导读：在数据分析方法论（干货）中介绍了数据分析的整体方法论，其中，对比分析是最基础、最常用的方法之一，本期就围绕对比分析的定义、原则、对象和方法进行介绍。...1什么是对比分析 没有对比就没有好坏 比如：数学考试满分100，小明考了90分，仅看得分好像小明考的还不错，但班级平均分为95分，将小明得分与班级平均分对比，发现小明考试成绩并不理想。...这个例子充分体现了对比分析的重要性。 定义 对比分析就是将两个及以上数据进行比较，通过其中差异揭示业务发展趋势及问题。对比分析是数据分析中最常用的方法之一，具有简单、直观、量化的特点。...4对比方法（怎么比） 对比分析可以从数值、波动、趋势三方面进行对比。 数值对比 如：小明数学成绩与小花数学成绩对比就是数值对比，包括将小明数学成绩与班级平均分对比也是数值对比。...5学习卡 下图对对比分析方法重点内容进行了罗列，可保存到相册随时查看。 参考材料：https://www.zhihu.com/question/356709109
1、数据对比 • 同比：今年和去年进行对比 • 环比：这个月上个月进行对比 • 数量变化=这期数据 – 上期数据 • 倍数变化=本期数据/同期数据 • 增长率=（本期数据 – 上期数据）/上期数据...对于同比，环比的数据对比在人力资源的数据分析中，一般在人员流动，人员离职还有人效数据分析中出现的比较多。...特别是在人员流动的数据分析中，因为人员流动的数据分析主要是通过对历史数据的分析，来预判明年人员入离职的时间，从而提前为招聘培训做好准备，所以在流动模块就需要来进行数据的对比。...在人效的数据分析中也会引入对比的概念，主要是因为人效分析是会和财务数据相关联，而财务数据是需要进行历史数据的对比的，所有人效的数据关键指标是需要进行对比。 ?...在人员结构的数据分析中 工龄，年龄等都是要在一定的数据区间来汇总人员频率的数据，在薪酬的数据分析中，我们根据薪酬的数据区间来汇总正在每个薪酬区间的人数。
对于企业而言，大数据相关人才的引进，有大数据开发，也有数据分析，今天我们就来讲讲大数据开发岗和分析岗两者的区别。...其中数据存储和数据计算的阶段，通常由大数据开发岗位完成；数据分析挖掘、数据可视化阶段，则主要由大数据分析来完成。...2.jpg 大数据分析 大数据分析，主要工作重点在数据建模与分析，更多注重的是数据指标的建立，数据的统计，数据之间的联系，数据的深度挖掘和机器学习，并利用探索性数据分析的方式得到更多的价值线索。...大数据分析主要需要掌握的技能包括—— 数据库应用：RDBMS、NoSQL、MySQL、Hive、Cassandra等； 数据加工：ETL、Python等； 数据统计：统计、概率等； 数据分析：数据建模、...1.jpg 关于大数据与数据分析，大数据开发岗和分析岗，以上为大家做了一个简单的对比了。
第一章 数据模型概述 数据模型（Data Model）是数据特征的抽象。数据（Data）是描述事物的符号记录，模型（Model)是现实世界的抽象。...数据模型从抽象层次上描述了系统的静态特征、动态行为和约束条件，为数据库系统的信息表示与操作提供了一个抽象的框架。数据模型所描述的内容有三部分：数据结构、数据操作和数据完整性约束。...第二章 数据模型分析 数据发展过程中产生过三种基本的数据模型，它们是层次模型、网状模型和关系模型。这三种模型是按其数据结构而命名的。前两种采用格式化的结构。...其中应用最广泛的是关系模型，在逻辑数据类型中最常用的是层次模型、网状模型、关系模型。[1] 本章将从数据结构、数据操作、数据完整性约束、查询效率等方对常用的数据模型进行对比分析。...结束语 随着互联网、大数据及人工智能的发展，作为信息系统核心和基础的数据库技术得到越来越广泛的应用，数据模型是数据库的基础，对数据模型的对比分析能够加深我们对数据库的认识，使我们将技术服务于应用。
library(Seurat) #import data #C_data T_data 为要分析的data.frame Control<-CreateSeuratObject(counts =C_data...") Treat<-CreateSeuratObject(counts =T_data,min.cells = 5, min.features = 10,project = "treat") #将多个数据合成一个...2000, verbose = FALSE) } #找到交集的feature T_C<- FindIntegrationAnchors(object.list = T_C, dims = 1:20) #整合数据
