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hhdb数据库介绍(10-5)
平台配置数据管理页面将根据实际搭建的双主、主备复制关系显示对应类型。 启用备库时，若主备配置库数据不一致，不允许切换。 平台配置备份数据 平台配置备份数据，可以对平台配置库、配置库文件进行手动备份和定时备份。定时备份设置好定时备份计划后无需人为手动发起备份任务，由定时计划按时执行备份任务。 仅备份基础数据时，提示“仅备份基础数据时，其备份的表可以保障平台恢复基础数据时使用，特殊大表将不做备份，例如：报表、监控、操作日志智能查询、计算节点日志等功能相关的表不会被备份”。 搭建复制前，新的备库需要导入原主配置库的数据 搭建成功后，可在平台配置数据管理页面查看配置库的可用状态及复制状态，同时对应的配置文件application.properties也会同步更新。
92310编辑于 2025-03-13 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 10-5 精确率和召回率的平衡
使用手写数字识别制作有偏的二分类数据集的过程和前几个小节一样，选择样本标签是否为9作为二分类是否为1的标准，接下来使用train_test_split将数据集划分为训练集和测试集，之后在训练集上训练逻辑回归算法 前面介绍过对于非常有偏的数据集来说F1 Score指标比直接调用score函数计算准确率更能够评估分类算法，因此有了预测值就可以计算出F1 Score的值。 ?
4.7K51发布于 2020-04-26 - 来自专栏博文视点Broadview
运营人看哪些数据？
---- --正文-- 运营人看哪些数据？ 第一大类是原始数据，包括如下几类。 （1）市场属性数据：行业数据、竞品数据，以及获得用户流量的渠道属性数据，包括渠道分类、曝光、点击、播放、流量、成本等数据。 （4）商品或内容方向的属性数据：如电商中商品的信息数据，包括分类、属性、详情页面、视频、图片等数据，或资讯内容文章的分类、作者、时效、标签等数据。 （6）运营策略干预产生的数据：本质上还是上述几类数据，只是与活动或实验等项目相关的数据会被打上某次活动或实验的标签，可以单独拿出来统计和分析。 第二大类是对原始数据的统计数据，包括如下几类。 ▊《运营之上：互联网业务的全局运营方法论与实践》 徐全安 著 10年+跨越不同行业、多次从0到1经验总结 通用运营框架、抓手方法论总结 让运营人“做且只做”有价值的工作 本书是在运营的基础职能之上对“
73510编辑于 2023-05-19 - 来自专栏华章科技
数据解读城市：北京 本地人VS外地人
今天小编找来一篇运用大数据解读城市人口分布的文章，供大家阅读！
42410发布于 2018-08-13 - 来自专栏完美Excel
VBA专题10-5：使用VBA操控Excel界面之隐藏取消隐藏及最小化功能区
可以重命名和隐藏内置选项卡和内置组，改变其在功能区中的顺序。然而，不能重命名和隐藏内置控件，修改内置控件的图标，修改功能区内置组中内置控件的顺序。
4.6K30发布于 2020-08-17 - 来自专栏数据森麟
数据团队思考：数据人的通用技能要求
作者：木东居士 来源：木东居士 0x00 前言 最近经常遇到有朋友问下面这类问题，结合最近的一些思考，本篇聊一下，数据人该具备哪些通用的技能。 “数据开发到底用不用学算法？” 0x01 Excel 掌握指数：5颗星 掌握人群：所有数据人 Excel 是每个数据人都应该掌握的一项技能，不管是研发还是产品，Excel 应该是必备的一项基本技能。 0x02 Sql 掌握指数：4.5颗星 掌握人群：所有数据人 从研发岗来讲，数据开发、数据仓库、数据分析都应该具备 Sql 能力，这点不用多做解释。那么数据产品和数据运营是否应该掌握 Sql 呢？ 至于说数据产品和运营是否需要，居士认为，简单了解就行，不是核心技能要求。 0x04 大数据 掌握指数：4.5颗星 掌握人群：所有数据人 大数据时代，所有数据人都应该具备一定的大数据知识！ 0x05 统计学 掌握指数：4颗星掌握人群：所有数据人 统计学，玩数据的同学都应该了解一定的统计学知识！一般来讲，大部分数据分析都应该具备统计学的知识。那么问题来了？数据仓库是否也需要了解统计学？
49730发布于 2019-09-27 - 来自专栏木东居士的专栏
数据团队思考：数据人的通用技能要求
