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軟件開發(fā)的一般流程是什么?_?

軟件開發(fā)流程分為: 需求確認(rèn)——概要設(shè)計(jì)——詳細(xì)設(shè)計(jì)——編碼——單元測(cè)試——集成測(cè)試——系統(tǒng)測(cè)試——維護(hù)

創(chuàng)新互聯(lián)是一家專注于網(wǎng)站設(shè)計(jì)制作、成都網(wǎng)站制作與策劃設(shè)計(jì),禹王臺(tái)網(wǎng)站建設(shè)哪家好?創(chuàng)新互聯(lián)做網(wǎng)站,專注于網(wǎng)站建設(shè)10多年,網(wǎng)設(shè)計(jì)領(lǐng)域的專業(yè)建站公司;建站業(yè)務(wù)涵蓋:禹王臺(tái)等地區(qū)。禹王臺(tái)做網(wǎng)站價(jià)格咨詢:18982081108

軟件開發(fā)是一項(xiàng)包括需求捕捉、需求分析、設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)和測(cè)試的系統(tǒng)工程。軟件一般是用某種程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言來(lái)實(shí)現(xiàn)的。通常采用軟件開發(fā)工具可以進(jìn)行開發(fā)。軟件分為系統(tǒng)軟件和應(yīng)用軟件，并不只是包括可以在計(jì)算機(jī)上運(yùn)行的程序，與這些程序相關(guān)的文件一般也被認(rèn)為是軟件的一部分。

軟件設(shè)計(jì)思路和方法的一般過(guò)程，包括設(shè)計(jì)軟件的功能和實(shí)現(xiàn)的算法和方法、軟件的總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和模塊設(shè)計(jì)、編程和調(diào)試、程序聯(lián)調(diào)和測(cè)試以及編寫、提交程序。

擴(kuò)展資料

軟件開發(fā)方面的工作。具體可分為以下方面：

1?可視化編程掌握程序設(shè)計(jì)方法及可視化技術(shù)，精通一種可視化平臺(tái)及其軟件開發(fā)技術(shù)。獲取Delphi程序員系列、Java初級(jí)或VB開發(fā)能手認(rèn)證。 就業(yè)方向：企業(yè)、政府、社區(qū)、各類學(xué)校等可視化編程程序員。

2 WEB應(yīng)用程序設(shè)計(jì) 具有美工基礎(chǔ)和網(wǎng)頁(yè)動(dòng)畫設(shè)計(jì)能力，掌握交互式網(wǎng)頁(yè)程序的設(shè)計(jì)技術(shù)，能進(jìn)行網(wǎng)站建設(shè)和維護(hù)。獲取Macromedia多媒體互動(dòng)設(shè)計(jì)師或Delphi初級(jí)程序員或Delphi快速網(wǎng)絡(luò)開發(fā)工程師認(rèn)證。 就業(yè)方向：企業(yè)、政府、社區(qū)、各類學(xué)校等WEB應(yīng)用程序員。

3?軟件測(cè)試?掌握軟件測(cè)試的基本原理、方法和組織管理，精通軟件測(cè)試工具。獲取ATA軟件測(cè)試工程師或Delphi初級(jí)程序員或Java初級(jí)程序員認(rèn)證。 就業(yè)方向：企業(yè)、政府、社區(qū)、各類學(xué)校等軟件測(cè)試員。

4 數(shù)據(jù)庫(kù)管理 能應(yīng)用關(guān)系范式進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)，精通SQL語(yǔ)言，勝任數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器管理與應(yīng)用工作。獲取Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)管理或SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用或Windows XP應(yīng)用認(rèn)證。 就業(yè)方向：企業(yè)、政府、社區(qū)、各類學(xué)校等部門的中、大型數(shù)據(jù)庫(kù)管理員。

5 圖形圖像制作 精通國(guó)際上流行的圖形/圖像制作工具（如CorelDraw、Photoshop、Pagemaker等）。獲取平面設(shè)計(jì)師相關(guān)的認(rèn)證。 就業(yè)方向：廣告制作公司、建筑設(shè)計(jì)公司、包裝裝璜設(shè)計(jì)公司、居室裝修公司、出版印刷公司。

參考資料來(lái)源：百度百科-軟件開發(fā)

目前網(wǎng)上商城系統(tǒng)哪個(gè)好用?

為了選擇一個(gè)靠譜的商城系統(tǒng)，可以把這幾方面做一個(gè)參考：

1、運(yùn)營(yíng)模式

企業(yè)可以根據(jù)自身發(fā)展情況選擇合適的運(yùn)營(yíng)模式。通常而言，電商平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)模式都會(huì)從單一模式逐步向多元化演變，大部分企業(yè)會(huì)以自營(yíng)模式或混合模式為基礎(chǔ)，在平臺(tái)的發(fā)展過(guò)程中不斷衍生出更多的形態(tài)。

2、開發(fā)語(yǔ)言及數(shù)據(jù)庫(kù)

就當(dāng)前來(lái)說(shuō)，市面上電商軟件開發(fā)技術(shù)主要以java、php、.net開發(fā)語(yǔ)言為主。從編程語(yǔ)言特性來(lái)看，.net語(yǔ)言不支持跨平臺(tái)操作；php語(yǔ)言安全穩(wěn)定性不高；java技術(shù)應(yīng)用廣泛，安全性能、跨平臺(tái)性好。因而推薦考慮java開發(fā)的電商平臺(tái)。

在數(shù)據(jù)庫(kù)方面主要以MySQL、SQLServer、Oracle為主，它們都有著各自的優(yōu)勢(shì)與不足，MySQL易用、免費(fèi)、開源，但屬于輕量級(jí)的數(shù)據(jù)庫(kù)；SQLServer便捷、靈活，但不支持跨平臺(tái)操作；Oracle兼容性強(qiáng)、安全穩(wěn)定，但成本支出較高。所以建議挑選一款支持多數(shù)據(jù)庫(kù)的軟件產(chǎn)品，以滿足企業(yè)不同的部署需求。當(dāng)然，在開發(fā)語(yǔ)言和數(shù)據(jù)庫(kù)選擇上更多的應(yīng)該以企業(yè)技術(shù)團(tuán)隊(duì)熟悉哪種開發(fā)語(yǔ)言和數(shù)據(jù)庫(kù)為考慮。

