ? areaId=-1&aa=1571997555296') 运行结果: ?

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    老师我纳闷:数据分析结果该如何落地?

    有同学问:“我有个一个很好的分析发现,问题是如何让它落地呢?”还有同学抱怨,感觉发出去的数据分析报告都不见结果。要如何推动数据分析落地?一图以蔽之,推动方式和推动难度,完全取决于“我”是谁 ? 虽然理想很美好,做数据分析的想当业务部门的军师,可在很多业务部门眼中,数据分析就是个:“报~~~~~前方曹兵十万来袭”的角色 如果是业务部门领导有需求,更多是看“谁来做”的问题。 真到了数据分析师,数据分析专员。运营专员/策划专员/区域总监助理这个层面,一条都谈不上。因为实在和决策相隔万里。人微言轻,即使有发现,也只能借力打力。看准了机会施展才华。 如果是数据分析专员,更多是看目前项目中的优化点,有没什么机会深入一下。如果是业务部门的基层员工,更多是看能不能争取到利用数据分析改善业务的机会。 即使争取到机会,做数据分析的同学们也要注意一个问题。 做分析的同学们在喊着“活跃率低了,要搞高!”的时候,是否想到了“搞高”背后大量的决策过程与执行细节呢?如果别人对分析结果嗤之以鼻,很有可能是做的不够细致。

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    细胞通讯分析结果的解读

    单细胞进阶分析主要是拟时序分析,细胞通讯分析,以及SCENIC转录因子分析。但实际上随着越来越多单细胞研究从CNS正刊跌落到CNS子刊,再到普通的数据挖掘文章,所谓的进阶分析也要沦落为标准分析啦。 不过,虽然细胞通讯分析越来越普通,但它的难度并不会降低,在试图学习这个分析方法之前,大家需要自己提前了解一下:细胞通讯分析的背景知识,而且呢,还得看看细胞通讯分析的实例,多读文献,总归是没有错的! bulk转录组数据进行映射后,分成了5个亚群,这wild-type, ablation and embryonic mammary progenitors (EMP) (n = 95 cells) 都是独立做 growth factors 其实CellPhone-DB数据库远不止这些啦,不过通常呢,我们只能是做到对数据分析结果的有限解读啦! 居然就可以根据上面的细胞通讯关系绘制出来机制图: ? 同样的分析,完全不同的展现方式 主要是靠大家对这个细胞通讯分析流程的理解,以及对结果的解读,后续我们会针对此推文前面提到的5款做细胞通讯分析软件的用法解读,并且合理的使用它们的分析结果来支撑我们的数据成为一个合理的生物学故事

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    docker stats命令源码分析结果

    本文是基于docker 1.10.3版本的源码,对docker stats命令进行源码分析,看看docker stats命令输出的数据是从cgroups fs中怎么怎么计算出来的。 docker/docker/api/client/stats.go#141 docker daemon相关代码入口可参考:/docker/docker/daemon/daemon.go#1474 ##源码分析结果 MEM USAGE = mem_usage MEM LIMIT = mem_limit MEM % = (mem_usage / mem_limit) * 100.0 Networt Stats数据 docker stats计算Network IO数据的算法: NET I = rx_bytes NET O = tx_bytes ###Blkio Stats数据: 获取每个块设备的IoServiceBytesRecursive blk_write值; docker stats计算Block IO数据的算法: BLOCK I = blk_read BLOCK O = blk_write

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    数据分析方法论|利用对比分析有效地说明数据结果和结论

    对比分析数据分析中最常用的、最好用、最实用分析方法之一。没有对比就不能说明问题,这也是对比分析数据分析领域经久不衰的原因之一。 如果我们把前三财年的GMV数据也放上,就会发现2020财年的GMV是增长的,从这个对比数据来看业务是稳定上升的。这就是对比分析数据分析中的作用,没有对比就没有数据结论! 11月是电商大促活动月,11月的GMV高于全年月均值、全年月中位数是必然的结果。 例如,根据用户的付费信息将用户分为大中小R,对比各个组别对付费的贡献率,分析结果符合“二八法则”。 对比分析作为最常用的分析方法,作为数据分析师要做的不仅是对比,更重要的是分析和追踪,将分析结果落地,让数据产生价值,让分析产生价值!

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    7万例新冠肺炎数据分析结果

    点击“机器学习算法与Python实战”,“置顶”公众号 重磅干货,第一时间送达 2月17日,中国疾病预防控制中心发布迄今最大规模的新冠肺炎流行病学特征分析。 原始数据来自截至2020年2月11日中国内地报告的超过7万病例。相关论文发表于《中华流行病学杂志》。 ? 研究发现: ▸ 大多数新冠肺炎患者表现为轻症,轻/中症病例达到80.9%。

