数据管理 在过去的半个世纪里，数据管理极大地改变了计算机处理数据的方式。如今，数据可以不按顺序存储，而且仍然可以有效地使用。适当数据管理的有用性并没有丧失，因为它的原则远远超出了数据的存储方式。...随着消费者需求、人口统计数据和产品的变化，数据最终变得无关紧要。期望从你的企业获得的数据有一个有限的生命周期。 如何存储这些数据及其有用性取决于如何对数据进行分类以及用于度量数据的时间尺度。...通过数据挖掘，我们可以通过对数据进行一系列检查来深入了解大型数据集，以尝试理解正在出现的模式，或者缺乏这种模式。 最简单的形式是对两个大数据集进行回归分析并搜索相关性。...数据挖掘通常被混淆为在已经存储的信息中寻找有用的数据;然而，真正被挖掘的是模式和大数据集的重要性。 数据集成 将数据集组合起来，以便它们可以作为一个整体进行分析，称为数据集成。...（请关注公众号:程序你好） 如何处理和管理大数据 无论您的业务规模如何，都有几个原则可以最大限度地利用您的数据。一个关键的挑战，取决于你的公司的规模，是指数增长的数据收集和处理。
说话可以说是人类成为高等动物的最关键技能了，说话的目的是为了沟通，沟通是协作的前提，好的沟通可以让团队协作事半功倍，不好的沟通还不如不沟通。...不知道还有多少人记得之前那个手机换壳事件，可以看看下面文章回顾下： 《不会正确和产品掐架的开发不是好测试》 当时我分析这件事的问题就是出在沟通方式上，我也同时提供了三个沟通方式的建议，今天我想在这个基础上再补充三点...这两个说法，都是在强调沟通的相互性，所以不要总是说别人没理解自己的观点，而要在澄清自己的观点前，去听明白对方的观点，并发觉出对方为什么要这么说，只有相互的感同身受，才能达到相互沟通的目的。...既然别人能问出来一些问题，或者提出一些质疑，我觉得肯定是自己的表达中存在不完善或者有歧义的地方，那么去针对自己的观点进行纠偏和完善就行了，而不是去质疑对方的观点甚至立场。...只有尽力的去理解对方的意思，才能了解自己表达的是否足够清晰，而不是先质疑对方为啥连这都听不懂，一味的不关注沟通的目的，而把问题上升到额外高度的做法都是耍流氓。
管理者有更重要的事情处理，且当前事物时间紧，为了保证任务完成时间，授权员工完成。 大部分的授权产生可以通过上面三种场景概括。那么如何做到授权，且任务完成质量、完成时间均不打折扣呢？...授权四步法 第一步:仔细选择授权对象 我们在进行授权前需要分析当前任务的难度，同时评估被授权人的能力与意愿度，最终选择出合适的被授权人。 把任务分配给愿意做且能做好的下属，并不是所有人都适合授权。...第四步：定期检查并反馈意见 要定期检查工作结果，明确做的好的事情和需要改进的地方。同时要给被授权人留下自己思考的空间，关注结果，不关注细节。 授权误区 1....授权注意事项 针对上面的两种情况的误区，我们在授权管理上应该注意哪些事情？如何避免类似的情况产生。 1. 授权之初就明确监督机制，不要在任务进行过程中才增加。包括汇报频率、沟通方式、预警边界。 2....监督有“度”：根据任务的难度、任务的重要性、被授权人的个性和能力、自己的时间充裕度等方面评估出监督的尺度。恰当的控制任务进度及情况。 3. 让员工了解所有可能影响任务的信息。
