mt_vqmon异常数据分析

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mt_vqmon异常数据分析 1.首缓冲时间值异常(1) 分析:当第一个m3u8请求时,已经记录request时间,1423716972224, 正常情况会立即请求分片列表. 上述图表明请求了一个m3u8之后很长一段时间继续请求m3u8,此时请求url相同,判断为同一个节目,当第一个分片计算出pts时,此时算首缓冲时间异常. 解决办法:超时删除用户,超时时间可设置5分钟 1.首缓冲时间值异常(2) 解析:图中显示首缓冲时间达到2451919ms,明显异常.请求列表里显示多次请求m3u8,然后请…

5-Spark高级数据分析-第五章基于K均值聚类的网络流量异常检测

据我们所知,有‘已知的已知’,有些事,我们知道我们知道:我们也知道,有 ‘已知的未知’,也就是说,有些事,我们现在知道我们不知道.但是,同样存在‘不知的不知’——有些事,我们不知道我们不知道. 上一章中分类和回归都属于监督学习.当目标值是未知时,需要使用非监督学习,非监督学习不会学习如何预测目标值.但是,它可以学习数据的结构并找出相似输入的群组,或者学习哪些输入类型可能出现,哪些类型不可能出现. 5.1 异常检测异常检测常用于检测欺诈.网络攻击.服务器及传感设备故障.在这些应用中,我们要能够找…

利用Python进行数据分析(3) 使用IPython提高开发效率

一.IPython 简介 IPython 是一个交互式的 Python 解释器,而且它更加高效. 它和大多传统工作模式(编辑 -> 编译 -> 运行)不同的是, 它采用的工作模式是:执行 -> 探索 ,而大部分和数据分析相关的代码都含有探索式操作(比如试误法和迭代法),所以 IPython 能大大提高编码效率. IPython 发展到现在,它不仅仅只是一个加强版的 Python shell 了, 它集成了 GUI 控制台,这可以让你直接进行绘图操作:它还有一个基于 Web 的交互式笔…

[原创]如何利用BI搭建电商数据分析平台

某电商是某大型服装集团下的重要销售平台.2015 年,该集团品牌价值达数百亿元,产品质量.市场占有率.出口创汇.销售收入连年居全国绒纺行业第一,在中国有终端店3000多家,零售额80 亿.其羊绒制品年产销能力1000万件以上的规模,占有中国的40%和世界的30%的市场份额. 该集团旗下的电商部门主要负责服装公司线上运营工作,涉及的平台有淘宝.天猫.京东.苏宁易购.唯品会等,每年涉及的流水金额大概在1亿RMB左右. 项目背景: 原来该公司旗下各品牌和部门的IT管理部门是独立的,没有归属于服装公司下…

[译]MVC网站教程（二）：异常管理

介绍 “MVC网站教程”系列的目的是教你如何使用 ASP.NET MVC 创建一个基本的.可扩展的网站. 1) MVC网站教程(一):多语言网站框架 2) MVC网站教程(二):异常管理 3) MVC网站教程(三):动态布局和站点管理(涉及技术:AJAX.jqGrid.Controller扩展.HTML Helpers等等) 4) MVC网站教程(四):MVC4网站中集成jqGrid表格插件(涉及技术:AJAX,JSON,jQuery,LINQ和序列化) 系列的第一篇文章“多语言…

零售业数据分析的媒介——BI工具

当你需要从一堆复杂庞大的数据中分析出有用的信息和结论的时,想必你一定觉得力不从心:数据的冗余使得你分析起来困难重重,怎么办呢?今天我们就来讲一下使数据分析变得简单有效的“手段”. 对于当今的中国零售行业来说,市场的竞争日趋激烈,电商的发展对传统实体店带来了新一轮的冲击,成本费用的高涨,利润持续走低:关于零售行业的其他方面在这里就不详谈了,现在我们主要从KPI的几个指标通过BI工具来看下零售行业的数据分析一张图能看出什么东西?销额?毛利?库存?远远不止这些,我们来看下面一个例子: 如上图所示,我…

App运营者必须知道的30款数据分析工具

如今的移动应用早已不再是某种结构单一.功能简单的工具了.当我们的移动应用变得越来越庞杂,我们便会需要借用分析工具,来跟踪和分析App内的每一个部分.幸运的是,目前市面上有许多数据分析工具可供App开发团队选择. 事实上,这些新一代的数据分析工具,将可以监测发生在App中的每一个细小的事件.如果你曾经想追踪你的用户,知道他们从哪个平台下载了应用.看到你的用户在App内的跳转路径.了解哪个页面在App内最受欢迎,你一定能在以下30款分析工具中找到你的菜. 用户人群细分 .Upsight (含付费项目…