监控数据有多种形式--有些系统会持续地输出数据，而其他系统只会在发生罕见事件时生成数据。有些数据能够直接定位问题，有些数据能帮助调查问题。更宽泛的说，拥有监控数据是观察系统工作状况的必要条件。
传统时间序列模型允许包含过去观察到的系列信息，但不允许客户包含其他可能相关的信息。例如，假期的影响、竞争对手的活动、法律变化、整体经济或其他外部变量可能解释了某些历史变动，并且可能导致更准确的预测，另一方面，回归模型允许客户从预测变量中包含大量相关信息，但不允许处理ARIMA模型中可以处理的细微时间序列动态。在本文中，我们帮助客户考虑如何扩展ARIMA模型，以便允许其他信息被纳入模型中。
值得一提的是 rank函数有多种给相同数值的观察值排序的方法，而默认的处理方法的结果如下；
今天分享R语言中的柱形图，所有图表语法都基于ggplot2包中的ggplot函数完成 。 其实R语言本身就带有各种作图函数，比如plot、bar、pie等，而且语法非常简单明了，为什么还要用ggplot2这种语法独立性很强、自成体系的作图包来作图呢？ 一个例子就能感受到： plot(mpg$cty,mpg$hwy)#R语言内置散点图函数（无需加载任何辅助工具包） ggplot(mpg,aes(cty, hwy)) + geom_point(colour="steelblue")+labs(x = "City
怀孕是成年后一个独特的神经可塑性期。这项纵向研究追踪了围产期大脑皮层的变化，并探讨了分娩类型如何影响这些变化。我们收集了110名在怀孕晚期和产后早期经常怀孕的母亲的神经解剖学、产科和神经心理数据，以及34名在相似时间点进行评估的未分娩妇女。在怀孕后期，母亲在所有功能网络中的皮质体积都低于对照组。这些皮质差异在产后早期减弱。默认模式和额顶叶网络在围产期显示出低于预期的体积增加，这表明它们的减少可能会持续更长的时间。结果还表明，通过计划剖腹产分娩的母亲有不同的皮质轨迹。主要的胎儿畸形在29名母亲和24名未分娩妇女的独立样本中重复。这些数据表明，怀孕期间大脑皮质下降的动态轨迹，在产后期间减弱，其速度取决于大脑网络和分娩类型的不同。
而自己在新年的头一周，一方面忙于工作，试着挑战一些更高难度的工作；另一方面在积极“充电”。自然而然公众号就拖更了。不过值得庆幸的是，今天更新了。今天给大家分享的内容是如何准确选择图表类型。
因变量（Y）与自变量（X）间的线性关系并非一般性特征，引入非线性（nonlinearities）关系很有必要。在应用研究中，最常见的非线性关系通常有两种：
Destiny，某物流公司数据产品经理，目前从事数据平台搭建和可视化相关的工作。持续学习中，期望与大家多多交流数据相关的技术和实际应用，共同成长。
这次我们将一起制作一张这样的分析模型，由于比较像蝴蝶，不如我们叫她：四象限动态蝴蝶分析法。
语言模型究竟是如何感知时间的？如何利用语言模型对时间的感知来更好地控制输出甚至了解我们的大脑？最近，来自华盛顿大学和艾伦人工智能研究所的一项研究提供了一些见解。他们的实验结果表明，时间变化在一定程度上被编码在微调模型的权重空间中，并且权重插值可以帮助自定义语言模型以适应新的时间段。
本文将简单介绍如何利用Stata的tabout命令，设计出内容丰富的描述性表格。读完本文，你将能够从STATA输出几乎所有类型的描述性表格的latex代码，从而直接生产所需要的表格，插入到你的论文中。
大家好，这次给大家分享一篇2020年5月发表在Front Oncol杂志上的文章，2019年影响因子4.848，仍然是一篇基于SEER数据库的文章，重点研究影响原发性肝淋巴瘤（PHL）预后的临床特征因素。
每天都在千变万化 你看那潮起潮落人来了又走了 路边树又冒了新芽 你叹这世间多情的人 他们的故事都太认真 你看那多情人放不下 得不到也忘不了 不过是庸人自扰
大海：当然啊。数据透视表里可不只是求和那么简单哦，虽然你每次把数据放进去的时候求和就自动出来了，但是，透视表实际上还支持很多其他的计算哦，比如计数、最大最小值、百分比……
译者丨Matrix链接丨https://modus.medium.com/https-medium-com-lucy-todd-how-to-master-data-visualization-7b82217a665a 如果你已有一组或两组可靠的统计，并准备分享给你的听众。写出来？画张图？用表格？为了确保你的听众理解信息，统计的呈现必须要可信和精确。 然而可视化类型的选择，既不是纯粹美学也不是完全个人化。一个不合适的方案，受众可能会觉得乏味或者费解，甚至兼而有之。更有甚之， 不精确的数据可视化会造成你和你
