将数据拆解为各个小数据，协助各个击破。按照事实和假设，确定自己的心智模型，针对问题进行数据分析，找到蛛丝马迹。可见怎么拆解问题和数据，是核心内容。...炫酷的设计，不如直接展示数据。数据分析需要的是数据展示，你是数据分析师，不是UI设计师。让数据变美观，不是你该考虑的问题。 数据太多，则集中注意目标相关的数据。...标准偏差 分析点与数据集平均值的差距。数据集中的大部分点，都会落在平均值的一个标准偏差范围内。...分析师尽量避免依赖直觉。 如果A的数据无法直观获得，则用B的数据进行分析，换一个角度 II 总结 换一个角度，农村包围城市的算法。 提交的报告，也就是心智模型的转变，需要描述清晰。...协助例子： RDBMS I 核心点 跳过，关系型数据库的使用 II 总结 13 整理数据:井然有序 协助例子： 数据整理 I 核心点 数据分析有一个不可告人的秘密——作为数据分析师，你花在数据整理上的时间多过数据分析上的时间
导读 在DTCC 2016中国数据库技术大会“大数据创业”专场，Sensors Data CEO 桑文锋分享了主题为《深入浅出大数据分析》的演讲，作为一名资深大数据牛人，从大数据思维讲起，深入浅出剖析数据驱动的理念...，常用的数据分析方法，推荐的思路，多维数据分析技术等。...名片 桑文锋，Sensors Data CEO，前百度大数据部技术经理。从2008年开始从事数据方向，从零构建了百度的用户日志大数据处理平台。...2015年4月从百度离职，创建Sensors Data，帮助客户实现数据驱动。 以下为PPT全文： ---- ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?...转载大数据公众号文章请注明原文链接和作者，否则产生的任何版权纠纷与大数据无关。
点击蓝字获取更多精彩信息 聚类分析是生信分析中常用的工具，在转录组分析中经常用到。聚类分析将表达模式相似的基因聚类在一起，以基因集的形式进行后续分析，今天小编给大家介绍其相关原理。...颜色则表示该基因的表达量； 每一行表示同一个基因在不同样本的表达情况； 每列表示一个样本中不同基因的表达情况； 上方的聚类是表示对来自不同样本的聚类结果； 左侧的树状图是表示对来自不同样本的不同基因的聚类分析结果...总结 聚类分析将基因划分为不同的基因集合，用于反映不同实验条件下样品差异表达基因的变化模式。...对这些基因集进行分析往往可以获得比单基因分析更为可靠的结果。 获得基因集之后，可以进行通路分析、富集分析，以及更高级的 GSEA 或者 WGCNA 分析，大家请继续关注我们后续吧。
本文就来深入简出地分析MySQL索引设计背后的数据结构和算法，从而可以帮你释疑如下问题： 1、为什么innodb表需要主键？2、为什么建议innodb表主键是单调递增？...这个数据结构一般用于数据库的索引，综合效率较高。目前很多数据库产品的索引都是基于B+tree结构。...1、Innodb索引实现方式： 对于InnoDB表，数据文件ibd本身就是按B+Tree组织的一个索引结构，这棵树的叶节点data域保存了完整的数据记录。...辅助索引需要搜索两遍索引：第一：检索辅助索引获得主键值 第二：用主键值到主键索引中检索获得记录 到这里，再来分析本文开头提出的问题： 问题1、为什么Innodb表需要主键？...如果InnoDB表主键是单调递增的，可以使用改进后的B+tree分裂策略，显著减少B-Tree分裂次数和数据迁移，从而提高数据插入效率。 不仅如此，它还大大提高索引页空间利用率。
