KPI指标

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Hadoop 服务器的 KPI 统计，用得好是真能省不少事儿。数据读写速度、CPU 利用率、内存使用这些指标，直接关系到你集群跑得顺不顺。你平时要是得盯着几百个节点跑任务，KPI 搞明白了，问题基本都能提前预警。 Maven 的依赖管理在 Hadoop 项目里也挺关键。以前我手动拉包搞得头大，现在用pom.xml统一管理，省心多了。还支持插件，打包部署都方便，适合多人协作。 要统计这些 KPI，其实手段蛮多的：Hadoop 自带 Web UI能看点基础信息，像任务运行状态、资源使用之类的。想要细一点的，可以搞点log parser日志。再专业一点？上Cloudera Manager或者Amba

这篇资源介绍了如何使用PowerBI制作环形KPI图。如果您需要这方面的资料，可以自行下载使用。视频讲解可以在西瓜视频或哔哩哔哩上找到。

YTD、QTD、MTD、WTD 这些常见的KPI，其实用Tableau做起来也没那么麻烦。这份资源里直接给你准备好了一个完整的子弹图模板，支持多种时间粒度的对比，省去不少折腾时间。 源文件是Tableau 工作簿格式，打开就能看，逻辑比较清晰，指标也分得细。想直接上手练练手，或者需要一个参考模板的，这个资源还挺合适的。 如果你是那种“光看不够，还得看人讲”的类型，资源里也贴心地附上了视频。你可以去西瓜视频（传送门）或者哔哩哔哩（传送门）看详细操作。 顺带给你挖了几个相关资源，如果你对散点图或者径向柱状图感兴趣，也可以看看这些： Tableau 散点图高级技巧 Tableau 径向柱状

在数据挖掘中，衡量分类方法优劣的指标多种多样，以下列举几项关键指标： 1. 预测准确率:- 指模型正确预测结果的比例，是评估分类模型最直观的指标。 2. 模型构建时间:- 构建模型所需时间，体现算法效率。 3. 模型使用时间:- 使用模型进行预测所需时间，影响模型实际应用效率。 4. 健壮性:- 模型抵抗噪声数据和缺失值干扰的能力，体现模型稳定性。 5. 可扩展性:- 模型处理大规模数据集的能力，决定模型适用范围。 6. 可操作性:- 模型规则易于理解和应用的程度，影响模型在实际应用中的可解释性和可操作性。 7. 规则优化:- 模型规则的简洁性和优化程度，影响模型的效率和可解释性。 8. 决策

文献计量指标的自己算工具，还挺实用的。你有没有被 Google Scholar 的作者列表截断搞烦？或者遇到重名作者的数据也混进来？这套叫的小算法，思路就直接——不靠爬虫、不靠网页搜索，纯靠你的引用数数组来计算像、这样的常见指标，简单干净。 没有复杂配置，也不用填一堆字段。就一个bibliometrics(C, Y, A)函数，C是论文引用数的数组，是必填的。其他两个参数Y和A是可选的，用来扩展年份和作者信息，如果你想做得更细。 跟Publish or Perish或者 Google Scholar 比起来，它不自动抓数据，但胜在结果干净，逻辑透明。适合你自己有数据的时候，想快点出结果，不想一

使用大数据正态检验能为数据处理提供参考。如果您对数据处理还有疑问，欢迎留言。

该项目提供了一个在 MATLAB 中实现抛物线SAR指标的功能，并将指标可视化，叠加在烛台图上。

这是一个用MATLAB编写的KDJ指标，可以直接下载并放入当前文件夹使用。操作简便，欢迎大家提出改进建议。

该工具能够监控 HDFS 的各项指标，并将数据存储至 MySQL 数据库。使用前，请先在 MySQL 中创建名为 nihao 的数据表，用于存储监控指标数据。 nihao 表结构： | 列名 | 数据类型 | 默认值 | 描述 ||---|---|---|---|| dt | datetime | NULL | 数据时间 || AddBlockNumOps | bigint(20) | NULL | 添加块操作次数 || BlockReceivedAndDeletedNumOps | bigint(20) | NULL | 接收并删除块操作次数 || CompleteNumOps | bigi