什么是同期群? 将相同时间段内具有共同行为特征的用户划分为同一个群体,其被称为同期群.“共同行为特征”是指在某个时间段内的行为相似.最常见的是按不同时间的新增用户来划分,然后分析留存率.当然也可以按其他行为来划分用户,譬如“在2017年6月第一次购买”,“在2017年10月第二周对产品的使用频率开始降低”等. 什么是同期群分析? 同期群分析就是对比不同同期群之间的相同指标. 同期群分析示例: 同期群分析有什么用? 1,可以对同一个同期群在不同的生命周期下的行为进行横向比较,从而看出相似群体的行为…

Cohort Analysis是将某一个时期内的用户划分为一个cohort,并将多个cohort进行时间上的某个属性的比较的一种分析方法.Cohort Analysis在有些场景下非常有用.比如一个网站或App,在某个连续的4周里陆续更新或新增了一个功能或设计,想要知道这些功能和设计上的改动对用户的影响,就可以将每周的新注册作为一个cohort,观察这4个cohort在接下来的一段实际里的行为数据,就可以很清楚地观察到4个改动的影响. 最近要做Cohort Analysis,数据都在数据库里,就…

1基本概念 购物篮事务(market basket transaction),如下表,表中每一行对应一个事务,包含唯一标识TID,和购买的商品集合.本文介绍一种成为关联分析(association analysis)的方法,这种方法,可以从下表可以提取出,{尿布}->牛奶. 两个关键问题:1大型数据计算量很大.2发现的某种模式可能是虚假,偶然发生的. 2问题定义 把数据可以转换为如下表的二元表示,非二元不在本文讨论范围 项集 项集的支持度计数: 关联规则: 我们要发现,满足最小支持度与最小置信度…

This is the third post about LifeCycle Grids. You can find the first post about the sense of LifeCycle Grids and A-Z process for creating and visualizing with R programming language here. Lastly, here is the second post about adding monetary metrics…

===================================================== H.264源代码分析文章列表: [编码 - x264] x264源代码简单分析:概述 x264源代码简单分析:x264命令行工具(x264.exe) x264源代码简单分析:编码器主干部分-1 x264源代码简单分析:编码器主干部分-2 x264源代码简单分析:x264_slice_write() x264源代码简单分析:滤波(Filter)部分 x264源代码简单分析:宏块分析(Anal…

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一.生存分析(survival analysis)的定义 生存分析:对一个或多个非负随机变量进行统计推断,研究生存现象和响应时间数据及其统计规律的一门学科. 生存分析:既考虑结果又考虑生存时间的一种统计方法,并可充分利用截尾数据所提供的不完全信息,对生存时间的分布特征进行描述,对影响生存时间的主要因素进行分析. 生存分析不同于其它多因素分析的主要区别点:生存分析考虑了每个观测出现某一结局的时间长短. 应用场景 什么是生存?生存的意义很广泛,它可以指人或动物的存活(相对于死亡),可以是患者的病情正…

/mr的combiner /mr的排序 /mr的shuffle /mr与yarn /mr运行模式 /mr实现join /mr全局图 /mr的压缩 今日提纲 一.流量汇总排序的实现 1.需求 对日志数据中的上下行流量信息汇总,并输出按照总流量倒序排序的结果 2.分析 基本思路:实现自定义的bean来封装流量信息,并将bean作为map输出的key来传输 MR程序在处理数据的过程中会对数据排序(map输出的kv对传输到reduce之前,会排序),排序的依据是map输出的key 所以,我们如果要实现自…

当偶尔一切操作很花的时间很慢,而大多数操作的时间都很快的时候,平摊分析的方法就很很好用了.在平摊分析中,我们分析一串操作并且可以得到最坏情况下的平均时间复杂度.例如hash table, disjoint set 和splay tree都是用平摊分析算法的. 举一个简单的hash table的插入算法,我们怎么来定义hash table的大小呢?这是一个时间和空间的权衡(trade-off).如果让hash table空间大的话,那搜索的时间会变慢,如果空间小,不一定能存的下数据. 解决这种权衡…

