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2023年ROS1&2数据指标
https://discourse.ros.org/t/2023-ros-metrics-report/35837 ROS社区年度指标报告简报 一、引言 近期，ROS（机器人操作系统）社区发布了其年度指标报告 三、关键指标与亮点 下载数据： 2023年共下载了550,365,601个ROS包，同比增长9.78%。 ROS 2的下载量已超过ROS 1，占所有下载的近58%。 五、总结与展望 ROS社区正在健康成长和持续发展，ROS 2的过渡也取得了显著进展。尽管在软件包下载量方面出现了一些波动，但其他指标均显示出积极的增长趋势。 总体而言，ROS社区的发展状况良好，各项指标均显示出稳步增长的态势。 数据显示，ROS 2的文档用户增加了34.29%，而ROS Index的用户增加了38.35%。这些数据反映了用户对于ROS 2的文档和信息的需求不断增长。
79900编辑于 2024-05-25 - 来自专栏c++与qt学习
SpringBoot2---指标监控
指标监控 1、SpringBoot Actuator 1、简介 2、1.x与2.x的不同 3、如何使用 2、Actuator Endpoint 1、最常使用的端点 最常用的Endpoint 2、Health 定制info信息---用于展示当前应用详细信息 方式一: 编写配置文件 方式二: 编写InfoContributor 3、定制Metrics信息 （运行时指标） 1、SpringBoot支持自动适配的 Metrics 2.增加定制Metrics 定制Endpoint（端点） 可视化 1.导入依赖 2.并在yaml中配置： 3.创建另一个服务器作为监控者，监控客户端数据 测试 详细使用还可以看下面这篇文章 ---- 2、Actuator Endpoint 1、最常使用的端点 最常用的Endpoint Health：监控状况 Metrics：运行时指标 Loggers：日志记录 ---- 2、Health =always 重要的几点： health endpoint返回的结果，应该是一系列健康检查后的一个汇总报告 (有任何一个应用是宕机状态，整个就是宕机状态) 很多的健康检查默认已经自动配置好了，比如：数据库
1.1K30发布于 2021-11-15 - 来自专栏码匠的流水账
springboot2增加diskspace指标
序 本文主要研究下如何在springboot2新增一个diskspace指标 disk health indicator DiskSpaceHealthIndicatorProperties spring-boot-actuator-autoconfigure "statistic": "VALUE", "value": 96.99886102691765 } ], "availableTags": [] } 小结 springboot2默认把 这里通过自定义micrometer的metrics，新增diskspace相关指标，这样就可以统一通过metrcis进行监控报警。
2K10发布于 2018-09-17 - 来自专栏人人都是数据分析师
数据分析(2)|数据分析师应该如何构建指标体系
1什么是数据指标 在互联网行业中，对指标的一般定义为： 指标，是反映某种事物或现象，描述在一定时间和条件下的规模、程度、比例、结构等概念，通常由指标名称和指标数值组成。 2为什么要搭建数据指标体系 2.1 搭建数据运营分析框架 一个APP的构建与运营工作通常由多个角色分工实现，由于大家的工作重点不同，仅关注一个方面的数据就如同管中窥豹，无法全面了解产品运营情况，不能提出行之有效的分析建议 3搭建指标体系应该关注哪些指标 一个APP在构建指标体系时所关注的数据指标可以从六个维度来看：用户规模与质量、参与度分析、渠道分析、功能分析、用户属性分析和收入分析。接下来我们将一一道来。 （2）新增用户指标 新增用户是指安装应用后，首次启动应用的用户。按照统计时间跨度不同分为日、周、月新增用户。 比如网易新闻APP某个频道的功能活跃指标。 （2）页面访问路径分析 主要是统计用户从打开应用到离开应用整个过程中每一步的页面访问和跳转情况。
1.4K30发布于 2021-05-13 - 来自专栏庄闪闪的R语言手册
数据指标体系搭建 & 异常指标分析
指标是数据分析的基础，搭建一个完善的指标体系能让分析工作变得更加高效，还能量化业务质量。在真实场景中，经常会遇到异常指标，清晰的指标体系能帮助我们快速定位问题。 异常指标分析 这个流程只是一个整体框架，每一步都需要结合真实业务场景进行具体分析。 检查数据的准确性，判断是否指标口径定义错误，或者 SQL 代码取数逻辑出错。 观察指标的时间特性。 定位数据的异常是否来自某个活动或功能的改变，可以和产品运营沟通，近期是否有活动上线。再或是考虑是否技术侧的埋点设计、数据上报、数据统计出现了错误。 对异常指标进行维度拆解。 可以计算不同维度对数据异常的影响系数： 影响系数某维度异常前指标数值异常指标数值某维度异常前指标数值 竞品分析。 预测数据异常将持续多久，判断异常指标对核心数据是否存在影响。与业务沟通，商讨挽回损失的对策。