2.要对这个系统要落地的功能或者要解决的问题进行剖析，比如”要实现的功能是什么“、”核心要解决的问题是什么“、”可预期的风险“、”要解决的窘境“，这是可以借鉴一些架构设计的指导思考来进行问题分析及系统架构设计...（经典的三句话需求） 3.2.2需求分析&拆解 我们需要在用户活动中权益发放的基础之上对发放情况进行记账。 功能上：要知道余额的现场、已收、已支、流水，要能发权益。...然后关于数据一致性再进行可行性论述和分析，确定最终的方案，对于整体架构的影响可以参照CAP、BASE理论及本地事物的特征。 然后关于整个系统再考虑下需要核心关注的点，确立技术监控及业务功能监控。...所以差不多长这样子：（就只放了几个核心的） 领域设计 逻辑架构 运行视图（适当揉了下数据） 4.架构设计的武器库 这一章节来看看，关于架构设计我们的“武器库”应该有哪些储备，让我们更加从容的进行架构设计和分析工作...这种驱动力主要是为了保证在系统构建之后，如何尽可能的避免“架构比特衰减”，然后指导我们如何合理的进行增量变更，并且随着环境的变化，应该如何对于架构进行引导性变更。
在性能测试系列前面几篇文章中我们比较详细的介绍了相关的知识 从终端用户感受来体验性能指标度量 如何建立有效的性能指标监控及诊断调优体系 如何有效的选择性能测试工具 简单谈下性能测试 jmeter性能测试实践注意事项...所有性能相关的文章，均会同步发布至下面的公众号，大家可以关注，以免错过 而本文讲系统的介绍，如何进行有效性能测试的基础，将从以下几个方面来介绍： 应用环境的准备工作 如何冻结代码变更 设计性能测试环境...六、如何准备/管理性能测试数据 准备高质量的测试数据是保证性能测试有效进行的基础，可以这么说：性能测试的成败取决于测试数据的数量和质量。...为了配合发现这类的问题，我们需要去构建持续的基础监控系统，来对相关指标进行持续性的监控，以便于我们分析、挖掘问题所在。...因为我们在进行性能测试过程中的问题的分析、溯源，基本都是依赖这些基础、关键的监控指标。
如何进行有效的探索测试？ 对于开发人员而言，测试是产品的生命周期中非常重要的一环。...这是一种新的测试方法，即通过观察当前系统的数据，分析其数据表现，来评估系统目前在运行过程中是否存在不准确的地方。这种方法会更容易的发现系统中存在的不准确的地方。对于系统本身来说也是一种提升。...有测试流程的探索测试可以收集到足够的数据来帮助我们分析当前产品的表现。通过数据分析可以帮助我们了解哪些地方出了问题，从而能更好地了解我们产品是否存在缺陷或者漏洞。...3、新开发完一个功能后，或者是开发人员不在，我们也没有办法及时的把之前所开发的需求进行反馈到我们的探索测试人员这里，这时候我们可以利用相应的问题和数据对其功能进行相应的分析和判断。...3、讨论过程 在进行探索测试的时候，最关键也是最难确定的一环就是如何组织讨论，如何组织沟通交流。
组织开展运行良好的回顾会议能帮助团队做出改进和进行下一步的行动，那么到底应该如何进行有效的回顾呢？...但根据我的经验，每周为Sprint留出一小时会更为有效，也就是说，为期两周的Sprint值得进行两小时的回顾。...3、进行分析我们可以通过在上一迭代中收集的数据来进行分析，首先我们需要确保团队尽可能地去发散自己的思维，然后再进行分析并找到需要改进的地方。...在此阶段，团队将决定我们通过哪种方式对下一迭代进行最重要也最有效的改进。我们可以用SMART原则来对接下来的改进措施做出约束：具体的、可衡量的、可以达到的、和其他目标具有相关性的、具有明确截止期限的。...5、闭幕这是一个可以让团队自我反思的机会，我们可以想一下：在这一迭代和这次的回顾会议中，我们从彼此身上学到了什么？又如何做到在之后的过程中变得更加优秀？
前言 数据分析如何合法的进行，这是一个在当今数字化时代愈发重要的问题。随着大数据技术的快速发展，数据分析已经渗透到各个领域，从商业决策到政策制定，从医疗健康到个人生活，无处不在。...这包括尊重数据主体的隐私权，避免数据滥用和误用。数据分析师和机构在进行数据分析时，应当遵循最小化原则，只收集和分析必要的数据，并在分析完成后及时删除或匿名化敏感信息。...合法的数据分析应当采用先进的技术手段和管理措施，确保数据在存储、传输和处理过程中的安全性。例如，使用加密技术保护敏感数据，建立严格的数据访问权限管理制度，定期进行数据安全审计和风险评估等。...同时，监管机构也应当加强对数据分析行业的监管，确保其依法合规运营，维护数据安全和个人隐私。 综上所述，数据分析的合法性是数据分析行业健康发展的基石。...因业务需要，确需向境外提供的，应当按照国家规定进行安全评估。其他数据处理者在中国境内运营中收集和产生的重要数据需要出境的,也要安全评估。
