我们生活在数据的黄金时代。有些公司将其分析为更好的自己，有些公司为了获利而进行交易，没有一家公司因其价值而自由放弃 - 对于他们的业务和犯罪分子。
1.欧盟数据门户（European Data Portal）：34个国家的24万数据集尽在掌握 欧盟委员会公布了公开数据门户，以下几个关键词即可一窥其强大功能。 信息量大：囊括了来自34个国家、总计
公开数据能帮助记者找到好故事、验证信息。来自34个国家的24万数据如何一搜可得？有哪些关于社会发展议题的权威门户可以将数据一网打尽？遇到海量数据，想批量转换格式怎么办？深度君再次奉上公开数据门户清单，另外推荐转换文件格式神器，方便各位各取所需。
VR可以用来实现社会教育和认知传递吗？在《Water Use VR》中，开发团队使用VR技术，将枯燥无味的统计数据转化成了生动有趣的场景。 随着VR技术的逐渐成熟，其正扩展至非游戏的应用领域，如品牌宣
上篇文章说了连接查询的成本，主要由驱动表的扇出值和被驱动表的查询方法决定，而成本这些都是可以在%cost%表查看的，因为分为server和engine表，server不管理数据成本，里面包含连接管理，查询缓存，sql解码，sql优化，engine就是数据引擎成本，而distinct，union等特殊查询，会建立临时表，临时表看数据量可能建立磁盘或者内存，比如distinct会用unique索引建立临时表去重。
非持久化统计信息的缺点显而易见，数据库重启后如果大量表开始更新统计信息，会对实例造成很大影响，所以目前都会使用持久化统计信息。 2、持久化统计信息在以下情况会被自动更新：
Linux进程管理和作业管理的另外几种管理命令：vmstat,dstat,pmap,glances,kill
最近再学习断点回归，其中深深被地理断点回归所折服，其设计思路之巧妙真的让人拍案叫绝。
随着互联网的普及和信息技术的发展，人才招聘逐渐从传统的报纸广告、面试等方式转向线上平台。招聘信息的数量快速增长，企业和求职者需要更加高效地获取、分析和理解这些信息。因此，基于Python的招聘信息可视化分析系统应运而生。
DataEase 是开源的数据可视化分析工具，帮助用户快速分析数据并洞察业务趋势，从而实现业务的改进与优化。DataEase 支持丰富的数据源连接，能够通过拖拉拽方式快速制作图表，并可以方便的与他人分享。DataEase的官方介绍请体跳转至官网—>https://dataease.io/
在2018年第二季度，卡巴斯基实验室检测到1,744,244个恶意安装包，比上一季度增加了421,666个。
说明：有点忙，这本书最近更新慢了一些，抱歉！这部分仍免费呈现给有兴趣的朋友。附已发表内容链接：
新型冠状病毒笼罩下的新年，让每个中国人都感到恐慌和揪心。我们每天为前线的白衣天使和平民英雄们的事迹感动而落泪，也为不法分子哄抬物价，无良个人以权谋私等自私自利的行为而感到痛心疾首。作为普通人，我们最大的贡献就是宅在家里，响应钟南山院士的号召，做好个人防护，不为疫情添负担，不为他人添麻烦。最近看到很多大佬都为“战疫”贡献了自己的技术力量，有的人提供了数据和接口支持，有的人做了app，有的人做了webapp。看到这些举动，我也跃跃欲试，静下心去做，总会做点东西出来，于是我做了一版微信小程序，主要是想方便自己和家人朋友们查询下最新的数据，毕竟大家都用微信。
随着业务发展，这些表会越来越大，如果处理不当，查询统计的速度也会越来越慢，直到业务无法再容忍。
Hadoop离线数据分析平台实战——280新增用户和总用户分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 未完成 浏览器信息分析(MR) 未完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析(MR) 未完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 业务总述 在本次项目中只有两个地方需要新用户数据和总用户数据， 分别为用户基本信息分析模块和浏览器分析模块， 它们的区别主要就是统计分析的维度不
中国各地区结婚登记数据集包含2001年-2019年各地区的结婚登记统计数据，来源于国家统计局。可用于描述性可视化分析。
最近，又遇到了慢 SQL，简单的看了下，又是因为 MySQL 本身优化器还有查询计划估计不准的问题。SQL 如下：
追求 MySQL 的性能时，总听说要调整自旋锁的参数: innodb_spin_wait_delay 和 innodb_sync_spin_loops，是真的么？
中国灌溉耕地分布数据集（2000-2019,IrriMap_CN）在县级灌溉面积统计数据基础上，通过对多源灌溉产品协同指标进行统计数据的空间降尺度，得到初版全国2000-2019年逐年500米分辨率的灌溉耕地数据集（IrriMap_Syn）；基于时空滤波准则从IrriMap_Syn中提取全国范围内的有效训练样本，采用优选的训练特征参数和随机森林分类器，在遥感云计算平台上进行局部自适应分类，生成更高精度的时序灌溉耕地产品（IrriMap_CN）。前言 – 人工智能教程