1.8K20编辑于 2022-05-24 - 来自专栏TBDS & AI
Springboot2 + Micrometer监控指标详解
导读：springboot2 项目监控服务 ，采用Micormeter度量指标库，帮助我们监控应用程序的度量指标，并将其发送到Prometheus中。 JVM 常用监控指标图片2. Heap Memory指标可分为以下几个维度：heap.used：已使用的堆内存大小heap.committed：已提交的堆内存大小heap.max：最大可用的堆内存大小 2. 当元数据空间满了之后，就会触发元数据空间的GC，回收无用的元数据信息。 Metadata GC threshold指标用于监控元数据空间的GC阈值。 当元数据空间的使用率超过了阈值，就会触发元数据空间的GC。Metadata GC threshold指标可以用来监控元数据空间的使用情况，以及GC对元数据空间的影响程度。
9.5K103编辑于 2023-03-23 - 来自专栏开源心路
数据中台-指标系统
一.示例 指标是一种特定类型的元数据，公司的运营会围绕它进行工作，可以说，它是业务和数据的交汇点。 在电商业务中，新用户销售额是考核市场活动拉新效果的重要指标。 市场部门的数据分析师，某一天，她要给 CEO 提供一份数据报告，报告中有一项指标是“新用户销售额”。会员中心的运营，她每天都会给 CEO 提供每日的新用户销售额数据。 2.6 指标命名难于理解。 2.7 指标数据来源和计算逻辑不清晰。 如果指标数据来源不清楚，一旦这个指标数据异常，就很难去做溯源。 四.指标系统 指标系统是基于元数据中心构建的一个指标管理工具，它从元数据中心自动同步数仓的主题域和业务过程，按照规范化定义创建指标。 ； 对于每一个业务线，需要对还在使用的数据报表、数据产品进行盘点，这里顺便可以把没用的报表和数据产品应该下线； 对于每一个报表和数据产品中涉及的指标，按照以下格式进行收集（一览表）； 对于收集的指标，明确业务口径
1.8K30编辑于 2023-06-30 - 来自专栏Spark学习技巧
数据指标设计的奥妙
2. 专题分析 专题数据分析通常按专题的主要影响因素确定数据项，拆分观察维度，抓取多维度数据，对某个专题目标进行分析，找到影响因素所在的数据维度，得出结论，指导后续动作。 站在宏观维度来看，三级指标的达成可以确保二级指标的达成，二级指标的达成可以确保顶层指标的达成，从而为业务目标提供保障。因此，指标体系的合理拆分和严密监控纠偏对公司目标实现至关重要。 2. 2. 案例1： 某一周我们发现全站转化率飙升近2%，通过二级报表对各品类转化率进行观察后发现，转化率波动主要出现在美妆品类。 案例2： 有一次服装线的采销对某品牌服装在设置促销券时忘记设置互斥，导致用户可以反复领券和叠加用券。
94930编辑于 2023-03-21 - 来自专栏IT从业者张某某
指标体系构建-01-什么是数据指标
参考 四千字全面解析数据产品经理必知概念：标签、维度、指标 什么是数据指标 指标是指于其中打算达到的指数，规格，标准等,是用数据对事物进行描述的工具。通常指标对应是否有价值取决于这个指标的实际意义。 数据描述：比如8.2号新注册的用户在8.9号之前又再次登录的数据 数据指标、标签、维度的区别 数据指标 VS 标签 VS 维度 数据指标的作用上文已经说过，是数据对事物进行描述的工具 数据指标： 如何得到数据指标 数据指标是事务的数据描述，所以…… 1.对象是谁？ 2.想描述他哪方面东西？ 3.有没有数据记录？ 举个栗子： 我要找对象 我要找搬运工 对象 男人 男人 哪方面 高富帅 信用卡、收费合理 数据记录 高：直接测量 富：信用卡？车？ … 1.锁定一个观察对象 2.明确一个目标：我想了解它的XX 3.收集相关指标，确认有数据可采集 4.按并列、包含、流程，把指标组织好 5.进行观察，得到我想要的结论 用户画像指标体系
61210编辑于 2023-12-23 - 来自专栏毛利学Python
数据分析常见指标
前言 许多刚入门数据分析的小伙伴对一些数据指标或者数据本身的概念很模糊，尤其是当跟运营、数据分析师扯需求的时候，会被这些密密麻麻的指标给弄糊涂。 作为互联网从业人员，目前看来对数据指标、指标的运用还是需要再深入学习下。终于挤出一些时间重新梳理了关于数据指标相关的一些知识，先梳理下数据指标基础知识。 对于交易系型网站，那么平台关注的综合性指标通常是：GMV、支付UV、人均订单数、人均客单价等。 2、流程性指标 流程性指标是指与用户操作行为相关的指标。 2、衍生指标 指在单一父级指标的基础上限定某个维度得到的指标。例如“PC端团购交易额”，限制条件为“下单平台=PC”。 2、总结核心指标带来的收益 怎样用指标量化设计价值。
4.9K10编辑于 2022-09-22 - 来自专栏数据科学和人工智能
数据集 | 世界发展指标数据集