传统项目管理会通过专案事后分析来进行系统改进，但这并不代表回顾会议就等同于专案事后分析。两者具体有什么区别呢？...发生阶段不同：回顾会议鼓励在整个项目过程中通过Sprint的方式进行，因此我们通常是在每一Sprint结束时进行回顾会议；专案事后分析则是在项目完成或终止后进行。...Sprint评审会议为开发团队、产品负责人、Scrum Master、利益相关者提供了一个来对产品进行检查并做出改进决策的机会；而回顾会议是关于团队和流程改进的，主要用来检查团队如何完成工作、做出决策、...成员如何进行沟通的。...二、有效回顾会议的必备要素 1.不去过多地责备 “无论我们发现了什么，我们都理解并真正相信，考虑到他们当时所知道的、他们的技能和能力、可用的资源以及手头的情况，每个人都做了他们所能做的最好的工作。”
风险评估逐步成为信息安全管理的最为重要的手段之一。那如何规范的实施风险评估，保证信息系统的安全，成为很多企业安全负责人认真考虑的问题。...3.5脆弱性识别 脆弱性识别小组针对不同类型的重要资产分组进行脆弱性分析，可以从技术和管理两个方面进行，技术方面：运用工具扫描、基线核查、渗透测试等方式，从物理环境、网络、主机系统、应用系统、数据和文档等方面查找资产的脆弱性...可以通过访谈、现场调查的方式进行处理记录；但设计到技术方面的措施，建议实际操作验证会更合适。安全措施有效性确认不需要具体到每个资产，可以覆盖多个资产。有效的安全措施可以降低多个资产的脆弱性。...可以参考以下步骤实施： 1、记录并确认已有的安全措施； 2、现场测试安全措施是否有效； 3、记录查验结果，形成《已有安全措施确认表》 3.7风险分析方法 风险分析小组采用矩阵法计算出风险系数，然后按照《...3.10风险分析结果 风险分析小组根据前期的工作，进行风险分析，形成《资产风险值表》： ? 3.11风险统计 资产风险情况： ? 风险接受情况： ?
本文就为什么要做代码 Review 以及如何有效地做代码 Review 分享一下个人的看法。...随着代码 Review 的有效进行，团队成员会有意识地关注代码质量，从而形成越来越高的事实上的质量标准。 ...通过具体代码实现进行的讨论往往是最深入和有效的，代码 Review 是开发者提高代码能力最重要的途径之一。...我们都知道提高代码能力一个有效的途径是阅读优秀的项目代码，但是阅读项目代码有着不小的难度，这也是大部分人没有去执行的原因，而 Review 资深同事的代码，我们在阅读代码的同时能够直接进行有效的沟通，这是一个快速有效的学习途径...如何进行 Review 过程中鼓励 Reviewer 大胆 Comment，有不理解的地方，或者觉得不合适的地方都直接表达出来，Author 对 MR 的 每个 Comment 也要做出反馈，无论是展开讨论还是简单的给个