在国内新医改政策的推动下，各大医疗机构对医疗信息化和智能化的需求增长迅速。而像智慧医疗、智慧临床、云上医疗、AI 辅助诊断等的不断应用，即让医疗机构能够拥有更高的服务效率，更优的资源配置，更低的运营成本。同时也可以为患者提供更便捷和人性化的服务。
前言： 接了一个小需求，获取用电统计的数据，要求获取最近月，周，天统计数据，MySQL 本来就包含处理这种需求的函数，这里记录下。 查询当天数据 SELECT * FROM 表名 WHERE TO_DAYS( 表中时间字段 ) = TO_DAYS(NOW()); 查询本周数据 SELECT * FROM 表名 WHERE YEARWEEK(DATE_FORMAT( 表中时间字段，'%Y-%m-%d')) = YEARWEEK(NOW()); 查询当月数据 SELECT * FROM 表名 WHERE Y
大数据文摘作品，转载要求见文末 演讲人 | Mona Chalabi 翻译 | 王子君、海波、白丁、蒋晔 后期 | 郭丽（终结者字幕） 大数据文摘后台回复“志愿者” 了解如何加入大数据文摘字幕组！ 生活中，我们随处可见各种各样的数据——广告、新闻、公司会议、工作汇报中比比皆是，甚至算命和星座，也开始用数据来证明自己的真实性。 越来越多的数据引用，一方面证明更多的行业与个人开始关注并运用统计，另一方面，也可能会让人迷失在错综纷杂的数据中。 那么，对于众多对数据有兴趣，但非专业出身、不需要太深度复杂学习相关知识
前几天围观了一个挺高端的数据分析和挖掘培训课程，学习的人有来自华为、腾讯、亚马逊、阿里巴巴的同学，真的觉得优秀的人才不仅仅聪明，最关键的是真的很好学，特别期待在福建也能有这样的氛围。这是闲话。 记得一位同学在会上曾经提高过一位知乎大神写的关于汽车安全性的数据分析和可视化文章，对此文大加赞赏，于是趁着休息时间，我就找了出来，并且做了一些内容的整理，使之更加具有可读性。 一、分析目的 1、研究汽车的安全性和价格之间的关系，可以理解为车越贵越安全吗？ 2、suv更安全吗？ 3、豪华轿车比普通轿车更安全吗？ 4、三
对任何规模的业务来说，网络监控工具都是一个重要的功能。网络监控的目标可能千差万别。比如，监控活动的目标可以是保证长期的网络服务、安全保护、对性能进行排查、网络使用统计等。由于它的目标不同，网络监控器使用很多不同的方式来完成任务。比如对包层面的嗅探，对数据流层面的统计数据，向网络中注入探测的流量，分析服务器日志等。
日前，KDnuggets 上的一篇文章总结了七十多个免费的数据集，内容涉及到政府、金融、卫生、新闻传媒等各个方面，除了这些数据，文中还提供数据提取地址。 AI 研习社将文章编译整理如下。原文链接：http://t.cn/RQJhwSi。 进行良好的数据可视化的前提是数据的质量较高并且比较干净。大多数人认为收集大量数据是一件很困难的事情，事实并非如此。网上有成千上万的免费数据集，我们可以利用这些数据进行分析和可视化。 下面是 70 多个免费的数据集，涉及到政府、犯罪、卫生、金融和经济数据、市场和社交媒体、新闻
https://mp.weixin.qq.com/s/1MsyxhtG6Zk3Q9gIV2QVbA
可视化是数据分析的重要一环，也是python比较擅长的工作，本笔记系列尽可能采用统一的数据源和基于matplotlib原生版本进行可视化。
你还记得的日子自动报告被称为商业智能,或者双性恋吗?不久之后,讨论工作流、流程和用户体验之间的技术和业务用户是一个真正的业务分析的定义,或BA。近期的发展数据分析,预测建模,在数据挖掘、机器学习+社会
pidstat命令用来监控被Linux内核管理的独立任务(进程)。它输出每个受内核管理的任务的相关信息。pidstat命令也可以用来监控特定进程的子进程。间隔参数用于指定每次报告间的时间间隔。它的值为0(或者没有参数)说明进程的统计数据的时间是从系统启动开始计算的。
image.png 警察能够用分析移动数据的方式来提升预测犯罪事件的能力吗？最近，来自意大利、西班牙和MIT的研究人员给出了肯定答案。研究人员表示，使用移动数据并不是推测犯罪事件的唯一途径，但确实是大大提高了准确率。这意味着，如果你有不良的上网习惯，相关部门将会“密切留意”你。 image.png 目前，有关部门采用犯罪统计和当地人口统计数据来预测犯罪事件。但这套系统已经相当陈旧，升级成本高昂，实际意义已经不大。而作为现在每个人贴身之物的手机却能实时手机用户的性别、年龄、位置和网页浏览习惯等关键信息
总第503篇 2022年 第020篇 对于数据库来说，慢查询往往意味着风险。SQL执行得越慢，消耗的CPU资源或IO资源也会越大。大量的慢查询可直接引发业务故障，关注慢查询即是关注故障本身。本文主要介绍了美团如何利用数据库的代价优化器来优化慢查询，并给出索引建议，评估跟踪建议质量，运营治理慢查询。 1 背景 2 基于代价的优化器介绍 2.1 SQL执行与优化器 2.2 代价模型介绍 2.3 基于代价的索引选择 2.4 基于代价的索引推荐思路 3 索引推荐实现 3.1 前置校验 3.2 提取关键列名 3.3