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    孙权的DICS测试结果和瑜亮的数据分析

    结果文官要降武将要战,吵成一锅粥,双方施加的影响力大体一致,并未对孙权造成决定性的影响。鲁肃从江夏请来卧龙后,先自己见了孙权一面,从孙权的立场为他分析了可战不可降的道理。 诸葛亮和周瑜的数据分析 在孙权决策的过程中,诸葛亮和周瑜提供的两份曹操兵力分析报告起到了重要的作用。这两份报告的标的一致,而总兵力数值却相差了几乎三倍。 按照演义记述的曹军实际83万人马计,诸葛亮的分析结果是actualvalue的roughlydouble,周瑜的则是nearlyhalf。 诸葛亮的数据 周瑜的数据 青州兵 20万 15-16万 袁氏之众 50-60 万 7-8万 中原新招 30-40万 / 荆州之军 20-30万 *20-30万 Total 120-150万 22-24万 分开来看,具体小项似乎差别不大,或者即使不同也都各有因由,最后凑在一起的结果明明已经产生了巨大的偏差,却仍然给受众以“可信”, “合理”的感觉。这是数据作伪常用且有效的一种手段。

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    cell ranger分析结果详细解读

    该网页的结果分成了summary和analysis两部分, summary部分包含如下结果 1. 异常结果警告 如果数据中存在异常,在网页的头部会给黄色的警告框,如下所示 ? 点击Details, 可以看到详细的信息,上图显示RNA reads的Q30比例太低,理想情况是大于65%, 而实际的数据只有64.4%。 2. 基因差异表达分析 对cluster下的基因进行差异分析,将细胞分成了该cluster和其他cluster两类,然后进行差异分析结果如下所示 ? 4. ├── diffexp ├── pca └── tsne pca是表达量的PCA分析结果,tsne是表达来量的t-SNE分析结果,diffexp是差异分析结果,clustering是聚类的结果,每个聚类结果都提供了一个 bam文件和索引,第三个文件是实验相关的文库,GEM,barcode表达量等信息的HDF5格式的文件,cloupe文件则是Loupe Cell Browser的输入文件,该软件是官方提供的专门用于查看数据分析结果的软件

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    Beacon 结果回传流程分析

    这是[信安成长计划]的第 8 篇文章 0x00 目录 0x01 Beacon 接收与处理 0x02 结果回传 Beacon 在接受完命令并执行后,会将数据加密回传给 TeamServer,TeamServer 接收任务 跟出函数以后再根据其上下文分析,也就能推断出大致范围 同理在回结果的时候也是一样,这样也就大致确定了整个处理逻辑的代码范围,在这之间进行任务接收、解密、执行、结果回传等 0x02 结果回传 ,然后申请内存,并将后续所有内容读入数组当中 接下来就是解密操作 与之前分析加密一样,先取出相应的 Key,然后再进行相应的操作 计算 Hmac 值,并进行校验 校验通过后进行解密 接着就是读取并返回 ,后面对 conunter 的计数,看描述可能是防止 replay attack,具体情况并未分析清楚 接着会通过读取返回值所指定的类型来决定以怎样的格式来返回 具体类型的含义在 Job 中也可见一二 ,应该是对结果值进行相应的提取的,可能是用于对票据等一些内容的展示

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    Venn网络展示富集分析结果

    前面讲述了富集分析泡泡图的绘制,富集分析结果也可以用网络形式同时展示富集的条目以及对应的基因。 首先看下示例数据,列数可多可少,这里只用到Description列和geneID列。 column 设置只保留geneID和Description列,且geneID列在前 (Specify columns to be included in final matrix) 点击提交,下载结果 (如果结果直接在浏览器打开了,则右键另存为下载) 获得转换后的数据格式如下 (两列文件,基因和其对应的富集条目): geneID Description PER1 HALLMARK_TNFA_SIGNALING_VIA_NFKB

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    【学习】用因子分析结果进行聚类分析

    得到因子得分并不是最终的结果,降维是为了使我们的思路更加集中,但降维结束后得到的却未必是我们所期望的。 【案例】:美国洛杉矶12个地区的调查数据(人口、校龄、总雇员、房价、服务),该数据可到人大经济论坛spss版块下载。 【案例说明】:12个地区的5个调查指标数据经过因子分析处理后,找到两个潜在的因子:人口因子和福利因子。并且spss自动保存了12个地区的因子得分。这个案例的目的在于评价12个地区经济情况。 二、重要结果(对比): (1)从聚类分析输出结果很难看出各地区在经济特性方面的区别。 ? (2)亮点:因子得分-类别散点图,可视化的效果。 ? 从这个案例可以看出,我们很有必要在spss既得结果中提取其他可视化图形,比如上面这个因子得分散点图,使分析效果更加显著。

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    我用python帮朋友做了猪肉数据分析图,结果……

    作者:朱小五 来源:凹凸玩数据 事情的经过是这样的: 我开开心心的去一家烧饼店吃饭 ? 折线图嘛,先获取数据吧 正好图片中显示了数据来源:“中国养猪网” 打开官网,找到并跳转到猪价网址 http://zhujia.zhuwang.cc/ ? 新标签页打开,在线解析Json数据,不了解这块知识的朋友可以点击 在python里玩转Json数据 ? areaId=-1&aa=1571997555296') 运行结果: ? 作者:朱小五,互联网公司数据分析师,热衷于爬虫,数据分析,可视化 一键爬取最新猪价&可视化的代码已上传github: https://github.com/zpw1995/aotodata/tree/master

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