根据我的经验，这是经典的“上梁不正下梁歪”问题，我认为要想对项目进度有效的监控与管理，必须抓好以下两个方面： ◆ 项目计划：计划的可行性和可操作性是进度监控的基础； ◆ 项目进度度量：对项目进度进行科学的度量...从这个简单的故事中，我们似乎已经可以得到一些启示，那么现在问题的关键在于如何合理地设立标识项目进度的“里程碑”，接下来我们来看看具体如何操作。 ...在一个软件开发项目中，需要完成的事务很多也很复杂，其复杂度足以让任何人无法对其工作量进行有效的估计，因此对工作任务进行分解是十分重要，这也是设定里程碑的基础。但如何进行工作任务分解呢？...而验证的标准可以是事件，也可以是工件，例如:“已完成规格化的软件需求说明书的编辑”、“软件需求说明书通过客户签字确认”可以做为需求分析完成里程碑的验证标准。...而是应该根据项目的进展，对一些新的需求、新的变化、突发因素做出响应，动态的更新项目计划。例如，当用户提出新的需求时，应该分精力进行分析，做出对项目计划影响的结论，并通过协商与谈判来调整项目计划。
前言 我们通过 OLTP（联机事务处理）系统实时处理用户数据，还需要在 OLAP（联机分析处理）系统中对它们进行分析,今天我们来看下如何使用 SQL 分析数据。...使用 SQL 进行数据分析的几种方式 在 DBMS(数据库管理系统) 中，有些数据库很好地集成了 BI 工具，可以方便我们对收集的数据进行商业分析。...因此最直接的方式，还是将 SQL 与数据分析模块分开，采用 SQL 读取数据，然后通过 Python 来进行数据分析的处理。...案例：挖掘购物数据中的频繁项集与关联规则 下面我们通过一个案例来进行具体的讲解。 我们要分析的是购物问题，采用的技术为关联分析。...使用 MADlib+PostgreSQL 完成购物数据的关联分析 针对上面的购物数据关联分析的案例我们可以使用工具自带的关联规则进行分析，下面我们演示使用 PostgreSQL 数据库在 Madlib
如何分析大数据？从以下六个方面考虑 1.可视化分析 不管是数据分析专家还是普通用户，数据可视化都是数据分析工具的基本要求。可视化可以直观地显示数据，让数据自己说话，让用户看到结果。...它承担着集成业务系统数据的任务，为业务智能系统提供数据提取，转换和加载（ETL）。查询和访问数据以提供用于在线数据分析和数据挖掘的数据平台。 如何进行数据处理和分析？...因此，建议公司在执行大数据分析计划时对项目目标进行准确的分析，这更容易实现业务目标。...而如何在这些数据库之间执行负载平衡和分片也需要深入思考。 步骤2：导入和预处理数据 收集过程只是构建大数据平台的第一步。在确定需要收集哪些数据之后，下一步需要统一处理不同来源的数据。...步骤3：统计分析 统计和分析主要使用分布式数据库或分布式计算集群对存储在其中的海量数据进行常规分析和分类，以满足最常见的分析需求。
之前发了增广数据或者间比法的分析方法，R语言还是有点门槛，有朋友问能不能用Excel或者SPSS操作？我试了一下，Excel肯定是不可以的，SPSS我没有找到Mixed Model的界面。...数据： augmented design data 测试品种：1~17 对照：A~E 表中上面是编号，下面是产量 ? 结果 经过繁琐的计算后，得到三个结果，方差分析、矫正值和LSD 方差分析 ?...更好的解决方法：GenStat 我们可以看出，我们最关心的其实是矫正产量，以及LSD，上面的算法非常繁琐，下面我来演示如果这个数据用Genstat进行分析： 导入数据 ? 选择模型：混合线性模型 ?...LSD 因为采用的是混合线性模型，它假定数据两两之间都有一个LSD，因此都输出来了，我们可以对结果进行简化。...结论 文中给出的是如何手动计算的方法，我们给出了可以替代的方法，用GenStat软件，能给出准确的、更多的结果，如果数据量大，有缺失值，用GenStat软件无疑是一个很好的选择。