3、安全及穩(wěn)定性

一般評(píng)判一款軟件好壞會(huì)從操作便利性、安全穩(wěn)定性、是否滿足需求等三個(gè)方面來(lái)做考慮。由于網(wǎng)絡(luò)電商平臺(tái)不同于其他平臺(tái)，平臺(tái)內(nèi)大量資金及交易數(shù)據(jù)一旦遭受攻擊，其破壞性可能是致命的，因此我們挑選一款安全可靠的商城系統(tǒng)是必不可少的。為避免此類問題出現(xiàn)，我們可以在挑選系統(tǒng)時(shí)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)搜索引擎進(jìn)行相關(guān)了解。這里推薦一些相關(guān)查詢平臺(tái)：站長(zhǎng)網(wǎng)、ICP備案信息查詢。

4、二次開發(fā)

市場(chǎng)環(huán)境變幻莫測(cè)，一般商城平臺(tái)需要不停的在功能上進(jìn)行擴(kuò)展、維護(hù)，而二次開發(fā)是實(shí)現(xiàn)這些功能的基礎(chǔ)。所以，我們?cè)谔暨x軟件產(chǎn)品時(shí)需要了解該商城系統(tǒng)是否采用的是成熟的、主流的、資料豐富的框架或組件來(lái)開發(fā)的；除外，我們還應(yīng)該注意源代碼是否嚴(yán)格遵循JavaEE標(biāo)準(zhǔn)開發(fā)規(guī)范，因?yàn)樵创a的規(guī)范、優(yōu)雅程度決定著軟件后續(xù)二次開發(fā)的難易程度。

5、功能支持

由于涉足電商領(lǐng)域行業(yè)眾多，企業(yè)需要結(jié)合自身需求選取一些實(shí)用功能作為基礎(chǔ)，更多的去關(guān)注產(chǎn)品的可拓展性，是否采用高擴(kuò)展性插件設(shè)計(jì)，擁有豐富的第三方擴(kuò)展應(yīng)用。商城系統(tǒng)在功能方面支持多種模塊，例如：商品管理、營(yíng)銷、多語(yǔ)言、第三方登錄、第三方支付、物流查詢等。一般而言，多種支付方式對(duì)消費(fèi)者而言，能夠根據(jù)自己的需求來(lái)選擇支付方式，安全方便，能在最大程度上滿足消費(fèi)者的支付要求；另外，商城系統(tǒng)中包含眾多的營(yíng)銷插件，比如滿減、滿折、優(yōu)惠券、積分兌換、贈(zèng)品等，企業(yè)可以通過(guò)這些插件為平臺(tái)獲取更多客源，從而形成規(guī)模效益；而第三方快捷登錄方式則可以省去繁瑣的用戶注冊(cè)步驟，有效降低商城會(huì)員流失率，為商城注入更多新活力。

易族智匯javashop商城系統(tǒng)開發(fā)擁有十幾年的經(jīng)驗(yàn)，專業(yè)的技術(shù)團(tuán)隊(duì)，先后為國(guó)內(nèi)外多家大型企業(yè)提供電商解決方案、定制服務(wù)和技術(shù)支持。

外行人的大數(shù)據(jù)五問 帶你了解大數(shù)據(jù)

外行人的大數(shù)據(jù)五問 帶你了解大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)是什么？是一種運(yùn)營(yíng)模式，是一種能力，還是一種技術(shù)，或是一種數(shù)據(jù)集合的統(tǒng)稱？今天我們所說(shuō)的“大數(shù)據(jù)”和過(guò)去傳統(tǒng)意義上的“數(shù)據(jù)”的區(qū)別又在哪里？大數(shù)據(jù)有什么特點(diǎn)？來(lái)源有哪些？又應(yīng)用于哪些方面等等。接下來(lái)小編帶您一起了解大數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)概念

"大數(shù)據(jù)"是一個(gè)體量特別大，數(shù)據(jù)類別特別大的數(shù)據(jù)集，并且這樣的數(shù)據(jù)集無(wú)法用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)工具對(duì)其內(nèi)容進(jìn)行抓取、管理和處理。 "大數(shù)據(jù)"首先是指數(shù)據(jù)體量(volumes)?大，指代大型數(shù)據(jù)集，一般在10TB?規(guī)模左右，但在實(shí)際應(yīng)用中，很多企業(yè)用戶把多個(gè)數(shù)據(jù)集放在一起，已經(jīng)形成了PB級(jí)的數(shù)據(jù)量；其次是指數(shù)據(jù)類別(variety)大，數(shù)據(jù)來(lái)自多種數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)種類和格式日漸豐富，已沖破了以前所限定的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)范疇，囊括了半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。接著是數(shù)據(jù)處理速度（Velocity）快，在數(shù)據(jù)量非常龐大的情況下，也能夠做到數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理。最后一個(gè)特點(diǎn)是指數(shù)據(jù)真實(shí)性（Veracity）高，隨著社交數(shù)據(jù)、企業(yè)內(nèi)容、交易與應(yīng)用數(shù)據(jù)等新數(shù)據(jù)源的興趣，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源的局限被打破，企業(yè)愈發(fā)需要有效的信息之力以確保其真實(shí)性及安全性。

百度知道—大數(shù)據(jù)概念

大數(shù)據(jù)(bigdata)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無(wú)法透過(guò)目前主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊。大數(shù)據(jù)的4V特點(diǎn)：Volume、Velocity、Variety、Veracity。

互聯(lián)網(wǎng)周刊—大數(shù)據(jù)概念

"大數(shù)據(jù)"的概念遠(yuǎn)不止大量的數(shù)據(jù)（TB）和處理大量數(shù)據(jù)的技術(shù)，或者所謂的"4個(gè)V"之類的簡(jiǎn)單概念，而是涵蓋了人們?cè)诖笠?guī)模數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上可以做的事情，而這些事情在小規(guī)模數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上是無(wú)法實(shí)現(xiàn)的。換句話說(shuō)，大數(shù)據(jù)讓我們以一種前所未有的方式，通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，獲得有巨大價(jià)值的產(chǎn)品和服務(wù)，或深刻的洞見，最終形成變革之力