0x00 前言 最近经常遇到有朋友问下面这类问题，结合最近的一些思考，本篇聊一下，数据人该具备哪些通用的技能。 “数据开发到底用不用学算法？” “Excel 有必要学吗？” 0x01 Excel 掌握指数：5颗星 掌握人群：所有数据人 Excel 是每个数据人都应该掌握的一项技能，不管是研发还是产品，Excel 应该是必备的一项基本技能。 0x02 Sql 掌握指数：4.5颗星 掌握人群：所有数据人 从研发岗来讲，数据开发、数据仓库、数据分析都应该具备 Sql 能力，这点不用多做解释。那么数据产品和数据运营是否应该掌握 Sql 呢？ 至于说数据产品和运营是否需要，居士认为，简单了解就行，不是核心技能要求。 0x04 大数据 掌握指数：4.5颗星 掌握人群：所有数据人 大数据时代，所有数据人都应该具备一定的大数据知识！ 0x05 统计学 掌握指数：4颗星掌握人群：所有数据人 统计学，玩数据的同学都应该了解一定的统计学知识！一般来讲，大部分数据分析都应该具备统计学的知识。那么问题来了？数据仓库是否也需要了解统计学？
92230发布于 2019-07-15 - 来自专栏小小挖掘机
数据团队思考：数据人的通用技能要求
0x00 前言 最近经常遇到有朋友问下面这类问题，结合最近的一些思考，本篇聊一下，数据人该具备哪些通用的技能。 “数据开发到底用不用学算法？” “Excel 有必要学吗？” 0x01 Excel 掌握指数：5颗星 掌握人群：所有数据人 Excel 是每个数据人都应该掌握的一项技能，不管是研发还是产品，Excel 应该是必备的一项基本技能。 0x02 Sql 掌握指数：4.5颗星 掌握人群：所有数据人 从研发岗来讲，数据开发、数据仓库、数据分析都应该具备 Sql 能力，这点不用多做解释。那么数据产品和数据运营是否应该掌握 Sql 呢？ 至于说数据产品和运营是否需要，居士认为，简单了解就行，不是核心技能要求。 0x04 大数据 掌握指数：4.5颗星 掌握人群：所有数据人 大数据时代，所有数据人都应该具备一定的大数据知识！ 0x05 统计学 掌握指数：4颗星掌握人群：所有数据人 统计学，玩数据的同学都应该了解一定的统计学知识！一般来讲，大部分数据分析都应该具备统计学的知识。那么问题来了？数据仓库是否也需要了解统计学？
62320发布于 2019-11-21 - 来自专栏华章科技
写给准数据人的数据世界入门指南
接下来，再来看一句话： 成交10亿人民币！ 有些人可能已经猜到了，我要分享的这两个词就是：维度+度量。 下图中，我将重点放到大道至简几个字，以及维度+度量上，而维度和度量下面分别放了所在家族的一些其他常用词汇，我稍后会解释。 ? （能有这个问题的妹子，你真想多了……），其实这里仔细分析，无非也是涉及到维度和度量两词： 维度：人啊。 当然，则个领域，水很深，我只能简单描述一下，再深的也担心大家晕菜了——毕竟本文是写给非数据人的。（其实作者本人也讲不粗来了……哈哈） ▍ 应用 ? 我说了，我无法教你具体复杂的数据分析案例。 过去放凤姐一晚，100个人里只有5个人点，现在放了林志玲一晚，100个人居然有99个人点击。老板很高兴，而且确实成交额似乎是比过去略微高那么一点点了。
59560发布于 2018-08-15 - 来自专栏PPV课数据科学社区
假如把地球的70亿人浓缩为100人，这组数据让人感到震撼
因为有人制作了这组有趣的统计报告，把世界上的70亿人想象成100人，然后各种百分比的统计数据看起来就有点意思了. ? 统计数据看起来会是这样的： 11人在欧洲、5人在北美洲、9人在南美洲、15人在非洲、60人在亚洲 ? 49人生活在乡下、51人生活在城市 ? 12人讲中文、5人讲西班牙语、5人讲英语、3人讲阿拉伯语、3人讲印度语、3人讲孟加拉语、3人讲葡萄牙语、2人讲俄罗斯语、2人讲日语、还有62人各讲一种语言 ? 83个人能识字、17人是文盲 ? 33人是基督徒、22人是穆斯林、14人是印度教徒、7人是佛教徒、12人信仰其他宗教、还有12人没有宗教信仰 ? 26人不到14岁、66人在15-64岁之间、8人超过65岁 ? 男人有50个，女人有50个 ? 看完这组数据,假如你能上网，有手机，上过大学，还有什么理由抱怨？
1.5K40发布于 2018-04-19 - 来自专栏机器学习与自然语言处理
Stanford机器学习笔记-10. 降维(Dimensionality Reduction)
在10.1节我们默认以红色线所画平面(不妨称之为平面s1)为2维平面进行投影(降维)，投影结果为图10-5的(1)所示，这样似乎还不错。那为什么不用蓝色线所画平面（不妨称之为平面s2）进行投影呢? 可以想象，用s2投影的结果将如图10-5的(2)所示。 ? 图10-4 样本在3维正交空间的分布 ? 图10-5 样本投影在2维平面后的结果 由图10-4可以很明显的看出，对当前样本而言，s1平面比s2平面的最近重构性要好（样本离平面的距离更近）；由图10-5可以很明显的看出，对当前样本而言，s1平面比 更让人兴奋的是，分别以最近重构性和最大可分性为目标，能够得到PCA的两种等价推导。 事实上我们可以利用下列等式计算出原始数据的近似值Xapprox： Xapprox = Z * Ureduce (m*n = m*k * k*n ) 自然的，还原的数据Xapprox越接近原始数据X说明PCA