经过对276名医生进行调查后，研究结果显示，不管医生们是否受雇于同一家医院，他们都应该时常共享彼此的成本数据和临床数据。...但是，只有40%的人说他们的医疗系统正在为医生访问这类数据提供更多权限。 在研究如何降低医疗系统内临床诊断差异性时，Lumere发现医生之间分享成本和实证数据的方式和共享的数据类型存在较大差异。...许多管理者并没有在有效交交流数据方面受过培训。医疗机构的领导人更喜欢谈论成本，但是医生们通常聚焦于临床诊断结果。...一个更独到的基于价值的方法是结合成本数据，并考虑病人相关的临床数据（例如，住院时长和术后恢复情况），这样或许最有效。...推荐医疗系统建立一个包含质量改进团队和技术/信息化人员的集中式数据/分析部门，以简化数据分析、数据传播的流程。 基于当代循证指南分析数据。 医生们喜欢依赖可靠的数据，决定选择何种药物和设备。
如果你只是想快速地探测目标的某几个 tcp 端口是否开放，直接 telnet一下，无疑是极好的，也根本犯不着一上来就搂着专业的端口扫描工具去一通乱扫，这样做可以有效避免因某些工具动静儿过大[如，nmap...这里顺便科普下什么是无状态，简单来说，普通的端口扫描工具，在发出请求包以后还有一个等待数据回应的过程，然后根据回应的数据包头标志(不同系统平台的协议栈对每种标志的数据包响应状态也是不一样的)以此来判断目标的某个端口或者服务是否开放...，机器的多少也是根据你所给的掩码自动算出来的 扫完以后，先随便 telnet 几个 ip 的端口，看看精度如何，务必不要过度的依赖这些工具扫出来的结果 不单单是针对这两款工具，对所有工具都是如此...等等…… 如何快速判断目标使用的系统平台 在 url 中尝试变化大小写进行请求，观察页面响应。...，其实本身使用上并没多少技术含量，至于无状态扫描的具体内部实现还是比较复杂的，至今为止，很多东西我自己也扔在学习中，如果大家真想深入去理解，非常建议自己直接拿着 wireshark一边跑一边认真观察分析
FREQUENCY 如何来分析招聘渠道的有效性 /// ?...在招聘的数据分析中，我们会从两个维度来进行招聘的数据分析 一：招聘各阶段的数据转换率 二：招聘渠道的有效性分析 相对与转换率对渠道的分析，可能很多HR没有做的很精细，只停留在比较宽泛的渠道数据分析里...，今天我们来讲讲如何对招聘渠道做数据分析。...2、渠道的分析的关键指标 有了标准的数据表后，我们需要去分析渠道，对渠道的分析我们有几个关键指标 各渠道招聘人数 岗位的渠道有效性 招聘渠道年度费用/占比 岗位的各渠道平均费用 3、有了关键指标后，...我们就需要通过数据透视和数据仪表，把渠道的数据分析，通过仪表盘的形式进行呈现和分析 ?
在【rainbowzhou 面试15/101】技术提问--数据质量管理的流程有哪些？中，我讲述数据质量管理的四个阶段。今天详细说说其中的第三阶段--如何进行数据质量分析，希望对大家有所帮助。...在该系列的上一篇文章中，我与大家讲述了可以用表和字段作为基准，进行分析的4个维度以及采用的相应的方法，接下来为大家讲解下常用的字段级别和标级别的分析方法。...字段级别分析 关于字段级别的分析，主要的方法有缺失值分析、异常值分析、值域分析、数据分布分析和字段内容分析等，下面分别进行说明。 缺失值分析 数据缺失主要包括记录的缺失和记录中某个字段信息的缺失。...异常值分析 异常值分析主要针对字段中的异常数据进行分析。常见的异常数据包括空字符、NULL值、被截断的字符串、乱码和其他录入错误的值。针对字符类字段的统计分析方法，常见的有正则匹配法、长度统计法等。...故可以对异常值数据进行溯源，从根本上规避；或采用代码来兼容异常数据的处理方式。 值域分析 值域分析主要是分析字段值的统计指标。eg：针对数值型的统计指标有最大值、最小值、中位数、均值、极差值和方差等。
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