上一篇文章我们提到了f-string（F字符串）的使用，以及另两种python字符串处理方式。
今天给大家介绍的是Chemical Science上的文章 " Constrained Bayesian optimization for automatic chemical design using variational autoencoders"。
探索性数据分析（Exploratory Data Analysis ,EDA）是对数据进行分析并得出规律的一种数据分析方法。它是一个数据试图讲述的故事。EDA是一种利用各种工具和图形技术(如柱状图、直方图等)分析数据的方法。
每年2月/3月，巴菲特都会给伯克希尔哈撒韦公司（Berkshire Hathaway）的股东们写一封年度信，详细阐述他对过去、现在和未来的见解和看法。
当你在 Excel 中输入这个问题，Excel 将立即“意会”，把“服装”分类下不同产品的销售量数据，以可视化图表的方式呈现在你眼前。
如果你已有一组或两组可靠的统计，并准备分享给你的听众。写出来？画张图？用表格？为了确保你的听众理解信息，统计的呈现必须要可信和精确。
Figma 官方对其超级组件使用的说明，害怕英文的同学可以查看这个链接，有个老哥已经将原版的翻译了一遍：https://www.figma.com/community/file/906004463907915536
4.5 其他过账 4.5.1 ABUMN公司内部转帐，资产间价值转移 在一个公司代码内执行公司内部转帐的原因基本上有三个。一个原因是对组织结构进行更改（重新分类资产类、更改利润中心等等）。原因之二，如果科目分配不正确（例如：不正确的资产类），则可能需要公司内部转帐。第三个原因是为汇总结算完成管理的在建资产。 在相同公司代码中能够一步执行从一项固定资产到另一项固定资产的公司间转帐。不过，只有当发送资产未丢失任何值且向目标资产的每个区域都提供了值时，才能自动执行公司间转帐。 如果公司内部转帐包含到必须创建的
可视化技术在任何投资分析中都是一种关键要素。今天公众号为大家介绍一个基于三角形图的Python项目，用于可视化长期投资指标！
互联网时代，目标消费者需求变幻莫测与时俱进更加难以捉摸，在产品同质化竞争环境下，谁能率先抓住消费者的心，谁将在销售市场上占有一席之地。以下是市场调查问卷分析的案例，品牌休闲服购买因素分析，将高速我们是
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。
1、增长： 增长就是指连续发生的经济事实的变动，其意义就是考查对象数量的增多或减少。 2、百分点： 百分点是指不同时期以百分数的形式表示的相对指标的变动幅度。 3、倍数与番数： 倍数：两个数字做商，得到两个数间的倍数。 番数：翻几番，就是变成2的几次方倍。 4、指数： 指数是指将被比较数视为100，比较数相当于被比较数的多少得到的数。 5、比重： 比重是指总体中某部分占总体的百分比。 6、拉动。。。增长。。。： 即总体中某部分的增加值造成的总体增长的百分比。 例子：某业务增量除以上年度的整体基数=某业务
近期因工作需要，尝试使用一些数据可视化手段做产品运营分析。自己之前对可视化的理解仅仅限于excel做做图表，但深入下去发现数据可视化远不限于此，可以说很多的工作的基本功。掌握必要的数据可视化手段，可以大大提升你的工作效率。下面将通过示例，尝试使用数据可视化手段分析国家、地域经济发展状态。数据来自于国家统计局(http://data.stats.gov.cn)公开披露数据(少部分2019年数据来自于互联网)。
SLA（service level agreement，服务水平协议）可在性能测试过程中，定义性能测试的目标和度量性能，在性能测试过程中LR会收集和保存性能的相关数据，在分析运行结果时，分析器分将收集的数据与SLA中定义的度量数据进行比较，并将分析结果显示在分析器中，SLA三种状态分别是：a.pass：表示SLA获得该项测试数据，并且该数据达到目标要求；b.fail：表示SLA获得该项测试数据，但是测试结果未达到目标要求；c.no data：表示SLA未获得该项测试数据，所以无法确定是通过还是失败。
