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实例:中的用实例

和没有意识,在工作中会有什么区别呢?举个例子: 下图是几个1月初同时上市的新产品在上市后20周的销售量记录,需要依这些记录来尝试探索生命周期的问题。 ? 但是如果对源稍作处理,以第1周为基期,基期的指为100,把后面各周的销量都转化为定基比的形式: ?  用定基比再作出以下的曲线图: ? 再和绝对值图做对比效果不同了。​ 所以,具备的人,往往能够基于业务特点和需求出发,从特点角度,寻找合适的方法,得到的结论往往就是更加直观和深入。 ? Excel是使用最为广泛、最为便捷的办公软件,而且它的和挖掘功能功能十,能够快速完成所有的清洗的过程,能够快速建立模型,并且快速行得出结果,是做必备的工具。 下面是即将在我的小密圈里享的120个Excel商业实战案例目录,欢迎看我个人资料联系我: ?

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(一)——

上篇文章我们初步介绍了的概要,概从现在的应用现状、的概念、方法、为什么要学习以及的结构层次等几方面给家介绍了,让家初步对有一个概的了解 这篇文章具体的给家介绍中最为核心的技术之一—— 的相关内容。 一、的三种核心思   作为新手师或营,在面对异常的时候,好多小伙伴都会出现:“好像是A引起的” ,“好像也和B渠道有关”,“也可能是竞争对手C做了竞争动作”等主观臆测。 接下来给家介绍的三种核心思——结构化、公式化、业务化。 1、——结构化   在日常的生活中,当我们针对一个问题进行时,的思路总是一团乱麻? 总结   从上篇文章开始,我们开始了介绍,本篇文章主要是为家介绍了,主要给家介绍了的三种核心思方式:结构化、公式化以及业务化。

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    纵向对比:按照时间度与『自己』的比较,比如,一家公司去年和今年的离职率。 细:对增加度、降低粒度地度:增加度,比如,离职率按照部门度来。 只考虑一般水平而不考虑波动和差异,会使的可信度缩水。 二、『细』 通过增加度和降低粒度来细,深挖,揭示中潜藏的规律。 [-『细』] 2.1 增加度 一个度是表的一列。通常情况下,度是指定性。例如,产品提供的服务的类型、用户布的地域等。 在时,增加度,改变看待问题的视角,能够在更细的级别上,洞察到更多的知识,增加的深度。 [-『溯源』] 一手是最原始的,包含的内容最丰富,但可能不规范。

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    | 中心的四法宝

    中心的工作主要是对中心各项管理对象进行 系统的计划、组织、协调与控制,是信息系统服务有关各项管理工作的总称,具体包括对机房环境基础设施部护,系统与护,管理工具的使用,人员的 管理等方面 投资巨中心,为了能够尽快得到收益,就需要在的工作上多下工夫,切勿进入“一流设备、二流设计、三流”的不良营之中,高品 质中心的工作至关重要。 那么如何才能提升中心的水平,本文提出了中心工作制胜的四法宝,做好这四个方面的工作将使中心一直 行于最佳状态,为中心创造最的受益。 三是中心改造,优 化工程文档。比如:升级指导书、网络变更计划书、应急措施指导、软件回退方案等等。四是中心的经验文档。比如:网络中断问题、现有机房环境评 估、如果进行业务不丢包切换等等。 通过以往记录的进行综合 ,一旦某些有波动或者异常,应该及时采取有效措施,避免隐患引发故障。

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    基础——度模型

    度建模中,将度量称为“事实” , 将环境描述为“度”,度是用于事实所需要的多样环境。例如, 在交易过程时,可以通过买家、卖家、商品和时间等度描述交易发生的环境。 度表是进入事实表的入口。丰富的度属性给出了丰富的切割能力。度给用户提供了使用仓库的接口。最好的属性是文本的和离散的。属性应该是真正的文字而不应是一些编码简写符号。 系 统的主要目的是用于和统计,如何更方便用户进行统计决 定了系统的优劣。 采用雪花模式,用户在统计的过程中需要 量的关联操作,使用复杂度高,同时查询性能很差;而采用反规范化处 理,则方便、易用且性能好。 2.3交叉探查 仓库总线架构的重要基石之一就是一致性度。 用户能够方便地从模 型中找到对应的表,并能够方便地查询和。 根模型设计思想,在对度进行水平拆时,主要考虑如下两个依

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    三十六计

    通过发现平台隐患,更快地定位问题,提升平台稳定性,提升效率,同时也可以帮我们更精细化地管理资源,做到合理采购。 第二个特点是平台实质上是提供的PaaS服务,基于平台会有很多的应用,包括各类离线报表、机器学习、OLAP、实时等。 人员一般只需要负责平台的,平台之上具体的业务层都会有自己的应用人员。所以人员要有能力快速地定位和区哪些是平台问题,哪些是业务问题。 希望能让家的日常工作有所受益!也希望做的同学能够通过自身努力,用改变,把带入到一个驱动的智能新时代! 三十六计之 确保稳定 篇 ? 第三十六计:要善于利用的积累和很关键。 案例:欲速则不达——直接删除惹的祸 ?

