饼图常用来展示占比分析，需求：使用饼图展示"2022年点播订单表"每种套餐的营收金额情况。
在Power BI中有很多报表类型供我们选择，选择图表时一定要符合数据分析之间的关系。常见的数据分析关系有五类：对比分析、趋势分析、占比分析、相关性分析、地理地图分析，可以根据以上这五类数据分析关系来选择可视化的图表。
书中的「服务质量」一词在原作中对应的是「Service Level」。一般情况下我们可以将其简单理解为「系统的性能」。
Charts 介绍 包含了各种详细信息图表，比 GUI 模式的图表好看且易懂多了！ 做性能测试，如何发现是否有性能瓶颈？必须从结果图表中找到鸭！ 而 html 报告将性能测试可能需要用到的图表都加进去
【摘要】（1）描述性统计分析 包括样本基本资料的描述，作各变量的次数分配及百分比分析，以了解样本的分布情况。此外，以平均数和标准差来描述市场导向、竞争优势、组织绩效等各个构面，以了解样本企业的管理人员对... （1）描述性统计分析 包括样本基本资料的描述，作各变量的次数分配及百分比分析，以了解样本的分布情况。此外，以平均数和标准差来描述市场导向、竞争优势、组织绩效等各个构面，以了解样本企业的管理人员对这些相关变量的感知，并利用t检验及相关分析对背景变量所造成的影响做检验。
今天跟大家分享如何以百分比形式填充离散分段数据地图。 案例用环渤海三省二市的地理数据。 library(ggplot2) library(maptools) library(plyr) 数据导入、转换、抽取 CHN_adm2 <- readShapePoly("c:/rstudy/CHN_adm/CHN_adm2.shp") CHN_adm2_1 <- fortify(CHN_adm2) data1 <- CHN_adm2@data data2 <- data.frame(id=
相对于Loadrunner，Jmeter其实也是可以有测试报告产出的，虽然一般都不用（没有Loadrunner的报告那么强大是一方面），但是有小伙伴们私下问，那宏哥还是顺手写一下吧，今天我们就来学习下，如何输入HTML格式的JMeter测试报告。前面已经介绍， 如果要做性能测试，需要在GUI上设计好你的Test Plan，设置各种场景和负载值，包括多少个线程，多少个用户，循环多少次。设置好了保存，然后用命令行去启动性能测试，查看相关测试结果。
MySQL Enterprise Monitor是MySQL官方提供的一款监控和管理MySQL数据库的工具。 其功能之一包括MySQL Query Analyzer工具，通过MySQL Query Analyzer可以帮助用户识别慢查询和瓶颈，监视在MySQL服务器上执行的SQL语句，并显示每个查询的详细信息、执行次数和执行时间等有关性能的详细信息。
来源：书籍《网站分析实战》读书笔记 第42篇 ▼ （本文框架） 网站分析基本概念 网站分析的目的： 首先明确网站的目的是什么？大部分网站的目的是盈利，而网站分析的目的就是为了更好的完成网站的目的。 网站分析流程： 网站分析也是数据分析的一种，所以其分析流程也是发现问题、分析问题和解决问题的过程。点击查看：关于数据分析：你想知道的都在这里！ 网站分析主要指标： ● 浏览量PV——页面被加载的总次数。 ● 唯一身份浏览量Unique PV——同一用户在同一个会话期间的综合访问次数，主要是避免页面的
FastQC——高通量测序质量控制工具。用于检查原始数据以确认是否存在质量问题或偏差。它可以作为交互式应用程序用于少量文件的即时分析，也可以非交互式地运行，适合于作为大规模分析流程的一部分。FastQC与特定的测序技术无关，因此可以用于查看各种组学的测序数据（包括不限于 WGS、WES、RNAseq、ChIP-seq、BS-Seq等）
在日常工作中，很多人都会面对一堆数据，却不知道如何更直观地展示它们，或者不知道用什么样的图表能达到更好的展示效果！花了一些时间整理了工作中经常用到的数据图表，希望对大家有用，不再是单纯给领导、用户展示干瘪的数据~ 本文除了柱状图、条形图、折线图和饼图等常用图表之外，还有数据地图、瀑布图和散点图，旭日图，漏斗图等等。一起了解下不同图表的使用场景、优劣势吧！ 柱状图 适用场景： 二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较，用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。适用于枚举
