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數(shù)據(jù)分析有哪些工具？
東軟平臺云(https://cloud.neusoft.com/)的DataViz就可以，DataViz支持多種數(shù)據(jù)源，而且簡單易用，業(yè)務(wù)人員通過拖拽就可以創(chuàng)建豐富的圖表進行數(shù)據(jù)分析。還支持圖表聯(lián)動、大屏展示等。
創(chuàng)新互聯(lián)建站2013年開創(chuàng)至今，先為樂平等服務(wù)建站，樂平等地企業(yè)，進行企業(yè)商務(wù)咨詢服務(wù)。為樂平企業(yè)網(wǎng)站制作PC+手機+微官網(wǎng)三網(wǎng)同步一站式服務(wù)解決您的所有建站問題。
另外還支持動態(tài)傳統(tǒng)圖表和高級可視化圖表，多種科技、商務(wù)主題自由切換。
數(shù)據(jù)分析必備技能
- Excel
- SQL
- Python或者R
- 數(shù)據(jù)可視化
- 機器學(xué)習(xí)
- PPT
- 邏輯思維
下面我們一個個看下
一、Excel
說到Excel，首先想到的可能是電子表格，但是這個工具背后有更多的分析能力，如編寫宏和使用VBA查找，這樣的高級Excel方法在處理小數(shù)據(jù)量時更輕松、快速的分析。比如散點圖可以很方便的幫助我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布特征，Excel甚至可以做線性回歸。因為Excel受數(shù)據(jù)量的影響，所以學(xué)習(xí)一門數(shù)據(jù)處理語言是非常有必要的。
二、SQL
SQL是普遍存在的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫語言，是數(shù)據(jù)分析師需要掌握的最重要的技能。這種語言通常被認(rèn)為是Excel的“終極”版本，它能夠處理Excel無法處理的大型數(shù)據(jù)集。
幾乎每個數(shù)據(jù)分析組織都至少需要一個了解sql的人，更需要一個數(shù)據(jù)倉庫團隊。以前很多行業(yè)的業(yè)務(wù)邏輯全寫在數(shù)據(jù)庫存儲過程中，那時候，只會寫SQL就可以拿高薪?，F(xiàn)在很多大數(shù)據(jù)計算引擎也都支持了SQL操作，所以你想使用大數(shù)據(jù)，那么學(xué)習(xí)SQL是第一步。
三、Python或者R
任何Excel能做的事情，R或Python都能做得更好，甚至要快10倍。和SQL一樣，R和Python可以處理Excel不能處理大數(shù)據(jù)量的事情。它們是強大的統(tǒng)計編程語言，用于對大數(shù)據(jù)集執(zhí)行高級分析和預(yù)測分析。要成為一名真正的數(shù)據(jù)分析師，您需要超越SQL并至少掌握其中一種語言。
那么你應(yīng)該學(xué)習(xí)哪一個呢?R和Python都是開源和免費的，公司招聘一般也是寫明，會其中一個就可以。但是，由于Python現(xiàn)在有很多工具包，而且機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)也都和Python聯(lián)系緊密，所以推薦大家優(yōu)先學(xué)習(xí)Python。
四、數(shù)據(jù)可視化
說到數(shù)據(jù)分析，其實很多人都用過excel做過簡單的數(shù)據(jù)分析，也都知道用excel來做數(shù)據(jù)分析還是有一定缺陷，一是分析類型不夠豐富，二是數(shù)據(jù)量過多時excel不給力，三是圖表的制作比較復(fù)雜。
今天給大家推薦一款很有意思可很好用的數(shù)據(jù)分析工具：DataFocus。
感謝邀請@馮東升3
數(shù)據(jù)分析，顧名思義，指的是用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計分析方法對收集來的數(shù)據(jù)進行分析，提取有用信息和形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)加以詳細研究和概括總結(jié)的過程。小到一個簡單的折線圖，大到大數(shù)據(jù)分析，其包括范圍非常廣泛。
下面從中挑選四種具有代表性地來講一講：
這類工具以海量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源，并對這些數(shù)據(jù)進行分析。
代表工具：百度指數(shù)、微信指數(shù)、5118、愛奇藝指數(shù)等。
使用者：多為營銷、媒介、SEO人員等。
其工具本身是不帶數(shù)據(jù)源的，需要企業(yè)根據(jù)需要去導(dǎo)入數(shù)據(jù)。
