1. 直方图的功能 “直方图”分析工具可计算数据单元格区域和数据接收区间的单个和累积频率。此工具可用于统计数据集中某个数值出现的次数，其功能基本上相当于函数FREQUENCY。所不同的是可以添加累积百分比、百分比排序及插入图表等。 需要注意的是，该工具只能对数值型标志进行统计，且各组频数是包含组上限的。如统计学生成绩，若组限确定为“60以下、60-70、70-80、80-90、90-100”则统计结果将60分划分为不及格组之中。因此可根据最小分值差确定上限，如“0-59.5,…”，更强大的数据整理工具可使用
具体来讲，第一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战涉及到数据查看，去重计数，条件选择，合并连接，分组排序等操作。
今天跟大家分享直方图的制作技巧！ ▼ 直方图是统计描述常用的图表工具，虽然跟柱形图外表有点类似，但是制作方法却要比柱形图复杂得多，今天要跟大家分享两种直方图的制作技巧！ ——利用数据分析库直方图工具
如下销售数据中展现了三笔订单，每笔订单买了多种商品，求每种商品销售额占该笔订单总金额的比例。例如第一条数据的最终结果为：235.83 / (235.83+232.32+107.97) = 40.93%。
在进行数据分析时，经常会用到一些分析指标和术语，这些指标和术语可以帮助我们打开思路，从多种角度对数据进行深度解读。
六西格玛中最有用的工具之一是根本原因分析 (RCA)。RCA 工具包中最有效的工具之一是帕累托图。在今天的实用指南中，天.行.健.带大家一起了解帕累托图可以为你做什么，以及如何/何时创建你自己的帕累托图作为 RCA 的一部分。
在进行数据分析时，我们往往不会对原始的一条一条的数据直接进行分析，因为那毫无意义。通常，需要对数据先做一些聚合运算，比如求和、求平均值、计数等，也就是会用到一些分析指标和术语，这些指标和术语可以帮助我们打开思路，从多种角度对数据进行深度解读。
“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。”
说起CSS单位，我们最熟悉的可能就是像素单位（px），它是一个绝对单位，也就是说一个10px的文字，放在哪里都是一样大的。单位可以影响颜色、距离、尺寸等一系列的属性。CSS中单位的形式有很多种，下面就分别来看看这些单位。
导读：我们介绍过用matplotlib制作图表的一些tips，感兴趣的同学可以戳→纯干货：手把手教你用Python做数据可视化（附代码）。matplotlib是一个相当底层的工具。你可以从其基本组件中组装一个图表：数据显示(即绘图的类型：线、条、框、散点图、轮廓等)、图例、标题、刻度标记和其他注释。
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。
交叉表 (cross table) 是透视表的特例，其默认的整合函数是计算个数或频率。
导读：帕累托于1906年提出了关于意大利社会财富分配的研究结论：20％的人口掌握了80％的社会财富。朱兰博士在管理学中采纳了该思想，认为在任何情况下，事物的主要结果只取决于一小部分因素，并正式提出帕累托法则。经过大量的试验检验后，该法则被证明在大部分情况下都是正确的，帕累托法则逐渐也成为数据分析中的常用方法。本期将对帕累托法则进行介绍，
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。
在 SQL 数据库中，聚合函数是一组强大的工具，用于处理和分析数据。它们可以帮助您对数据进行统计、计算总和、平均值、最大值、最小值等操作。无论您是数据库开发者、数据分析师还是希望更好地了解 SQL 数据库的用户，了解聚合函数都是非常重要的。
我用 python pandas 写了数据统计与分析脚本，并把计算结果用 pandas 的 to_excel() 存入到 excel 表格提交给团队。但遇到一个问题：当我的老板和同事们打开 excel 文件时，发现百分比数值无法正常显示，提示为“文本形式存储的数据”。
就是用从高到低的顺序排列成柱状形，表示各原因出现频率高低的一种图表。其原理是关键的少数和次要的多数。即80%的问题仅来源于20%的主要原因，也叫8020原则。在众多的不合格中存在着“关键的少数项目，他们所占不合格的频数多，影响大。如果把这些关键的少数项选择为小组课题，把他们的不合格降下来，整体不合格率就会明显下降。
ceph-osd上发现内存使用很严重，特别是cache的使用，巨大的内存使用如果不及时释放，加上swap很小，在遇到大文件读写时就会引发kernel oom，进而core文件写满所有根分区
Elasticsearch聚合查询是一种强大的工具，允许我们对索引中的数据进行复杂的统计分析和计算。本文将详细解释一个聚合查询示例，该查询用于统计满足特定条件的文档数量，并计算其占总文档数量的百分比。这里回会分享如何统计某个字段的空值率，然后扩展介绍ES的一些基础知识。
一、功能特点 整体总共分三级界面，一级界面是整体布局，二级界面是单个功能模块，三级界面是单个控件。 子控件包括饼图+圆环图+曲线图+柱状图+柱状分组图+横向柱状图+横向柱状分组图+合格率控件+百分比控件+进度控件+设备状态面板+表格数据+地图控件(包括动态闪烁点+迁徙图等)+视频控件+其他控件等。 二级界面可以自由拖动悬浮，支持最小化最大化关闭，响应双击自定义标题栏。 数据源支持数据库采集（默认）、网络通信、网络请求等，可自由设定每个子界面的采集间隔即数据刷新频率。 采用纯QWidget编写，支持Qt4.6
概率分布函数（Probability Distribution Function，PDF）：概率分布函数是一个普通的曲线，该曲线下的面积为1，用它来表示值的累积频率
柱状图又称条形图，在统计分析中的使用频率最高，也是众多小白入门R最早绘制的可视化图形。
