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PHP做数据统计分析

所以,如果要出按小时统计数据,则必须把前一个小时数据处理完之后才可以处理后面的数据;前一天的数据处理完之后才可以处理后一天的数据。 3、团队中都擅长的是PHP。 接下来对每个步骤进行梳理: 1、C接口直接写数据到安装表和回访表,原始数据的表采用按年分表,按天分区。原始数据量比较大,也不适合PHP写入。 2、转移数据数据更新完之后即可根据该数据出报表,因为统计的字段8个左右,所以累计到一定时间之后,这个表的数据也将会很多,前台不适合直接从这里取报表数据。 5、其他报表。 历史数据处理 有个产品需要对历史数据进行重新统计,历史数据有1亿多。 对原始数据的处理也是一个问题,为了提升效率,比较大的数据采用多进程跑,比如开10多个进程同时跑一个小时的数据,二三十万数据3分钟就搞定。

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    python数据统计分析「建议收藏」

    今天说一说python数据统计分析「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!! 1. 小样本数据的正态性检验 (1) 用途  夏皮罗维尔克检验法 (Shapiro-Wilk) 用于检验参数提供的一组小样本数据线是否符合正态分布,统计量越大则表示数据越符合正态分布,但是在非正态分布的小样本数据中也经常会出现较大的 正态性检验是数据分析的第一步,数据是否符合正态性决定了后续使用不同的分析和预测方法,当数据不符合正态性分布时,我们可以通过不同的转换方法把非正太态数据转换成正态分布后再使用相应的统计方法进行下一步操作。 单变量统计分析 (1) 用途  单变量统计描述是数据分析中最简单的形式,其中被分析的数据只包含一个变量,不处理原因或关系。 单变量分析的主要目的是通过对数据的统计描述了解当前数据的基本情况,并找出数据的分布模型。

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    数据海洋】数据挖掘与统计分析的区别

    多元统计老师说:“数据挖掘是以统计分析为基础的,多数在采用统计分析的方法”。我有不同的观点,就写点东西出来,大家可以自己评述。 ? 这将包括数值线性代数,数值和组合优化,数据结构,算法设计,机械体系,程序设计方法,数据库管理,并行体系,和程序设计等等。 统计学可以在数据挖掘科学中发挥作用,统计学应该和数据挖掘合作,而不是将它甩给计算机科学家。 有一部分统计专家认为计算机和他们争抢了市场,这个是表面现象。 数据挖掘的可视化比统计分析工具更成功,在目前BI风起云涌的大背景下,企业数据仓库发展到一定阶段,数据挖掘的市场会越来越大,统计专家们的担忧正变为现实。 数据挖掘是面向最终用户的,而统计分析的中间转换环节提高了应用成本。 (来源:爱数据www.lovedata.cn) ★每日一题(答案次日公布) 昨日Q24 答案:A Q25.

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    数据统计分析的16个基础概念

    来源:EasyShu本文约11000字,建议阅读20分钟本文介绍了数据统计分析的16个基本概念。 聚类分析(cluster analysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。 原理:在用统计分析方法研究多变量的课题时,变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。 十一、因子分析 一种旨在寻找隐藏在多变量数据中、无法直接观察到却影响或支配可测变量的潜在因子、并估计潜在因子对可测变量的影响程度以及潜在因子之间的相关性的一种多元统计分析方法。 市场预测的时间序列分析法,正是根据客观事物发展的这种连续规律性,运用过去的历史数据,通过统计分析,进一步推测市场未来的发展趋势。

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    基于Python数据分析之pandas统计分析

    pandas模块为我们提供了非常多的描述性统计分析的指标函数,如总和、均值、最小值、最大值等,我们来具体看看这些函数: 1、随机生成三组数据 import numpy as np import pandas np.random.normal(size = 100)+3) d2 = np.random.f(2,4,size = 100) d3 = np.random.randint(1,100,size = 100) 2、统计分析用到的函数 描述性统计2:describe(include=[‘number’]) include中填写的是数据类型,若想查看所有数据的统计数据,则可填写object,即include=[‘object’];若想查看 数据打乱(shuffle) 实际工作中,经常会碰到多个DataFrame合并后希望将数据进行打乱。在pandas中有sample函数可以实现这个操作。 我们只需要这样操作 df = df.sample(frac=1).reset_index(drop=True) 以上这篇基于Python数据分析之pandas统计分析就是小编分享给大家的全部内容了