是一个与枚举类型一起使用的专用 Set 集合，其中 RegularEnumSet 和 JumboEnumSet 不能单独实例化，只能由 EnumSet 来生成，同样元素不可重复；下面咱们来对各个主要实现类进行一一分析..., PRESENT)==null;} 其中变量PRESENT，是一个非空对象，源码部分如下：private static final Object PRESENT = new Object(); 可以分析出...从源码分析上可以看出，HashSet 正是使用了 HashMap 的这一特性，实现存储元素下标无序、元素不会重复的特点。...如果你之前了解过 LinkedHashMap，那么你一定知道，它也继承自 HashMap，唯一有区别的是，LinkedHashMap 底层数据结构基于循环链表实现，并且数组指定了头部和尾部，虽然数组的下标存储无序...PRESENT)==null;} 其中变量PRESENT，也是是一个非空对象，源码部分如下：private static final Object PRESENT = new Object(); 可以分析出
前言 在多线程编程中，由于线程之间的竞争，导致多线程访问数据时容易出现数据不一致的问题，为了解决这个问题，Java提供了一些线程安全的数据结构，其中之一就是ConcurrentLinkedQueue...摘要 本文主要介绍ConcurrentLinkedQueue的源代码解析、应用场景案例、优缺点分析、类代码方法介绍以及测试用例。...优缺点分析 优点 高并发性：ConcurrentLinkedQueue的实现采用了无锁算法，相比于同步队列的加锁操作，它在高并发场景下的性能更优； 无阻塞：当队列为空时，出队操作不会阻塞线程，而是立即返回...如果应用场景中需要随机访问，建议使用其他数据结构； 不支持元素排序：ConcurrentLinkedQueue是一个队列，它不支持对元素进行排序。如果应用场景中需要对元素排序，建议使用其他数据结构。...测试代码分析 根据如上测试用例，在此我给大家进行深入详细的解读一下测试代码，以便于更多的同学能够理解并加深印象。
作为基于geopandas的空间数据分析系列文章的第五篇，通过本文你将会学习到基于geopandas和机器学习的分层设色。...因此要想对geopandas中的数据分层有深入的了解，我们就得先来了解一下mapclassify中的各种数据分层算法。...用到的数据是系列文章前几期使用地滚瓜烂熟的新冠肺炎疫情数据，数据处理过程同上一篇文章，这里不再解释： 图2 2.1.1 BoxPlot image.png 图3 在mapclassify中我们使用...']) # 查看数据分层结果 bp 图4 可以看出通过箱线图法将数据分成了五类，其中异常值只有1个即为湖北省。...即对于正态分布而言，68%的数据将分布在距离均值1个标准差之内，95%的数据在2个标准差之内，99.7%的数据在3个标准差之内。
编者的话：本文对数据挖掘概念的产生，数据挖掘与常规数据分析的主要区别，所能解决的几大类问题和所应用的领域都有着非常清晰的论述。...作者在此篇文章中认为数据挖掘最重要的要素是分析人员的相关业务知识和思维模式。丰富的业务知识是设计有效的相关变量的必要条件，而分析人员的思维模式从另外一个方面也保障了设计变量的结构化和完整性。...一、数据挖掘的本质 一般来说，比较狭义的观点认为数据挖掘区别于常规数据分析的关键点在于：数据挖掘主要侧重解决四类问题：分类、聚类、关联、预测（关于这四类问题后文会详细阐述），而常规数据分析则侧重于解决除此之外的其他数据分析问题...当然我们也不能简单的认为数据挖掘就是一个“新瓶装老酒”，毕竟，数据挖掘根据所解决的不同类型的问题，把包含统计学在内的各种方法进行了整合和重新设计，形成了一套新的数据分析方法论和框架，在这个框架内，源源不断的很多人投入进来...分析人员的业务知识和思维模式不仅仅简单的影响着变量的设计，还包括整个数据挖掘任务的方案框架设计以及后续的结果应用，在这里以终为始的思维模式又显得尤为重要。