经过这张图，我们可以初步得到的信息是：（1）T1到T4各个分期的患者总数（2）T1期男性患者的数目，T1女性患者的数目（3）其他分期男性或者女性的患者数目。
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
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
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。
本文来自于公众号读者投稿。作者Suke，数据爱好者，主攻方向：数据分析，数据产品化。
假如交易金额大于等于10万，认定为大单。统计产品ID，产品名称，大单数量，大单数量占比。
对于定量数据，要想了解其分布形式是对称的还是非对称的、发现某些特大或特小的可疑值，可做出频率分布表、绘制频率分布直方图、绘制茎叶图进行直观分析；对于定性数据，可用饼图和条形图直观地显示其分布情况。
python 检验数据分布，KS-检验（Kolmogorov-Smirnov test） – 检验数据是否符合某种分布 Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法。其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布。D=max| f(x)- g(x)|，当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0，否则则接受H0假设。 KS检验与t-检验之类的其他方法不同是KS检验不需要知道数据的分布情况，可以算是一种非参数检验方法。当然这样方便的代价就是
本篇文章，我们来讲讲数据分析常用语 1、绝对数和相对数 绝对数：是反应客观现象总体在一定时间、一定地点下的总规模、总水平的综合性指标，也是数据分析中常用的指标。比如年GDP，总人口等等。 相对数：是指两个有联系的指标计算而得出的数值，它是反应客观现象之间的数量联系紧密程度的综合指标。相对数一般以倍数、百分数等表示。相对数的计算公式： 相对数=比较值（比数）/基础值（基数） 2、百分比和百分点 百分比：是相对数中的一种，它表示一个数是另一个数的百分之几，也称为百分率或百分数。百分比的分母是100，也就是用
绝对数：是反应客观现象总体在一定时间、一定地点下的总规模、总水平的综合性指标，也是数据分析中常用的指标。比如年GDP，总人口等等。
请编写 SQL 查询，计算从注册当天开始的每个用户在注册后第1天、第3天、第7天的学习留存率。留存率的计算方式是在注册后的特定天数内继续学习的用户数除以当天注册的用户总数。结果应包含日期、留存天数和留存率。
无线通信是以波的形式进行的。因此，了解与波相关的概念和特性可以更好的帮助我们对天线理论的学习。下面的咱们聊聊这几个概念，可能都比较基础，就当温故而知新吧！
Matplotlib是一个流行的Python库，可以很容易地用于创建数据可视化。然而，设置数据、参数、图形和绘图在每次执行新项目时都可能变得非常混乱和繁琐。而且由于应用不同，我们不知道选择哪一个图例，比如直方图，饼状图，曲线图等等。这里有一个很棒的思维导图，可以帮助您为工作选择正确的可视化效果：
本次给大家介绍一个功能超强的数据处理函数transform，相信很多朋友也用过，这里再次进行详细分享下。
还是写一个例子帮助大家理解，用到的数据是R自带的pbc数据集。这个数据集是梅奥诊所收治的肝硬化病人的数据，共424个。
cast函数的作用是实现数据类型的转换,函数包括两个参数,元数据和新的数据类型 示例:
1，表头或是excel的索引如果是中文的话，输出会出错 解决方法：python的版本问题！换成python3就自动解决了！当然也有其他的方法，这里就不再深究 2，如果有很多列，如何输出指定的列？ 需求
参考链接： Python | 使用XlsxWriter模块在Excel工作表中绘制饼图
前言 在jmeter中逻辑控制器主要分类两类： 控制jmeter测试计划中节点的逻辑执行顺序等等 对jmeter的节点进行分组，方便结果统计等等 进一步简化下，笔者把逻辑控制器分为 逻辑控制类 分组控
本文从一个案例入手，综合运用pandas的各类操作实现对数据的处理，处理步骤如下所示。在公众号后台回复“case”即可获取本文全部数据，代码和文档。
DeeperMan | 作者 InfoQ | 来源 https://xie.infoq.cn/article/7c2951aeebab01a95b03341bf ---- 1 写在前面的话 在当今企业纷纷推动数字化运营的背景下，“No Data, No BB”成了职场人的口头禅。做一份好的数据分析报告，大到成为能否帮助企业做出正确的商业决策，小到成为能否说服老板获取业务资源的关键因素。因此做出一份高质量的数据分析报告是一个职场人必备的利器。 有人说，数据分析报告，不就是一堆的饼图、柱状图、散点图放到PPT上
今天在7DGroup的群里，老郑提了个问题，ps统计出来的CPU百分比为什么比TOP统计出来的少很多。图如下：
含有子查询的时候，表明各语句执行的先后顺序，如果数字相同，则按照先后顺序执行，如果为 null，则代表是结果集，不需要查询。
PWM，也就是脉冲宽度调制，用于将一段信号编码为脉冲信号（一般是方波信号）。是在数字电路中 达到 模拟输出效果的一种手段。即：使用数字控制产生占空比不同的方波（一个不停在开与关之间切换的信号)来控制模拟输出。我们要在数字电路中输出模拟信号，就可以使用PWM技术实现。在嵌入式开发中，我们常用PWM来驱动LED的暗亮程度，电机的转速等。
在CSS中，长度单位用于表示尺寸和距离，可以应用于各种属性，如宽度、高度、边距、填充等。
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