MySQL中的索引可以使用多种数据结构实现,包括B+树、哈希表、红黑树等。本文将对几种常见的数据结构进行对比分析。B+树索引B+树是MySQL中最常见的索引实现结构。...b+树 / \ / \ / \(数据指针) (数据指针) | | "a" "b"特点:所有数据记录都在叶子节点支持范围查询和排序内节点组织数据...,提高检索效率树高平衡,插入删除性能好优点:具有顺序性,可以用于排序支持范围查找和分页查询叶子节点链表结构,获取邻近数据快缺点:内存和磁盘占用都较大树高增加,检索效率降低哈希表索引哈希表通过哈希函数将键值映射到存储位置...(哈希函数) | (索引)->(数据指针)特点:根据键值快速计算出索引位置查找效率极高优点:时间复杂度为O(1),性能极高不需要顺序遍历,CPU缓存效率高缺点:不支持范围查询和排序容易产生散列冲突...以上内容对几种常见索引结构进行了比较和分析。请您指正如果有不准确的地方,我会进行修改完善。感谢您的意见反馈!
上一节我们已经分析过LinkedBlockingQueue的put等方法的源码，是使用ReentrantLock来实现的添加元素原子操作。...再看一下高性能queue的poll()方法，才觉得NB，取元素的方法也用CAS实现了原子操作，因此在实际使用的过程中，当我们在不那么在意元素处理顺序的情况下，队列元素的消费者，完全可以是多个，不会丢任何数据...LinkedBlockingQueue支持阻塞的take()方法，如若大家需要ConcurrentLinkedQueue的消费者产生阻塞效果，需要自行实现 3.关于插入元素的性能，从字面上和代码简单的分析来看
则会一直阻塞直到文件描述符上的事件触发 0，代表不等待，立即返回，用于检测文件描述符状态 正整数，代表当指定时间没有事件触发，则超时返回 select函数监控3类文件描述符，调用select函数后会阻塞，直到描述符fd准备就绪（有数据可读...epoll_event结构如下： struct epoll_event { __uint32_t events; /* Epoll事件 */ epoll_data_t data; /*用户可用数据...表示对应的文件描述符的操作) EPOLLIN ：可读（包括对端SOCKET正常关闭）； EPOLLOUT：可写； EPOLLERR：错误； EPOLLHUP：中断； EPOLLPRI：高优先级的可读（这里应该表示有带外数据到来...三者对比 在 select/poll中，进程只有在调用一定的方法后，内核才对所有监视的文件描述符进行扫描，而epoll事先通过epoll_ctl()来注册一个文件描述符，一旦基于某个文件描述符就绪时，内核会采用类似
本期主要讨论一些数据分析的三个常用方法： ❖ 数据趋势分析 ❖ 数据对比分析 ❖ 数据细分分析 1 数据趋势分析 趋势分析一般而言，适用于产品核心指标的长期跟踪，比如，点击率，GMV，活跃用户数等。...2 数据对比分析 数据的趋势变化独立的看，其实很多情况下并不能说明问题，比如如果一个企业盈利增长10%，我们并无法判断这个企业的好坏，如果这个企业所处行业的其他企业普遍为负增长，则5%很多，如果行业其他企业增长平均为...对比分析，就是给孤立的数据一个合理的参考系，否则孤立的数据毫无意义。 一般而言，对比的数据是数据的基本面，比如行业的情况，全站的情况等。...细分分析是一个非常重要的手段，多问一些为什么，才是得到结论的关键，而一步一步拆分，就是在不断问为什么的过程。 4 小结 趋势，对比，细分，基本包含了数据分析最基础的部分。...无论是数据核实，还是数据分析，都需要不断地找趋势，做对比，做细分，才能得到最终有效的结论。