管理上有这样一句名言，进行度量的工作才会得到有效的执行。反之，因为很容易忽略那些不进行度量的工作，所以不进行度量的工作通常不会得到有效的执行。因此，对于包括测试在内的任何活动，建立适当的度量都是很重要的。
数据分析总是离不开各种指标和术语，最近我花了一周整理了共120个数据分析指标与术语：用户数据指标、行为数据指标、业务数据指标、数据分析术语、统计学常用语、数据报告常用术语。
简要介绍：前端开发中，静态网页通常需要适应不同分辨率的设备，常用的自适应解决方案包括媒体查询、百分比、rem和vw/vh等。本文从px单位出发，分析了px在移动端布局中的不足，接着介绍了几种不同的自适应解决方案。
你可能听说过核密度估计(KDE：kernel density estimation)或非参数回归（non-parametric regression）。你甚至可能在不知不觉的情况下使用它。比如在Pyt
T客汇官网：tikehui 撰文 | 卿云 Panorama推出了2017年度十大ERP系统排名报告。根据市场份额，实施成本，实施持续时间，效益实现和软件功能制定此榜。为了确保调查的真实性，数据均来自Panorama从2012年9月至2016年2月的年度基准调查数据，该调查涉及1,660名受访者。功能数据来自Panorama客户。 方法： Panorama根据市场份额确定了供应商排名，得出入围前10的供应商名单。 再根据以下标准，得出最终“前十名”榜单。 市场份额——我们评估了受访者选择和购买每个系统的情况
模型集成是一种提升模型能力的常用方法，但也会带来推理时间的增加，在物体检测上效果如何，可以看看。
财务报表分析的主要依据是财务报表的数据资料，但是以金额表示的各项会计资 料并不能说明除本身以外的更多的问题。因此必须根据需要并采用一定的方法，将这些会计资料加以适当的重新组合或搭配，剖析其相互之间的因果关系或关联程 度，观察其发展趋势，推断其可能导致的结果，从而达到分析的目的。 （1）比重法 比重法是在同一财务报表的同类项目之间，通过计算同类项目在整体中的权重或份额以及同类项目之间的比例，来揭示它们之间的结构关系，它通常反映财务报表各项 目的纵向关系。使用比重法时，应注意只是同类性质的项目之间使用，即进
我们今天讨论的问题大概就是如何作出风味不同的饼，比如，“甜甜圈”和“华夫饼”，让吃饼人不要审美疲劳。
项目专栏：https://blog.csdn.net/m0_38106923/category_11097422.html
性能测试执行 3.1并发负载测试执行 我们采用二分逼近法来寻找并发负载测试的拐点，持续运行10分钟，如果测试错误百分比在5%以内（含5%）认为测试正常，否则认为测试出现异常。设置通过的最小值与失败最大值之间差值 (精度) 为<=15。 1）打开第1节搭建好的ebusiness_login.jmx。 2）运行，保证接口测试正确 3）去掉Debug Sampler 4）关闭JMeter图形界面。 5）在ebussine_login.jmx目录下打开命令行工具。 6）运行
摘要：区域失衡与一刀切政策之间的矛盾是当前中国空气污染控制的最大挑战之一。随着最近针对中国COVID-19大流行的第一级公共卫生应急响应（FLPHER）实施（到2020年2月22日确诊病例共77041例），全国范围内的人类活动大大减少，几乎所有经济活动活动被暂停。在这里，我们表明，这种情况代表了一个空前的“空窗期”，以探讨城市一级空气污染的短期排放控制效果。我们量化了第一级公共卫生应急响应引起的中国174个城市中NO2，SO2，PM2.5和PM10水平的变化。通过将广义加性模型，随机效应Meta分析以及天气研究和预测模型与化学分析相结合，建立了空气污染的机器学习预测模型。通过比较FLPHER期间的预测结果和观测结果，估算每个城市当前能源结构下的短期控制效果。我们发现，所有城市的短期排放控制效果在53.0％–98.3％范围内，而南部城市的效果明显强于北部城市（P <0.01）。与特大城市相比，中小城市对NO2和SO2的控制效果相似，但对PM2.5和PM10的影响更大。
