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3-4 列表的子集
#列表的子集 Subsetting List #[[]] / $ / [[]][] / [[]][[]] #嵌套列表 /不完全匹配(partial matching) > x <- list(id=1:4,height=170,gender="male") > x[1] #找第1列的元素 $`id` [1] 1 2 3 4 > x["id"] #两个函数作用相同 $`id` [1] 1 2 3 4 > x[[1]] [1] 1 2 3 4 > x[["id"]] [1] 1 2 3 4 > x
99710发布于 2020-09-16 - 来自专栏python3
3-4 文件读写例子
n学习通过文件流FileStream打开文本文件、写入文本文件、设置文件属性、实施对文件的目录操作管理的基本方法
1.3K30发布于 2020-01-14 - 来自专栏python3
3-4 文件读写例子(4)
/*******************************************************
56330发布于 2020-01-14 - 来自专栏python3
3-4 文件读写例子(3)
//==============================第二部分：类设计============================
56710发布于 2020-01-08 - 来自专栏python3
3-4 文件读写例子(2)
向项目中添加名为FileOption.cs的类文件，并准备填写关于文件操作的各种方法，如图3－8所示：
60230发布于 2020-01-14 - 来自专栏python3
3-4 文件流类FileStream
FileStream类在实例后可以用于读写文件中的数据，而要构造FileStream实例，需要以下4条信息： n要访问的文件。 n表示如何打开文件的模式。例如，创建一个新文件或打开一个现有的文件。 可从文件中读取数据。同 Write 组合即构成读写访问权。 ReadWrite 对文件的读访问和写访问。可从文件读取数据和将数据写入文件。 Write 文件的写访问。可将数据写入文件。
1.1K20发布于 2020-01-07 - 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。 动态指标 半动态指标 静态指标 销量 年龄 性别 举个栗子： 口头描述：这家店生意很好 数据描述：这家店昨天的营业额是16000元 数据指标：昨日营业额 数据指标，需要有清晰的定义,举个栗子 再举个栗子： 7日留存率 这个数据指标怎么描述 数据指标：7日留存率 统计时间：7天内的数据 数据来源：app登录数据 数据计算：留存率=某范围活跃用户数在第N日仍启动该App的用户数的占比 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？
61210编辑于 2023-12-23 - 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
三、常规性数据报表的定制及数据监控 为了最优使用BI资源并突出自身专注点，在定制常规性数据报表时，切勿大而全。需要完全考虑清楚的主要有两点：北极星指标、指标监控频度。 1. 对于各个职能部门／团队来说，自己所负责的这一级指标以及下一级指标情况，应当成为常规数据报表的监控内容，由此制定报表格式，向BI部门提出数据需求。 指标监控频度 常规数据报表的周期通常为日报、周报、月报、季报。 最后，在报表制定时，建议不要把太多级别的数据放在同一个报表上，造成数据的汪洋大海，表格过度复杂，也会迷失专注点。通常一个报表含两级指标为最佳。 例如，一级指标的报表只含一、二级指标数据，对于一级指标的波动从二级指标进行观察，找到波动原因。如果需要继续深入，建议另外定制二级指标报表，含二、三级指标数据。以此类推。
95030编辑于 2023-03-21 - 来自专栏用户画像
4.4 文件系统疑难点 3-4
文件权限 文件日期（创建，访问，写） 文件所有者，组，ACL 文件大小 文件数据块 （2）打开 一旦文件备创建，它就能用于I/O，不过首先要打开文件。 换言之，在这里的每项中存放的是该文件数据所在盘块的盘块号。假如每个盘块的大小为4KB,当文件不大于40KB时，便可直接从索引结点中读出该文件的全部盘块号。
76010发布于 2018-08-24 - 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。 三、数据指标分类 大致的，我认为可以将数据指标分为三大类：综合性指标、流程性指标、业务性指标。 1、综合性指标 综合性指标是能提现产品目前综合情况的指标。 以上就是几个常见的数据指标模型，我们可以通过分析每个模型的背景和用途来学习其中的指标思路，并创造出适合自己团队的数据模型。 六、指标字典 为了对指标进行统一管理，方便维护和共享，我们需要创建指标字典。指标字典可以是Excel表，或者其他记录形式。在数据量大的复杂环境中，一般将指标管理功能放在数据管理系统中。
4.9K10编辑于 2022-09-22 - 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
导读：数据指标体系是构建数据中台的重要一环。数据指标的建立让运营及产品人员更直观地看到基本指标的变动，让数据分析师更便捷地开展数据分析工作。 数据指标体系并不是第三方服务公司的专利，只要对埋点科学地进行数据采集，每个成型的互联网公司都可以自己搭建数据指标体系。 01 什么是数据指标体系 在了解什么是数据指标之前，我们思考一下为什么会出现指标，它是为了解决什么问题。 02 数据指标体系的价值 数据指标体系是业务数据标准化的基础，其对指标进行了统一管理，体系化是为了方便统一修改、共享及维护。 02 数据指标的类型 区别于传统技术上对数据指标的分类，我们根据日常业务及需求的需要将数据指标分为埋点数据、业务数据、财务数据、复合数据这几大类（见图4）。 ?