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 收集了《世界世界发展指标》表以了解各个国家及其发展得分。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 数据来源 来源于Kaggle。
49710编辑于 2022-03-30 - 来自专栏个人总结系列
指标数据运维流程
现状 针对目前大数据异常响应效率低，解决处理定位难，运维压力集中在某几个人等不合理的现状。 监督人是业务方面谁开发谁是责任人，异常谁发现谁主动报备，组件主要负责人沟通协作三方面展开； 针对业务方向，输出指标列表说明，涵盖指标的业务线，任务，调度参数简单化，详细说明到非业务开发负责人都能够进行协助处理 针对技术组件方向，建立大数据技术保障组，异常谁发现谁报备到保障组并@组件负责人，组件负责人根据实际情况，业务重要程度，是否发起团队能力协助处理来主要负责处理。 二.
1.4K00发布于 2021-08-14 - 来自专栏数据万花筒
数据指标是什么？必知必会的数据指标类型都在这了
数据指标体系的价值主要体现在全面支持决策、指导业务运营、驱动用户增长，同时统一统计口径（见图2）。其中，作为压轴作用的统一统计口径对于数据指标体系而言具有战略意义。 图2 数据指标体系的价值 1、全面支持决策 数据指标极具参考价值，公司的管理层为了更准确地进行战略决策，需要搭建完备的数据指标体系。 （2）基本埋点指标 由上面的介绍可知，用户行为数据均通过埋点采集，接下来开门见山地介绍数据指标体系中主要的基本埋点数据指标的逻辑定义。 2、业务数据 （1）业务数据与派生指标 前面提到，涉及金额的数据会上报至服务端，服务端存储着日常的充值消费等业务数据。在介绍业务数据的实例之前，我们先介绍一下派生指标。派生指标与业务数据联系十分紧密。 （2）专业财务数据指标拓展 通过对财务数据指标的构建，企业能便捷地在BI平台进行财务分析。
8.7K31发布于 2021-07-05 - 来自专栏一只程序原
SpringBoot2核心技术-指标监控
| | liquibase | 显示已应用的所有Liquibase数据库迁移。需要一个或多个Liquibase组件。 | | metrics | 显示当前应用程序的“指标”信息。 | | startup | 显示由ApplicationStartup收集的启动步骤数据。 prometheus 以Prometheus服务器可以抓取的格式公开指标。需要依赖micrometer-registry-prometheus。 最常用的Endpoint Health：监控状况 Metrics：运行时指标 Loggers：日志记录 2、Health Endpoint 健康检查端点，我们一般用于在云平台，平台会定时的检查应用的健康状况
91310编辑于 2022-08-22 - 来自专栏人力资源数据分析
KPI关键指标的量化设计（2）
（2）Measurable可以衡量的：绩效指标是数量化或者行为化的，验证这些绩效指标的数据或者信息是可以获得的。 2、KPI量化指标的3大设计维度 在对KPI的设计中，我们根据数据的类型，我们一般会对KPI的数据有三种形式的量化指标设计 ? ? 比如我们看到的这些指标，简历下载量就是一个绝对值，是一个单一的数据，新员工的转正率就是一个比值，但是不管绝对值还是差值，比值，我们都需要对KPI的指标进行3个层级的设定。 1、KPI的标准指标，这个指标的数值是指在月度我们达标的数据 2、KPI保底数据，这个数据指标是我们每月必须一定要完成的数据指标， 3、KPI期望数据，这个数据是我们超出达标数据，跳一跳可以够得到的数据 3、KPI的评分设定规则 •确定一个达标数据，目标值上下分阶段分布（A-B）/ B •确定一个极限的最小值 •目标值需要和权重数据关联 •如果是绝对值数据，根据绝对值数据的次数进行考评 •如果是能力评估
2.2K30发布于 2020-11-03 - 来自专栏wujunmin
Power BI异常指标闪烁提示（2）
《Power BI 异常指标闪烁提示》介绍了使用CSS动画将任意图标设置成闪烁模式，以提示指标异常。本文继续这个话题，介绍几种SMIL动画的闪烁效果。 把以下度量值中的增长率替换为你的指标使用，本文图标均来源于 https://github.com/n3r4zzurr0/svg-spinners 闪烁1 = VAR icon = "<circle cx http://www.w3.org/2000/svg' viewBox='0 0 24 24'>" & IF ([增长率]<0,icon) &" </svg>" 对应动画度量值： 闪烁2 ='12 12;0 0' keySplines='.52,.6,.25,.99'/><animateTransform begin='0;spinner_<em>2</em>BXs.end' attributeName= ='sum' type='scale' dur='1.2s' values='0;1' keySplines='.52,.6,.25,.99'/><animate begin='spinner_dYH<em>2</em>.
