在通过Saiku查询数据的时候,当需要改变查询结果的显示方式的时候,可以添加formatString属性,但是当需要计算查询结果的时候,则需要使用CellFormatter,使用方法如下: <Measure name="XXSJCD" column="zxsc" aggregator="sum" caption="%{measure.name.XXSJCD}" visible="true"> &

概述 量化中,我们经常会遇到各种量化指标的计算,对于zipline来说,也会对这部分计算进行处理,由于指标计算的通用性比较强,所以,zipline单独封装了 empyrical 这个模块,可以处理类似的计算,由于这个模块并不依赖其它zipline模块,我们可以在我么的项目中单独使用它. 安装 pip install empyrical 它会依赖安装 numpy, scipy, pandas 等模块 使用 导入 from empyrical import ( alpha, beta, alpha_

背景 产品经理想要实时查询一些指标数据,在新版本的APP上线之后,我们APP的一些质量指标,比如课堂连接掉线率,课堂内崩溃率,APP崩溃率等指标,以此来看APP升级之后上课的体验是否有所提升,上课质量是否有所提高,为下一步的APP升级做准备. 客户端埋点 1.0版本设计 流程 按照需求打点,如果想知道某一指标如进入教室成功率,点击进入教室这一动作上报数据,进入教室结果上报数据,同时上报课程id,用户id等属性. 缺点 埋点规范全靠Excel,产品经理编写Excel埋点文档,开发按照文档埋点,测试

================================================================================ BI传统实现原理: 1.涉及维度管理(唯一路径,一张网) 2.依据分析维度要求,创建临时表,计算数据,创建缓存表,把计算的结果存储到缓存表中,删除临时表 3.保存生成临时表的SQL语句.缓存计算的SQL语句.查询缓存表的SQL语句 4.完成 总结:维度建模-打包计算数据-显示 ==============================

PV(Planning Value) 含义:计划价值,截至到某个时间计划工作经批准的成本预算. 公式:PV=计划工作数X计划单价. BAC 含义:完工预算,截至到完工时间计划工作经批准的成本预算,即完工那天的PV. AC(Actual Cost) 含义:实际成本,截至到某个时间实际成本. 公式:AC=实际工作数X实际单价. EV(Earned Value) 含义:挣值,截至到某个时间实际已完成工作应分配的预算. 公式:EV=实际工作数X计划单价. CV(Cost Value) 含义:成本偏差,评

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第三章:点击流分析的奇妙世界:指标 新的Web Analytics 2.0心态:搞定它.新的闪亮系列工具:是的.准备好了吗?当然! 现在是时候开始构建度量和关键绩效指标(KPI)模块来探索Clickstream分析这个美呆了的世界. 我将捣碎一些神话,摒弃(友好地)一些强烈推荐但却不可行的方法,并且帮助你更好地诊断性能低下的根源. 也意味着,在本章你将开始磨练你的技能以成为一个分析忍者! 章节内容 一.  重新访问标准的指标

从storm到spark streaming,再到flink,流式计算得到长足发展, 依托于spark平台的spark streaming走出了一条自己的路,其借鉴了spark批处理架构,通过批处理方式实现了实时处理框架.为进一步了解spark streaming的相关内容,飞马网于3月20日晚邀请到历任百度大数据的高级工程师-王富平,在线上直播中,王老师针对spark streaming高级特性以及ndcg计算实践进行了分享. 以下是本次直播的主要内容: 一.Spark Streaming简介

最近在搞Kafka集群监控,之前也是看了网上的很多资料.之所以使用jmxtrans+influxdb+grafana是因为界面酷炫,可以定制化,缺点是不能操作Kafka集群,可能需要配合Kafka Manager一起使用. 环境信息 CentOS Linux release 7.6.1810 (Core) jdk1.8.0_201 zookeeper-3.4.14 kafka_2.11-2.2.0 开启Kafka JMX端口 JMX(Java Management Extensions,即Jav

Williams' Percent Range 威廉指标 ~计算: %R = (HIGH(i-n)-CLOSE)/(HIGH(i-n)-LOW(i-n))×100 注解:CLOSE: 当前时段的收盘价HIGH(i-n): 周期内的最高值LOW(i-n): 周期内的最底值 ~思想:以一个周期内的最高最低值来定基一个运动范围. 观井映天 2015.7.4

Standard Deviation 标准离差指标 ~计算: StdDev = SQRT (SUM (CLOSE - SMA (CLOSE, N), N)^2)/N 注解: SQRT - 正方体根: SUM (..., N) - N个周期内的总和: SMA (..., N) - 简单移动平均线存在N个周期: N -计算周期. 观井映天 2015.7.4

Relative Vigor Index 相对活力指数指标 ~计算: RVI = (CLOSE-OPEN)/(HIGH-LOW) RVIsig=SMA(RVI,N) ~思想: 牛市中,收盘>开盘:熊市中,收盘<开盘. 观井映天 2015.7.4

Moving average of oscillator 移动平均振荡指标 ~计算: OSMA = MACD-SIGNAL 注释:OSMA的值即为MACD中两个主要指标线的差值 ~思想: 该指标当作一个判断MACD是否加速的指标,通常需要和MACD指标结合一起使用,用于判断MACD是否加速. 观井映天 2015.7.4

