关系数据库系统和混合/云数据管理解决方案的用户都可以使用SQL灵活地访问业务数据，并以创新的方式进行转换或显示。
美国食品与药品管理局（FDA）批准新药、法律裁决、企业合并、股票回购和CEO偶然在播客上露脸，这些都是影响股价的事件的例子。现实生活中发生的重大事件虽然不能被像技术指标一样被量化，但是无疑会对股价产生影响。
本文描述了训练支持向量回归模型的过程，该模型用于预测基于几个天气变量、一天中的某个小时、以及这一天是周末/假日/在家工作日还是普通工作日的用电量
从实现上来说，MySQL Server 是多线程结构，包括后台线程和客户服务线程。多线程可以有效利用服务器资源，提高数据库的并发性能。在Mysql中，控制并发连接和线程的主要参数包括 max_connections、back_log、thread_cache_size、table_open_cahce。
原文链接：https://www.adfpm.com/adf-performance-monitor-monitoring-with-percentiles/ 一、前言 在性能监控中什么是最好的度量—
2012 年的 19 家银行串通起来操纵 LIBOR 的丑闻还历历在目。巴克莱支付了 4.5 亿美元罚款，瑞银用 15.3 亿美元终结操纵指控，苏格兰皇家银行用 6.12 亿美元终结操纵指控，花旗、美银、摩根大通、德意志、汇丰等都涉嫌其中。大家肯定说天哪这真是天价罚款，别闹，它们靠操纵 LIBOR 赚的更多！
早起导读：pandas是Python数据处理的利器，时间序列数据又是在很多场景中出现，本文来自GitHub，详细讲解了Python和Pandas中的时间及时间序列数据的处理方法与实战，建议收藏阅读。
经常有同学抱怨，在公司里，总被催着问：通过数据，你看到了什么？可实际数据就几个曲线而已，也不知道咋解读。也没有人教，自己好不容易写了几句，又被嫌弃：“你这都是废话，我们要深层次含义”。咋办？今天系统解答一下。就举个最简单的例子，下边是某公司一周销量数据，你看到了什么？
工作中经常需要汇总数据而不是将它们全部检索出来（实际数据本身：返回实际数据是对时间和处理资源的浪费），这种类型的检索有以下特点：
AB实验主要分为两部分，第一部分搞清楚自己需要实验的场景，第二部分是基于不同的场景如何设计和开展实验。
【单选】你的项目管理体制经验告诉你对于成本偏差做出的不正确的反应可能会产生质量或者进度问题,或者不可接受的项目风险。你正召开一个团队会议来讨论成本控制的重要性。你的很多团队成员都是项目管理的新手。为了将这个重要的议题介绍给大家,你声明成本控制关注的是:( )
定制工作时间的方法 详见 Business hour和 Custom business hour、
按照前面文章的方法进行数据预测，完全不使用POI，天气，交通情况的数据，可以达到0.43的成绩。 不过如果想要获得更好的成绩，简单的预测方法显然无法满足要求了。 GBDT 网友说可以使用GBDT的方法来进行数据预测。所以，我们先来聊聊GBDT算法的一些基础知识。 熵 凡是说到算法，人工智能，机器学习的文章，多半一定要说到 熵 这个概念的。什么是熵？ 百度一下： 熵（entropy）指的是体系的混乱的程度，它在控制论、概率论、数论、天体物理、生命科学等领域都有重要应用，在不同的学科中也有引申出的更为具体的定义
本文从RFM模型概念入手，结合实际案例，详解Python实现模型的每一步操作，并提供案例同款源数据，以供同学们知行合一。
摄氏度：以1标准大气压下水的结冰点为0度，沸点为100度，中国等世界大多数国家使用； 华氏度：以1标准大气压下水的结冰点为32度，沸点为212度，英美等国家使用； 系，
T客汇官网：tikehui.com 编译 | 李哲 本文编译自《2016年Pacific Crest SaaS调查》报告，经纬创投（Matrix Partners）的David Skok联合美国投资银行太平洋皇冠证券（Pacific Crest Securities）发布了这份报告。 我们在本文中比较SaaS应用交付方法、运营成本和毛利率、合同条款、客户流失率、资本要求和会计方法。 ---- 运营方面 你的SaaS应用是如何交付的？ 67%的调查对象主要使用第三方平台，其中3/4是AWS。