在日常工作中，很多人都会面对一堆数据，却不知道如何更直观地展示它们，或者不知道用什么样的图表能达到更好的展示效果！花了一些时间整理了工作中经常用到的数据图表，希望对大家有用，不再是单纯给领导、用户展示干瘪的数据~ 本文除了柱状图、条形图、折线图和饼图等常用图表之外，还有数据地图、瀑布图和散点图，旭日图，漏斗图等等。一起了解下不同图表的使用场景、优劣势吧！ 柱状图 适用场景： 二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较，用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。适用于枚举的数
通过选择需要运行的脚本，分配运行脚本的负载生成器，在脚本中分配Vuser来建立手工场景
导读：随着时代的发展，越来越多的数据量堆积，然而这些密密麻麻的数据的可读性较差并且毫无重点，而数据可视化更加直观有意义，更能帮助数据更易被人们理解和接受。
性能测试工具Jmeter由于其体积小、使用方便、学习成本低等原因，在现在的性能测试过程中，使用率越来越高，但其本身也有一定的缺点，比如提供的测试结果可视化做的很一般。不过从3.0版本开始，jmeter引入了Dashboard Report模块，用于生成HTML类型的可视化图形报告（3.0版本的Dashboard Report模块会中文乱码，因此建议使用3.0以上的版本）。这篇文章，简单介绍下在利用jmeter进行性能测试时，生成HTML的可视化测试报告。。。
数据量增大之后，难以通过肉眼观察到分界点，可以采用等间隔分级的方式进行粗暴的分级，但是通常效果不好：
在建模时，清理数据样本非常重要，这样做可以确保观察结果充分代表问题。有时，数据集可能包含超出预期范围之外的极端值。这通常被称为异常值，通过理解甚至去除这些异常值，能够改进机器学习建模和模型技能。
去中心化交易所留在以太坊链上的数据已是书面史，工件、日志条目、交易和合同消息在这里都可以保留。
最近稍微涉猎了一下leaflet这个包，突然感到发现了动态可视化的新大门，这个包所提供的地图类型、动态效果、图层展示方式都大大扩展了ggplot作图系统的在数据地图上的缺陷。 leaflet是业界比较流行的JS开源交互式地图包，它支持直接调用OpenStreetMap, Mapbox, and CartoDB等主流地图数据作为辅助图层来进行地理信息数据的可视化操作。 除了这些在线地图素材之外，它对于shapefile格式和json格式以及sp包的空间数据格式的地图数据都有着很好的支持，在图层函数中涵盖了点标
你是一个Python编程专家，要完成一个Python脚本编写的任务，具体步骤如下：
数据分析是通过对数据的收集、清洗、处理和分析，从中提取有用信息和洞察，为决策和问题解决提供支持的过程。下面是几种常见的数据分析方法及其表现形式：
最近有很多内容在研究和更新，但公众号内容，永远是只会迟到，但不会缺席，更会发出很多干货。
日常开发中，有时需要了解数据分布的一些特点，比如这个colllection里documents的平均大小、全部大小等，来调整程序的设计。 对于系统中已经存在大量数据的情况，这种提前分析数据分布模式的工作套路（最佳实践）可以帮助我们有的放矢的进行设计，避免不必要的过度设计或者进行更细致的设计。
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库，利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序，在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置，实现图形化开发极大的方便了开发效率，本章将重点介绍TreeWidget与QCharts的常用方法及灵活运用。
