本练习采用 MS Sql Server 作为数据库管理系统。...测试目标： 1.熟练掌握建表的 SQL 语句 2.熟练掌握查询的 SQL 语句 3.熟练掌握增加记录、修改记录、删除记录的 SQL 语句 4.熟练掌握创建视图的 SQL 语句 这些语句都存在各种各样的问题...join SC S on Students.sno = S.sno join Course C on S.cno = C.cno; -- 12.查询选修了“信息系统分析与设计...”的学生学号 select sno from SC where cno = (select cno from Course where cname = '信息系统分析与设计') -- 子查询的查询结果可能不止一个...”又选修了“数据结构”的学生的学号和姓名。
刚做完给新入职的产品新人关于数据分析的培训，培训的内容主要是一些分析工具的使用上，目的是为了让这些新人能够尽快的开始看一些产品相关的数据。 回忆起这些年自己的工作经历，始终在数据路线上游走。...直到近两年，开始自己作为业务人员和产品经理分析自己的数据。可以说，是完整地走完了整个从技术到业务的进化历程。...明确数据分析的目的和量化标准 在分析数据之前，首先非常清楚分析的目的和确定量化的标准。举两个工作中很普通的例子。...一旦对数据有疑问，要立即检查取数的过程有没有问题，是否有外部因素导致数据和经验值有较大差异，各个不同的数据之间的逻辑关系是否通。 以上，大概是我理解的产品经理需要具备的一些数据分析能力。...保持一定的数据敏感度，有明确的分析目的，再加上一些方法保证较高的效率，对于产品经理而言就足够了。
以下文章来源于接地气的陈老师 ，作者接地气的陈老师 有同学问：“目前数据团队的分析能力偏弱，想提升分析能力，能结合公司业务，快速见效那种”……可见跑数机器的状态，不但个人不满意，连领导也看不下去。...提升能力的方法 数据分析能力本质，是分析逻辑+业务理解+代码编写。...所以提升能力的思路，就不是满世界找“一炮搞掂模型”，而是从基础的分析模板开始，逐步迭代能力 第一步：按部门归类需求，形成监控模板 常见的数据分析需求有四类： 1、监控业务情况 2、分析问题原因 3、预测业务走势...分析假设也和设计数据测试有关，有清晰的假设，测试抽样才有依据，解读测试数据才更容易。...（如下图） 小结 综上可见，分析能力的提升，每一步都是围绕：越来越懂业务和越来越有逻辑展开的。这也是为什么反复强调：不要乱拆解，不要乱测试的原因。
有同学问：“目前数据团队的分析能力偏弱，想提升分析能力，能结合公司业务，快速见效那种”……可见跑数机器的状态，不但个人不满意，连领导也看不下去。可要怎么提升呢？今天系统分享一下。...提升能力的方法 数据分析能力本质，是分析逻辑+业务理解+代码编写。...所以提升能力的思路，就不是满世界找“一炮搞掂模型”，而是从基础的分析模板开始，逐步迭代能力 第一步：按部门归类需求，形成监控模板 常见的数据分析需求有四类： 1、监控业务情况 2、分析问题原因 3、预测业务走势...分析假设也和设计数据测试有关，有清晰的假设，测试抽样才有依据，解读测试数据才更容易。...（如下图） 小结 综上可见，分析能力的提升，每一步都是围绕：越来越懂业务和越来越有逻辑展开的。这也是为什么反复强调：不要乱拆解，不要乱测试的原因。
答案一： 先从问题本身来回答一下，培养数据分析的能力，简单说就是 理论+实践 理论：是进行分析的基础 1）基础的数据分析知识，至少知道如何做趋势分析、比较分析和细分，不然拿到一份数据就无从下手； 2）基础的统计学知识...实践：可以说90%的分析能力都是靠实践培养的 1）明确分析的目的。如果分析前没有明确分析的最终目标，很容易被数据绕进去，最终自己都不知道自己得出的结论到底是用来干嘛的； 2）多结合业务去看数据。...最好从数据最初是怎么获取的开始了解，当然指标的统计逻辑和规则是必须熟记于心的，不然很容易就被数据给坑了； 4）最后就是不断地看数据、分析数据，这是个必经的过程，往往一个工作经验丰富的非数据分析的运营人员要比刚进来不久的数据分析师对数据的了解要深入得多...答案二： 最重要的是形成数据分析的思想、意识，并不断在实践过程中找到数据的关联性，挖掘其内在含义，提升自己的数据分析能力，并利用分析结果对未来的工作作出前瞻和指导，也同时检验自己的成果。...却不拘泥于数据；考虑模型，但要动态变化；不能为数据而数据，应该是客观的评析数据，提出合理的分析结果；不断在实践中提升自己的感悟能力，这不是一朝一夕的事。
利用 Hadoop，可以将多台计算机组成集群以便更快地并行分析海量数据集，而不是使用一台大型计算机来存储和处理数据。 Hadoop的组成？...除了更高容错和原生支持大型数据集，HDFS 还提供比传统文件系统更出色的数据吞吐量。 YARN（Yet Another Resource Negotiator）--用于作业调度和集群资源管理的框架。...传输采集层 在大数据的传输采集层，我们需要掌握其采集方法和常用的数据采集工具等，如下图所示。 ETL过程是数据集成的第一步，也是构建数据仓库的重要步骤。...当前的大数据项目的数据来源复杂多样，包括业务数据库，日志数据，图片和视屏等。数据采集的形式也随着采集数据的类型与来源变化。为了满足多种业务需求，数据采集工具也更加丰富。...常用的数据采集工具包括Sqoop、Flume、Logstash和Filebeat等。 存储层 在数据存储层，我们需要掌握两种存储技术HDFS和HBase，如下图所示。
Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库基础架构，常用于数据分析，对实时性要求不高。...推荐的学习资源：《HBase权威指南》《Hive编程指南》《Spark快速大数据分析》《Spark机器学习》《从Paxos到Zookeeper：分布式一致性原理与实践》和《深入浅出数据分析》等。...Zeppelin(Apache Zeppelin)是一款基于Web的Notebook产品，能够交互式数据分析。...Kylin(Apache Kylin)是一个开源的、分布式的分析型数据仓库，提供Hadoop/Spark 之上的 SQL 查询接口及多维分析（OLAP）能力以支持超大规模数据，最初由 eBay 开发并贡献至开源社区...服务层 服务层包括但不限于数据挖掘，智能算法，事件分析，数据服务等。
今天分享数据分析师必备的工作能力——需求梳理。需求梳理很不起眼，甚至很多小伙伴感受不到他的存在。但它结结实实影响到大家的下班时间和绩效。 一、什么是数据需求？...顾名思义，数据需求，就是业务部门对数据分析产出的需求。有小伙会说：这还有需求呀，我们公司都是一通电话：“歪！给我个XX数据，快！”就完事了，根本不存在啥需求。 确实有这种无脑公司。...管得了期望时间，才好体现数据分析的业绩。...如是临时发明的，需说清楚指标的计算公式 分类维度：按XXX维度区分数据。 思路清晰的业务部门，自然不用多说。碰到思路混乱的，可以这么引导 你要分析的是人？货？还是场？...八、小结 满足了5w的，就是一个完整的数据分析需求了。梳理数据分析需求，不但能减少重复工作，更可以为数据分析师发现项目机会，提高BI使用率，体现工作业绩打下坚实的基础。至于具体如何做，下篇再分享。
在现在这个H5流行的时代，作为测试人员不能仅仅依赖UI的反馈来确定问题，掌握前端调试的方法是分层测试技术中的最前端。理解、分析、定位前端工作原理，可以有效的提高测试效率并且准确提交缺陷报告。...总结： HTML确实不难，但是对主要标签的概念、Xpath定位的编写、表单提交数据的对应性，基础HTML导致请求的集中情况，要真的想明白，还是需要花点心思的。...主要原因还是以前并没有认真思考过这里的工作情况，或者没有机会深度去对JS脚本进行断点、跟踪、调试分析过程。...如果有相关类C的开发基础，PHP还是一个可以10分钟就上手的后台语言，通过抓包去理解前端和后端的数据结构，交互体系，还是很有用的。...对于大多数测试很少深度玩Chrome开发工具的，突然会发现有那么多有趣的事情，如何动态在页面上通过console调用JS函数，如何打断点跟踪JS变量，如何抓取网络请求，理解布局，分析元素加载的机制及可能涉及的功能
“ 具有良好的判断、决策、计划与执行能力，优秀的沟通、协调、组织能力和团队管理能力； 热爱学习，喜欢折腾，具有自我持续优化的驱动力 ” 如上， 这是老徐在某招聘网站上，看到的某公司，招聘 测试总监 的...能力要求 片段（嗯，还有很多其他要求，老徐觉得没那么重要） 。...这些能力，非一日所成，需要几年的积累 。...要决定部门的发展方向、关键时刻抉择、做好部门发展计划（年度、季度、月度）、及团队成员成长计划（每个人按需发展、任务合理分配、软技能培养 等 ） 以及，需要去协调资源，解决跨团队、跨部门、跨公司的协作（都需要很强的沟通能力...） 等， 嗯，反观，IDO老徐 这 6 年 写的 600多篇原创文章 ，基本上都是围绕「成为一名合格的测试工程师 及 成为一名优秀的技术管理者」而写的 。
数据流挖掘 4.当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离？ A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 5. 什么是KDD？ A....数据挖掘与知识发现 B. 领域知识发现 C. 文档知识发现 D. 动态知识发现 6.使用交互式的和可视化的技术，对数据进行探索属于数据挖掘的哪一类任务？ A. 探索性数据分析 B. 建模描述 C....寻找模式和规则 7.为数据的总体分布建模；把多维空间划分成组等问题属于数据挖掘的哪一类任务？ A. 探索性数据分析 B. 建模描述 C. 预测建模 D....对属性income的73600元将被转化为： A 0.821 B 1.224 C 1.458 D 0.716 22.假定用于分析的数据包含属性age。...; D.基本元数据包括关于装载和更新处理,分析处理以及管理方面的信息. 29.