LoadRunner 最重要也是最难理解的地方--测试结果的分析.其余的录制和加压测试等设置对于我们来讲通过几次操作就可以轻松掌握了.针对 Results Analysis 我用图片加文字做了一个例子,希望通过例子能给大家更多的帮助.这个例子主要讲述的是多个用户同时接管任务,测试系统的响应能力,确定系统瓶颈所在.客户 要求响应时间是1 个人接管的时间在5S 内. 2.系统资源: 2.1 硬件环境: CPU:奔四2.8E 硬盘:100G 网络环境:100Mbps 2.2 软件环境: 操作系统:英文…

本周的内容是Amortized Analysis,是对算法复杂度的另一种分析.它的基本概念是,给定一连串操作,大部分的操作是非常廉价的,有极少的操作可能非常昂贵,因此一个标准的最坏分析可能过于消极了.因此,其基本理念在于,当昂贵的操作特别少的时候,他们的成本可能会均摊到所有的操作上.如果人工均摊的花销仍然便宜的话,对于整个序列的操作我们将有一个更加严格的约束.本质上,均摊分析就是在最坏的场景下,对于一连串操作给出一个更加严格约束的一种策略. 均摊分析与平均情况分析的区别在于,平均情况分析是平均所…

引言 本文通过对卷类型的分析对比,来帮助读者选取生产环境最符合服务的挂载存储,命令可结合<glusterfs详解及kubernetes 搭建heketi-glusterfs>进行实验,下面进入正题 几种卷类型 基础卷:布式卷(distribute).条带卷(stripe).复制卷(replica).纠错卷(Dispersed ) 复合卷:分布式条带卷(distribute stripe).分布式复制卷(distribute replica).条带复制卷(stripe replica).分布式条…

之前我们讨论了渐进分析,最佳最坏平均情况的分析以及渐进符号.在这一篇中我们分析一下迭代的简单程序. 1. O(1): 如果程序中没有包含任何的循环,递归或者任何的非常数时间的函数,我们就说这个程序的时间复杂度为O(1).例如简单的swap()函数就是O(1) // Here c is a constant ; i <= c; i++) { // some O(1) expressions } 这个程序也是O(1)因为C是常数.所以整个程序可以再常数时间内完成. 2.O(n): 如果循环计数器用一…

memcached本身是不支持集群的,集群所关注的容灾.容错.宕机恢复机制统统都没有,实战中需要自己实现容灾机制. memcached集群相比memcached的优势: 巨量数据分布到集群的多台应用主机可以降低带宽压力.数据访问时间. memcached集群相比未集群的多台memcached的优势: 集群系统的容灾机制保证了全天候的业务高可用性. 集群的某一台或者某几台服务器宕机,都会有备份服务器接管业务,根据容灾的级别,对客户的影响被隔离到无影响.闪断即恢复.中断数分钟~十数分钟. 集群封装了…

一.什么是逃逸 逃逸是指在某个方法之内创建的对象,除了在方法体之内被引用之外,还在方法体之外被其它变量引用到:这样带来的后果是在该方法执行完毕之后,该方法中创建的对象将无法被GC回收,由于其被其它变量引用.正常的方法调用中,方法体中创建的对象将在执行完毕之后,将回收其中创建的对象:故由于无法回收,即成为逃逸. 逃逸分析的基本行为就是分析对象动态作用域:当一个对象在方法中被定义后,它可能被外部方法所引用,称为方法逃逸.甚至还有可能被外部线程访问到,譬如赋值给类变量或可以在其他线程中访问的实例变量,…