我第一反应觉的是数据库上的问题，假装思索了一下，摆着一副深沉炫酷的模样说：“是不是数据库查询上出问题了， 给表加上索引吧”，然后妹子来了一句：“现在我们网站访问量太大，加索引有可能导致写入数据时性能下降...事实上我只是想说明，「数据库」和「数据库索引」这两个东西是在服务器端开发领域应用最为广泛的两个概念，熟练使用数据库和数据库索引是开发人员在行业内生存的必备技能，而整天和技术人员打交道的非技术人员们，由于耳濡目染久了...当然， 有的数据库也使用哈希桶作用索引的数据结构 ， 然而， 主流的RDBMS都是把平衡树当做数据表默认的索引数据结构的。...其中树的所有结点（底部除外）的数据都是由主键字段中的数据构成，也就是通常我们指定主键的id字段。最下面部分是真正表中的数据。...然而， 事物都是有两面的， 索引能让数据库查询数据的速度上升， 而使写入数据的速度下降，原因很简单的， 因为平衡树这个结构必须一直维持在一个正确的状态， 增删改数据都会改变平衡树各节点中的索引数据内容，
数据在呈爆炸式的速度增长。其中一个显著的例子来自于我们的客户，他们大多使用谷歌分析。当他们分析一个长时间段数据或者使用高级细分时，谷歌分析的数据开始进行抽样，这会使得数据的真正价值被隐藏。...这里给出一组样本数据的来源及类型，他们都是企业在做大数据分析时潜在的收集和聚合数据的方式： 网站分析 移动分析 设备/传感器数据 用户数据（CRM） 统一的企业数据（ERP） 社交数据 会计系统 销售点系统...在你最初进入大数据分析之后，你可以开始添加数据源来促进你的分析，并且公布更多的分析结果。想要获得更多关于大数据细节的知识，可以去查阅维基百科的大数据词条。...下面我们将讨论数据分析的输出，并且分享两个相对廉价的解决方案，从而帮助你开始使用大数据分析。 分析结果的输出 目前对于大多数企业而言，数据分析主要还是针对核心数据。...汇总数据的第一步往往是你输出数据分析的过程。 如果你是一个谷歌分析高级版的用户，这将很容易被推进。因为谷歌分析高级版集成了BigQuery功能来帮助企业推动大数据分析。
本文对数据挖掘概念的产生，数据挖掘与常规数据分析的主要区别，所能解决的几大类问题和所应用的领域都有着非常清晰的论述。作者在此篇文章中认为数据挖掘最重要的要素是分析人员的相关业务知识和思维模式。...一、数据挖掘的本质 一般来说，比较狭义的观点认为数据挖掘区别于常规数据分析的关键点在于：数据挖掘主要侧重解决四类问题：分类、聚类、关联、预测，而常规数据分析则侧重于解决除此之外的其他数据分析问题：如描述性统计...通过常规的数据分析依然能解决这个问题，例如研究不同品牌、不同消费水平、不同年龄、不同……的用户使用彩铃的情况，也可以总结出一套比较实用的规则来作为筛选彩铃目标用户的规则。...当然我们也不能简单的认为数据挖掘就是一个“新瓶装老酒”，毕竟，数据挖掘根据所解决的不同类型的问题，把包含统计学在内的各种方法进行了整合和重新设计，形成了一套新的数据分析方法论和框架，在这个框架内，源源不断的很多人投入进来...分析人员的业务知识和思维模式不仅仅简单的影响着变量的设计，还包括整个数据挖掘任务的方案框架设计以及后续的结果应用，在这里以终为始的思维模式又显得尤为重要。
偶然在慕课网上看到《在线分布式数据库原理与实践》这个视频，讲的挺不错的。...MVCC 并发控制下的读事务一般使用时间戳或者事务 ID去标记当前读的数据库的状态（版本），读取这个版本的数据。读、写事务相互隔离，不需要加锁。...读写并存的时候，写操作会根据目前数据库的状态，创建一个新版本，并发的读则依旧访问旧版本的数据 一句话讲，MVCC就是用 同一份数据临时保留多版本的方式 ，实现并发控制 深入单机事务 我们来看一下事务的...但如果读写可以并行，会出现如下情况，第一次读到版本号为1的数据，第二次写是并行的，可以更新到这个数据，如果再次读这个数据，可能读到的数据版本是不同的，于是就会出现不可重复读。...问题：可能读到写过程中的数据，因为读没有加锁，只加了一个写锁，所以可能读到内部没有提交完成的数据，所以一般不用这个隔离级别，因为会读到中间状态 持久性 事务完成以后，该事务对数据库所做的更改便持久的保存在数据库之中