研究機(jī)構(gòu)Gartner—大數(shù)據(jù)概念

"大數(shù)據(jù)"是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。從數(shù)據(jù)的類別上看，"大數(shù)據(jù)"指的是無(wú)法使用傳統(tǒng)流程或工具處理或分析的信息。它定義了那些超出正常處理范圍和大小、迫使用戶采用非傳統(tǒng)處理方法的數(shù)據(jù)集。 亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)（AWS）、大數(shù)據(jù)科學(xué)家JohnRauser提到一個(gè)簡(jiǎn)單的定義：大數(shù)據(jù)就是任何超過(guò)了一臺(tái)計(jì)算機(jī)處理能力的龐大數(shù)據(jù)量。 研發(fā)小組對(duì)大數(shù)據(jù)的定義："大數(shù)據(jù)是最大的宣傳技術(shù)、是最時(shí)髦的技術(shù)，當(dāng)這種現(xiàn)象出現(xiàn)時(shí)，定義就變得很混亂。" Kelly說(shuō)："大數(shù)據(jù)是可能不包含所有的信息，但我覺得大部分是正確的。對(duì)大數(shù)據(jù)的一部分認(rèn)知在于，它是如此之大，分析它需要多個(gè)工作負(fù)載，這是AWS的定義。當(dāng)你的技術(shù)達(dá)到極限時(shí)，也就是數(shù)據(jù)的極限"。 大數(shù)據(jù)不是關(guān)于如何定義，最重要的是如何使用。最大的挑戰(zhàn)在于哪些技術(shù)能更好的使用數(shù)據(jù)以及大數(shù)據(jù)的應(yīng)用情況如何。這與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)相比，開源的大數(shù)據(jù)分析工具的如Hadoop的崛起，這些非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)服務(wù)的價(jià)值在哪里。

大數(shù)據(jù)分析

眾所周知，大數(shù)據(jù)已經(jīng)不簡(jiǎn)簡(jiǎn)單單是數(shù)據(jù)大的事實(shí)了，而最重要的現(xiàn)實(shí)是對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，只有通過(guò)分析才能獲取很多智能的，深入的，有價(jià)值的信息。那么越來(lái)越多的應(yīng)用涉及到大數(shù)據(jù)，而這些大數(shù)據(jù)的屬性，包括數(shù)量，速度，多樣性等等都是呈現(xiàn)了大數(shù)據(jù)不斷增長(zhǎng)的復(fù)雜性，所以大數(shù)據(jù)的分析方法在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域就顯得尤為重要，可以說(shuō)是決定最終信息是否有價(jià)值的決定性因素?；谌绱说恼J(rèn)識(shí)，大數(shù)據(jù)分析普遍存在的方法理論有哪些呢？

大數(shù)據(jù)技術(shù)

數(shù)據(jù)采集：ETL工具負(fù)責(zé)將分布的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時(shí)中間層后進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、集成，最后加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)集市中，成為聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)存取：關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)、NOSQL、SQL等。

基礎(chǔ)架構(gòu)：云存儲(chǔ)、分布式文件存儲(chǔ)等。

數(shù)據(jù)處理：自然語(yǔ)言處理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人與計(jì)算機(jī)交互的語(yǔ)言問題的一門學(xué)科。處理自然語(yǔ)言的關(guān)鍵是要讓計(jì)算機(jī)"理解"自然語(yǔ)言，所以自然語(yǔ)言處理又叫做自然語(yǔ)言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也稱為計(jì)算語(yǔ)言學(xué)(Computational Linguistics。一方面它是語(yǔ)言信息處理的一個(gè)分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心課題之一。

統(tǒng)計(jì)分析：假設(shè)檢驗(yàn)、顯著性檢驗(yàn)、差異分析、相關(guān)分析、T檢驗(yàn)、方差分析、卡方分析、偏相關(guān)分析、距離分析、回歸分析、簡(jiǎn)單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預(yù)測(cè)與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計(jì)、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對(duì)應(yīng)分析、多元對(duì)應(yīng)分析（最優(yōu)尺度分析）、bootstrap技術(shù)等等。

數(shù)據(jù)挖掘：分類 （Classification）、估計(jì)（Estimation）、預(yù)測(cè)（Prediction）、相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則（Affinity grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復(fù)雜數(shù)據(jù)類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)

模型預(yù)測(cè)：預(yù)測(cè)模型、機(jī)器學(xué)習(xí)、建模仿真。

結(jié)果呈現(xiàn)：云計(jì)算、標(biāo)簽云、關(guān)系圖等。

大數(shù)據(jù)特點(diǎn)

要理解大數(shù)據(jù)這一概念，首先要從"大"入手，"大"是指數(shù)據(jù)規(guī)模，大數(shù)據(jù)一般指在10TB(1TB=1024GB)規(guī)模以上的數(shù)據(jù)量。大數(shù)據(jù)同過(guò)去的海量數(shù)據(jù)有所區(qū)別，其基本特征可以用4個(gè)V來(lái)總結(jié)(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即體量大、多樣性、價(jià)值密度低、速度快。

第一，數(shù)據(jù)體量巨大。從TB級(jí)別，躍升到PB級(jí)別。

第二，數(shù)據(jù)類型繁多，如前文提到的網(wǎng)絡(luò)日志、視頻、圖片、地理位置信息，等等。

第三，價(jià)值密度低。以視頻為例，連續(xù)不間斷監(jiān)控過(guò)程中，可能有用的數(shù)據(jù)僅僅有一兩秒。

第四，處理速度快。1秒定律。最后這一點(diǎn)也是和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有著本質(zhì)的不同。物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、手機(jī)、平板電腦、PC以及遍布地球各個(gè)角落的各種各樣的傳感器，無(wú)一不是數(shù)據(jù)來(lái)源或者承載的方式。

大數(shù)據(jù)技術(shù)是指從各種各樣類型的巨量數(shù)據(jù)中，快速獲得有價(jià)值信息的技術(shù)。解決大數(shù)據(jù)問題的核心是大數(shù)據(jù)技術(shù)。目前所說(shuō)的"大數(shù)據(jù)"不僅指數(shù)據(jù)本身的規(guī)模，也包括采集數(shù)據(jù)的工具、平臺(tái)和數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。大數(shù)據(jù)研發(fā)目的是發(fā)展大數(shù)據(jù)技術(shù)并將其應(yīng)用到相關(guān)領(lǐng)域，通過(guò)解決巨量數(shù)據(jù)處理問題促進(jìn)其突破性發(fā)展。因此，大數(shù)據(jù)時(shí)代帶來(lái)的挑戰(zhàn)不僅體現(xiàn)在如何處理巨量數(shù)據(jù)從中獲取有價(jià)值的信息，也體現(xiàn)在如何加強(qiáng)大數(shù)據(jù)技術(shù)研發(fā)，搶占時(shí)代發(fā)展的前沿。

當(dāng)下我國(guó)大數(shù)據(jù)研發(fā)建設(shè)應(yīng)在以下四個(gè)方面著力

一是建立一套運(yùn)行機(jī)制。大數(shù)據(jù)建設(shè)是一項(xiàng)有序的、動(dòng)態(tài)的、可持續(xù)發(fā)展的系統(tǒng)工程，必須建立良好的運(yùn)行機(jī)制，以促進(jìn)建設(shè)過(guò)程中各個(gè)環(huán)節(jié)的正規(guī)有序，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)合，搞好頂層設(shè)計(jì)。