实际生产中，业务经常会碰到预测未来值的情况。预测可以帮助进行更好的资源规划及业务决策制定。通常情况下，鉴于无法承受如数值回归等复杂模型所带来的开销，机构安于使用过去一阶段平均值并附加一些假想变化这种廉价的模式。 本篇博文以自行车租赁程序为例，预测一个特定城市每个小时的自行车需求。在这个情景中，你需要机器学习模型来基于一组特征（或者predictor）来预测一个值。在这里，你将基于 Kaggle上开放的一些数据来建立一个回归模型。通过学习建立这个模型，你可以在自己的场景中应用自己的机器学习。 分析和机器学习
由于文件标题是中文，直接读取会报错，所以加了encoding编码申明。一般encoding设置成GBK、utf-8、GB2312即可满足读取需求。
经常有同学抱怨，在公司里，总被催着问：通过数据，你看到了什么？可实际数据就几个曲线而已，也不知道咋解读。也没有人教，自己好不容易写了几句，又被嫌弃：“你这都是废话，我们要深层次含义”。咋办？就举个最简单的例子，下边是某公司一周销量数据，你看到了什么？ 一、错误的数据解读示例 1、高了表扬低了骂。数据解读，写的是：周一到周五很高，周六、周日低，所以要！搞！高！……这么解读当然会被说：你这都是废话啊！业务又不是瞎子，看不到数字是周六日低吗。 2、哪里跌了哪搞高。因为周六跌了48%，所以要搞高……这个是废话*2
❈ 作者：酱油哥，清华程序猿、IT非主流 专栏地址：https://zhuanlan.zhihu.com/c_147297848 ❈ 要点抢先看 1.csv数据的读取 2.利用常用函数获取均值、中位数、方差、标准差等统计量 3.利用常用函数分析价格的加权均值、收益率、年化波动率等常用指标 4.处理数据中的日期 我们最后会介绍一下NumPy库中的一些非常实用和常用的函数方法。 要知道，NumPy的常用数学和统计分析的函数非常多，如果我们一个一个的分散来讲，一来非常枯燥，二来呢也记不住，就仿佛又回到了昏昏欲睡
北京的特斯拉数量有多少。这个问题可以拆分为北京的汽车数量和北京特斯拉占比，第一个问题可以通过网上查询到，第二个问题可以通过实际在十字路口上观察，如果观察样本N=100，发现有五辆特斯拉那么特斯拉在北京的占比就是百分之五。
作者：酱油哥，清华程序猿、IT非主流 专栏地址： https://zhuanlan.zhihu.com/c_147297848 要点抢先看 1.csv数据的读取 2.利用常用函数获取均值、中位数、方差、标准差等统计量 3.利用常用函数分析价格的加权均值、收益率、年化波动率等常用指标 4.处理数据中的日期 我们最后会介绍一下NumPy库中的一些非常实用和常用的函数方法。 要知道，NumPy的常用数学和统计分析的函数非常多，如果我们一个一个的分散来讲，一来非常枯燥，二来呢也记不住，就仿佛又回到了昏昏欲睡的
英文 | https://medium.com/dailyjs/13-javascript-one-liners-thatll-make-you-look-like-a-pro-29a27b6f51cb
这个函数使用 Math.random() 方法返回一个布尔值（true 或 false）。Math.random 将在 0 和 1 之间创建一个随机数，之后我们检查它是否高于或低于 0.5。这意味着得到真或假的几率是 50%/50%。
专栏地址：https://zhuanlan.zhihu.com/c_147297848
本文是和鲸社区的一个数据分析竞赛，比赛链接如下：【2023春节限定】网约车运营分析
我们经常需要汇总数据而不用把它们实际检索出来，为此MySQL提供了专门的函数。使用这些函数，MySQL查询可用于检索数据，以便分析和报表生成。
top命令是我们在日常工作中用的比较多的一个，学会使用top，就相当于有了一把趁手的兵器，上可九天揽月，下可五洋捉鳖。
在数据分析行业，对数据提出的每一个问题都可以用多种潜在的语言和工具包来回答。每种语言都有其优势，它们之间也存在着不同的区别。不能否认的是，有些操作用Python执行起来要比SQL更加高效。这篇文章分享了4个能够节省时间的案例，在这几个案例中，Python在探索和分析数据集方面远远优于SQL。