摘要：在过去的研究中使用卫星观测来量化全球一氧化碳（CO）的年代际趋势之后，我们更新了估计并发现2002年至2018年之间每年CO趋势的柱量约为−0.50％，与进行的分析相比，这是一个减速度每年发现-1％的较短记录。火灾和人为源共同产生的气溶胶与一氧化碳共排放，但寿命比一氧化碳要短。结合空间趋势分析和从太空测量气溶胶光学深度（AOD）有助于诊断CO趋势中区域差异的驱动因素。我们使用对流层污染测量（MOPITT）中CO的长期记录以及中分辨率成像光谱仪（MODIS）中的AOD的长期记录。其他在热红外，AIRS，TES，IASI和CrIS中测量CO的卫星仪器显示出一致的半球CO变异性，并证实了MOPITT CO进行的趋势分析的结果。2002年至2018年，半球和区域对趋势进行了检查，不确定性量化。CO和AOD记录分为两个子时段（2002年至2010年和2010年至2018年），以评估16年中的趋势变化。我们关注四个主要的人口中心：中国东北，印度北部，欧洲和美国东部，以及两个半球的易火地区。总体而言，与下半年相比，记录的上半年CO下降速度更快，而AOD趋势显示各地区之间的差异更大。我们发现空气质量管理政策对大气的影响。在中国东北发现的一氧化碳的大幅下降最初与燃烧效率的提高有关，随后从2010年起空气质量进一步提高。随着全球CO趋势的减弱，采用最小排放控制措施的工业区（例如印度北部）变得更具全球意义。我们还检查了每月百分比值的二氧化碳趋势，以了解季节性影响，并发现生物质燃烧的局部变化足以抵消全球大气二氧化碳下降趋势，特别是在夏末。
前面的教程中，我们讲解了在高通量数据中非常常用的一种模型构建方法，LASSO回归（见临床研究新风向，巧用LASSO回归构建属于你的心仪模型）。作为正则化方法的一种，除了LASSO，还有另外一种模型值得我们学习和关注，那就是岭回归（ridge regression）。今天，我们将简要介绍什么是岭回归，它能做什么和不能做什么。在岭回归中，范数项是所有系数的平方和，称为L2-Norm。在回归模型中，我们试图最小化RSS+λ (sumβj2)。随着λ增加，回归系数β减小，趋于0，但从不等于0。岭回归的优点是可以提高预测精度，但由于它不能使任何变量的系数等于零，很难满足减少变量个数的要求，因此在模型的可解释性方面会存在一些问题。为了解决这个问题，我们可以使用之前提到的LASSO回归。
濒临秃头运维组 萌新小运维 小Q同学，数据中心暖通系统通常有哪些节能措施呢？ 小Q同学 哈哈。常见的措施有提高冷冻水温度、降低冷却水温度、降低水泵和风机的运行频率等。 萌新小运维 以上的方法或多或少都听说过，但是大都是定性分析。至于每种方法具体可以节能多少？是否会按下葫芦起了瓢呢？ 小Q同学 其实以上每一项措施背后都有强大的理论依据支撑。这样吧，今天我们通过定量分析来验证冷冻水泵变频运行的节能可行性吧。 ╮(￣▽￣"")╭ 01 水泵频率、流量、扬程、功
作者提出的证据当中最为常见的一种就是“统计数据”。你可能经常听到人们使用下面这个词组来帮助支撑他们的论证：“我有统计数据来证明。”
为了进一步提升自己分析业务的能力，首先得先了解好在日常业务分析当中往往会用到那些数据指标。
11月18日消息，据IC Insights近日发布的报告称，受“智能”嵌入式控制的普及和市场供应紧张导致售价上涨的推动，预计 2022 年半导体传感器销售额与去年相比将继续实现两位数百分比增长。
从115个公开的A/B测试中你能够得到什么信息？通常情况下并不会太多，原因在于大部分情况下，你只能看到有关被测对象的基本数据和A/B测试结果。另一方面，置信区间、p值以及其他针对不确定性的度量则往往被遗忘，而即使有，它们的计算也不尽人意，又或者背后的统计过程没有分享出来，使得它们实际上难以使用。一个数据来源︰GoodUI.org有稍微好一点的方法，在他们网站上发布的每一个测试都附上了基本的统计信息︰用户数量、每个测试变量的转换以及被试对象是什么。
4.4 资产处置 固定资产清理是指从资产组合中移除某项资产或部分资产。复杂固定资产（或部分复杂固定资产）的移除是从帐面上将其作为资产清理过帐。 在中国资产会计中，您首先要将资产的帐面净值（资产原值减去累计折旧）转入固定资产清理科目。然后产生的资产清理收入及清理费用，应缴税金也记入固定资产清理科目。最后，固定资产清理科目余额将被手工清帐，转入相应损益科目。 资产清理可以指整个固定资产（完全清理），也可以指部分固定资产（部分清理）。在这两种情况下，系统都会使用您输入的资产清理日期自动为每个折旧范围确定注销金额。
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