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最近有很多人咨询，想学习大数据，但不知道怎么入手，从哪里开始学习，需要学习哪些东西？对于一个初学者，学习大数据挖掘分析的思路逻辑是什么？...本文就梳理了如何从0开始学习大数据挖掘分析，学习的步骤思路，可以给大家一个学习的建议。 ? 很多人认为数据挖掘需要掌握复杂高深的算法，需要掌握技术开发，才能把数据挖掘分析做好，实际上并非这样。...3、关联问题 交叉销售问题等属于关联问题，关联分析也叫购物篮分析，我们要掌握常见的关联分析算法：Aprior算法、Carma算法，序列算法等。...4、预测问题 我们要掌握简单线性回归分析、多重线性回归分析、时间序列等。...3)pandas绘图功能 前面说过pandas是做数据分析的，但它也提供了一些绘图的API。
1. objc_object Objective-C的面向对象都是基于C/C++的数据结构——结构体实现的。...== 0 && buckets() == emptyBucketsForCapacity(capacity(), false); } 更多关于cache_t的内容，请查看： 深入浅出...将 64 位的内存数据分开来存储着很多的东西，其中的 33 位才是拿来存储class、meta-class对象的内存地址信息。
CFRunLoopObserverRef中的_activities用来保存RunLoop的活动状态。当RunLoop的状态发生改变时，通过回调_callout通...
作为基于geopandas的空间数据分析系列文章的第五篇，通过本文你将会学习到基于geopandas和机器学习的分层设色。...实现的，因此要想对geopandas中的数据分层有深入的了解，我们就得先来了解一下mapclassify中的各种数据分层算法，用到的数据是系列文章前几期使用地滚瓜烂熟的新冠肺炎疫情数据，数据处理过程同上一篇文章...图4 可以看出通过箱线图法将数据分成了五类，其中异常值只有1个即为湖北省，下面我们配合geopandas来对上述结果进行可视化，和上一篇文章一样，按照省级单位名称连接我们的疫情数据与矢量数据： ?...用JenksCaspall数据分层出来的结果，无论数据分布如何，每个分层内部的数据个数都较为均匀，下面我们用JenksCaspall来划分省份疫情严重情况： ?...1个标准差之内，95%的数据在2个标准差之内，99.7%的数据在3个标准差之内，即对原始数据标准化之后，根据距离样本均值的不同标准差范围来划分数据，mapclassify中的StdMean默认按照[-2
由于卷积层的下一层为抽样层，那么首先需要知道在下一层哪些神经元与该卷积层的节点i的联系，然后根据原来的采样方式进行误差分析。...假设我们现在分析的卷积层是第l层，则其下一层为l+1层（为池化层）。采用的是一对一非重叠采样。则第l层的节点j的误差项为： ? 上式并未考虑到第l层到下一层的权值： ? ...误差项的求解首先要分析需要计算的结点j与下一层的哪个或哪些节点节点有关联，因为结点j是通过下一层与该节点相连的神经元来影响最终的输出结果，这也就需要保存每一层节点与上一层节点之间的联系，以便在反向计算误差时方便使用
另外本文主要分析函数部分的处理过程, 所以主要关注Function Traits的提供的特性, 而不对每种函数的特化实现进行展开...., 主要差别是CovertArgs()和ChooseCallReturner()的实现, 都变成了带lua_State参数的版本, 原因也是显而意见的, 需要通过lua_State来交换需要的数据...L, index+1); } }; 很容易发现Lua版的ConvertArgs仅是对LuaValueReader的简单包装和使用, 而阅读LuaValueReader的实现发现是对各种数据类型的特化实现...反射函数的运行时分析 6.1 c++::function的执行分析 与Property篇类同, 我们也给出一个运行时的分析, 方便大家更好的了解整个Function机制的运转方式....C++反射深入浅出 - 反射信息的自动生成]] [[6. C++反射深入浅出 - 反射的其他应用]] [[7. C++反射深入浅出 - c++20 concept 改造]] 8.
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