本文基于 Joe Mario 的一篇博客 改编而成。 Joe Mario 是 Redhat 公司的 Senior Principal Software Engineer，在系统的性能优化领域颇有建树，他也是本文描述的 perf c2c 工具的贡献者之一。 这篇博客行文比较口语化，且假设读者对 CPU 多核架构，Cache Memory 层次结构，以及 Cache 的一致性协议有所了解。 故此，笔者决定放弃照翻原文，并且基于原博客文章做了一些扩展，增加了相关背景知识简介。 本文中若有任何疏漏错误，责任在于编译者。有任何建议和意见，请回复内核月谈微信公众号，或通过 oliver.yang at linux.alibaba.com 反馈。
目前，生信文章常常不再局限于单一组学分析，而是将基因表达与非编码RNA、突变、甲基化、CNV、临床数据进行整合分析，多组学分析已然成为生信分析的主流趋势。今天，为大家分享一个近期发表在“核酸”杂志上的神器——DriverDBv3，也是一个可以一站式解决肿瘤多组学分析的“炫酷”神器！
Apache Hadoop YARN 是开源 Hadoop 分布式处理框架中的资源管理和作业调度技术。作为 Apache Hadoop 的核心组件之一，YARN 负责将系统资源分配给在 Hadoop 集群中运行的各种应用程序，并调度要在不同集群节点上执行的任务。
使用 Power BI 一年后 的小伙伴在思考的是：如何做出一个有业务价值的分析型图表。
display:table-cell 属性简介 display：table-cell；会使元素表现的类似一个表格中的单元格 td，利用这个特性可以实现文字的垂直居中效果。同时它也会破坏一些 CSS 属性，使用 table-cell 时最好不要与 float 以及 position: absolute 一起使用，设置了 table-cell 的元素对高度和宽度高度敏感，对 margin 值无反应，可以响应 padding 的设置，表现几乎类似一个 td 元素。 小结： 不要与 float：left; posi
通过上一篇 精读《什么是 LOD 表达式》 的学习，你已经理解了什么是 LOD 表达式。为了巩固理解，结合场景复习是最有效的手段，所以这次我们结合 Top 15 LOD Expressions 这篇文章学习 LOD 表达式的 15 大应用场景，因篇幅限制，本文介绍 1～8 场景。
在python中计算一个多维数组的任意百分比分位数，此处的百分位是从小到大排列，只需用np.percentile即可……
一、描述统计 在数据分析的时候，一般首先要对数据进行描述性统计分析（Descriptive Analysis），以发现其内在的规律，再选择进一步分析的方法。描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述，主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布、以及一些基本的统计图形，常用的指标有均值、中位数、众数、方差、标准差等等。 数据的集中趋势一般采用平均值、中位数表示。数据的离散程度一般采用方差、标准差表示。数据的分布情况一般采用直方图表示。 案例：北京房屋价格（数据文件：
进程是正在执行的一个程序或命令，每一个进程都是一个运行的实体，都有自己的地址空间，并占用一定的系统资源。
CSS 过渡（transition）是通过定义元素从 起点的状态 和 结束点的状态 ，在一定的时间区间内实现元素平滑地过渡或变化 的一种补间动画机制。你可以让属性的改变过程持续一段时间，而不是立即生效。
数据质量一直是数据仓库领域一个比较令人头疼的问题，因为数据仓库上层对接很多业务系统，业务系统的脏数据，业务系统变更，都会直接影响数据仓库的数据质量。因此数据仓库的数据质量建设是一些公司的重点工作。
介绍下linux的3个常用I/O相关命令，解决I/O压力过大问题时很有用 iostat 查看磁盘的I/O状态 iotop 查看I/O进程排名 lsof 查看系统或进程打开的文件列表 （1）ios