1. 学习计划 1.首页轮播图展示 2.Redis服务器搭建 3.向业务逻辑中添加缓存. 4.使用redis做缓存 5.缓存同步. 2. 首页轮播图动态展示 2.1. 功能分析 根据分类id查询内容列表,把内容展示到首页. 内容分类id需要是固定的.可以配置到属性文件中. 展示首页之前,先查询内容列表,然后展示到首页. 2.2. Dao层 单表查询.可以使用逆向工程. 2.3. Service层 参数:内容分类id 返回值:List<TbContent> 业务逻辑: 根据分类id查询内容列表.…

Kubernetes方式 top命令查看所有pod,nodes中内存,CPU使用情况 查看pod root @ master ➜ ~ kubectl top pod -n irm-server NAME CPU(cores) MEMORY(bytes) test-ecd-server-56b77d9fbb-zfctt 1m 1529Mi test-flow-server-b477756f-2s5bc 1m 3006Mi test-huishi-api-86dcfdb7c5-jtcpt 0m 18…

目录 说明 实战 说明 Admixture通过EM算法一般用于指定亚群分类:或者在不知材料群体结构背景下,通过迭代交叉验证获得error值,取最小error对应的K值为推荐亚群数目.如果我们预先已知群体的类型(百分百确信),那么可以考虑监督分类方法,设置标签,提高分群的准确性. Admixture目前是1.3.0,文档也刚更新不久. 怕翻译有误,贴上官方文档: Estimating P and Q from the SNP matrix G, without any additional inf…

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AARRR已是过去式,而RARRA才是更好的增长黑客模型 管理.该方法论已成为了企业家创业的增长利器.但现在看来,AARRR已是过去式. http://www.woshipm.com/operate/1518912.html 2007年Dave McClure提出了一种业务增长模式——海盗指标AARRR,该模型在过去十年中或多或少已经成为了行业标准. 在他的演讲“海盗的启动指标”中,McClure制定了AARRR方法来跟踪产品营销和管理.该方法论已成为了企业家创业的增长利器. 但现在看来,AAR…

ELK+Kafka集群分析系统部署 因为是自己本地写好的word文档复制进来的.格式有些出入还望体谅.如有错误请回复.谢谢! 一. 系统介绍 2 二. 版本说明 3 三. 服务部署 3 1) JDK部署 3 2) Elasticsearch集群部署及优化 3 3) Elasticsearch健康插件安装 13 4) Shield之elasticsearch安全插件 15 5)Zookeeper集群搭建 15 6)Kafka集群搭建 17 7)测试Kafka和Zookeeper集群连通性 19 8…

前言 写这章之前,我犹豫了一会.在这个时候提集群,从章节安排上来讲,是否合适?但想到上一章<路由表>的相关内容,应该不至于太突兀.既然这样,那就撸起袖子干吧. Openfire的单机并发量,一直是一个比较含糊的东西,即使官方也没有很清楚的介绍.但按我自已评估,以4核.8G内存这样的机器配置,5万+的并发应问题不大.而当用户体量逐步上涨,前期可以通过扩容的方式提升性能,但若体量足够大,如几十万并发,单机的扩容已不是首选的方案,一来考虑性价比,二来如果整套系统跑在一台机器上,出现异常可能会波及所有…

大家好,本周分享的是发表在Molecular & Cellular Proteomics上的一篇关于人的尿蛋白质组学的文章,题目是Comprehensive analysis of individual variation in the urinary proteome revealed significant gender differences,通讯作者是北京师范大学的Youhe Gao,北京肾病临床研究中心的Di Wu和北京协和医学院的Wei Sun. 尿液是一种无创可得的生物样本,它积累…