之前在公众号提过，我写了一本书，现在这本书终于面世了，这本书就是『对比Excel，轻松学习Python数据分析』，这本书是写什么的，以及这本书怎么写的，相信大家通过书名就能了解一二，但还是有必要专门写一篇文章来详细介绍一下...本书围绕整个数据分析的常规流程：熟悉工具—明确目的—获取数据—熟悉数据—处理数据—分析数据—得出结论—验证结论—展示结论进行Excel和Python的对比实现，告诉 你每一个过程中都会用到什么，过程与过程之间有什么联系...4.为什么要对比Excel学习Python Python虽然是一门编程语言，但是在数据分析领域实现的功能和Excel的基本功 能一样，而Excel又是大家比较熟悉、容易上手的软件，所以可以通过Excel...数据分析去对比学习Python数据分析。...下图为数据分组与数据透视表的对比图： ? 数据透视表不管是在Excel还是Python中都是一个很重要的功能，大家都需要熟练掌握。
二、解决方案： 1.通过高速服务器Cache缓存数据库数据 2.内存数据库 （这里仅从数据缓存方面考虑，当然，后期可以采用Hadoop+HBase+Hive等分布式存储分析平台）...三、主流解Cache和数据库对比： ?...内存数据库 四、下面重点分析Memcached和Redis两种方案： 4.1 Memcached介绍 Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统，用于动态Web应用以减轻数据库负载...4.2 Memcached工作方式分析 许多Web应用都将数据保存到 RDBMS中，应用服务器从中读取数据并在浏览器中显示。...4.5 Redis 工作方式分析 Redis作为一个高性能的key-value数据库具有以下特征： 多样的数据模型 持久化 主从同步 Redis支持丰富的数据类型，最为常用的数据类型主要由五种
今天的大数据基础分享，我们就来对Mybatis和Hibernate两个框架做个简单的对比分析。...Hibernate对数据库结构提供了较为完整的封装，Hibernate的O/R Mapping实现了POJO和数据库表之间的映射，以及SQL的自动生成和执行。...三、MyBatis和Hibernate的对比 MyBatis与Hibernate都是对象关系映射(ORM)框架，都是用于将数据持久化的框架技术，都是对JDBC的封装。...3.Hibernate数据库移植性远大于MyBatis Hibernate通过它强大的映射结构和HQL语言，大大降低了对象与数据库（oracle、mySQL等）的耦合性，而MyBatis由于需要手写SQL...关于大数据基础，Mybatis和Hibernate对比分析，以上就为大家做了简单的介绍了。
语法 语法如下： pd.compare(other, align_axis=1, keep_shape=False, keep_equal=False) 其中： other：被对比的数据 align_axis...a 1.0 1.0 1 a 2.0 2.0 2 b 3.0 3.0 3 b NaN 4.0 4 a 5.0 5.0 ''' # 对数据进行修改以便进行对比...a 1.0 1.0 1 a 2.0 2.0 2 b 3.0 3.0 3 b NaN 4.0 4 a 5.0 5.0 ''' 修改数据...b 3.0 3.0 3.0 4.0 3 b b NaN NaN 4.0 4.0 4 a a 5.0 5.0 5.0 5.0 ''' 数据相同...此外，还可以使用df1.equals(df2)来对比两个数据是否一致，测试两个对象是否包含相同的元素。
去年DEFCON GROUP 010技术沙龙上的一篇嘉宾演讲，分享给大家。视频如下：
前面的 Android-Universal-Image-Loader源码分析 和 Glide源码阅读理解一小时 分别讲述了五年前和现在最受欢迎的 Android 图片加载库。...Request ：一个不可变的数据，用于控制图片使用之前的加载和变化。提供 Builder 进行数据的参数设置。...Action 上面说到了构造 Action ，我们这里来分析一下 Picasso 提供的 Action 类型。...总结 前面的 Android-Universal-Image-Loader源码分析 和 Glide源码阅读理解一小时 有过 Glide 和 ImageLoader 的对比，这次我们将 Picasso 与这两个图片加载库再次进行对比...对比.png
