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Python数据分析之锁具装箱问题问题重述问题分析建模与求解

问题重述某厂生产一种弹子锁，其槽数高度可以用1到6中取5个来表示。其限制条件是：至少在5个中有3个不同的数；相邻槽的高度相差不能为5。...问题分析锁具个数首先把锁具及装箱问题抽象成数学概念，以5个数字的一个符合条件的组合或组成一个列表数据结构来代表一个相应的锁具，例如[1,2,3,4,5]代表一个锁具。...利用排除法的思想，通过Python语言，把问题分为所有可能的组合A6^5，存储到列表结构中；再通过集合的概念，剔除列表中相同槽高，只保留一个，如果个数小于3，则不符合要求，进行剔除；最后，剔除减去相邻差为...对于其它情况可用下法来鉴别：利用Python中的Numpy第三方库进行列表向量化运算，两个列表相减，再进行求和，绝对值为1则二者可能互开；否则不可能互开，记数字和为i的数组di，另一组数据为d_i^'，

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关于巧克力数据集的数据分析数据读取数据预处理问题分析探索分析

数据集来自kaggle import numpy as np import pandas as pd 数据读取 dataset = pd.read_csv("....Review Date： Cocoa Percent：可可含量 Company Location：公司地址 Rating：等级 Bean Type：可可豆类型 Broad Bean Origin：原产地数据预处理...1793 non-null object dtypes: float64(2), int64(1), object(5) memory usage: 126.1+ KB 问题分析...散点图可以看出巧克力质量和含可可量没有明显的关系探索分析 print(dataset_nona.groupby(["Review Date"]).apply(lambda x:x["Rating"]

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数据分析，如何诊断业务问题

诊断业务问题，是很多企业对数据分析师的基础要求，也是数据分析驱动业务的三大基础方法之一。在数据分析方法里，业务问题诊断，是典型的“一看就会，一做就错”。...如果业务方下决心跟数据分析抬杠的话，数据分析师是非常弱势的，一定吵不赢。因此在本质上，诊断问题，诊断的是业务方的心病。只有区分清楚谁真正愿意改进问题，才能对症下药。...因此先呈现常见做法的内容，让业务方看清问题点。如果业务方事先没有看过细节，则可能在看到细节后有解决问题的想法。基础的策略有2种（如下图），数据分析师可以补上对应的参考数据，辅助判断。...如果申请不到资源，业务部门还有可能选择甩锅，不管是谁的问题，反正不是我的问题就行。此时对于数据分析师来说，问题异常复杂。...标杆分析法见：标杆分析法，90%数据分析师都忘了这一步 04 小结从本质上看，问题诊断之所难，难在两端： 1、行业环境、业务能力、用户口味、操作流程等等因素，都会导致业务上问题，但这些因素大多不能用数据量化

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MySQL数据延迟跳动的问题分析

今天分析了另外一个关于数据库延迟跳动的问题，也算是比较典型，这个过程中也有一些分析问题的方法和技巧工参考。...首先在高可用检测中，有一套环境的检测时断时续，经过排查发现是数据库产生了延迟，在登录到从库show slave status查看，会发现Seconds_behind_master的值是不断跳动的，即从0...查看数据库的相关日志发现竟然没有任何可以参考的日志记录，怎么分析这个问题呢，我们先来复现，于是我按照节奏抓取了3次问题出现的日志，即通过show slave status连续监测，抓取show slave...status输出的结果保存下来，这样我们就得到了一个问题发生过程中的偏移量变化，而这个变化则是在SQLThread在回放过程中产生的问题。...s/INTO//g'|sort|uniq act_action_exec_info act_join_desc dic_subsidy_marketing_querylog_202008 我逐步分析了每张表的数据操作情况

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DAU下降问题数据分析-牛逼

异常Δ如何设定：可以观察至少3个月的DAU波动数据，将波动较大的时间点所对应的数据变化幅值作为异常 Δ。 3. 构建DAU拆解的指标体系拆解的第一层级：当日新增用户。...可按照渠道、机型等维度来进一步拆分，以细化异动是哪个拉新渠道的问题。外部唤起app的老用户。可按照首次唤起app的入口（比如push、RTA广告、微信等）拆分。自然启动app的老用户。...具体是，通过对用户站内核心行为的先后发生顺序进行分析，将DAU的贡献归因于首个核心行为模块。...比如下面的例子，DAU日环比下降70w，尽管RTA广告、微信启动等也有下降，但下降贡献很小，而老用户回流的下降贡献可达93%，所以问题范围就缩小为老用户回流为何减少。