我们称发送回显请求的 p i n g程序为客户，而称被 p i n g的主机为服务器。大多数的 T C P / I P实现都在内核中直接支持 P i n g服务器—这种服务器不是一个用户进程（在第 6章中描述的两种I C M P查询服务，地址掩码和时间戳请求，也都是直接在内核中进行处理的）。
Excel是我们工作中经常使用的一种工具，对于数据分析来说，这也是处理数据最基础的工具。本文对数据分析需要用到的函数做了分类，并且有详细的例子说明。Excel函数分类：关联匹配类、清洗处理类、逻辑运算类、计算统计类、时间序列类上篇已经给大家分享过关联匹配类和清洗处理类，今天将继续分享其余三类：逻辑运算类、计算统计类、时间序列类。
Niko Matsakis 最近的一篇博文，他最近一直在思考 "Rust 2024"会是什么样子。这里并不是单指 Rust 2024 edition，而是在畅想在我们完成了未来几年的工作之后，Rust 会是什么样子？他认为答案是，Rust 在 2024 将是 "无处不在 "的一年。到目前为止，Rust 有很多不错的功能，但它们只是在某些时候才会发挥作用。到了 2024 年，它们将在你想使用它们的任何地方工作，他认为这将使 Rust 的感觉大为改观。
原文摘自 MIT 科技评论 （http://techreviewchina.com） 发表于 2014-08-31 08:01 本文整理自今年在北京举办的麻省理工斯隆“技术创新与创业论坛。演讲者郑宇是微软亚洲研究院主管研究员，他也是麻省理工科技评论TR35（35名在科技创新领域具有杰出成就的35岁以下顶级青年创新者）获奖者。 城市化的进展给我们带来了现代化的生活，但是也带来很多问题，比如说交通的拥堵、能耗的增加和环境的污染，要解决这些问题在很多年前看似几乎不可能，因为城市的设置过于复杂，牵一发而动全身，环环
本帖讲凸性调整，先介绍什么是凸性，再定性分析得到远期和期货之间的差异，最后定量分析计算各类期货的凸性调整项。
本案所用的数据是获取自滴滴公司开放的2016年11月成都市二环局部区域的轨迹信息，主要目的是通过分析成都市的出租车轨迹数据以及订单数据，获取有关成都市社区结构划分、交通道路情况的信息，结合实际情况对分析结果做出解释，并在已有的分析结果的基础上对出行、出租车运营、城市规划等领域的问题提出针对性建议。
每日收盘价告诉我们有关股市动态的信息，有关家庭能源消耗的小型智能电表，有关运动过程中人体活动的智能手表，以及有关某些人对某个话题的自我评估的调查 及时。不同类型的专家可以讲这些故事：金融分析师，数据科学家，体育科学家，社会学家，心理学家等等。他们的故事基于模型，例如回归模型，时间序列模型和ANOVA模型。
转载自https://blog.csdn.net/u011479200/article/details/78633382
关于指标体系构建的方法论非常多，基于实际业务场景加上方法指导都可以照猫画虎地构建出自己的指标体系。但光有了所谓的指标体系不是终极目标，想要更加高效的数据驱动决策、数据赋能业务运营，指标好坏的评价标准是必不可少的要素。
---- 新智元报道 编辑：昕朋 【新智元导读】真实的博士生是什么样？来自德国的DeepMind研究员，用10组数据，总结了他在攻读计算机科学博士学位时最真实的生活。 各类论坛中，有一个话题被不断提起：该不该读博？ 现在，有人现身说法，通过一组数据给纠结的人们一些启发。 DeepMind研究人员David Stutz在个人博客上发布了名为《博士生数据》的文章，向大家展示了计算机科学博士生的真实生活。 Stutz称，他写这篇文章的初衷，是因为博士研究可能是一项长期的工作，涉及的内容远远超过撰写论文。
上面的日期是精确到日的，我现在要按照年月来将上表的数据分组统计,并求出number的平均值。 例:查出wellid='001’每月的number平均值
6月5日，奥迪把Q8的全球首发放在深圳，一面数据的小伙伴近水楼台，从深南大道的办公楼跑去欢乐海岸一睹新车。发布会现场当然气氛热烈，但是Q8这款车在广大网友心目中到底怎样？从5年前走漏风声到现在发布，到底有没有撩起网友们兴趣和热情呢？
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