1.1K80发布于 2018-03-13 - 来自专栏PPV课数据科学社区
一个资深数据人对数据挖掘解读
（一）纯粹的数据加工 侧重于变量加工和预处理，从源系统或数据仓库，对相关数据进行提取、加工、衍生处理，生成各种业务表。 文本和湿人。关于文本分析，最近朋友圈有篇分享，很有意思，号称可以让你瞬间变成湿人。原理很简单，就是先把《全宋词》分词，然后统计频数前100的词语。 数据基本上来源于仓库系统，然后运用SQL、SAS、R，提取、加工、建模和分析。 （二）数据类型 数据类型，主要包括“结构化”和“非结构化”两类数据。前者就是传统的二维表结构。 银行里面的数据，更多的是结构化数据，也有少量的非结构化数据（投诉文本、贷款审批文本等）。业务部门对非结构化数据的分析需求比较少。因此，在非结构化数据的分析建模方面，稍显不足。 互联网，更多的是网络日志数据，以文本等非结构化数据为主，然后通过一定的工具将非结构化数据转变为结构化数据，进一步加工和分析。
71250发布于 2018-04-25 - 来自专栏PPV课数据科学社区
【推荐】从设计到数据——写给非数据人的数据入门
原因很正常：大部分人都投入到了业务系统建设中（彼时，供应链管理系统、物流管理系统、认证系统、以及前台都处于开荒建设阶段）。 接下来，再来看一句话：成交10亿人民币！ （能有这个问题的妹子，你真想多了……），其实这里仔细分析，无非也是涉及到维度和度量两词： 维度：人啊。 当然，则个领域，水很深，我只能简单描述一下，再深的也担心大家晕菜了——毕竟本文是写给非数据人的。（其实作者本人也讲不粗来了……哈哈） 四. 应用 我说了，我无法教你具体复杂的数据分析案例。 过去放凤姐一晚，100个人里只有5个人点，现在放了林志玲一晚，100个人居然有99个人点击。老板很高兴，而且确实成交额似乎是比过去略微高那么一点点了。
1.2K70发布于 2018-04-23 - 来自专栏数据科学与人工智能
【数据】关于数据质量，营销人必知六问
小编邀请您，先思考： 1 如何让数据优质？ 数据驱动的广告需要优质数据。但大量的不良数据和经不起推敲的数据使用方式可能会给营销活动造成不良影响。 营销人员需要知道何时使用自己的数据，何时依赖合作伙伴。 如果你定义了一个非常精准的人群： 30-40岁，女性，在过去14天，在指定的四个区域，买了特定的某一本杂志，最后找到30人。这是一个很有价值的目标人群，但数量太少了。 例如，将Cookie数据或设备ID相匹配可能会降低数据质量。你可能会合并一堆数据，但是匹配率太低，所以最终得到的数据集没什么价值。 相反，与其他数据集合匹配良好的数据集可以提高数据质量。 当说到一个数据集与其他数据集的集成，那一般必须合并三到四个数据集，才可以清晰整理出阅读数据可见率或广告欺诈行为，但与此同时这些数据集的集成将面临相当大的复杂性。 每个营销人员都应该询问在引入新数据或分析现有数据时如何合并数据。如果你不明白数据是如何构建的，它可能导致非常错误的结论。
1.1K70发布于 2018-03-27 - 来自专栏前端知识分享
第27天：js-表单获取焦点和数组声明遍历
45 46
- 47 上证指数364110 48
49- 50 上证指数364110 51
52- 53 上证指数364110 54
55- 56 上证指数364110 57
58- 59 上证指数364110
4.9K20发布于 2018-09-11 - 来自专栏机器学习算法与Python学习
机器学习(8) -- 降维
在10.1节我们默认以红色线所画平面(不妨称之为平面s1)为2维平面进行投影(降维)，投影结果为图10-5的(1)所示，这样似乎还不错。那为什么不用蓝色线所画平面（不妨称之为平面s2）进行投影呢? 可以想象，用s2投影的结果将如图10-5的(2)所示。 ? 图10-4 样本在3维正交空间的分布 ? 图10-5 样本投影在2维平面后的结果 由图10-4可以很明显的看出，对当前样本而言，s1平面比s2平面的最近重构性要好（样本离平面的距离更近）；由图10-5可以很明显的看出，对当前样本而言，s1平面比 更让人兴奋的是，分别以最近重构性和最大可分性为目标，能够得到PCA的两种等价推导。 事实上我们可以利用下列等式计算出原始数据的近似值Xapprox： Xapprox = Z * Ureduce (m*n = m*k * k*n ) 自然的，还原的数据Xapprox越接近原始数据X说明PCA
1.2K100发布于 2018-04-04 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 习题10-5 递归计算Ackermenn函数
习题10-5 递归计算Ackermenn函数 本题要求实现Ackermenn函数的计算，其函数定义如下： ?