二是規(guī)范一套建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)。沒有標(biāo)準(zhǔn)就沒有系統(tǒng)。應(yīng)建立面向不同主題、覆蓋各個(gè)領(lǐng)域、不斷動(dòng)態(tài)更新的大數(shù)據(jù)建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)，為實(shí)現(xiàn)各級(jí)各類信息系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)互連、信息互通、資源共享奠定基礎(chǔ)。

三是搭建一個(gè)共享平臺(tái)。數(shù)據(jù)只有不斷流動(dòng)和充分共享，才有生命力。應(yīng)在各專用數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)的基礎(chǔ)上，通過(guò)數(shù)據(jù)集成，實(shí)現(xiàn)各級(jí)各類指揮信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)交換和數(shù)據(jù)共享。

四是培養(yǎng)一支專業(yè)隊(duì)伍。大數(shù)據(jù)建設(shè)的每個(gè)環(huán)節(jié)都需要依靠專業(yè)人員完成，因此，必須培養(yǎng)和造就一支懂指揮、懂技術(shù)、懂管理的大數(shù)據(jù)建設(shè)專業(yè)隊(duì)伍。

大數(shù)據(jù)作用

大數(shù)據(jù)時(shí)代到來(lái)，認(rèn)同這一判斷的人越來(lái)越多。那么大數(shù)據(jù)意味著什么，他到底會(huì)改變什么？?jī)H僅從技術(shù)角度回答，已不足以解惑。大數(shù)據(jù)只是賓語(yǔ)，離開了人這個(gè)主語(yǔ)，它再大也沒有意義。我們需要把大數(shù)據(jù)放在人的背景中加以透視，理解它作為時(shí)代變革力量的所以然。

變革價(jià)值的力量

未來(lái)十年，決定中國(guó)是不是有大智慧的核心意義標(biāo)準(zhǔn)（那個(gè)"思想者"），就是國(guó)民幸福。一體現(xiàn)在民生上，通過(guò)大數(shù)據(jù)讓有意義的事變得澄明，看我們?cè)谌伺c人關(guān)系上，做得是否比以前更有意義；二體現(xiàn)在生態(tài)上，通過(guò)大數(shù)據(jù)讓有意義的事變得澄明，看我們?cè)谔炫c人關(guān)系上，做得是否比以前更有意義?？傊屛覀儚那?0年的意義混沌時(shí)代，進(jìn)入未來(lái)10年意義澄明時(shí)代。

變革經(jīng)濟(jì)的力量

生產(chǎn)者是有價(jià)值的，消費(fèi)者是價(jià)值的意義所在。有意義的才有價(jià)值，消費(fèi)者不認(rèn)同的，就賣不出去，就實(shí)現(xiàn)不了價(jià)值；只有消費(fèi)者認(rèn)同的，才賣得出去，才實(shí)現(xiàn)得了價(jià)值。大數(shù)據(jù)幫助我們從消費(fèi)者這個(gè)源頭識(shí)別意義，從而幫助生產(chǎn)者實(shí)現(xiàn)價(jià)值。這就是啟動(dòng)內(nèi)需的原理。

變革組織的力量

隨著具有語(yǔ)義網(wǎng)特征的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)資源發(fā)展起來(lái)，組織的變革就越來(lái)越顯得不可避免。大數(shù)據(jù)將推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生無(wú)組織的組織力量。最先反映這種結(jié)構(gòu)特點(diǎn)的，是各種各樣去中心化的WEB2.0應(yīng)用，如RSS、維基、博客等。

大數(shù)據(jù)之所以成為時(shí)代變革力量，在于它通過(guò)追隨意義而獲得智慧。

大數(shù)據(jù)處理

大數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)時(shí)代理念的三大轉(zhuǎn)變：要全體不要抽樣，要效率不要絕對(duì)精確，要相關(guān)不要因果。

大數(shù)據(jù)處理的流程

具體的大數(shù)據(jù)處理方法確實(shí)有很多，但是根據(jù)筆者長(zhǎng)時(shí)間的實(shí)踐，總結(jié)了一個(gè)普遍適用的大數(shù)據(jù)處理流程，并且這個(gè)流程應(yīng)該能夠?qū)Υ蠹依眄槾髷?shù)據(jù)的處理有所幫助。整個(gè)處理流程可以概括為四步，分別是采集、導(dǎo)入和預(yù)處理、統(tǒng)計(jì)和分析，最后是數(shù)據(jù)挖掘。

大數(shù)據(jù)處理之一：采集

大數(shù)據(jù)的采集是指利用多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)接收發(fā)自客戶端（Web、App或者傳感器形式等）的數(shù)據(jù)，并且用戶可以通過(guò)這些數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)進(jìn)行簡(jiǎn)單的查詢和處理工作。比如，電商會(huì)使用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL和Oracle等來(lái)存儲(chǔ)每一筆事務(wù)數(shù)據(jù)，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)也常用于數(shù)據(jù)的采集。

在大數(shù)據(jù)的采集過(guò)程中，其主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是并發(fā)數(shù)高，因?yàn)橥瑫r(shí)有可能會(huì)有成千上萬(wàn)的用戶來(lái)進(jìn)行訪問和操作，比如火車票售票網(wǎng)站和淘寶，它們并發(fā)的訪問量在峰值時(shí)達(dá)到上百萬(wàn)，所以需要在采集端部署大量數(shù)據(jù)庫(kù)才能支撐。并且如何在這些數(shù)據(jù)庫(kù)之間進(jìn)行負(fù)載均衡和分片的確是需要深入的思考和設(shè)計(jì)。

大數(shù)據(jù)處理之二：導(dǎo)入/預(yù)處理

雖然采集端本身會(huì)有很多數(shù)據(jù)庫(kù)，但是如果要對(duì)這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析，還是應(yīng)該將這些來(lái)自前端的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到一個(gè)集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，或者分布式存儲(chǔ)集群，并且可以在導(dǎo)入基礎(chǔ)上做一些簡(jiǎn)單的清洗和預(yù)處理工作。也有一些用戶會(huì)在導(dǎo)入時(shí)使用來(lái)自Twitter的Storm來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行流式計(jì)算，來(lái)滿足部分業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)計(jì)算需求。

導(dǎo)入與預(yù)處理過(guò)程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)主要是導(dǎo)入的數(shù)據(jù)量大，每秒鐘的導(dǎo)入量經(jīng)常會(huì)達(dá)到百兆，甚至千兆級(jí)別。

