5WHY分析法很多做项目的都知道,但是却很少有人能用到实处,或者是灵活运用,所以今天小编又来翻一遍这个“旧账”,让大家更了解5WHY分析法. 什么是5WHY分析法? 所谓5why分析法,又称“5问法”,也就是对一个问题点连续以5个“为什么”来自问,以追究其根本原因. 5why法的关键所在:鼓励解决问题的人要努力避开主观或自负的假设和逻辑陷阱,从结果着手,沿着因果关系链条,顺藤摸瓜,直至找出原有问题的根本原因. 5WHY分析法的运用 如图,沿着“为什么——为什么”的因果路径逐一提问,先问第一个“为

一.概述 所谓“5WHY”分析法,又称“5问法”,就是连续反复使用5次“为什么”方式自问,以打破砂锅问到底方式寻找问题的根本原因的方法.“5WHY”不限定必须或只做5次为什么的提问,以找到问题根因为准,也许是3次,也许是10几次都有可能.一般经验而言,反复提出5次为什么基本就可以寻找到问题的根因. 二.一般过程 一般而言,“5WHY”从三个层面来实施: 一.为什么会发生?从“制造”的角度. 二.为什么没有发现?从“检验”的角度. 三.为什么没有从系统上预防事故?从“体系”或“流程”的角度. 每个

根据订单获取可退货项流程分析 退货的时候,调用 services_return.xml 中的获取可进行退货的退货项  getReturnableItems  ,该服务调用了Java类 org.ofbiz.order.order.OrderReturnServices 中的getReturnableItems方法. 通过获取到的orderId 获得相对应的订单,通过查询条件,(orderId = 'DEMO1002' AND orderItemStatusId IN ('ITEM_APPROVED

关联分析是数据挖掘中常用的分析方法.一个常见的需求比如说寻找出经常一起出现的项目集合. 引入一个定义,项集的支持度(support),是指所有包含这个项集的集合在所有数据集中出现的比例. 规定一个最小支持度,那么不小于这个最小支持度的项集称为频繁项集(frequent item set). 如何找到数据集中所有的频繁项集呢? 最简单的方法是对所有项集进行统计,可以通过逐渐增大项集大小的方式来遍历所有项集.比如说下面的数据集,先统计所有单个元素集合的支持度,{z} 的支持度为5 (这里把项目出现次

本篇参考: https://max.book118.com/html/2017/1126/141669829.shtm https://baike.baidu.com/item/5why%E5%88%86%E6%9E%90%E6%B3%95/575907 上课在项目质量管理的章节的管理质量中提出了根本原因分析工具,提了一下5 why分析法,感觉工作中这种思想还是会用到,所以简单查阅以后,闲聊一下5- why root cause分析法,并且以一个相关的项目例子来带入对自己也更好的了解. 5 wh

mysql优化(三)–explain分析sql语句执行效率 mushu 发布于 11个月前 (06-04) 分类:Mysql 阅读(651) 评论(0) Explain命令在解决数据库性能上是第一推荐使用命令,大部分的性能问题可以通过此命令来简单的解决,Explain可以用来查看SQL语句的执行效 果,可以帮助选择更好的索引和优化查询语句,写出更好的优化语句. Explain语法:explain select … from … [where …] 例如:explain select * from

FP-Growth是一种常被用来进行关联分析,挖掘频繁项的算法.与Aprior算法相比,FP-Growth算法采用前缀树的形式来表征数据,减少了扫描事务数据库的次数,通过递归地生成条件FP-tree来挖掘频繁项.参考资料[1]详细分析了这一过程.事实上,面对大数据量时,FP-Growth算法生成的FP-tree非常大,无法放入内存,挖掘到的频繁项也可能有指数多个.本文将分析如何并行化FP-Growth算法以及Mahout中并行化FP-Growth算法的源码. 1. 并行化FP-Growth 并行

一.摘要 本文是BUAA OO课程Unit1在课程讲授.三次作业完成.自测和互测时发现的问题,以及倾听别人的思路分享所引起个人的一些思考的总结性博客.本文第二部分介绍三次作业的设计思路,主要以类图的形式展现,并有简单的优劣分析:第三部分为程序代码复杂度的分析(二.三两部分为基于度量的对自己程序结构的分析):第四部分为对自己.对他人程序的测试.DEBUG.Hack的思考:第五部分是分析作业中可以应用对象创建模式的可能性,和重构的思考. 二.开发设计思路 1.程序类图展示 第一次作业 第二次作业 第

