美图拥有十亿级用户，每天有数千万用户在使用美图的各个产品，从而积累了大量的用户数据。
美图拥有十亿级用户，每天有数千万用户在使用美图的各个产品，从而积累了大量的用户数据。 随着 APP 的不断迭代与用户的快速膨胀，产品、运营、市场等越来越依赖于数据来优化产品功能、跟踪运营效果，分析用户
以互联网行业来说，在移动互联网发展比较成熟的现在，流量见顶，红利消失，企业竞争日趋惨烈，获取新增用户的成本日益增高。很多企业开始意识到不能一味的通过补贴、价格战、广告投放这种简单粗暴的方式抢占市场，这样的运作模式很难长时间维系。而通过精细化和数据化运营来降低成本、提升效率、最大化单用户价值的理念逐渐被越来越多的企业所接受。精细化和数据化运营的前提是要建立起一套完善的数据指标体系，借助这个数据指标体系企业可以有多方面的用途:
redis 提供 6种数据淘汰策略： 大体上:是可以从设置过期时间数组集里挑选最少使用的或者将要过期的或者任意数据淘汰,也可以禁止淘汰 具体的:
内容提要 一、对EF框架的性能测试 增、删、改，查测试及性能优化 二、使用sql执行 增、删、改，查测试 三、对以上两种方式对比分析 一 对EF框架的测试 1插入操作测试 测试代码（关键部分） List<Collection> list = new List<Collection>(); int i = 0; while (i < count) { Collection
在数据仓库建设中，元数据管理是非常重要的环节之一。根据Kimball的数据仓库理论，可以将元数据分为这三类：
当前互联网处理的业务场景都极为复杂，各大公司都会根据自己的业务场景搭建微服务来保证单个服务只处理一块业务，这样做能极大的提升开发效率，满足快速迭代的需要，但带来的问题却是多个服务下会导致整体服务的可用性下降。 互联网服务的可用性一般用 SLA（Service Level Agreement 可以翻译为服务水平协议）来表示，而我们通常所说的 N 个 9 就是对高可用服务的一个衡量指标。9 越多代表全年服务可用时间越长,服务会更可靠。 现今互联网架构里保证服务的高可用和高稳定性的时候，无非就是熔断、降级、限流、
本篇文章主要是记录整体调整Python数据统计分析项目规范性的过程，以及自己的一些思考。
导读 在软件开发的复杂世界中，数据库死锁往往是隐藏在数据操作深处的隐患，它们可能在任何时候无声无息地破坏系统的稳定性。在最新的测试中，测试工程师竟然意外发现了一个潜伏已久的数据库死锁问题。这个发现不仅展示了细致测试的重要性，也提醒我们即使是看似不起眼的系统异常，也可能是潜在大问题的冰山一角。在本文中，我们将深入探讨这个死锁是如何被发现的，以及我们可以从中学到的宝贵经验。
本文为作者投稿，作者简介：诸葛子房，曾供职于京东，现就职于BAT，在大数据领域有多年实践经验
腾讯云 BI 是一款敏捷自助式数据分析的 BI 产品，系统采用敏捷自助式设计，提供从数据接入到模型分析、数据可视化呈现的全流程 BI 能力，能够有效整合企业多业务数据源，帮助经营者快速获取决策数据依据。使用者仅需通过简单拖拽即可完成复杂的报表输出过程，帮助用户快速实现报表的分享、推送、评论互动等协作场景，腾讯云 BI 可以辅助企业经营者快速获取决策数据依据及数据门户看板。
目前主流的轻量化路面平整度检测技术方案为：使用车载加速度传感器采集车辆在路面上行驶时的竖向振动数据，并按照每100米计算竖向振动数据统计指标：均方根值RMS，并建立RMS与路面平整度指标：IRI之间的回归模型。检测前需要将车辆行驶至标准路段（即已知IRI真值的路段）上来回行驶对传感器进行标定，完成标定后驾驶车辆前往待检测路段进行平整度检测。
