KPI分析

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

本资源提供Power BI源文件，可供用户自行下载和使用。

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

定义数据分析是搜集信息、提取有用信息形成结论、辅助决策过程。数据分析步骤包括：明确目的、设计数据采集、数据清洗储存、数据分析形成业务报告、作出判断采取行动。数据分析广泛应用商业决策、生活中如买房投资等方面。数据分析岗位职责包括商业信息挖掘、数据流程指标设计、数据产品设计、商业问题量化分析、数据看板检测、数据平台研发运维升级、数据建模整理、算法平台构建等。任职要求包括熟练数据分析技术工具使用、逻辑分析能力、书面表达能力、沟通表达能力。

估计水平均值：ȳi = μ, i = 1, 2, ..., r 估计主效应：yi - y, i = 1, 2, ..., r 估计误差方差：MS. = S^2 / r

ANN模型结果分析问题：哪个模型更适合本项研究？ A B 1 0

本次调查研究共收集问卷XXX份，剔除无效问卷XX份，问卷有效率XXX%。本次调查研究共设置21道题，其中人物画像设置6题（1-6题），两道多选题（7-8题），量表题13道（9-21题），量表题包含四个维度。在定量分析之前，通过描述性统计分析对人物画像进行分析。（此部分可加入差异分析，如卡方分析、方差分析等方法，但未做）。一般而言，完整的分析常用的是探索性因子分析与验证性因子分析，但在很多不严格的研究中，会使用KMO来验证效度。严格来说，KMO不够严谨，不建议直接使用，推荐进行探索性因子分析与验证性因子分析（后期出文章模板），如果要求不严格，也可以直接使用KMO分析。

罗杰·A·霍恩撰写的《矩阵分析》

一元和二元回归模型 线性回归模型建立、参数估计、显著性检验 参数置信区间 函数值点估计与置信区间 Y值点预测与预测区间 可化为一元线性回归模型的例子