89010发布于 2020-09-15 - 来自专栏速入大数据
数据无罪，使用有度：从技术人角度谈数据伦理
数据无罪，使用有度：从技术人角度谈数据伦理在大数据时代，数据几乎无处不在，它记录我们的行为、偏好，甚至影响我们的生活决策。 然而，随着数据利用的价值被不断挖掘，数据伦理的问题也愈加突出：我们是否能够确保在采集、存储和使用数据时不侵害他人的权益？本文从技术人的视角，聊聊如何负责任地使用数据，践行数据伦理。 一、数据不是“万能钥匙”数据有它的价值，但也不能成为“为所欲为”的借口。在很多情况下，数据的滥用并不是技术问题，而是道德问题。 二、数据分析：不偏不倚数据分析是技术的核心任务，但如果不注意，就容易陷入伦理风险。例如，一些模型训练过程中可能会因数据本身存在偏见，导致结果不公平。 四、总结数据伦理从来不是“后置选项”，而是贯穿技术开发全流程的责任。从数据收集到分析、再到应用，技术人需要始终保持对法律、道德和社会责任的敏感性。
54610编辑于 2025-03-27 - 来自专栏机器学习AI算法工程
一个资深数据人对 数据挖掘 的解读
（一）纯粹的数据加工 侧重于变量加工和预处理，从源系统或数据仓库，对相关数据进行提取、加工、衍生处理，生成各种业务表。 文本和湿人。关于文本分析，最近朋友圈有篇分享，很有意思，号称可以让你瞬间变成湿人。原理很简单，就是先把《全宋词》分词，然后统计频数前100的词语。 数据基本上来源于仓库系统，然后运用SQL、SAS、R，提取、加工、建模和分析。 （二）数据类型 数据类型，主要包括“结构化”和“非结构化”两类数据。前者就是传统的二维表结构。 银行里面的数据，更多的是结构化数据，也有少量的非结构化数据（投诉文本、贷款审批文本等）。业务部门对非结构化数据的分析需求比较少。因此，在非结构化数据的分析建模方面，稍显不足。 互联网，更多的是网络日志数据，以文本等非结构化数据为主，然后通过一定的工具将非结构化数据转变为结构化数据，进一步加工和分析。
93390发布于 2018-03-13 - 来自专栏PPV课数据科学社区
【聚焦】数据人的痛苦：提供的数据用不上
大数据变革在数据本身 ━━━━━━━━━━━━━━━━ 大数据公司最大的痛苦是什么？不是没有数据，而是有太多的数据。 各种各样包括结构性和非结构性的数据从四面八方而来，但哪些是有用数据，如何捡选数据，才是最大的难题。 其功能如下： 第一，读取数据: 读取任何形式的数据，自动解析，自动识别数据的类型（如日期，产品名称等）， 以及数据的意义； 第二，数据探索: 通过人机交互的形式，帮助用户主动发现数据质量问题。 这个世界日新月异，变化之快令人咋舌，我们数据人也只有不断颠覆自己使用数据的能力，不断创新，才能找出大数据未来的方向。 知识无极限 6、回复“啤酒”查看数据挖掘关联注明案例-啤酒喝尿布 7、回复“栋察”查看大数据栋察——大数据时代的历史机遇连载 8、回复“数据咖”查看数据咖——PPV课数据爱好者俱乐部省分会会长招募
86450发布于 2018-04-23
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