推荐几个统计数据的网站

这是学习笔记的第 2002 篇文章 今天梳理了下统计方向一些不错的数据网站，如果我们后续要做一些相关的数据分析，可以参考这些数据。 其实我们大多数人对于统计数据都不太重视，通常感觉都是在说别人的事情。 首先推荐的就属国家统计局的网站了，我们可以从数据查询的相关入口来进行。 ? 这里有一个可视化产品，还是很值得推荐的，比如我们选择对外贸易的统计数据，从以下数据可以看到，现在是以欧盟为重点目标。 ? 查看中国人民银行的网站，有如下的三个地方值得推荐。 http://www.pbc.gov.cn ? 这里面的报告相对比较专业，需要一定的背景知识。 财政部网站，通过这个网站可以网络一批统计数据。 北京大学的这个网站中会提供数据申请的通道，对于工作邮箱有一定的要求。 http://www.isss.pku.edu.cn/ ? 如果查看互联网相关的统计数据，互联网数据平台就是一个不错的选择。

select 统计数据

select e.emp_name workID, sum(case when i.status = 'New' THEN 1 ELSE 0 END) bugNum, sum(case when i.status = 'New' and i.serious_level like '%blocker%' THEN 1 ELSE 0 END) blocker, sum(case when i.status = 'New' and i.serious_level like '%major%' THEN 1 ELSE 0 END) major, sum(case when i.status = 'New' and i.serious_level like '%normal%' THEN 1 ELSE 0 END) normal

spark实战之：分析维基百科网站统计数据(java版)

在《寻找海量数据集用于大数据开发实战(维基百科网站统计数据)》一文中，我们获取到维基百科网站的网页点击统计数据，也介绍了数据的格式和内容，今天就用这些数据来练习基本的spark开发，开发语言是Java 以下是本次实战涉及的版本号： 操作系统：CentOS7 hadoop：2.8 spark：2.3 docker：17.03.2-ce docker-compose：1.23.2 维基百科网站统计数据简介 先回顾一下维基百科网站统计数据的内容和格式，一行数据的内容如下所示： aa.b User_talk:Sevela.p 1 5786 这一行由空格字符分割成了四个字段： 内容 意义 aa.b 项目名称， 实战功能简介 本次实战开发的spark应用的功能，是对网站统计数据进行排名，找出访问量最高的前100地址，在控制台打印出来并保存到hdsf； 源码下载 接下来详细讲述应用的编码过程，如果您不想自己写代码 至此，对维基百科网站统计数据的处理实战就完成了，希望此实战能够给您的大数据分析提供一些参考；

爬某ZF网站统计数据

一、分析爬取目标 目标网站：济南市统计局官网的统计数据：http://jntj.jinan.gov.cn/col/col18253/index.html 出于职业操守（hai pa）的考虑，先看一下目标网站的 import pandas as pd # 存入数据 import requests # 发送请求 定义爬取目标网址： url = 'http://jntj.jinan.gov.cn/art/2022/2/ excel时，由于我想把每个表格放到1个sheet页里，所以，这样实现逻辑： with pd.ExcelWriter('data.xlsx') as writer: for i in range(2, table_count - 1): # 第0、1、-1个表格不是需要的，所有从第2个开始 df[i].to_excel(writer, sheet_name=str(i), index=False 没错，反爬较弱的网站，可以这样。 但，济南市统计局网站，我试过直接用read_html(url)，会返回403错误码，403 Forbidden！你懂了吧。。

寻找海量数据集用于大数据开发实战(维基百科网站统计数据)

的过程中，除了经典的WrodCount例子（用于统计文本文件中的单词出现次数），我们也在寻找其他海量数据来做更多实战以提高自己，今天介绍的是一个海量数据集的下载方法，以及数据内容的简介； 关于维基百科网站统计数据 数据的下载页面地址：https://dumps.wikimedia.org/other/pagecounts-raw 今天要下载的数据集就是维基百科的统计数据，如下图，有多个文件下载的连接，每个文件代表一个小时内所有 这个网站有2007年到2016年之间的统计数据，如下图，下载地址是：https://dumps.wikimedia.org/other/pagecounts-raw ? 这一天其他23个小时的统计文件的地址，只要把"00000"改成"01000"、"02000"，找到了规律就可以用迅雷来做批量下载了； 打开迅雷软件，如下图操作，点击红框1中的加号，在弹出的窗口点击红框2中的 如下图，在弹出的窗口中，将前面的url粘贴进去，然后将红框1中的两个"0"改成"(*)"，再把红框2中的数字改为23，然后点击下面的"确定"按钮： ?