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关于数据分析工具的终极问题

当很多人问，我想转行做数据分析，但是我只会用Excel，不会其他的工具，能不能做数据分析呢？其实你连Excel都会，转行做数据分析真的是再完美不过了。...当你学习PowerBI的时候，你会发现它是完全按照数据分析的流程来设计的，先是PowerQuery数据处理，整理清洗，再到PowerPivot数据建模，最后数据可视化，展现图表，用图来讲故事，发掘问题影响决策...但无论哪个，BI工具都是未来的主流数据分析工具的方向。 R和Python 第三类工具，这是最难的回答的，也是我一直想要回答的终极问题。...这种差别通俗地来讲，利用PowerBI做的数据透视表是动态的，而编程语言生成的表是静态的。动态的方式非常适合回答商业分析问题，因为商业分析经常会有很多变化的问题：比如环比怎样？同比怎样？...这种分析就好比把数据当做一种实验品，它能够帮助我们回答的问题：比如数据的分布情况，是正态分布、三角分布还是其他类型的分布？离散情况如何？是否在我们想要达到的统计可控范围内呢？

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MySQL 8.0 DDL 导致数据丢失问题分析

最终结果 - 处理序列：... → 12344 → 12346 → 12348 → ... - 丢失记录：id 12347 - 影响范围：一条有效记录未被复制到新表执行流程图如下：构造数据复现问题...为了尽量少的数据就可以写满ddl buffer触发关键动作，将innodb_ddl_buffer_size设到最小值64k，然后建表插入数据，然后找到ddl buffer满要触发savepoint的关键行...场景3：同样删除30万行，但按不主键顺序删除，按其它列条件删除，这个条件与主键无关联，使删除的数据离散的分布在全表，那么这个问题命中机率就接近了30万/70万 * purge掉这行概率，该场景下问题出现机率将可能上升到百分之几...所以有使用重建表场景不能掉以轻心，需要分析具体业务场景，估算问题发生概率，防范于未然。...腾讯云数据库MySQL8.0 最新内核版本20230704修复该问题，现已全网发布。

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MySQL 8.0.29 instant DDL 数据腐化问题分析

本文是分析其中的一个问题: 对表进行 instant drop 后，进行 update ，之后数据库停机，而后数据库无法启动。...为分析这个问题，我们会从 instant add/drop column 在 Innodb 的实现原理与细节方面来阐述这个数据腐化bug的具体原因。...数据腐化问题由 instant add/drop column 引入了多个数据腐化问题，其中一个问题可以从： [PS-8292] MySQL 8.0.29 fails to perform crash...通过对core文件的简单分析，造成该问题的大概原因如下：在通过redo做恢复的时候，字段的逻辑顺序与物理存储顺序之间的映射关系不对(错位)导致的。...原因分析从原始的问题看，这个是发生在 InnoDB 启动恢复阶段。这一阶段离不开 redo log的参与。

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MySQL 8.0.29 instant DDL 数据腐化问题分析

本文是分析其中的一个问题: 对表进行 instant drop 后，进行 update ，之后数据库停机，而后数据库无法启动。...为分析这个问题，我们会从 instant add/drop column 在 Innodb 的实现原理与细节方面来阐述这个数据腐化bug的具体原因。...数据腐化问题由 instant add/drop column 引入了多个数据腐化问题，其中一个问题可以从： [PS-8292] MySQL 8.0.29 fails to perform crash...通过对core文件的简单分析，造成该问题的大概原因如下：在通过redo做恢复的时候，字段的逻辑顺序与物理存储顺序之间的映射关系不对(错位)导致的。...原因分析从原始的问题看，这个是发生在 InnoDB 启动恢复阶段。这一阶段离不开 redo log的参与。

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盈亏平衡分析中的数据选取问题

我在《Power BI盈亏平衡分析案例》这篇文章讲述了如何做一个动态模型，计算店铺的盈亏平衡业绩，评估销售折扣、租金、人员工资等会给店铺利润带来的影响。...那么，如何选择计算盈亏平衡分析的数据？有人会问，这是个问题吗？这其实是个大问题。盈亏平衡业绩是指店铺在正常经营的情况下，预计多少业绩可以开始盈利。..."新冠病毒", "2003", "新冠病毒", BLANK () ) 新冠是大家都面临的外部环境问题，还有可能面临店铺内部问题。...第一个问题是开业时间问题，大部分店铺不会正好1号开业，因此首月销售不足月，这种需要剔除。另外，店铺升级改造也是异常月份，改造期间可能停业或者销售受到影响，一般取店铺改造后的完整月份数据。...比方针对改造店铺，你的表格当中有改造日期对应字段，以便与数据日期对比，进行剔除。综上，将共性的和个性的异常数据月份剔除后，剩余的数据才可用作常规状态下盈亏平衡测算。