MySQL优化器的工作之一是选择索引。通过选择索引，找到一个最优的执行方案，以最小的代价去执行语句。而评估代价大小的因素之一，就是扫描行数。因为扫描的行数越少，访问磁盘数据的次数越少，消耗的CPU资源就相应越少。另外，优化器还会结合是否使用临时表、是否排序等因素进行综合判断。
印象中网上有些“XX 面试官”系列的网文也有过类似问题的讨论，那 MySQL 统计数据总数 count(*) 、count(1)和count(列名) 哪个性能更优呢？今天我们就来聊一聊这个问题。
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas
为了方便报表应用使用数据，需将ADS各项指标统计结果导出到MySQL，方便熟悉 SQL 人员使用。
殷达：加州大学洛杉矶分校（UCLA）二年级博士生。导师为Prof. Kai-Wei Chang。主要的研究方向为知识驱动的自然语言理解模型。目前已在ACL，EMNLP，NAACL，CIKM等会议以第一作者身份发表文章。
前面发布了一篇关于clickhouse常用的基础语法，有很多浏览量，这次给小伙伴分享几个进阶语法，比如如何实现分时统计，当然是通过我们的toStartOfDay()语法实现的，如何实现聚合某一列，如何更新操作，我会举几个例子供大家参考使用。 想了解其他数据库语法，请看。
店铺、网站以及域名是企业的门面，因为这些可以让潜在客户发现并记住你。但随着互联网的发展，保持强大的在线影响力是一项挑战。关注每年的网络世界的趋势和统计数据，尤其是域名行业的最新潮流和统计数据有助于保持你的品牌相关性。
在前几个季度新安装包的数量明显下降，而第三季度的数据比上个季度增加了117067个包。
提升SELECT 的最好方式是使用索引。索引条目作为表数据行的指针，使得查询能够很快的定位到所要查找的数据。所有的MySQL数据类型都可以创建索引。
JavaScript一直都在不停的变化。源源不断的产生新的库、框架、语法……探索这些是充满乐趣的，不过也会使人感到压力。
CodeForge网站最新发布了2014年第四季度《中国程序员调查报告》。报告里对程序员的年龄分布，地区分布，性别比例，使用浏览器种类，使用的编程语言等进行了调查、统计和分析。对从业人员及其他相关人员有很好的参考作用。本调查报告所使用的数据，均来自codeforge.cn网站，集中了对全国100万程序员互联网行为的调查，分析以及投票统计。 它清楚的显示出在程序员这个特殊的群体中，男性比例高达80%，女性仅占20%，他们具有明显的极客精神，喜欢使用Chrome浏览器（52.06%），Android移动操作系统
SQL索引建议是帮助数据库优化器创造最佳执行路径，需要遵循数据库优化器的一系列规则来实现。CloudDBA需要首先计算表统计信息，是因为：
CodeForge网站最新发布了2014年第四季度《中国程序员调查报告》。报告里对程序员的年龄分布，地区分布，性别比例，使用浏览器种类，使用的编程语言等进行了调查、统计和分析。对从业人员及其他相关人员有很好的参考作用。 本调查报告所使用的数据，均来自codeforge.cn网站，集中了对全国100万程序员互联网行为的调查，分析以及投票统计。 它清楚的显示出在程序员这个特殊的群体中，男性比例高达80%，女性仅占20%，他们具有明显的极客精神，喜欢使用Chrome浏览器（52.06%），Android移动操作系
对于许多开源社区的长远发展，跟踪不同类型的社区数据指标尤为重要。指标能让开源项目洞察到具体工作落地，并帮助了解社区的总体情况。为此，开源社区会从各种来源提取数据，并使用可视化工具分析这些数据，从而作出有助于项目的明智决定。本文翻译自《Measuring the Health of Open Source Communities》，介绍了在行业领先的开源社区是如何高效管理社区数据。
去年11月，Vitess成为第八个毕业的CNCF项目，加入了Kubernetes、Prometheus、Envoy、CoreDNS、containerd、Fluentd和Jaeger等一系列令人惊叹的项目。为了说明这个里程碑，我从Vitess的共同创造者Sugu Sougoumarane的大脑中选取了一些花絮，让他分享我们是如何走到今天，我们面临的障碍，我们前进的方向。
通常情况下，分页接口一般会查询两次数据库，第一次是获取具体数据，第二次是获取总的记录行数，然后把结果整合之后，再返回。
就是指各种大数据计算框架，存储系统、SQL引擎等等，这些技术比较常用，经过最近十几年的发展，主流的技术产品相对比较集中，主要就是MapReduce、Spark、Hive、Flink技术的产品。
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