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    的五方式,你具备几种?

    今天我们要来讲讲的五方式。 首先,我们要知道,什么叫。其实从到信息的这个过程,就是本身并没有什么价值,有价值的是我们从中提取出来的信息。 ? 第二【拆这个词从字面上来理解,就是拆和解。因此可见,拆中的重要性。在派代上面也随处可见“拆”一词,很多作者都会用这样的口吻:经过拆后,我们就清晰了……。 第三【降】 是否有面对一度的却促手无策的经历?当度太多的时候,我们不可能每个度都拿来,有一些有关联的指标,是可以从中筛选出代表的度即可。 增加的度有一种叫法称之为【辅助列】。 【增】和【降】是必需对的意义有充的了解后,为了方便我们进行,有目的的对进行转换算。 我们回到的目的,我们就会知道只有明确了问题和需求,我们才能选择的方法。 顺带给家讲讲三类型。

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    的五——信息图

    有人说,在电子商务的王国,谁拥有,谁就先人一步。很多淘宝的卖家认为,销售不过是用来看看店铺赚的钱罢了。 其实,只要你搞懂的方式,那么就能在销售中发觉许多隐含的秘密,从而能帮助你提升经营。 ? 来源:天下网商

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    】游戏 度、方法

    1.1常规(设定指标,定期监测) 1.1.1常规度 1.1.1.1宏观方面 对宏观指标进行监控(小时、天、周、月、季度、年等),发现异常(人掉线、新增用户增长异常、ARPU升高等 ),给公司提供客观的来衡量和判断游戏的营情况 1.1.1.1.1用户量 ? 对比法 各营核心指标,例如:人气(平均在线人、高峰在线人)、收益(每个在线人的ARPU) 1、与目标对比(例如:在11月30号前,某游戏日活跃用户营目标为5万户。 [各游戏网站(当乐网、九游游戏)、游戏营平台(QQ平台、UC平台) 每个省份地市用户布情况] How:用户购买支付方式是怎样的? 1.3用户调研(设计问卷、开展调研)用户调研其实在游戏工作处在一个边缘的位置,很多玩家不清楚自己想要什么,所以某种程度上我们来做这种调研工作往往会得到错误的玩家信号,所以很少会用调研手段来玩家

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    深度解快DKM管理平台功能

    深度解快DKM管理平台功能 之前几周的时间一直是在围绕DKhadoop的行环境搭建写享,有一些朋友留言索要了dkhadoop安装包,不知道有没有去下载安装一探究竟。 关于DKHadoop下载安装基本已经讲清楚了,这几天有点空闲把快DKM管理平台的内容整理了一些,作为DKHadoop相配套的管理平台,是有必要对DKM有所了解的。 通过DKM ,人员是可以提高集群的性能,提升服务质量,提高合规性并降低管理成本。 DKM 设计的目的是为了使得对于企业中心的管理变得简单和直观。 通过DKM ,可以方便地部署,并且集中式的操作完整的软件栈。该应用软件会自动化安装过程,从而减少了部署集群的时间。通过DKM 可以提供一个集群范围内的节点实时行状态视图。 一次只能有其中一个NameNode 处于活动状态,这一点对于HA群集的正常行来说至关重要。否则,Namespace 状态会在两者之间快速出现歧,从而导致丢失风险或其他不正确的结果。

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    |总结常用的方法

    掌握常用的方法论是培养的基础,俗话说“工欲善其事,必先利其器”,而方法论就是是最强的武器之一。 三 对比,用户群以及相关性与因果性是贯穿全流程的三。如图1所示,三包含了不同的方法。 ? 图1 三概括 没有对比就没有明确的结论,对比可以衡量整体小,波动以及变化趋势,所以说对比是得出结论最简单有效的方法。 用户群也是贯穿全链路的,根用户的行为/消费等特征对用户群是实现用户精细化营的基础。 当然,师也可以根需要使用RFM模型或者K-Means等机器学习算法实现用户群。 除了对比和用户群之外,相关性与因果性也是师需要具备的第三

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    生态之

    能力中,已初步形成初步生态标准,具备构建中台和可视化,同时也能对的进行血缘能力和影响能力的初步。 同样的,资源的管理和配也因的实时性和准确性打折扣,导致不能高质量的进行交付。因此,对于人员来说,要充使用的反馈和支撑。 让一切问题及时暴露。 工程师负责将业务经营进行并提供结构化,研发工程师负责满足为公司各类需求方出营人员负责对业务给出建议和实时反馈。 如下图所列,具备的生态基础需要将上述源进行采集、存储、加工、,最终达到应用的效果。 可视化,通过对的可视化呈现,帮助人员直观、便捷、快速的进行问题,还可提供一系列的工具组件让人员根自己的业务情况对海量进行快速进行视图编辑、多层下钻、多度关联、报表编排

