资费策略

中国移动资费设计策略 本策略依托客户细分模型，制定精准资费方案，提升市场竞争力。 竞争分析与目标设定 对比分析主要竞争对手资费设计，明确自身优劣势和竞争方向。 制定清晰的资费目标，例如提升用户ARPU值、降低用户流失率等，并确定实现目标的方法论。 客户细分与资费制定 深入分析客户群体，进行细分，例如按消费水平、业务偏好、生命周期等维度进行划分。 基于客户细分结果，制定差异化的资费元素，包括语音、流量、短信、增值服务等，满足不同客户群体的需求。 设计多样化的资费套餐组合，并根据市场反馈进行动态调整。 资费计划实施与优化 战术层面： 制定详细的资费计划执行方案，明确时间节点和责任人。 对

本研究运用统计学和数据挖掘理论，分析电信套餐资费动态预测中新增客户量和转移客户量的方法。针对新增客户量，通过历史数据和时间序列方法预测；对转移客户量，利用数据挖掘工具学习用户选择规律，并进行预测。以某地市电信套餐为例，采用线性回归与指数平滑建模新增客户量，并比较两种方法的效果；同时，使用决策树算法挖掘客户转移规则。

修改root用户口令，避免空口令 删除默认数据库和数据库用户 更改默认MySQL管理员账户 强化密码管理，确保密码安全 使用独立用户运行MySQL 禁止远程数据库连接 限制连接用户数量 设置用户目录权限限制 保护命令历史记录 禁止MySQL访问本地文件 控制MySQL服务器权限 使用chroot限制MySQL运行目录 禁用无关Web程序访问 实施数据库备份策略 配置Mysqld安全启动选项 确保information_schema安全

因果匹配策略 利用因果分析匹配技术，消除因果关系不确定性，从而做出科学决策。 核心原理： 基于因果关系和相关关系匹配样本组，建立对照组，通过比较对照组和干预组之间的差异来衡量因果效应。

这篇文档基于我的工作经验，提供如何优化 Oracle 数据库的策略。

深入探讨了mycat分片的多种分片规则，包括枚举法、固定分片hash算法、范围约定算法、求模法、日期列分区法及通配取模等。通过详细分析不同算法的应用场景和优缺点，帮助读者更好地理解和应用mycat数据库分片技术。

数据库调优技巧- 创建索引以加快查询速度- 使用查询缓存以减少重复查询 集合优化技巧- 限制集合大小以提高性能- 避免在集合中存储冗余数据 文档优化技巧- 使用嵌入式文档来减少嵌套查询- 避免存储不必要的字段以优化文档大小 其他技巧- 使用分页查询以减少网络流量- 启用分片以分布数据负载- 定期清理数据库以删除不必要的数据

MYCAT性能优化指南详细介绍了提升MYCAT数据库性能的关键策略和技巧。

作者：Moeti Ncube 这是一份用于优化策略回测的代码。示例策略部分用于中频算法交易策略的开发；这些代码用于分析时间序列数据进行回测。代码适用于回测交易策略，其中时间序列的第一列是价格向量，交易指标位于第二列。使用NG期货合约进行交易，利用分时交易跟踪盈亏（NG在ICE上的分时约为70美元/合约，在NYMEX上为10美元/合约），超过17天，该策略在NYMEX上的收益约为1060美元，在ICE上为7427美元。数据存储在第一列，包括一项专有指标，用于追踪市场速度，存储在第二列。此代码可调整以合并其他数据集或指标，只需假设基本策略概述如上所述。这是真实策略的简化版本，真正的买入/卖出指标更

Hive 性能提升策略 1. 诊断性能瓶颈 分析执行计划：通过 EXPLAIN 语句了解查询的执行步骤和资源消耗情况。 监控任务运行状态：关注任务的运行时间、数据量、资源占用等指标。 利用性能分析工具：使用 Profiler 或 Tez Analyzer 等工具深入分析任务细节。 2. 根本原因分析 数据倾斜：某些键的数据量过大导致任务分配不均。 Map/Reduce 阶段倾斜：单个或少数 Map/Reduce 任务处理的数据量远大于其他任务。 小文件过多：大量小文件导致 Map 任务启动开销过大。 配置不合理：Hive 参数配置不当导致资源利用率低下。 3. 优化方案 3.1 配置优