大數(shù)據(jù)處理之三：統(tǒng)計(jì)/分析

統(tǒng)計(jì)與分析主要利用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，或者分布式計(jì)算集群來(lái)對(duì)存儲(chǔ)于其內(nèi)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數(shù)常見的分析需求，在這方面，一些實(shí)時(shí)性需求會(huì)用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存儲(chǔ)Infobright等，而一些批處理，或者基于半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的需求可以使用Hadoop。

統(tǒng)計(jì)與分析這部分的主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是分析涉及的數(shù)據(jù)量大，其對(duì)系統(tǒng)資源，特別是I/O會(huì)有極大的占用。

大數(shù)據(jù)處理之四：挖掘

與前面統(tǒng)計(jì)和分析過(guò)程不同的是，數(shù)據(jù)挖掘一般沒有什么預(yù)先設(shè)定好的主題，主要是在現(xiàn)有數(shù)據(jù)上面進(jìn)行基于各種算法的計(jì)算，從而起到預(yù)測(cè)（Predict）的效果，從而實(shí)現(xiàn)一些高級(jí)別數(shù)據(jù)分析的需求。比較典型算法有用于聚類的Kmeans、用于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的SVM和用于分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過(guò)程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)主要是用于挖掘的算法很復(fù)雜，并且計(jì)算涉及的數(shù)據(jù)量和計(jì)算量都很大，常用數(shù)據(jù)挖掘算法都以單線程為主。

整個(gè)大數(shù)據(jù)處理的普遍流程至少應(yīng)該滿足這四個(gè)方面的步驟，才能算得上是一個(gè)比較完整的大數(shù)據(jù)處理。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用與案例分析

大數(shù)據(jù)應(yīng)用的關(guān)鍵，也是其必要條件，就在于"IT"與"經(jīng)營(yíng)"的融合，當(dāng)然，這里的經(jīng)營(yíng)的內(nèi)涵可以非常廣泛，小至一個(gè)零售門店的經(jīng)營(yíng)，大至一個(gè)城市的經(jīng)營(yíng)。以下是我整理的關(guān)于各行各業(yè)，不同的組織機(jī)構(gòu)在大數(shù)據(jù)方面的應(yīng)用的案例，在此申明，以下案例均來(lái)源于網(wǎng)絡(luò)，本文僅作引用，并在此基礎(chǔ)上作簡(jiǎn)單的梳理和分類。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例之：醫(yī)療行業(yè)

[1] Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技術(shù)醫(yī)療保健內(nèi)容分析預(yù)測(cè)的首個(gè)客戶。該技術(shù)允許企業(yè)找到大量病人相關(guān)的臨床醫(yī)療信息，通過(guò)大數(shù)據(jù)處理，更好地分析病人的信息。

[2] 在加拿大多倫多的一家醫(yī)院，針對(duì)早產(chǎn)嬰兒，每秒鐘有超過(guò)3000次的數(shù)據(jù)讀取。通過(guò)這些數(shù)據(jù)分析，醫(yī)院能夠提前知道哪些早產(chǎn)兒出現(xiàn)問題并且有針對(duì)性地采取措施，避免早產(chǎn)嬰兒夭折。

[3] 它讓更多的創(chuàng)業(yè)者更方便地開發(fā)產(chǎn)品，比如通過(guò)社交網(wǎng)絡(luò)來(lái)收集數(shù)據(jù)的健康類App。也許未來(lái)數(shù)年后，它們搜集的數(shù)據(jù)能讓醫(yī)生給你的診斷變得更為精確，比方說(shuō)不是通用的成人每日三次一次一片，而是檢測(cè)到你的血液中藥劑已經(jīng)代謝完成會(huì)自動(dòng)提醒你再次服藥。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例之：能源行業(yè)

[1] 智能電網(wǎng)現(xiàn)在歐洲已經(jīng)做到了終端，也就是所謂的智能電表。在德國(guó)，為了鼓勵(lì)利用太陽(yáng)能，會(huì)在家庭安裝太陽(yáng)能，除了賣電給你，當(dāng)你的太陽(yáng)能有多余電的時(shí)候還可以買回來(lái)。通過(guò)電網(wǎng)收集每隔五分鐘或十分鐘收集一次數(shù)據(jù)，收集來(lái)的這些數(shù)據(jù)可以用來(lái)預(yù)測(cè)客戶的用電習(xí)慣等，從而推斷出在未來(lái)2~3個(gè)月時(shí)間里，整個(gè)電網(wǎng)大概需要多少電。有了這個(gè)預(yù)測(cè)后，就可以向發(fā)電或者供電企業(yè)購(gòu)買一定數(shù)量的電。因?yàn)殡娪悬c(diǎn)像期貨一樣，如果提前買就會(huì)比較便宜，買現(xiàn)貨就比較貴。通過(guò)這個(gè)預(yù)測(cè)后，可以降低采購(gòu)成本。

[2] 維斯塔斯風(fēng)力系統(tǒng)，依靠的是BigInsights軟件和IBM超級(jí)計(jì)算機(jī)，然后對(duì)氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，找出安裝風(fēng)力渦輪機(jī)和整個(gè)風(fēng)電場(chǎng)最佳的地點(diǎn)。利用大數(shù)據(jù)，以往需要數(shù)周的分析工作，現(xiàn)在僅需要不足1小時(shí)便可完成。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例之：通信行業(yè)

[1] XO Communications通過(guò)使用IBM SPSS預(yù)測(cè)分析軟件，減少了將近一半的客戶流失率。XO現(xiàn)在可以預(yù)測(cè)客戶的行為，發(fā)現(xiàn)行為趨勢(shì)，并找出存在缺陷的環(huán)節(jié)，從而幫助公司及時(shí)采取措施，保留客戶。此外，IBM新的Netezza網(wǎng)絡(luò)分析加速器，將通過(guò)提供單個(gè)端到端網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)、客戶分析視圖的可擴(kuò)展平臺(tái)，幫助通信企業(yè)制定更科學(xué)、合理決策。

[2] 電信業(yè)者透過(guò)數(shù)以千萬(wàn)計(jì)的客戶資料，能分析出多種使用者行為和趨勢(shì)，賣給需要的企業(yè)，這是全新的資料經(jīng)濟(jì)。

[3] 中國(guó)移動(dòng)通過(guò)大數(shù)據(jù)分析，對(duì)企業(yè)運(yùn)營(yíng)的全業(yè)務(wù)進(jìn)行針對(duì)性的監(jiān)控、預(yù)警、跟蹤。系統(tǒng)在第一時(shí)間自動(dòng)捕捉市場(chǎng)變化，再以最快捷的方式推送給指定負(fù)責(zé)人，使他在最短時(shí)間內(nèi)獲知市場(chǎng)行情。