本文转自:自己的微信公众号<集成电路设计及EDA教程> <Innovus教程 - Flow系列 - MMMC分析环境的配置概述(理论+实践+命令)>   轻轻走过,悄悄看过,无意瞥一眼惊鸿的颜色,随着巷口的老猫湮没在无声中,爱这巷,爱这楼阁,爱这轻缓的脚步,落在石板上的踢踏,喜欢看你的身影随我远去,目光牵着你的笑,飞洒的柳絮勾勒你的轮廓,在茫茫烟波中,你留下残红染了梅花,在渺渺云雾中. 理论 这里需要给工具指定时序/SI分析的多模多角MMMC环境.建议最好按照工具MMMC Obje…

导语 | 本文实践了对于千万级别的用户,操作总数达万级别,每日几十亿操作流水的留存分析工具秒级别查询的数据构建方案.同时,除了留存分析,对于用户群分析,事件分析等也可以尝试用此方案来解决. 文章作者:陈璐,腾讯高级数据分析师   背景 你可能听说过Growingio.神策等数据分析平台,本文主要介绍实现留存分析工具相关的内容.留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型,可考查进行初始行为后的用户中,有多少人会进行后续行为,这是衡量产品对用户价值高低的重要指标.如,为评估产品更新效果或…

前言 一般我们挑出一堆感兴趣的基因想临时看看它们的功能,需要做个富集分析.虽然公司买了最新版的数据库,如KEGG,但在集群跑下来嫌麻烦.这时网页在线或者本地化工具派上用场了. DAVID DAVID地址 以前我会首选DAVID,原因是方便简单.有人说它数据库更新慢,不准确(据说被science点名批评了),也有人说它运行慢,数据库更新慢是硬伤,但我只是大概看下基因集的功能,总体结果不会差到哪里去.至于运行速度我反而觉得比其他工具更快. 使用方法: 注释结果有很多,挑自己感兴趣的数据库,我一般看G…

这篇文章做了什么 朴素贝叶斯算法是机器学习中非常重要的分类算法,用途十分广泛,如垃圾邮件处理等.而情感分析(Sentiment Analysis)是自然语言处理(Natural Language Progressing)中的重要问题,用以对文本进行正负面的判断,以及情感度评分和意见挖掘.本文借助朴素贝叶斯算法,针对文本正负面进行判别,并且利用C#进行编程实现. 不先介绍点基础? 朴素贝叶斯,真的很朴素 朴素贝叶斯分类算法,是一种有监督学习算法,通过对训练集的学习,基于先验概率与贝叶斯公式,计算出…

R data analysis examples 功效分析 power analysis for one-sample t-test单样本t检验 例1.一批电灯泡,标准寿命850小时,标准偏差50,40小时的差值是巨大的,此研究设定效应值d= (850-810)/50,希望有90%的可能检测到,即功效值为0.9,还希望有95%的把握不误报显著差异, 问需要多少支电灯泡. H0=850,HA=810 library('pwr') pwr.t.test(d=(850-810)/50,power=0.…

Discuz开源论坛网页细分图结果分析(Web Page Diagnostics) 续LR实战之Discuz开源论坛项目,之前一直是创建虚拟用户脚本(Virtual User Generator)和场景(Controller),现在,终于到了LoadRunner性能测试结果分析(Analysis)这部分了. LoadRunner结果分析图表功能中最重要图表分析之一,就是网页诊断细分图,在Controller场景设计运行之前,需要在菜单栏中设置启用网页诊断功能(诊断-网页诊断-启动),如图: 网页…

摘要 这篇短文的目的是分享我这几天里从头开始学习Python爬虫技术的经验,并展示对爬取的文本进行情感分析(文本分类)的一些挖掘结果. 不同于其他专注爬虫技术的介绍,这里首先阐述爬取网络数据动机,接着以豆瓣影评为例介绍文本数据的爬取,最后使用文本分类的技术以一种机器学习的方式进行情感分析.由于内容覆盖面巨大,无法详细道尽,这篇文章旨在给那些对相关领域只有少量或者没有接触的人一个认知的窗口,希望激发读者自行探索的兴趣. 以下的样本代码用Pyhton写成,主要使用了scrapy, sklearn两个…