前言 继上一次《十个实用MySQL命令》后，今天奉上十个实用MySQL函数。下面都是一些比较常用且简单的函数，在工作中也是非常常用的。 函数 0. 显示当前时间 命令：。 作用: 显示当前时间。 应用场景: 创建时间，修改时间等默认值。 例子： 1. 字符长度 命令：。 作用: 显示指定字符长度。 应用场景: 查看字符长度时。 例子： 2. 日期格式化 命令：。 作用：格式化日期。 应用场景：格式化日期时。 例子： 这里支持的格式有: %y：表示年(两位数)，例如: 17 年。 %Y：表示4位数中的年，
缓存，设计的初衷是为了减少繁重的IO操作，增加系统并发能力。不管是 CPU多级缓存，page cache，还是我们业务中熟悉的 redis 缓存，本质都是将有限的热点数据存储在一个存取更快的存储介质中。
测试中的的覆盖率指标会影响测试结果，在Android Monkey测试中也存在同样的道理，由于Android Monkey执行的随机性很大, 可能会导致核心页面不能被覆盖到或者测试结果是一个较低的覆盖率，不能拦截发现到Crash。本文就来介绍下如何提高Android Monkey的覆盖率。
所谓“埋点”，是数据采集领域（尤其是用户行为数据采集领域）的术语，指的是针对特定用户行为或事件进行捕获、处理和发送的相关技术及其实施过程。
随着移动互联网市场快速发展，以往“跑马圈地”式的粗犷运营时代已成为过去时。大环境的改变，也导致移动端的数据统计分析在产品的研发、决策、运营等方面起着越来越重要的作用，“精细化运营”一时间成为热点词——从大厂到创业团队，无论是自建数据统计系统还是借助于第三方，市场对于简单易用、稳定可靠数据统计方案的需求从未衰减过。
寒假前半个月到现在差不多一个多月，断断续续做完了这个项目，现在终于可以开源出来了，我的想法是为这个项目编写一套完整的教程，包括技术选型分析、架构分析、业务逻辑分析、核心技术点分析、常见面试题等。不过说实话，这里面涉及的一些技术我仍然停留在仅仅是会用的阶段，当然，后面我会不断学习，了解透彻这些技术的底层原理，不断完善这套教程。
数据维护：包括教师个人信息、教学获奖、发表论文、科研项目、指导竞赛、海外培训、进修项目、教学学时与调课等数据的增删改查，保存各类图片；
常常有一些工作了一两年的开发问我，表示自己工作也有一两年了，接手项目也挺多了，一方面做业务的速度也越来越熟练，另一方面自己也对项目做了很多代码优化。但是一到答辩的时候或者跟领导汇报的时候，自己又没法传达自己做的有多厉害，比上一个开发做的性能有做多少提升？
原来微信机器人的数据统计功能做的比较复杂，后面感觉微信公众号运营的需求都是功能方面的需求，而微信公众号自身后台的数据统计也做得越来越详细，我就把微信机器人的数据统计功能合并到一个菜单页，目前还有以下的功能：
相比于其他体育运动，足球的数据统计和分析工作开展得很晚，而且鉴于比赛的特殊性也没有太多的经验可供参考。不过，随着大数据时代的到来，这种趋势越来越明显，我们需要做的不仅是搜集数据，而且需要更好的分析数据
所以说，当公司业务有跨库分析时（一般情况是，业务数据库分布在各个部门），一些数据需要配合其他部门的数据进行关联查询，这个时候可以考虑Presto。但是目前，对于MySQL统计查询在性能上有瓶颈。可考虑将数据按时间段归档到HDFS中，以提高统计效率。
在你没有什么经验的前提下，想有理有据的 有条有理得开发出一套测试平台其实很困难。大多数同学盲目的直接开干，最终就会引发各种问题，当问题多了，就会反思，在反思的过程中，不断的纠错。最终形成一套行之有效的方法论。
1，在稳定性层面来说，更多的是关注高可用、读写分离、负载均衡，灾备管理等等high level层面的措施（就好比要保证生活的稳定性）
0、需求 随着ELKStack在应用系统中的数据规模的急剧增长，每天千万级别数据量（存储大小：10000000*10k/1024/1024=95.37GB，假设单条数据10kB，实际远大于10KB）的
对于本次修改的数据统计分析程序的埋点，只是为了统计数据中出现的一些不易发现的错误，全部让程序主动跑出来。但是只要是主动抛出统计数据，都属于埋点。
在我们日常工作中,经常会做一些数据图表数据分析工具、常见就是饼图、柱状、趋势图等.