[4] NTT docomo把手機(jī)位置信息和互聯(lián)網(wǎng)上的信息結(jié)合起來(lái)，為顧客提供附近的餐飲店信息，接近末班車時(shí)間時(shí)，提供末班車信息服務(wù)。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例之：零售業(yè)

[1] "我們的某個(gè)客戶，是一家領(lǐng)先的專業(yè)時(shí)裝零售商，通過(guò)當(dāng)?shù)氐陌儇浬痰辍⒕W(wǎng)絡(luò)及其郵購(gòu)目錄業(yè)務(wù)為客戶提供服務(wù)。公司希望向客戶提供差異化服務(wù)，如何定位公司的差異化，他們通過(guò)從 Twitter 和 Facebook 上收集社交信息，更深入的理解化妝品的營(yíng)銷模式，隨后他們認(rèn)識(shí)到必須保留兩類有價(jià)值的客戶：高消費(fèi)者和高影響者。希望通過(guò)接受免費(fèi)化妝服務(wù)，讓用戶進(jìn)行口碑宣傳，這是交易數(shù)據(jù)與交互數(shù)據(jù)的完美結(jié)合，為業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)提供了解決方案。"Informatica的技術(shù)幫助這家零售商用社交平臺(tái)上的數(shù)據(jù)充實(shí)了客戶主數(shù)據(jù)，使他的業(yè)務(wù)服務(wù)更具有目標(biāo)性。

[2] 零售企業(yè)也監(jiān)控客戶的店內(nèi)走動(dòng)情況以及與商品的互動(dòng)。它們將這些數(shù)據(jù)與交易記錄相結(jié)合來(lái)展開分析，從而在銷售哪些商品、如何擺放貨品以及何時(shí)調(diào)整售價(jià)上給出意見，此類方法已經(jīng)幫助某領(lǐng)先零售企業(yè)減少了17%的存貨，同時(shí)在保持市場(chǎng)份額的前提下，增加了高利潤(rùn)率自有品牌商品的比例

MySQL性能調(diào)優(yōu) – 你必須了解的15個(gè)重要變量

前言:

MYSQL 應(yīng)該是最流行了 WEB 后端數(shù)據(jù)庫(kù)。雖然 NOSQL 最近越來(lái)越多的被提到，但是相信大部分架構(gòu)師還是會(huì)選擇 MYSQL 來(lái)做數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。本文作者總結(jié)梳理MySQL性能調(diào)優(yōu)的15個(gè)重要變量，又不足需要補(bǔ)充的還望大佬指出。

1.DEFAULT_STORAGE_ENGINE

如果你已經(jīng)在用MySQL 5.6或者5.7，并且你的數(shù)據(jù)表都是InnoDB，那么表示你已經(jīng)設(shè)置好了。如果沒有，確保把你的表轉(zhuǎn)換為InnoDB并且設(shè)置default_storage_engine為InnoDB。

為什么？簡(jiǎn)而言之，因?yàn)镮nnoDB是MySQL(包括Percona Server和MariaDB)最好的存儲(chǔ)引擎 – 它支持事務(wù)，高并發(fā)，有著非常好的性能表現(xiàn)(當(dāng)配置正確時(shí))。這里有詳細(xì)的版本介紹為什么

2.INNODB_BUFFER_POOL_SIZE

這個(gè)是InnoDB最重要變量。實(shí)際上，如果你的主要存儲(chǔ)引擎是InnoDB，那么對(duì)于你，這個(gè)變量對(duì)于MySQL是最重要的。

基本上，innodb_buffer_pool_size指定了MySQL應(yīng)該分配給InnoDB緩沖池多少內(nèi)存，InnoDB緩沖池用來(lái)存儲(chǔ)緩存的數(shù)據(jù)，二級(jí)索引，臟數(shù)據(jù)(已經(jīng)被更改但沒有刷新到硬盤的數(shù)據(jù))以及各種內(nèi)部結(jié)構(gòu)如自適應(yīng)哈希索引。

根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，在一個(gè)獨(dú)立的MySQL服務(wù)器應(yīng)該分配給MySQL整個(gè)機(jī)器總內(nèi)存的80%。如果你的MySQL運(yùn)行在一個(gè)共享服務(wù)器，或者你想知道InnoDB緩沖池大小是否正確設(shè)置，詳細(xì)請(qǐng)看這里。

3.INNODB_LOG_FILE_SIZE

InnoDB重做日志文件的設(shè)置在MySQL社區(qū)也叫做事務(wù)日志。直到MySQL 5.6.8事務(wù)日志默認(rèn)值innodb_log_file_size=5M是唯一最大的InnoDB性能殺手。從MySQL 5.6.8開始，默認(rèn)值提升到48M,但對(duì)于許多稍繁忙的系統(tǒng)，還遠(yuǎn)遠(yuǎn)要低。

根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，你應(yīng)該設(shè)置的日志大小能在你服務(wù)器繁忙時(shí)能存儲(chǔ)1-2小時(shí)的寫入量。如果不想這么麻煩，那么設(shè)置1-2G的大小會(huì)讓你的性能有一個(gè)不錯(cuò)的表現(xiàn)。這個(gè)變量也相當(dāng)重要，更詳細(xì)的介紹請(qǐng)看這里。

當(dāng)然，如果你有大量的大事務(wù)更改，那么，更改比默認(rèn)innodb日志緩沖大小更大的值會(huì)對(duì)你的性能有一定的提高，但是你使用的是autocommit，或者你的事務(wù)更改小于幾k，那還是保持默認(rèn)的值吧。

4.INNODB_FLUSH_LOG_AT_TRX_COMMIT

默認(rèn)下，innodb_flush_log_at_trx_commit設(shè)置為1表示InnoDB在每次事務(wù)提交后立即刷新同步數(shù)據(jù)到硬盤。如果你使用autocommit，那么你的每一個(gè)INSERT, UPDATE或DELETE語(yǔ)句都是一個(gè)事務(wù)提交。

同步是一個(gè)昂貴的操作(特別是當(dāng)你沒有寫回緩存時(shí))，因?yàn)樗婕皩?duì)硬盤的實(shí)際同步物理寫入。所以如果可能，并不建議使用默認(rèn)值。

兩個(gè)可選的值是0和2:

* 0表示刷新到硬盤，但不同步(提交事務(wù)時(shí)沒有實(shí)際的IO操作)

* 2表示不刷新和不同步(也沒有實(shí)際的IO操作)

所以你如果設(shè)置它為0或2，則同步操作每秒執(zhí)行一次。所以明顯的缺點(diǎn)是你可能會(huì)丟失上一秒的提交數(shù)據(jù)。具體來(lái)說(shuō)，你的事務(wù)已經(jīng)提交了，但服務(wù)器馬上斷電了，那么你的提交相當(dāng)于沒有發(fā)生過(guò)。