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Hue禁止用户下载数据问题分析

Fayson的github：https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.问题描述 ---- 在使用Hue时通过SQL查询Hive和Impala...数据或在浏览文件系统时可以通过Hue提供的下载功能下载数据文件，这样会导致任意用户都可以随意下载数据，有数据泄露的风险。...通过Sentry集成可以控制用户访问和查看有限的数据或表，但是如何禁止用户通过Hue下载数据呢？...2.验证是否已禁用用户下载数据的权限浏览HDFS目录，用户无下载数据文件的权限。...[wm6zdtmwsc.jpeg] 通过Hive和Impala执行SQL无权限下载数据 [yvgzmmuxph.jpeg] 3.总结 ---- 以上描述的配置方式是全局性的不能针对单个用户限制下载数据。

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Oracle分区数据问题的分析和修复

今天根据同事的反馈，处理了一个分区表的问题，也让我对Oracle的分区表功能有了进一步的理解。...首先根据开发同事的反馈，他们在程序批量插入一部分数据的时候，总是会有一部分请求执行失败，而查看日志就是ORA-14400的错误，对于这类问题，我有一个很直观的感觉，分区有问题。...所以这样一个ORA问题，通过初始信息我得到一个基本的推论，那就是没有符合条件的分区了。而如果仔细分析，会发现这个问题似乎有些蹊跷。...，虽然还是有些陌生，但是还是有一些分区表的底子的，所以分析起来也不会有太大的偏差。...SUBPARTITION "SP_OTHER" values ( 'xjzj', 'hij','pz’) TABLESPACE "TEST_DATA" ) 按照这种方式修改模板就没有问题了，然后继续尝试插入数据

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大数据安全问题分析及对策建议

大数据发展状况及安全问题简介大数据的概念起源于2000年前后，伴随着互联网应用发展而诞生。...随着数据资产价值持续攀升、大数据产业规模不断壮大，大数据技术在改善社会生产生活的同时，其安全问题也逐渐显现出来。...同时，近年来全球数据安全事件层出不穷，如何在大数据时代处理好数据安全问题成为全球普遍关注的热点。...大数据安全面临威胁与挑战分析大数据技术的发展赋予了大数据安全区别于传统数据安全的特殊性。...此外，利用大数据技术对海量数据进行挖掘分析所得结果可能包含涉及国家安全、经济运行、社会治理等敏感信息，需要对分析结果的共享和披露加强安全管理，一旦泄露，将威胁国家安全与社会稳定。

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数据分析中常见问题「建议收藏」

如何检验数据是否服从正态分布？一、图示法（1）P-P图。...过拟合问题过拟合是指为了得到一致假设而使假设变得过度严格。常见产生原因：（1）建模样本选取有误，包括样本数量太少，选择方法错误，样本标签错误等，导致选取的样本的数据不足以代表预定的分类规则。...（5）对于决策树模型，如果我们对于其生长没有合理的限制，其自由生长有可能使节点只包含单纯的事件数据(event)或非事件数据(no event)，使其虽然可以完美匹配（拟合）训练数据，但是无法适应其他数据集...（6）对于神经网络模型：a)对样本数据可能存在分类决策面不唯一，随着学习的进行,，BP算法使权值可能收敛过于复杂的决策面；b)权值学习迭代次数足够多(Overtraining)，拟合了训练数据中的噪声和训练样例中没有代表性的特征...常见解决办法：（1）增加样本数据；（2）选取合适的停止训练标准，使对机器的训练在合适的程度；（3）保留验证数据集，对训练成果进行验证；（4）获取额外数据进行交叉验证；（5）正则化，即在进行目标函数或代价函数优化时