软件评测能力：功能测试、性能测试、安全性测试、自动化测试、可靠性测试、可维护性测试、兼容性等测试。 经过多年的测试积累，IT测试前沿团队 提供全方位的软件测试解决方案。...IT测试前沿 团队介绍： 由在IT、电信、互联网领域有10、20年经验的高级测试工程师、中级测试工程师、初级测试工程师组成。有多名软件评测师、软件设计师认证、PMP认证人员组成。...我们团队不仅有丰富的软件评测能力、有完整的解决方案、有云测试管理平台助力测试过程资产管理、有人力资源可供输出。...我们团队致力于软件测试前沿技术的研究、探讨，同时为广大互联网、电信企业提供软件测评服务。 有兴趣的同行可以投稿联系我们，让我们共同为祖国的高科技领域添砖加瓦。 ?
定性的分析则需要借助技术、工具、机器。而感觉的培养，由于每个人的思维、感知都不同，只能把控大体的方向，很多数据元素之间的关系还是需要通过数据可视化技术来实现。...3 规律验证，经验总结 发现了规律之后不能立刻上线，需要在测试机上对模型进行验证。 技能篇 1 Excel是否精钻？...4 多学几项技能 大多数据分析师都是从计算机、数学、统计这些专业而来的，也就意味着数学知识是重要基础。...尤其是统计学，更是数据分析师的基本功，从数据采集、抽样到具体分析时的验证探索和预测都要用到统计学。...现在社会心理学也逐渐囊括到数据分析师的能力体系中来了，尤其是从事互联网产品运营的同学，需要了解用户的行为动向，分析背后的动机。把握了整体方向后，数据分析的过程也就更容易。 内容来源：中国统计网
首先总结下平时数据分析的一般步骤。...残差分析、对数图、倾斜 多个变量：假色图、马赛克图、平行左边图 第三步：数据建模 推算和估算（均衡可行性和成本消耗） 缩放参数模型（缩放维度优化问题） 建立概率模型（二项、高斯、幂律、几何、泊松分布与已知模型对比...） 第四步：数据挖掘 选择合适的机器学习算法（蒙特卡洛模拟，相似度计算，主成分分析） 大数据考虑用Map/Reduce 得出结论，绘制最后图表 循环到第二步到第四步，进行数据分析，根据图表得出结论完成文章...结合实际业务来做数据分析 “无尺度网络模型”的作者艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西认为——人类93%的行为是可以预测的。数据作为人类活动的痕迹，就像金矿等待发掘。...很多数据元素之间的关系没有明显的显示，需要使用直觉与观察（数据可视化技术来呈现）。 3. 规律验证，经验总结 发现了规律之后不能立刻上线，需要在测试机上对模型进行验证
随便测了青岛OJ的docker，好不容易跑完压力测试，一看Analysis给我整晕了。就这？ 合并就是两个y轴叠一起，关联就是一个y轴当x，一个y轴当y，这分析个锤子。...不会真有人拿这个来进行性能分析吧？不会吧不会吧？（逃 果断换R。 ---- 监控Linux服务器性能并收集数据 linux安装rstat，教程很多。...首先先导入数据（在？...Rdata") df<-read.csv("Stressload.csv",header=1) df$Time = seq.int(from = 0,by =8,length.out=53) 由于部分服务器数据因为采样频率或者压力测试而搞崩了...另外，有的数据列是全0的，它们的相关性无法计算，因此也剔除。
并非所有的分析方法作用都相同。和大多数软件解决方案一样，你会发现分析方法的能力也存在差异，从简单明了的到高级复杂。下面我们按照不同分析方法所能给人带来的智能程度，把分析能力划分为8个等级。 1....统计分析回答：为什么会出现这种情况？我错失了什么机会？示例：银行可以弄清楚为什么重新申请房贷的客户在增多。这时您已经可以进行一些复杂的分析，比如频次分析模型或回归分析等等。...统计分析是在历史数据中进行统计并总结规律。 6. 预报回答：如果持续这种发展趋势，未来会怎么样？还需要多少？什么时候需要？示例：零售商可以预计特定商品未来一段时间在各个门店的需求量。...PPV课其他精彩文章： ---- 1、回复“干货”查看干货 数据分析师完整知识结构 2、回复“答案”查看大数据Hadoop面试笔试题及答案 3、回复“设计”查看这是我见过最逆天的设计，令人惊叹叫绝...知识无极限 6、回复“啤酒”查看数据挖掘关联注明案例-啤酒喝尿布 7、回复“栋察”查看大数据栋察——大数据时代的历史机遇连载 8、回复“数据咖”查看数据咖——PPV课数据爱好者俱乐部省分会会长招募 9、