顯示的，對(duì)于金融機(jī)構(gòu)，如銀行，這是無(wú)法忍受的。不過(guò)對(duì)于大多數(shù)網(wǎng)站，可以設(shè)置為innodb_flush_log_at_trx_commit=0|2，即使服務(wù)器最終崩潰也沒有什么大問題。畢竟，僅僅在幾年前有許多網(wǎng)站還是用MyISAM，當(dāng)崩潰時(shí)會(huì)丟失30s的數(shù)據(jù)(更不要提那令人抓狂的慢修復(fù)進(jìn)程)。

那么，0和2之間的實(shí)際區(qū)別是什么？性能明顯的差異是可以忽略不計(jì)，因?yàn)樗⑿碌讲僮飨到y(tǒng)緩存的操作是非?？斓摹Ｋ院苊黠@應(yīng)該設(shè)置為0，萬(wàn)一MySQL崩潰(不是整個(gè)機(jī)器)，你不會(huì)丟失任何數(shù)據(jù)，因?yàn)閿?shù)據(jù)已經(jīng)在OS緩存，最終還是會(huì)同步到硬盤的。

5.SYNC_BINLOG

已經(jīng)有大量的文檔寫到sync_binlog，以及它和innodb_flush_log_at_trx_commit的關(guān)系，下面我們來(lái)簡(jiǎn)單的介紹下：

a) 如果你的服務(wù)器沒有設(shè)置從服務(wù)器，而且你不做備份，那么設(shè)置sync_binlog=0將對(duì)性能有好處。

b) 如果你有從服務(wù)器并且做備份，但你不介意當(dāng)主服務(wù)器崩潰時(shí)在二進(jìn)制日志丟失一些事件，那么為了更好的性能還是設(shè)置為sync_binlog=0.

c) 如果你有從服務(wù)器并且備份，你非常在意從服務(wù)器的一致性，以及能及時(shí)恢復(fù)到一個(gè)時(shí)間點(diǎn)(通過(guò)使用最新的一致性備份和二進(jìn)制日志將數(shù)據(jù)庫(kù)恢復(fù)到特定時(shí)間點(diǎn)的能力)，那么你應(yīng)該設(shè)置innodb_flush_log_at_trx_commit=1，并且需要認(rèn)真考慮使用sync_binlog=1。

問題是sync_binlog=1代價(jià)比較高 – 現(xiàn)在每個(gè)事務(wù)也要同步一次到硬盤。你可能會(huì)想為什么不把兩次同步合并成一次，想法正確 – 新版本的MySQL(5.6和5.7，MariaDB和Percona Server)已經(jīng)能合并提交，那么在這種情況下sync_binlog=1的操作也不是這么昂貴了，但在舊的mysql版本中仍然會(huì)對(duì)性能有很大影響。

6.INNODB_FLUSH_METHOD

將innodb_flush_method設(shè)置為O_DIRECT以避免雙重緩沖.唯一一種情況你不應(yīng)該使用O_DIRECT是當(dāng)你操作系統(tǒng)不支持時(shí)。但如果你運(yùn)行的是Linux，使用O_DIRECT來(lái)激活直接IO。

不用直接IO，雙重緩沖將會(huì)發(fā)生，因?yàn)樗械臄?shù)據(jù)庫(kù)更改首先會(huì)寫入到OS緩存然后才同步到硬盤 – 所以InnoDB緩沖池和OS緩存會(huì)同時(shí)持有一份相同的數(shù)據(jù)。特別是如果你的緩沖池限制為總內(nèi)存的50%，那意味著在寫密集的環(huán)境中你可能會(huì)浪費(fèi)高達(dá)50%的內(nèi)存。如果沒有限制為50%，服務(wù)器可能由于OS緩存的高壓力會(huì)使用到swap。

簡(jiǎn)單地說(shuō)，設(shè)置為innodb_flush_method=O_DIRECT。

7.INNODB_BUFFER_POOL_INSTANCES

MySQL 5.5引入了緩沖實(shí)例作為減小內(nèi)部鎖爭(zhēng)用來(lái)提高M(jìn)ySQL吞吐量的手段。

在5.5版本這個(gè)對(duì)提升吞吐量幫助很小，然后在MySQL 5.6版本這個(gè)提升就非常大了，所以在MySQL5.5中你可能會(huì)保守地設(shè)置innodb_buffer_pool_instances=4，在MySQL 5.6和5.7中你可以設(shè)置為8-16個(gè)緩沖池實(shí)例。

你設(shè)置后觀察會(huì)覺得性能提高不大，但在大多數(shù)高負(fù)載情況下，它應(yīng)該會(huì)有不錯(cuò)的表現(xiàn)。

對(duì)了，不要指望這個(gè)設(shè)置能減少你單個(gè)查詢的響應(yīng)時(shí)間。這個(gè)是在高并發(fā)負(fù)載的服務(wù)器上才看得出區(qū)別。比如多個(gè)線程同時(shí)做許多事情。

8.INNODB_THREAD_CONCURRENCY

InnoDB有一種方法來(lái)控制并行執(zhí)行的線程數(shù) – 我們稱為并發(fā)控制機(jī)制。大部分是由innodb_thread_concurrency值來(lái)控制的。如果設(shè)置為0，并發(fā)控制就關(guān)閉了，因此InnoDB會(huì)立即處理所有進(jìn)來(lái)的請(qǐng)求(盡可能多的)。

在你有32CPU核心且只有4個(gè)請(qǐng)求時(shí)會(huì)沒什么問題。不過(guò)想像下你只有4CPU核心和32個(gè)請(qǐng)求時(shí) – 如果你讓32個(gè)請(qǐng)求同時(shí)處理，你這個(gè)自找麻煩。因?yàn)檫@些32個(gè)請(qǐng)求只有4 CPU核心，顯然地會(huì)比平常慢至少8倍(實(shí)際上是大于8倍)，而然這些請(qǐng)求每個(gè)都有自己的外部和內(nèi)部鎖，這有很大可能堆積請(qǐng)求。

下面介紹如何更改這個(gè)變量，在mysql命令行提示符執(zhí)行：

對(duì)于大多數(shù)工作負(fù)載和服務(wù)器，設(shè)置為8是一個(gè)好開端，然后你可以根據(jù)服務(wù)器達(dá)到了這個(gè)限制而資源使用率利用不足時(shí)逐漸增加。可以通過(guò)show engine innodb status\G來(lái)查看目前查詢處理情況，查找類似如下行：