8.7K31发布于 2021-07-05 - 来自专栏叽叽西
lagou 爪哇 3-4 spring cloud 问答笔记
B可用性 C分区容错性 口D高性能 2、 Eureka Client从 Eureka Serveri端获取服务列表信息目前主要采用哪种模式()分值7分 A PUSI B POLL C 查询数据库 C客户端获取到最新的配置数据后根据情況看是否需要进一步处理,比如数据库连接池大小的配 口D以上都不对 15、关于 Spring Cloud Strean描述正确的是()分值7分 A帮我们屏蔽底层具体 3、效果视频验证： 注册新账号 一分钟内只允许获取一次验证码 发邮件功能 校验验证码 验证码超时展示 保存令牌数据库 令牌保存cookie中 跳转到欢迎页面 登录 生成Token保存到令牌表和Cookies http://127.0.0.1:9002/; # 网关地址 } } 配置主机名, 也为了以后避免跨域问题 和 注册登录页面使用. 127.0.0.1 edu.lagou.com 使用前的准备 创建数据库 token是否合法，合法则放⾏，此处不考虑token更新问题） 这里我的实现方式原本想的是调用了 code 服务的验证 token接口的, 但是我使用的lagou_token表被我改造成一个邮箱只对应一条数据
65220编辑于 2022-05-17 - 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。 三、指标评价标准的应用场景 1.丰富数据可视化产品数据信息化能力，提升决策效率 呈现数据只是数据可视化产品的生理需求，通过交互式操作解决过去需要SQL取数或者依赖数据团队取数的问题，期望需求是不仅告诉我数据是什么 四、总结 指标评价标准是数据化管理的标尺，只有建立业务好坏的评价依据，才能更好的用数据指导业务决策。 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 - 来自专栏开源心路
精益数据分析-指标
"精益"是很好的创业方法，"数据分析法"则保证数据的收集与分析。二者均可从根本上改变你对企业开创与发展的看法。它们不仅仅是一种方法，还是一种思维模式。 二.正确指标 1.定性指标与量化指标 2.虚荣指标与可付诸行动的指标 虚荣指标： 点击量：随便什么网站，只要上面可点的东西多，这个数字就会很高。 （付费应用除外），应用下载后的激活量、账号创建量等等 4.探索性指标与报告性指标 5.先见性指标与后见性指标 先见性：预测未来 后见性：一个基准，提示问题的存在，比如用户流失 6.相关性指标与因果性指标 假设数据没有噪声:数据是否有效、实用 忘记归一化 排除异常点 包括异常点 忽视季节性 抛开基数奢谈增长 数据呕吐：知道什么数据是重要 谎报军情指标 “不在这儿收集”综合征：数据与其他数据源混合使用 关注噪音 参考《精益数据分析》
44710编辑于 2023-06-29 - 来自专栏程序员备忘录
数据离散程度的衡量指标
有些时候数据的离散程度能够让我们数据分析得出一些其他信息，理想情况下数据越集中那么效果越好。那么有没有指标来衡量？答案是有得，今天主要学习一下数据离散程度的衡量指标。 1.极差 极差就是对一组数据的最大值减去最小值。但是因为极差是采用两头的数据，没有考虑中间的数据，所以代表性差。 2.四分位差 即数据样本的上四分之一位和下四分之一位的差值，放映了数据中间50%部分的离散程度，其数值越小表明数据越集中，数值越大表明数据越离散，同时由于中位数位于四分位数之间，故四分位差也放映出中位数对于数据样本的代表程度 但是取四分位数据的时候会因为数据的偏向问题影响，有可能上四分位和下四分位数据值相差太大，所以做为离散程度指标也欠妥。 ? 6.变异系数 有时候因为标准差相同，我们无法判断具体那组数据更加离散，比如标准差都为4，一组数据量是1000，而另外一组数据为10，那么显然第一组数据更加平稳。
4.5K20发布于 2020-12-31 - 来自专栏Spark学习技巧
数据指标体系建设方法
数据 数据是指未经过处理的原始记录。 数据的本质是利用数学观察、记录、理解世界；数据分析的过程就是人类从定性到定量、模糊到精准过程。 大家都喜欢看数据，而不是通过一堆的文字、现象进行决策判断。 指标 指标=数据+业务场景，能够指导业务制定下一步行动方案。 例如：【体重】是一个数据，120KG不代表胖，60KG也不代表瘦，这个数字的或大或小并不能从说明什么问题，因为还有身高的因素。 而【体脂率】是一个衡量人体内脂肪含量的多少的指标，对男性而言3-4%左右的体脂是必须脂肪，对女性而言10-12%的脂肪是必须脂肪，低于这个标准就会影响健康。 因此【体脂率】是一个可以指导人们下一步行动的“指标”，而【体重】只是一个数据。 指标体系 明确了指标应该解决的问题，接下来就是如何把指标构建成为一套指标体系。
92731发布于 2021-08-24
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