Money Flow Index 资金流量指数指标 计算: 1.典型价格(TP)=当日最高价.最低价与收盘价的算术平均值 2.货币流量(MF)=典型价格(TP)×N日内成交金额 3.如果当日MF>昨日MF,则将当日的MF值视为正货币流量(PMF) 4.如果当日MF<昨日MF,则将当日的MF值视为负货币流量(NMF) 5.MFI=100-[100/(1+PMF/NMF)] MFI是RSI的扩展,联合效果更好. 观井映天 2015.7.3

MACD 移动平均汇总/分离指标 ~计算: · EMA(12,t)=EMA(12,t-1) * 11/13 + Close * 2/13 · EMA(26,t)=EMA(26,t-1) * 25/27 + Close * 2/27 · DIF(t) = EMA(12,t) - EMA(26,t) · DEA = DIF(t) * 2/10 + DEA(t-1) * 8/10 ----------- 表示综合 · BAR = (DIF - DEA) * 2 ----------- 表示最新与综合

目录 资源指标: Metrics-Server 资源指标: Metric-Server介绍 Metric-Server部署 下载yaml文件 因为有墙, 所以提前下载image镜像, 当然也可以手动修改yaml相关文件 修改文件, 不然报错 创建Metric-Server 自定义资源指标: Prometheus k8s-prometheus-adapter 项目 Prometheus 在k8s集群中部署Prometheus github地址 需要部署的服务清单 安装部署所有服务及插件 部署kub

系统架构介绍 整个实时监控系统的架构是先由 Flume 收集服务器产生的日志 Log 和前端埋点数据, 然后实时把这些信息发送到 Kafka 分布式发布订阅消息系统,接着由 Spark Streaming 消费 Kafka 中的消息,同时消费记录由 Zookeeper 集群统一管理,这样即使 Kafka 宕机重启后也能找到上次的消费记录继而进行消费.在这里 Spark Streaming 首先从 MySQL 读取规则然后进行 ETL 清洗并计算多个聚合指标,最后将结果的一部分存储到 Hbase

随着移动互联网.云计算.物联网和大数据技术的广泛应用,现代社会已经迈入全新的大数据时代.数据的爆炸式增长以及价值的扩大化,将对企业未来的发展产生深远的影响,数据将成为企业的核心资产.如何处理大数据,挖掘大数据的价值,让大数据为企业的发展保驾护航,将是未来信息技术发展道路上关注的重点. 传统的数据处理方式通常是将数据导入至专门的数据分析工具中,这样会面临两个问题:1.如果源数据非常大时,往往数据的移动就要花费较长时间.2.传统的数据处理工具往往是单机模型,面对海量数据时,数据处理的时间也是一个很大

我是如何使计算时间提速25.6倍的 我的原始文档:https://www.yuque.com/lart/blog/aemqfz 在显著性目标检测任务中有个重要的评价指标, E-measure, 需要使用在闭区间 [0, 255] 内连续变化的阈值对模型预测的灰度图二值化. 直接的书写方式就是使用 for 循环, 将对应的阈值送入指标得分计算函数中, 让其计算分割后的预测结果和真值mask之间的统计相似度. 在显著性目标检测中, 另一个指标, F-measure, 同样涉及到连续变化的阈值二值化处

1. 基本要求 从直观理解,一个目标检测网络性能好,主要有以下表现: 把画面中的目标都检测到--漏检少 背景不被检测为目标--误检少 目标类别符合实际--分类准 目标框与物体的边缘贴合度高-- 定位准 满足运行效率的要求--算得快 下图是从 Tensorflow Object Detection API 的 Model Zoo 中截取的部分模型列表. 算得快这一点通过 Speed 来体现.而其他因素,使用了mAP (mean average Precision) 这一个指标来综合体现. mean

               本博客所有文章分类的总目录:[总目录]本博客博文总目录-实时更新  开源Math.NET基础数学类库使用总目录:[目录]开源Math.NET基础数学类库使用总目录 前言 数据集的基本统计计算是应用数学,以及统计应用中最常用的功能.如计算数据集的均值,方差,标准差,最大值,最小值,熵等等.Math.NET中的MathNet.Numerics.Statistics命名空间就包括了大量的这些统计计算的函数.今天就为大家介绍这方面的内容.这样就可以使用C#进行数据集合的相关

几年前我组织开发了综合业务管理系统,该系统包含系统门户.业务信息.联系处置.数据查询.指标报表等功能板块,其中涵盖了门户定制.工作流引擎.自定义表单.指标计算.通用数据展示.通用后台服务.用户授权认证.数据交互等等一系列技术功能点. 为了完成上述功能,我们搭建了一套开发框架,采用当时刚刚发布的asp.net mvc3进行开发.这个框架除了综合业务管理系统之外,还在随后的物流监控.特殊区域管理等项目建设中得到了广泛的应用. 然而,近几年技术迅猛发展,诸如云计算.大数据.前端技术.移动技术等如雨后春