快速合并统计数据

快速合并统计数据 今天我们来学习一下如何利用Power Query合并统计数据。例如我们需要将图1的数据归总为图2针对每一户家庭成员信息的表格形式。 图1 图2 接下来就和小编来看一看具体是如何操作的吧！ 1 将表格导入到【查询编辑器】中，点击【将第一行作为标题】。然后点击功能区的【添加列】-【条件列】，将【新列名】命名为【户主】。 2 选择新增的【户主】列，点击功能区的【转换】-【填充】-【向下】。 3 选择【户主】字段，点击【主页】-【分组依据】。

ChatGPT 统计数据 2024（最全！）

今日主题：ChatGPT 统计数据 自从出了Veo2,谷歌真的完完全全吊打了Open AI，Open AI更是计划推出2000美元的套餐，所有人都在觉得Open AI不行了，是不是有财政压力之类的说法， 我表示看客，但是对于Open AI在某种意义上来说，是AIGC的吹哨人，开启了AI的元年，正是因为他的出现，才会有这种的大模型如雨后春笋般出现 接下来，就让我们盘点一下，Open AI的一些数据吧 关键统计数据 ChatGPT 网站在 2024 年 4 月的访问量估计为18 亿（比 2024 年 2 月的 16 亿增加了约 2 亿），活跃用户估计为1 亿。 ChatGPT 网站在 2023 年 12 月的访问量估计为16 亿（比 2023 年 11 月减少了约 10 亿），预计有1亿的用户 该工具创下了消费应用程序历史上用户群增长最快的记录，仅用5天就获得了 OpenAI 网站访问者大多数（60.97%）年龄在 18 至 34 岁之间，其中男性占54.11%，女性占 45.89%。 GPT-3 推出后，导致AI 代币加密货币价格上涨高达76.7%。

O2O网站

中文名 O2O网站（离线商务网站） 外文名 Online to Offline 网站模式 网站预订、支付，预订、支付信息 应    用 电子商务运营 目录 1 国内网站 2 最受关注 3 网站模式 4 国外网站 ▪ Uber ▪ Hilburn ▪ Getaround ▪ Jetsetter ▪ Airbnb ▪ Zaarly 国内网站 编辑 美团、 拉手、 窝窝团这类传统团购网站，他们的模式既包含了O2O的成分，也包含O2O以外的东西，完全可以称为采用O2O模式运营的网站非常少 O2O（Online To Offline）已经成为电子商务网站的下一个掘金点。 O2O让传统的商业流变成可以数字化的信息流、现金流，将线上和线下的障碍彻底打通，激活了一个巨大的蓝海。 网站模式 编辑 O2O模式要求消费者网站预订、支付，预订、支付信息会成为商家了解消费者购物信息的渠道，方便商家对消费者购买数据的搜集，进而达成区域化精准营销的目的，更好地维护并拓展区域性客户。

大型网站架构系列：电商网站架构案例(2)

电网网站架构案例系列的第二篇文章。主要讲解网站架构分析，网站架构优化，业务拆分，应用集群架构，多级缓存，分布式Session。 拆分后的架构图： 参考部署方案2 （1）如上图每个应用单独部署 （2）核心系统和非核心系统组合部署 6.2应用集群部署（分布式，集群，负载均衡） 分布式部署：将业务拆分后的应用单独部署，应用直接通过RPC （理论上是1:2即可）。 根据业务特性可使用以下缓存过期策略： （1）缓存自动过期； （2）缓存触发过期； 6.4单点登录（分布式Session） 系统分割为多个子系统，独立部署后，不可避免的会遇到会话管理的问题。 流程说明 （1）用户第一次登录时，将会话信息（用户Id和用户信息），比如以用户Id为Key，写入分布式Session； （2）用户再次登录时，获取分布式Session，是否有会话信息，如果没有则调到登录页

pandas使用技巧-分组统计数据

subject_list = ["语文","数学","英文","生物","物理","地理",'化学'] # 科目 time_list = ['上','下'] # 上下学期 grade_list = [1,2,3,4,5,6 模拟数据2 数据 import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'group': [1, 1, 2, 3, 3, 3, 4], 'param': [' 分组统计方法2 整体方法说明： ? 分步骤解释： 1、找出数据不是null的值 ? 2、统计para参数中的唯一值 ?

基于 Django 的个人网站（2）

, 'view': 'h2', 'title': 'Heading 2', 'class': 'ck-heading_heading2'}, {'model': 'heading3 , 'view': 'h2', 'title': 'Heading 2', 'class': 'ck-heading_heading2'}, {'model': 'heading3 DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>陈志豪的个人网站</title> </head> --suppress HtmlDeprecatedAttribute -->

陈志豪的个人网站

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关于SSL证书10大统计数据

十年前，只有大公司和购物网站会使用SSL证书进行加密传输数据，而如今，所有网站都必须进行加密，无论网站类型和大小。随着越来越多的用户在网上分享敏感数据，因此，保护这些数据不被窃取变得至关重要。 为了更好地查看 HTTPS 的普及情况，我们可以通过SSL 证书的10 项统计数据来了解。 stats-about-SSL-certificates.jpg 1. 已有1.57亿张SSL证书应用于互联网 根据BuiltWith的数据，截至2021年2月18日，检测到在互联网上已有超过157,605,195亿张SSL证书，这几乎是去年的两倍。 2. SSL证书市场份额的96%是由这9个CA机构颁发 43.6%的网站使用的 IdenTrust CA签发的证书，占SSL 证书市场份额为 52.7%。 在 2021 年 2 月 4 日监控的 137,270 个站点中，有81,605 个站点存在安全性不足的问题。无论是不完整的证书链还是弱密码，这个惊人的数字都表明了为什么正确配置SSL证书至关重要。