风言风语 本篇文章主要提供一种解决问题的思路：也就是对比分析法，熟悉测试的人都知道，在测试中经常会有基线，也就是对比的标准。。。基准测试，maybe。。。...查看相关的监控，发现业务没有流量洪峰，数据量根据相关人员的反馈也是正常的数据量，查看计算存储资源，发现还剩余很多。...离线任务是从数据库中拉取数据，然后进行统计分析，打开出问题的任务，发现数据量在几亿条，查看相关的日志，也是正常的，未发现明显的问题，主要耗费时间的地方在join的操作。...查看以前的历史任务，发现数据量的条数只有千万级别，数据量增长了十倍之多，再次询问业务方，上层调用出现问题，从而导致数据重复，最后就是任务无法继续。...3、 谨慎使用对比 在使用对比分析的时候，不是所有的情况都满足这种条件，在进行对比分析的时候，因为是基于测试来做，从而在测试的时候，尽量保证只有一个变量在变化，从而才能得出尽可能正确的结果。
Cacti Cacti是一套基于PHP,MySQL,SNMP及RRDTool开发的网络流量监测图形分析工具。 简单的说Cacti就是一个PHP程序。...Grafana Grafana是一个开源的度量分析与可视化套件，通俗的说，Grafana就是一个图形可视化展示平台，它通过各种炫酷的界面效果展示我们的监控数据， 如果你觉得zabbix的出图界面不够好看...对比图 2.统一运维监控平台设计思路 运维监控平台不是简单的下载一个开源工具，然后搭建起来就行了，它需要根据监控的环境和特点进行各种整合和二次开发，以达到与自己的需求完全吻合的程度。...报警事件生成层：位于第五层，主要是对报警事件进行实时记录，将报警结果存入数据库以备调用，并将报警结果形成分析报表，以统计一段时间内的故障率和故障发生趋势。...其中，数据提取模块用于其他两个模块之间的数据通信，而数据收集模块可以有一台或多台数据收集服务器组成，每个数据收集服务器可以直接从服务器群组收集各种数据指标，经过规范数据格式，最终将数据存储到数据收集服务器中
制作对比分析图表 一、表 表主要用来记录数据信息，需求：使用表展示每个门店总营收金额对比情况。...视觉对象中"值"的字体设置为12 视觉对象中"列标题"的字体设置为12，字体加粗、背景色为蓝色、标题对齐方式设置居中 在常规"效果"中打开视觉对象边框 图片 三、条形图 条形图是通过条形的长短表示数据的大小从对比数据的情况...，将其中的"值"显示单位设置为无 四、柱状图 柱状图是通过柱子的高低来表示数据大小从而对比数据情况。...组合图可以在一张图表中对比指标不同维度的数据。...命名该页名称为"对比分析" 图片
当然，还有其它类似的概念和工具，诸如数据仓库、数据集市、数据湖泊等，旨在解决我们日常所面对的数据存储、数据转换、数据分析、BI商务智能等一系列工作。...举个具体的例子，在银行业中的各种指标计算与归因分析，会涉及全行明细级数据、分行、条线、客群、客户经理、集团、供应链、指标子项、客户账户信息等多个维度的综合计算。...（BI）的创新会通过图分析与计算（即图数据库系统）来实现。...究其根本是因为图的核心竞争力更有利于助力企业进行数组资产管理、数据治理、数据分析，并实现真正意义的数据智能——图技术能以更高效、深度、准确、白盒化的方式揭示出数据的内部关联。...图数据库赋能的业务场景也必然和传统数据库、大数据框架有所不同，无论是风控反欺诈、智能营销与推荐，还是实时决策、智能分析（Smart BI/Analytics）、数据治理等场景。
借助雷达图，我们可以直观地看到差距，进而通过分析，更好地进行改善。 02 接下来，我们看看用 matplotlib 画图的具体步骤。 首先，导入所需的库，并设置中文字体和定义颜色等。...，并定义画图用的数据。...# 数据源路径 filepath='....设置坐标标签字体大小和颜色 ax.tick_params(labelsize=16, colors=c['深灰色']) plt.show() 03 雷达在展现多个维度的得分或性能方面，效果不错，在财务分析和标杆管理中有着广泛的应用...同样的数据，不同人得出的观点可能不一样，图表的选择可能也不一样，我们通常需要考虑以下几个因素： （1）分析提炼的信息； （2）所属数据的类型； （3）想要表达的观点； （4）想要强调的信息。
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