70220编辑于 2023-09-05 - 来自专栏nginx遇上redis
自定义指标扩缩容（2）
v1beta1", "metadata": { "selfLink": "/apis/custom.metrics.k8s.io/v1beta1/namespaces/default/pods/%2A
57120编辑于 2023-09-01 - 来自专栏机器学习炼丹术
生成专题2 | 图像生成评价指标FID
下面是使用Numpy实现FID的计算过程： 2.2 代码实现 # calculate frechet inception distance def calculate_fid(act1, act2): sigma2 = act2.mean(axis=0), cov(act2, rowvar=False) # calculate sum squared difference between means .dot(sigma2)) # check and correct imaginary numbers from sqrt if iscomplexobj(covmean): covmean = random(10*2048) act2 = act2.reshape((10,2048)) # fid between act1 and act1 fid = calculate_fid(act1, act1) print('FID (same): %.3f' % fid) # fid between act1 and act2 fid = calculate_fid(act1, act2) print
3.8K20编辑于 2022-03-15 - 来自专栏GIS与遥感开发平台
分类模型的评估指标 | 混淆矩阵（2）
评估指标 01 总体分类精度 指针对每一个随机样本，所分类的结果与检验数据类型相一致的概率，也就是被正确分类的像元总和除以总像元数。放到混淆矩阵中就是对角线上的像元数总和除以总像元数目。 02 生产者精度 生产者精度，也称制图精度，指相对于检验数据中的任意一个随机样本，分类图上相同位置的分类结果与其相一致的概率。 2 ---结果 kappa系数的计算结果处于（-1，1）之间，但一般情况下其结果处于（0，1）之间，且可分为五个级别来表示一致性： （0，0.2】表现为极低一致性； （0.2，0.4】表现为一般一致性； 除总体分类精度和kappa系数外，其他指标以A类为例： 1 ---总体分类精度 overall accuracy=（20+15+18）/100=53% 2 ---生产者精度 producer accuracy 100*100 =（1080+2190）/10000 =0.327 k=（0.53-0.327）/（1-0.327） =0.203/0.673 ≈30.2% 以上就是遥感影像分类评估的概念、意义及各项指标
3.8K30编辑于 2022-04-29 - 来自专栏数据产品经理成长笔记
数据指标体系必备要素：指标好坏评价标准
但光有了所谓的指标体系不是终极目标，想要更加高效的数据驱动决策、数据赋能业务运营，指标好坏的评价标准是必不可少的要素。 一、为什么要对指标进行评价？ 在数据领域，如果一个分析报告或者数据产品仅是提供数据是什么的能力，缺少对数据指标表现判断的标准，充其量只是承担了一个取数的工具，并没有起到将数据形成知识或者信息的能力，需要使用者再加以加工才能用于决策。 -2.7对比去年1.28-2.5 年同比：当前周期对比去年同期，当前周期-去年同期/去年同期 历史峰/谷值/近X天日均：业务创造历史，比如单量突破某个里程碑，发个喜报可以起到团队激励的作用，鼓舞士气 2. 2.提供指标预警监控能力，及时发现业务问题 自动化预警推送是基于对指标好坏的评价，基于标准配置指标报警规则，一旦数据触发预警规则，可以推送IM消息或者邮件等，第一时间发现业务问题，缩短问题发现时间窗口。 不管是在做数据分析还是数据产品设计，都要将指标的评价依据融入其中，评价标准是将数据知识化、信息化的必备要素。
1.2K31编辑于 2022-12-05
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