代表工具：FineBI、Tableau等
使用者：需要對未來發(fā)展方向作出有效把控的企業(yè)；
阿里云的服務(wù)器4核8g，10M帶寬并發(fā)訪問，能支持多少用戶？
關(guān)注互聯(lián)網(wǎng)技能圖譜，和小伙伴一起看↗↗↗
阿里云還是中小用戶居多，基本是單機運行，業(yè)務(wù)量沒那么大的情況下考慮架構(gòu)都屬于過度設(shè)計。
你說的這種情況，其實很容易算出來，你首先確定一下你的頁面平均大小，假設(shè)每個頁面的平均大小為20K，那么10M帶寬支持的最高并發(fā)訪問就是10 × 1000 ÷ 20=500。
任何一個php框架跑在一個nginx服務(wù)器上支持1000的并發(fā)量還是綽綽有余的，你還可以靜態(tài)化頁面，加redis緩存，打開mysql慢查詢?nèi)罩?，時常關(guān)注改進一下慢sql。
前期不要過度設(shè)計架構(gòu)，重點是放在業(yè)務(wù)上，當(dāng)用戶量，并發(fā)量上來之后，可以說有太多的方法改進和優(yōu)化了。
多大的業(yè)務(wù)量通過相應(yīng)的架構(gòu)支撐就可以了。
我們用的貌似是2G那個，帶推流的1180塊那個，詳細懶得去查了，日8000多人速度也沒問題（并發(fā)幾百），不過阿里云的cdn就貌似很不爽，要交25000塊！而且測試并不流暢。阿卡邁的開通流程很麻煩，想用網(wǎng)宿吧，網(wǎng)宿的服務(wù)好，但結(jié)果是讓我吃了大虧！各位小心網(wǎng)宿的推流陷阱！
蟹妖~~關(guān)注極迭代，和小伙伴一起看↗↗↗4核8G+10M帶寬屬于比較好的機器了，能夠滿足大部分場景的需要。但要說能支持多少用戶，就不能這樣拍腦袋得到答案。用戶支撐數(shù)量是由很多因素構(gòu)成的，比如用的語言、架構(gòu)、處理的業(yè)務(wù)類型、數(shù)據(jù)大小等等，這是一個不斷調(diào)優(yōu)的過程。
首先需要確定業(yè)務(wù)類型
不同的業(yè)務(wù)會有不同的特點，有些CPU占用比較高，比如內(nèi)存計算類的；有些內(nèi)存占用高，比如數(shù)據(jù)處理類的；有些需要大帶寬，比如網(wǎng)絡(luò)爬蟲類的；有些磁盤占用高，比如圖片和數(shù)據(jù)庫類的。同樣配置的機器跑不同的業(yè)務(wù)，效果就會天差地別，而且未用到的資源就大大的浪費了。根據(jù)自己的業(yè)務(wù)類型，調(diào)整機器的資源配比，是節(jié)省資金，提高支撐能力的好辦法。其次確定數(shù)據(jù)尺寸
網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)尺寸決定了帶寬的占用程度，尺寸越小帶寬越大，單位時間能夠接入和處理的用戶請求就更多。那么減少無效的數(shù)據(jù)傳輸，減少請求包的大小，是提高用戶接入能力必須考慮的地方。采用合理的語言架構(gòu)
經(jīng)過良好設(shè)計的系統(tǒng)，和隨意堆砌的系統(tǒng)，接入能力是完全不同的。為了解決資源浪費問題，可以采用Docker之類的容器化，微服務(wù)化，能夠有效的提高資源使用率，減少服務(wù)器壓力。采用Nginx或Tengine、開啟NIO、開啟壓縮、以及設(shè)置靜態(tài)和局部緩存等，降低服務(wù)器負載采用MongoDB、NoSQL數(shù)據(jù)庫，降低數(shù)據(jù)查詢壓力提高響應(yīng)速度....總之一句話：盡力減少前端無效請求，后端盡力將請求在靠近用戶側(cè)解決掉，避免業(yè)務(wù)過長，堆積在后端底層。不斷測算和調(diào)優(yōu)
支撐的TPS數(shù)，是需要不斷監(jiān)控不斷調(diào)優(yōu)的。很多時候，一個微小的參數(shù)調(diào)整，都能帶來成倍的性能提高。一個數(shù)十秒的業(yè)務(wù)請求，也許調(diào)優(yōu)后就能在幾十毫秒完成。真正的線上服務(wù)，持續(xù)監(jiān)控和持續(xù)調(diào)優(yōu)是長期進行的。????? 請任性點贊，謝謝關(guān)注 -- 我是 極迭代 ，我為自己帶鹽 :)
這個要看具體業(yè)務(wù)實際情況
如果只是簡單 文本文件 幾k 左右, 幾千沒問題.
如果是下載類, 不好說了.
你可以先使用 10Mbps 帶寬, 阿里云后臺都有監(jiān)控圖標(biāo). 不夠再加, 用不了在減
到此，以上就是小編對于如何在控制面板打開任務(wù)管理器的問題就介紹到這了，希望這2點解答對大家有用。
本文題目：阿里云的服務(wù)器4核8g，10M帶寬并發(fā)訪問，能支持多少用戶？
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