深部脑刺激可能是一种有效的疗法，以治疗严重的难治性抽动秽语综合征的选择病例；然而，患者的反应是多变的，并且没有可靠的方法来预测临床结果。这项回顾性研究的目的是确定与抽搐和共病强迫行为改善相关的刺激依赖的结构网络，比较不同手术目标之间的网络，并确定连接是否可以用于预测临床结果。多部位患者队列(n = 66)苍白球内肌(n = 34)或丘脑中央内侧部(n = 32) 双侧植入的激活组织体积被用于生成概率性纤维束追踪以形成规范的结构连接体。纤维束追踪图用于识别与抽搐或共患强迫行为改善相关的网络，并预测整个队列的临床结果。然后，相关网络被用来生成“反向”示踪图，以划分所有患者的刺激总量，以确定需要瞄准或避免的局部区域。结果表明，苍白球内区与边缘网络、联想网络、尾状核、丘脑和小脑的连通性与抽动症状的改善呈正相关；该模型预测了临床改善评分，并且对交叉验证是稳健的。与后腹侧苍白球相比，内侧前苍白球附近区域与正相关网络的连通性更高，与该图谱重叠的组织激活体积与抽搐改善显著相关。丘脑中央内侧，与感觉运动网络、顶叶-颞-枕神经网络、壳核和小脑的连接与抽搐改善呈正相关；该模型预测了临床改善评分，并且对交叉验证具有鲁棒性。丘脑前部/外侧中央内侧区域与正相关网络的连通性更高，但与该图谱重叠的组织激活量并不能预测改善。对于强迫性行为，两个目标都显示与前额叶皮层、眶额皮层和扣带皮层的连接与改善呈正相关；然而，只有中丘脑地图预测了整个队列的临床结果，但该模型对交叉验证并不稳健。总的来说，结果表明，刺激部位的结构连接可能对调节症状的改善很重要，而且参与抽搐改善的网络可能因手术靶点的不同而不同。这些网络为潜在的机制提供了重要的见解，并可用于指导导联的放置和刺激参数的选择，以及细化神经调节治疗难治性抽动秽语综合征的靶点。
1.描述性分析主要是对所收集的数据进行分析，得出反映客观现象的各种数量特征的一种分析方法，它包括数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的频数分布分析等，描述性分析是对数据进一步分析的基础。
占用cpu最多的10个进程：ps aux|head -1;ps aux|grep -v PID|sort -rn -k +3|head
为进程分配内存的百分比，默认是50，vm.overcommit_memory = 2 的情况下生效
在Android中对控件布局指定尺寸时，一般有两种方式：一种设定为自适应布局，即match_parent(fill_parent)或者wrap_content，通过根据父布局大小或者自己内容来产生一个动态尺寸；另外一种通过指定一个具体数值的方式定义成固定布局，单位可以是px/dp/sp等。这在绝大数情况下是可以解决问题的。
Monkey命令行可用的全部选项 常规 --help 列出简单的用法。 -v 命令行的每一个-v将增加反馈信息的级别。 Level 0(缺省值)除启动提示、测试完成和最终结果之外，提供较少信息。 Level 1提供较为详细的测试信息，如逐个发送到Activity的事件。 Level 2提供更加详细的设置信息，如测试中被选中的或未被选中的Activity。 日志级别 Level 0 *示例 adbshell monkey -p com.htc.Weather –v 100 说明缺省值，仅提供启动提示、测试完成和最终结果等少量信息 日志级别 Level 1 *示例 adbshell monkey -p com.htc.Weather –v -v 100 说明 提供较为详细的日志，包括每个发送到Activity的事件信息 日志级别 Level 2 *示例 adbshell monkey -p com.htc.Weather –v -v –v 100 说明 最详细的日志，包括了测试中选中/未选中的Activity信息 事件 -s <seed> 用于指定伪随机数生成器的seed值，如果seed相同，则两次Monkey测试所产生的事件序列也相同的。 * 示例： Monkey测试1：adb shellmonkey -p com.htc.Weather –s 10 100 Monkey 测试2：adb shellmonkey -p com.htc.Weather –s 10 100 两次测试的效果是相同的，因为模拟的用户操作序列（每次操作按照一定的先后顺序所组成的一系列操作，即一个序列）是一样的。操作序列虽 然是随机生成的，但是只要我们指定了相同的Seed值，就可以保证两次测试产生的随机操作序列是完全相同的，所以这个操作序列伪随机的； --throttle<milliseconds> 在事件之间插入固定延迟。通过这个选项可以减缓Monkey的执行速度。如果不指定该选项，Monkey将不会被延迟，事件将尽可能快地被产成。 * 示例：adb shellmonkey -p com.htc.Weather –throttle 3000 100 --pct-touch<percent> 调整触摸事件的百分比(触摸事件是一个down-up事件，它发生在屏幕上的某单一位置)。 * 示例：adb shellmonkey -p com.htc.Weather --pct-touch 10 1000 --pct-motion<percent> 调整动作事件的百分比(动作事件由屏幕上某处的一个down事件、一系列的伪随机事件和一个up事件组成)。 * 示例：adb shellmonkey -p com.htc.Weather --pct-motion 20 1000 --pct-trackball<percent> 调整轨迹事件的百分比(轨迹事件由一个或几个随机的移动组成，有时还伴随有点击)。 * 示例：adb shellmonkey -p com.htc.Weather --pct-trackball 30 1000 --pct-nav<percent> 调整“基本”导航事件的百分比(导航事件由来自方向输入设备的up/down/left/right组成)。 * 示例：adb shellmonkey -p com.htc.Weather --pct-nav 40 1000 --pct-majornav<percent> 调整“主要”导航事件的百分比(这些导航事件通常引发图形界面中的动作，如：5-way键盘的中间按键、回退按键、菜单按键) * 示例：adb shellmonkey -p com.htc.Weather --pct-majornav 50 1000 --pct-syskeys<percent> 调整“系统”按键事件的百分比(这些按键通常被保留，由系统使用，如Home、Back、Start Call、End Call及音量控制键)。 * 示例：adb shellmonkey -p com.htc.Weather --pct-syskeys 60 1000 --pct-appswitch<percent> 调整启动Activity的百分比。在随机间隔里，Monkey将执行一个startActivity()调用，作为最大程度覆盖包中全部Activity的一种方法。 * 示例：adb shellmonkey -p com.htc.Weather --pct-appswitch 70 1000 --pct-anyevent<percent> 调整其它类型事件的百分比。它包罗了所有其它类型的事件，如：按键、其它不常用的设备按钮、等等。* 示例：adb sh
一些研究表明，作业抄袭现象很普遍，在哥本哈根大学计算机科学系，通过人工智能写作分析来检测作业作弊的努力已经进行了几年。现在，根据对13万份丹麦语书面作业的分析，能够以近90％的准确度检测出学生是否独立完成作业。
小伙伴催更了。准备放大招，所以，很多内容停滞了。如果本文的技巧让您震撼，那如果告诉您，本文仅仅是开胃菜呢。开始吹吧。
选自TowardsDataScienceR 作者：Dima Shulga 机器之心编译 参与：程耀彤、思源 机器学习本质上是对条件概率或概率分布的估计，而这样的估计到底有多少是置信度？这里就涉及到统计学里面的置信区间与置信度，本文简要介绍了置信区间这一核心概念，它有助于我们从直观上理解评价估计优劣的度量方法。 本文讨论了统计学中的一个基本术语 ：置信区间。我们仅以一种非常友好的方式讨论一般概念，没有太多花哨的统计术语，同时还会使用 Python 完成简单的实现！尽管这个术语是非常基础的，但我们有时很难完全理
如何将数据组织成某些可理解的形式，使得他可以比较容易地发现数据的趋势，并与其他人交流，这就是描述性统计的任务：简化结构并整理组织数据。整理一组数据的最常用过程是将数据放入一个频数分布。
“正弦信号频谱分析多用幅值谱，单位是g。随机信号频谱分析多用功率谱密度PSD (Power Spectrum Density)，单位是g2/Hz。是否只是使用习惯，还是另有原因？文本将着重进行解释。”
Android布局中颜色表示都是使用十六进制来表示的，使用RGB和ARGB,后者多了一个透明度，而UI设计师通常在标注图中标注的透明度通常为百分比，这就需要我们做一些转换才能使用。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
腾讯会议