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Android RIL 调试问题分析 ——数据频繁断开

Android RIL 调试问题分析 ——数据频繁断开 1. 问题描述 2. 问题分析 2.1 RIL初分析 2.2 数据业务重试机制梳理和分析 2.3 网卡统计数据的分析 1....问题描述在使用SDX55模组和对应支持NSA/SA网络的RIL时，出现数据业务频繁断开重连现象，用户体验较差。 2....问题分析 2.1 RIL初分析从ril log中初步分析，可以得到数据频繁断开原因均一致，原因见以下log段： 07-31 15:06:42.594 D/DCT ( 1617): [0]Data...，但是由于什么原因导致的断开重连还需要我们去深入了解下这个机制的原理和触发条件，才能进一步分析解决问题。...那我们就需要下一步将去关注网卡的TX/RX变化是否和分析原因符合。通过将上述分析，做对比测试，发现在出问题时确实存在网卡的TX/RX数据是没有变化的，和上述分析结论是一致的。

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0458-Hive数据类型校验问题分析

Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1 文章编写目的使用Hive时大家都会遇到数据类型校验的问题...，相比传统关系型数据库会严格要求数据的Schema，数据的列数、每一列的字段类型都有严格的规定，因此数据的存储必须按照定义的Schema格式来存储。...而Hive数据库对数据格式及具体的内容并不关心，只有在数据被读出时才会与定义的Schema进行转换。...那这个时候就会出现数据类型转换的问题，本篇文章Fayson主要分析下如何查找表中类型转换错误的数据以及Hive对空值和NULL的处理。...通过如上方式我们可以检索出test_cast表中age列类型转换异常的数据，通过每条数据的ID查找对应的原始数据找到问题原因。在上述过程中还出现了另一个问题Hive中NULL和空值是如何处理的？

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数据库突然宕机的问题及分析

昨天晚上，某个环境的数据库在做一个压力测试的时候突然宕机了。这个问题比较急。马上查看日志文件。看到了如下的一段，报了os级的linux错误。提示没有空间了。...问题虽然马上解决了。但是对于文件写入（报错异步io)的情况，数据库实例会同然down掉。确实是一件很敏感的事情。...在metalink上查找有一个类似的错误，但是是基于NAS环境的，那个Unix环境做了一些系统变更导致了这个错误和这个问题还是有一些不同。...让数据文件自动增长。...step 5:简单核查一下表里的数据。保证数据量在可控范围内。

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注册码问题分析（解决批量插入数据库的问题）

需求分析注册码功能并不少见（想去xxx论坛的孩子们天天吵着要注册码……），首先我们来简单分析一下产品狗的这个需求。...需求解决分析一下注册码生成机制我总结了一下主要有以下几种方案：自己定义一个字符池，将允许的符号放到池子里，随机取n个字符组成注册码。...缺点：自己写的算法，为了防止不重复，每次需要跟数据库里已有的值进行对比，效率慢。使用GUID 缺点：字符串较长，占用空间较大，不美观。...主键或主键+随机码的形成缺点：需要先产生主键，而且与数据库类型关系大，扩展性和复用性较差。...解决循环插入数据库的问题注册码生成方案有了，但是在具体编码的过程中又遇到了新的问题：如何批量保存一批注册码呢 Mongoose本身支持批量插入数据，所以这个问题很好解决： router.get('/generate

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抽奖问题分析

普通抽奖问题问题描述用户随机抽奖,数据如下: // map中，key代表用户名，value代表成用户下单数 var users map[string]int64 = map[string]int64...在这里,如果我们能给map中每个元素设置对应的索引,即转化为数组,是不是就可以解决问题了呢?...: 数据结构和上面抽奖问题一致,只是这里,要求中奖概率和用户的订单数成正比思路 ==本质==还是随机函数获得一个数值,数值对应的用户即获奖用户;这里要实现订单数对获奖概率的影响问题,即==订单数对应随机数的某个范围...name: n, offset: sumCount, count: c, } //整理所有用户的count数据为数轴...,往往都有数学模型去对应,比如抽奖问题,就可以转化为初中所学习的数轴知识,画个草图,简单易理解,也不需要多高深的数学知识问题本身并不难,重要的是转换思路,将抽象问题简化为具体的数学问题,然后去解决

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ping 问题分析

ping 问题分析 ping 是什么 ping 是常用的网络管理命令，ping也属于一个通信协议，是TCP/IP协议的一部分，适用于windows和linux以及unix。...Ping不通ARP问题故障分析通过前面的Ping不通故障定位思路可以判断出是否是由于ARP问题引起Ping不通。...Ping不通VLAN问题故障分析通过前面的Ping不通故障定位思路可以判断出是否是由于VLAN问题引起Ping不通。...Ping不通路由问题故障分析通过前面的Ping不通故障定位思路可以判断出是否是由于路由问题引起Ping不通。...常见访问控制判断方法如下：在接口下进行抓包，分析获取报文的信息，然后查看相应的配置。

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