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1> explain SQL,类似于Oracle中explain语句 例如:explain select * from nad_aditem; 2> select benchmark(count,sql);计算sql语句执行count次所花费的时间 例如: mysql> select benchmark(1000,"SELECT * FROM AD"); +----------------------------------------+ | benchmark(10

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第十章:针对潜在的网站分析陷阱的最佳解决方案 是时候去处理网站分析中最棘手的一些问题了,然后获得属于你的黑带,这是成为分析忍者的最后一步. 本章介绍了您想要成为一名数据驱动型分析师和营销人员所会面临的一些障碍. 它不是关于工具; 而是关于正确的思维模式和方法,以及不同的思路和固有的决策成本 —— 从平凡到战略. 你将会在几乎每一个数据驱动的日子里,使用本章中讨论的策略:如果你恰当地使用它们,这些方法将会确保你大获全胜. 章节

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公司使用的数据库是 MySQL 数据库,我对于 MySQL 的了解仅仅是上学的时候学过PHP略微了解. 我认为,作为一个后端程序员,除了在意功能能不能实现之外, 在实现功能之后,还要去想有没有更好的办法,是不是可以更节省性能. 因为刚刚入职,还没摸过公司的正式环境数据库.但是是运行了快两年的项目,数据量应该是不低了. 所以就要在意 sql 语句的性能.于是就做了一点功课.稍微了解一下. 性能问题一定是每一个后端程序员的升级路上必不可少的历练. 越早的接触这些问题,在意这些问题,对个人和公司代码质

有用户最近提出这个需求: 通过工作项定制,新增一个字段用以保存项目Bug的"影响版本"信息,但是需要从当前团队项目的服务器生成纪录中获取版本的选项,类似默认模板中的"发现版本"和"集成版本". 在使用TFS的工作项时,会看到两个这样的字段"发现版本"和"集成版本",这两个字段自动获取当前团队的服务器生成历史纪录,如下图: 按照TFS的系统设计,服务器生成的历史纪录是保存在全局列表(Global List)设

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一.Apriori原理 Apriori是关联分析中较早的一种方法,主要用来挖掘那些频繁项集合,其思想是: 1.如果一个项目集合不是频繁集合,那么任何包含它的项目(超集)也一定不是频繁集. 2.如果一个项目集合是频繁集合,那么它的任何非空子集(子集)也是频繁集合. 二.关联分析 1.发现频繁项集→ 经常出现在一起的样本集合 2.发现关联规则→ 暗示两种样本之间可能存在很强的关系 3.Apriori原理可减少支持度计算量 ***************************************

转载美团博客:https://tech.meituan.com/5whys-method.html 前言 网站的质量和稳定性对于用户和公司来说至关重要,但是在网站的快速发展过程中,由于各种原因导致事故不可避免的发生,这些大大小小的事故对公司难免会造成一些负面的影响,为了避免同类事故的再次发生,美团的工程师们从事故中不断学习,对每次事故进行深入分析和总结,形成了一种Casestudy文化,并结合一套科学的分析方法-5whys分析法,深入分析事故背后的根本原因和流程漏洞,使得事故发生的频率大大降低.

目录 Explain基础 Explain进阶 Explain基础 关于explain命令相信大家并不陌生,具体用法和字段含义可以参考官网explain-output ,这里需要强调rows是核心指标,绝大部分rows小的语句执行一定很快(有例外,下面会讲到).所以优化语句基本上都是在优化rows. 执行计划:让mysql预估执行操作(一般正确) all < index < range < index_merge < ref_or_null < ref < eq_ref

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MYSQ创建联合索引,字段的先后顺序,对查询的影响分析 前言 最左匹配原则 为什么会有最左前缀呢? 联合索引的存储结构 联合索引字段的先后顺序 b+树可以存储的数据条数 总结 参考 MYSQ创建联合索引,字段的先后顺序,对查询的影响分析 前言 对于联合索引我们知道,在使用的时候有一个最左前缀的原则,除了这些呢,比如字段放置的位置,会不会对索引的效率产生影响呢? 最左匹配原则 联合索引时会遵循最左前缀匹配的原则,即最左优先,在检索数据时从联合索引的最左边开始匹配,示例: create table