3）从个人素养来看，会帮助你提升商业洞察力、逻辑思维能力 数据分析思维会提升我们的商业洞察力，思考问题会习惯性的对应到商业模式画布的四要素：给谁、给什么、怎么给、给的结果，更容易看到事务的本质。...数据分析思维也会提升我们的逻辑思维能力，主要是闭环和分类的思维模式带来的正向影响。数据分析师在遇到问题的时候大多从问题是什么、由什么原因导致、如何解决这个过程去思考，闭环的思维模式会使逻辑更具条理性。...02 数据分析师的能力要求 信息化时代人人都可以是数据分析师，但并不是每个人都可以成为优秀的数据分析师，想成为一个优秀的数据分析师需要具备：知识、技能、能力。 ?...技能主要包含问题界定与拆解、指标体系的理解、SQL/可视化工具的熟练使用、报告呈现以及分析方法的应用，学好技能可以成为初级数据分析师，初级分析师的能力范畴是通过对数据的分析，给业务运营状况做出诊断。...能力达到一定水平可以成为高级的数据分析师，高级分析师的能力范畴是为业务发展定规划，以及为业务决策定方向。 03 数据分析师的三大技能项 数据分析师的三项必备技能是：懂业务、会拆解、重指标。
在胜任力的应用中其中一项是 针对人员能力的评估，根据胜任力的各级的要求，来匹配个岗位的能力需求，通过量化的评估来分析各员工在岗位上的能力分布。...然后我们再根据实际的员工能力，对员工进行打分，根据权重算出实际的评估分析，有了标准分数和实际评估分数后，我们需要做一个能力评估分布的雷达图。...通过这个雷达图，我们可以分析出员工在各个胜任力维度上的能力分布，然后根据雷达图的曲线，我们来做后续的能力提升项目。...以上只是胜任力模型的其中一项应用，在人力资源的各个模块中，胜任力就好比是我们数据分析中的数据库，我们所有的数据分析都来自于数据库，所以在企业发展到一定阶段，就需要建立一个完善的胜任力体系，各位同学，关于胜任力...，关于数据分析，欢迎留言或者微信交流分享。
沟通能力 数据分析师在日常工作中免不了要跟企业内外部人员打交道，所以沟通理解能力都非常重要，良好的沟通能力是职场中非常重要的一项技能，作为数据分析师更应该注重加强这方面的能力。...逻辑思维 数据分析师日常需要分析和解决很多业务上的问题，良好的逻辑思维能力是基础，逻辑思维强的数据分析师往往分析问题的能力也较强。...协作能力 数据分析师需要不断跟各部门各个岗位进行通力合作，每一项方案的落地执行都需要各部门的配合，需要数据分析师去不断推动，所以对数据分析师的团队协作能力要求也很高。...专业能力 专业能力可以说是数据分析师有别与其他岗位能力的重要核心，数据分析师的专业能力包括对数据有极高的敏感度、对数学、统计学、概率论等具备良好的知识基础，因为这关系到后续的工具使用。...人员管理 最后是人员管理能力，这个是中、高级数据分析师需要重点发展的能力，也是数据分析师通往管理层的必经之路。当然数据挖掘工程师更注重是专业能力方面的深耕，所以人员管理并不是必须要求的能力。
1.引言 看到一张图，关于Hadoop技术框架的图，基本上涉及到Hadoop当前应用的主要领域，感觉可以作为测试Hadoop开发人员当前能力和水平的比较好的一个工具，特此分享给大家。...2.Hadoop菜鸟入门测试 ?...第一档 菜鸟初级（门外汉） 1-7 不及格 第二档 菜鸟8+X段，每答对一个，加一段 8-10 及格 第三档 见习Hadoop工程师 11-13 第四档 Hadoop工程师 14 4.高级测试
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