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    Python统计分析

    # 通过直方图看一下数据的分布 plt.hist(data,100,density=True,facecolor='g',alpha=0.9) plt.show() ? df["分布"].skew() 0.014596985753041842 利用kurt计算峰度 df["分布"].kurt() 0.05430326828636112 我们再生成一组正态分布的数据来看一下 偏度 df["分布"].skew() -0.0014804168276350241 利用kurt计算峰度,正态分布的峰度K为3,一般使用时默认K-3=0,这里的数据和0很接近 df["分布"].kurt 试问:从这组数据能否说明新安眠药达到疗效(假定睡眠时间服从正态分布,显著性水平为0.05) # 先导入数据,创建数据集,进行描述性统计 dataSer = pd.DataFrame([26.7,,24.1 (α=0.05) # 创建数据 aSer = pd.Series([20.5,19.8,19.7,20.4,20.1,20.0,19.0,19.9]) bSer = pd.Series([19.7,20.8,20.5,19.8,19.4,20.6,19.2

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    「R」基本统计分析

    描述性统计分析 R基础包自带summary()函数用于获取描述性统计量,我们调用自带的车辆路试数据集mtcars进行下面相应的展示。 使用格式: stat.desc(x, basic=TRUE, desc=TRUE, norm=FALSE, p=0.95) 其中x是一个数据框或时间序列。 0.93341934 0.94325772 normtest.p 0.1228814 0.04880824 0.09265499 感觉这个函数统计很全面,基本涵盖了一般统计分析会涉及的基础量和显著性检验结果啊 用的数据集是1960年美国47州的刑罚制度对犯罪率的影响的信息。 独立样本t检验 针对两组的独立样本t检验可以用于检验两个总体的均值相等的假设。这里假设两组数据是独立的,并且从正态总体中抽得。 组间差异的非参数检验 如果数据无法满足t检验或ANOVA的参数假设,可以转向非参数检验。

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    数据ELK(十七):Elasticsearch SQL 订单统计分析案例

    订单统计分析案例一、案例介绍有以下数据集:订单ID订单状态支付金额支付方式ID用户ID操作时间商品分类idstatuspay_moneypaywayuseridoperation_datecategory1 37家用电器;;电脑;3已提交6370339197002020-04-25 12:09:39男装;男鞋;4已付款6370339197002020-04-25 12:09:44男装;男鞋;我们需要基于按数据 : {                "type": "keyword",                "store": true            }        }    }}三、导入测试数据上传资料中的 order_data.json数据文件到Linux使用bulk进行批量导入命令curl -H "Content-Type: application/json" -XPOST "node1:9200/order_idx from order_idx group by payway"}这种方式要更加直观、简洁​​​​​​​五、基于JDBC方式统计不同方式的订单数量Elasticsearch中还提供了基于JDBC的方式来访问数据

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    OLAP引擎:基于Druid组件进行数据统计分析

    一、Druid概述 1、Druid简介 Druid是一款基于分布式架构的OLAP引擎,支持数据写入、低延时、高性能的数据分析,具有优秀的数据聚合能力与实时查询能力。 聚合查询 主要针对时间序列数据提供低延时数据写入和快速聚合查询,时序数据库特点写入即可查询,Druid在数据写入时就会对数据预聚合,进而减少原始数据量,节省存储空间并提升查询效率;数据聚合粒度可以基于特定策略 协调节点 即Coordinator-Node,主要负责数据的管理和在历史节点上的分布,协调节点告诉历史节点加载新数据、卸载过期数据、复制数据、和为了负载均衡移动数据。 4、数据立方体 数据加载完成后,查看可视化数据立方体: ? 数据立方体中提供一些基础的视图分析,可以在多个维度上拆分数据集并进行数据分析: ? Segment数据块中,按时间范围查询数据时,可以避免全数据扫描效率可以极大的提高,同时面向列进行数据压缩存储,提高分析的效率。

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    4-网站日志分析案例-日志数据统计分析

    文章目录 4-网站日志分析案例-日志数据统计分析 一、环境准备与数据导入 1.开启hadoop 2.导入数据 二、借助Hive进行统计 1.1 准备工作:建立分区表 1.2 使用HQL统计关键指标 总结 4-网站日志分析案例-日志数据统计分析 一、环境准备与数据导入 1.开启hadoop 如果在lsn等虚拟环境中开启需要先执行格式化 hadoop namenode -format 启动Hadoop start-dfs.sh start-yarn.sh 查看是否启动 jps 2.导入数据数据上传到hadoop集群所在节点 创建hdfs目录 hadoop fs -mkdir -p /sx/cleandlog 将数据上传到 -put /home/ubuntu/Code/part-r-00000 /sx/log2015_05_30 二、借助Hive进行统计 1.1 准备工作:建立分区表 HIVE 为了能够借助Hive进行统计分析 HIVE中,然后进行统计分析

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      腾讯问卷是腾讯根据多年问卷调查经验开发的在线问卷调查平台,该平台前身是腾讯内部用户、市场、产品研究的重要工具,于2015年正式对外开放,提供从问卷设计、投放采集到统计分析的一站式专业调查研究服务,被广泛应用在调查研究、表单、投票、考试等场景。

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