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    【 ES 私房菜 】系统平台架构

    3、Kibana Kibana 基于nodejs,也是一个开源和免费的工具,Kibana可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志友好的 Web 界面,可以汇总、和搜索重要日志 4、Beats Beats是elastic公司开源的一款采集系统监控的代理agent,是在被监控服务器上以客户端形式行的收集器的统称,可以直接把发送给Elasticsearch或者通过Logstash 发送给Elasticsearch,然后进行后续的活动。 网管系统在日常行过程中会产生各类日志,比如WEB、DB以及系统等。以往我们对于日志一直又爱又恨。 所以,我们急需一个可以集中收集、并输出表报的日志平台,毋庸置疑,ES就是最佳“人选”。既解决了日志集中收集难题,又可以灵活的组合、输出报表,而且整个系统还可以平行扩容。

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    平台落地构想

    省市都在进行IaaS资源、PaaS资源、DaaS资源以及SaaS资源的整合;构建基于IPDS架构的云平台中心,通过IPDS云平台中心,为用户提供各类资源服务。 当用户无法在监、管、控基本需求层面实现打通,那么业务平台就无法将一个业务逐层解,只能看到业务层的,无法看到业务行时的。 为用户提供全套营解决方案,有效的满足用户在监控自愈、CMDB配置管理、自动化、ITSM流程管理、、日志营,可视化屏的全景式需求。 image.png 蓝鲸平台在满足用户基本的需求外,还通过监、管、控、 流、抓手,将用户云平台、网平台、应用系统的全流程抓取出来,通过蓝鲸平台进行采样、建模、、处理,最后通过统一营门户 Summary 蓝鲸平台是一套PaaS平台+原子组件+业务场景的全景式平台,也是一套通过监、管、控、流、、营六能力实现全流程打通的平台、营平台。​​​​

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    一次澄清:误区

    很多同学在问:有没有标准思路,有没有模式。答案当然是:有。但绝不是家日常在公众号看到的各种炫酷名字。 什么SOWT,PEST,二八法、切割法、多法、业务法……这些名字炫酷有余,可解决真实商业问题的时候没一个靠谱的。今天我们正本清源,一次性跟家解释清楚:哪些的常见误区。 误区三:是象限法、多法、二八法、对比法 澄清:这些其实都是一个基础操作→组对比。 通过组对比,找到差异。 而不是在这想:我有米、蘑菇、牛肉、所以我要怎么做客人才爱吃呢? 误区四:是漏斗法、多法 澄清:这些其实是一个基础操作→构建指标体系。 真正进入企业工作后,家都被糟糕的质量和混乱的问题搞得晕头转向,没人迷信这个了。这个我们下次再享,想学习更多真实商业知识

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    DBA 利器:使用 Bethune X库常见问题

    ywm 对于常规库的监控来说,如何能够快速简洁的发现问题,直达问题本质并解决常见问题,是 Bethune 的安身立命之本。 简约,优雅,专业,直抵本心,这是用户对 Bethune 的评价。 对于常规库的监控来说,如何能够快速简洁的发现问题,直达问题本质并解决常见问题,是 Bethune 的安身立命之本。 简约,优雅,专业,直抵本心,这是用户对 Bethune 的评价。 针对库的表空间增长,Bethune 提供增长趋势曲线,让库的空间增长清晰可见,通过选择不同的表空间,还可以通过 TOP 对象一览空间布,例如对于 SYSTEM 表空间,以下图表就展示了空间消耗的重要对象 更重要的是,当您有十上百个库需要监控时,Bethune 同样帮您保持了优雅简捷,重要的信息一点不少,次要的信息层展示。 ? Bethune 的监控屏,内置在产品当中,让您在专业中保持直观,领导要求的屏展示唾手可得。 ? 最后 Bethune 特有的核心功能:巡检。更加可以让您的DBA从繁重的日常工作抽身出来!

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    =平台+

    但是现在变得极度重要,职责也更加细化,譬如稍点的公司就将为基础,网络,DBA, 应用,架构师。 发展新方向 之前我写过一篇文章,谈及如何用,当然这篇文章有他自己的局限性,只是谈及了监控,灌输一种 data based 的理念。 随着布式相关应用慢慢成熟,尤其是的崛起,对服务器有了更多的需求,以资源为粒度的管理需求也变得更加迫切,于是有了Google Borg,开源的则有Mesos,Yarn等。 一切服务都是为了帮助进行流转和变换,服务的状态也都反应在流上,这种瞬态和终态的量是非常的,所以我们需要借助的思去做处理。 到这里就可以参考灌输的概念了。 所以未来可以完全依托一个固定的布式操作系统,在其上开发各种工具,利用相关的理念和工具,监控,追踪,服务的状态,解决现有的工具碎片化,难以复制,难于贡献生态的问题。

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