很多的时候，在Presto上对数据库跨库查询，例如Mysql数据库。这个时候Presto的做法是从MySQL数据库端拉取最基本的数据，然后再去做进一步的处理，例如统计等聚合操作。
没有仪表盘的车，那是自行车，只要会骑，人人都能骑······ 有仪表盘的车，没有故障灯，会开车的人可以开但也有坏的时候······ 有仪表盘的车，如果全是ERROR告警，估计也没人敢开，因为不知道会发生什么······
DevOps（开发：Development和运维：Operations的组合词）是一组过程、方法与系统的统称，用于促进开发（应用程序/软件工程）、技术运营和质量保障（QA）部门之间的沟通、协作与整合。
SQL索引建议是帮助数据库优化器创造最佳执行路径，需要遵循数据库优化器的一系列规则来实现。CloudDBA需要首先计算表统计信息，是因为：
Push消息系统是很多APP的基础功能，是触达用户的一个非常重要的手段，对于提高产品活跃度、提高功能使用体验、提升用户粘性、提升用户留存率都会起到重要作用。召回唤醒沉默用户，提高用户的留存率，促进用户活跃，提高产品活跃度。 为什么Push消息推送是APP的基础配置
Sentinel的熔断降级实现有两个模式，一开始是基于熔断规则的简单处理(说简单其实不简单)，目前已改为了基于断路器模式实现，这也是业内常见实现。
在最近的工作中，需要将坐标点（Excel格式）导入到ArcGIS中，用来做地理可视化和数据统计，例如下面的坐标点数据。
选择出库类型，添加商品信息并保存即可。( 出库是减库存操作，出库记录保存后，系统将按照出库单中的商品信息和数量对应更新商品库中的库存信息。)
文章目录 MetricBucket MetricEvent数据统计的维度 WindowWrap样本窗口实例 范型T为MetricBucket windowLengthInMs 样本窗口长度 windowStart 样本窗口的起始时间戳 value 当前样本窗口的统计数据 其类型为MetricBucket MetricBucket MetricEvent数据统计的维度 1、首先计算27t位于哪个时间窗：27/10=2 下标是0 落在下标为2的位置 2、计算27t
埋点：又称为事件追踪（Event Tracking），指的是针对特定用户行为或事件进行捕获，处理和发送的相关技术及其实施过程。
<数据猿导读> 在数据猿、星河互联、球秘APP共同举办的《体育大数据·巅峰思享会》上，我奥篮球的创始人林晓勇表示，三到五年之后，中国篮球赛事大数据准备工作、基础工作、数据采集工作都是会实现的，信息化一
有赞数据报表中心为商家提供了丰富的数据指标，包括30+页面，100+数据报表以及400+不同类型的数据指标，它们帮助商家更合理、科学地运营店铺，同时也直接提供分析决策方法供商家使用。并且，每天在跑的底层任务和涉及的数据表已经达到千级别。面对如此庞大的数据体系，作为测试如何制定质量保障策略呢？这篇文章将从：1.有赞数据链路 、2.数据层测试、 3.应用层测试、 4.后续规划这四个方面展开。
图书馆是学校信息化的重要场所,是科学研究的中心、图书中心、文献中心,高校的三大支柱之一。占座行为一直是图书馆管理的“心病”,乱占图书馆座位现象严重影响图书馆的管理。 为保证图书馆自习室座位与日益多的学生对于自习室座位的需求，对此需求开发出图书馆预约占座管理系统，本文解决了乱占座所导致的座位利用率不足的问题。该系统采用了SSM框架开发、mysql数据、tomcat服务器及EasyUI作为前端框架。可以根据角色的不同, 系统用户主要有管理员、学生、教师三种。主要功能管理模块有:选座管理模块、信用积分管理模块、系统管理模块、信息管理模块、阅览室管理模块、数据统计模块、帖子管理模块和书籍推荐模块等。
用户量：1000万+，日活80～120万；并发量：每秒1.5万，日增用户：3～5万
作者@城风 地址：https://juejin.im/post/5ca1b08fe51d455201119177
导读：Stack Overflow是一个面向程序员的技术问答网站，每年都会进行一次开发者问卷调查。
九月，我们发布了 Neuron 2.2。该版本增加了一系列新驱动以及新特性：新增 Beckhoff ADS、OPC DA、NONA11 驱动，统一了 HTTP 服务对外暴露的端口。 此外，本月我们专注于数据统计以及事件告警系统的搭建，计划在 Neuron 2.3 中将系统内部的关键数据统以及关键事件通过 Prometheus 规范反馈出来，完善在Neuron使用过程中对其及其所连接设备的监控管理。
Han Hsiao 观点： 简单说：数据挖掘就是从海量数据中找到隐藏的规则，数据分析一般要分析的目标比较明确，数据统计则是单纯的使用样本来推断总体。 主要区别： “数据分析”的重点是观察数据，“数据挖掘”的重点是从数据中发现“知识规则”KDD（Knowledge Discover in Database），数据统计的重点是参数估计和假设检验。 1. “数据分析、数据统计”得出的结论是人的智力活动结果，“数据挖掘”得出的结论是机器从学习集（或训练集、样本集）发现的知识规则。 2. “数据分析”需要人工
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