自适应流播放统计数据集

Bandwidth estimation：带宽预测，用于计算与预测可用的网络带宽 Adaptation engine：自适应引擎，根据可用网络带宽、比特率阶梯、缓冲区装载程度以及其他因素选择一个版本 图2: 使用机器学习对流媒体客户端与系统更好地建模 流媒体客户端的最佳设计 自适应流媒体系统的性能分析 内容感知的编码优化 多屏幕分发优化 附上演讲视频： http://mpvideo.qpic.cn/0b2efqaaiaaa3qags6p6sfqvalgdaqwaabaa.f10002 dis_k=d46c785c30818b626a10caf0a2c86384&dis_t=1645153183&vid=wxv_2256065279388762125&format_id=10002&support_redirect

koa2实现网站csrf防御

先说常见的登陆鉴权： 用户在你的网站登陆后，一般把登陆凭证（token）存储在cookie里，之后每次调接口都会自动携带，后端根据这条cookie鉴权，判定是登陆状态，进而允许进行安全操作。 ，请求时，需要先进行csrf比对，取出request请求头里的csrfToken和自己session里的csrfToken进行比对，完全一致才放行 代码实现 前端（react） 1//App.tsx 2/ cookie.get("csrf_token")) { 5 request("/all/getCsrfToken"); 6 } 7 }, []); 1//request.ts 2//axios 后端利用koa-csrf中间件实现 1yarn add koa-csrf 1、先封装一个csrf实例 1//先封装一个csrf实例 2const CSRF = require("koa-csrf"); 2、写一个给前端种植csrfToken的接口（必须是get） 1const Csrf = require("@utils/csrf"); 2 3router.get("/getCsrfToken", Csrf

mysql聚合统计数据查询缓慢优化方案

增加索引并不能解决聚合函数统计慢的问题 优化聚合统计的方案 提前预算 建立统计数据表，以日期区分，如：20190801一天，销售了多少订单、金额等等数据。 当订单产生（支付完成后 可统计数据）时，便在统计数据表中对应的日期增加金额、数量。 来定时（比如每20分钟一次）计算总和，然后更新到统计数据表中。 优点：做的处理比较少，也无需改动退款操作等api，只需要依赖原订单表的数据，定时统计、刷新统计数据。 总结 索引并不能解决统计聚合数据慢的sql语句问题 聚合函数谨慎用 最好不用，因为我们无法预算以后的数据量需要扫描多少行数据来计算 优化方案离不开统计表，都需要按一定的周期储存运算好的统计数据

点播--获取播放统计数据文件下载地址

https://cloud.tencent.com/document/product/266/12624

ClKLog支持手机端查询统计数据啦！

ClKLog的付费版中提供了兼容移动端的h5展示界面，简单来说，手机浏览器直接访fangwe问统计地址就能直接查询主要的统计数据。 登录后可以直接看到默认项目的统计数据。 ● 【筛选项目与时间】我们可以通过下拉选择需要查询的项目与统计的截止时间。 ● 【下载统计页面】点击下载即可将当前统计数据页面保存为长图。 如果大家对于手机端查询统计数据有更多的需求或者建议，欢迎给小秘书留言。

actions自动更新站点统计数据

简析原理 获取百度统计开放api的token，利用python将百度统计api返回的统计数据下载保存为json文件，再利用JavaScript读取并处理json数据，将处理好的数据通过echarts.js color:#4078c0;text-decoration:none;}.left.text-muted a:hover{text-decoration:underline;}h2. return parseInt(s.substr(0, 4)) } function get_month(s) { return parseInt(s.substr(5, 2) 写入如下内容： yaml name: 获取百度统计数据 on: schedule: - cron: ' 0 0,6,12,18 * * *' jobs: deploy: runs-on git config --global user.email "你的GitHub邮箱如3447851674@qq.com" git add . git commit -m "百度统计数据上传

Python-科学计算-pandas-04-统计数据

已知一个DataFrame，有4列["quality_1", "measure_value", "up_tol", "down_tol"] 获取测量值列的一些统计数据 Part 2：代码 ? import pandas as pd dict_1 = {"quality_1": ["pos_1", "pos_2", "pos_3", "pos_4", "pos_5"], " measure_value": ["6", "4", 6, 3.5, 2.5], "up_tol": [5, 5, 3, 3, 2], "down_tol": [-5 , -5, -3, -3, 2]} df = pd.DataFrame(dict_1, columns=["quality_1", "measure_value", "up_tol", "down_tol

正确发送统计数据到服务器

ArrayBuffer；    2. ArrayBufferView；   3. Blob；    4. URLSearchParams； result： <返回值> 当数据被成功加入传输队列后返回 true，否则返回 false 案例分析： 在会话结束时发送统计数据到服务器，我们可以监听 visibilitychange console.log(`app listening on port ${port}`); }); API 兼容性： 注意事项： 避免使用 unload 和 beforeunload 在会话结束时发送统计数据