9.SKIP_NAME_RESOLVE

這一項(xiàng)不得不提及，因?yàn)槿匀挥泻芏嗳藳]有添加這一項(xiàng)。你應(yīng)該添加skip_name_resolve來(lái)避免連接時(shí)DNS解析。

大多數(shù)情況下你更改這個(gè)會(huì)沒有什么感覺，因?yàn)榇蠖鄶?shù)情況下DNS服務(wù)器解析會(huì)非常快。不過(guò)當(dāng)DNS服務(wù)器失敗時(shí)，它會(huì)出現(xiàn)在你服務(wù)器上出現(xiàn)“unauthenticated connections” ，而就是為什么所有的請(qǐng)求都突然開始慢下來(lái)了。

所以不要等到這種事情發(fā)生才更改?，F(xiàn)在添加這個(gè)變量并且避免基于主機(jī)名的授權(quán)。

10.INNODB_IO_CAPACITY, INNODB_IO_CAPACITY_MAX

* innodb_io_capacity：用來(lái)當(dāng)刷新臟數(shù)據(jù)時(shí)，控制MySQL每秒執(zhí)行的寫IO量。

* innodb_io_capacity_max: 在壓力下，控制當(dāng)刷新臟數(shù)據(jù)時(shí)MySQL每秒執(zhí)行的寫IO量

首先，這與讀取無(wú)關(guān) – SELECT查詢執(zhí)行的操作。對(duì)于讀操作，MySQL會(huì)盡最大可能處理并返回結(jié)果。至于寫操作，MySQL在后臺(tái)會(huì)循環(huán)刷新，在每一個(gè)循環(huán)會(huì)檢查有多少數(shù)據(jù)需要刷新，并且不會(huì)用超過(guò)innodb_io_capacity指定的數(shù)來(lái)做刷新操作。這也包括更改緩沖區(qū)合并（在它們刷新到磁盤之前，更改緩沖區(qū)是輔助臟頁(yè)存儲(chǔ)的關(guān)鍵）。

第二，我需要解釋一下什么叫“在壓力下”，MySQL中稱為”緊急情況”，是當(dāng)MySQL在后臺(tái)刷新時(shí)，它需要刷新一些數(shù)據(jù)為了讓新的寫操作進(jìn)來(lái)。然后，MySQL會(huì)用到innodb_io_capacity_max。

那么，應(yīng)該設(shè)置innodb_io_capacity和innodb_io_capacity_max為什么呢？

最好的方法是測(cè)量你的存儲(chǔ)設(shè)置的隨機(jī)寫吞吐量，然后給innodb_io_capacity_max設(shè)置為你的設(shè)備能達(dá)到的最大IOPS。innodb_io_capacity就設(shè)置為它的50-75%，特別是你的系統(tǒng)主要是寫操作時(shí)。

通常你可以預(yù)測(cè)你的系統(tǒng)的IOPS是多少。例如由8 15k硬盤組成的RAID10能做大約每秒1000隨機(jī)寫操作，所以你可以設(shè)置innodb_io_capacity=600和innodb_io_capacity_max=1000。許多廉價(jià)企業(yè)SSD可以做4,000-10,000 IOPS等。

這個(gè)值設(shè)置得不完美問題不大。但是，要注意默認(rèn)的200和400會(huì)限制你的寫吞吐量，因此你可能偶爾會(huì)捕捉到刷新進(jìn)程。如果出現(xiàn)這種情況，可能是已經(jīng)達(dá)到你硬盤的寫IO吞吐量，或者這個(gè)值設(shè)置得太小限制了吞吐量。

11.INNODB_STATS_ON_METADATA

如果你跑的是MySQL 5.6或5.7，你不需要更改innodb_stats_on_metadata的默認(rèn)值，因?yàn)樗呀?jīng)設(shè)置正確了。

不過(guò)在MySQL 5.5或5.1，強(qiáng)烈建議關(guān)閉這個(gè)變量 – 如果是開啟，像命令show table status會(huì)立即查詢INFORMATION_SCHEMA而不是等幾秒再執(zhí)行，這會(huì)使用到額外的IO操作。

從5.1.32版本開始，這個(gè)是動(dòng)態(tài)變量，意味著你不需要重啟MySQL服務(wù)器來(lái)關(guān)閉它。

12.INNODB_BUFFER_POOL_DUMP_AT_SHUTDOWN INNODB_BUFFER_POOL_LOAD_AT_STARTUP

innodb_buffer_pool_dump_at_shutdown和innodb_buffer_pool_load_at_startup這兩個(gè)變量與性能無(wú)關(guān)，不過(guò)如果你偶爾重啟mysql服務(wù)器(如生效配置)，那么就有關(guān)。當(dāng)兩個(gè)都激活時(shí)，MySQL緩沖池的內(nèi)容(更具體地說(shuō)，是緩存頁(yè))在停止MySQL時(shí)存儲(chǔ)到一個(gè)文件。當(dāng)你下次啟動(dòng)MySQL時(shí)，它會(huì)在后臺(tái)啟動(dòng)一個(gè)線程來(lái)加載緩沖池的內(nèi)容以提高預(yù)熱速度到3-5倍。

兩件事：

第一，它實(shí)際上沒有在關(guān)閉時(shí)復(fù)制緩沖池內(nèi)容到文件，僅僅是復(fù)制表空間ID和頁(yè)面ID – 足夠的信息來(lái)定位硬盤上的頁(yè)面了。然后它就能以大量的順序讀非?？焖俚募虞d那些頁(yè)面，而不是需要成千上萬(wàn)的小隨機(jī)讀。

第二，啟動(dòng)時(shí)是在后臺(tái)加載內(nèi)容，因?yàn)镸ySQL不需要等到緩沖池內(nèi)容加載完成再開始接受請(qǐng)求(所以看起來(lái)不會(huì)有什么影響)。

從MySQL 5.7.7開始，默認(rèn)只有25%的緩沖池頁(yè)面在mysql關(guān)閉時(shí)存儲(chǔ)到文件，但是你可以控制這個(gè)值 – 使用innodb_buffer_pool_dump_pct，建議75-100。

這個(gè)特性從MySQL 5.6才開始支持。

13.INNODB_ADAPTIVE_HASH_INDEX_PARTS

如果你運(yùn)行著一個(gè)大量SELECT查詢的MySQL服務(wù)器(并且已經(jīng)盡可能優(yōu)化)，那么自適應(yīng)哈希索引將下你的下一個(gè)瓶頸。自適應(yīng)哈希索引是InnoDB內(nèi)部維護(hù)的動(dòng)態(tài)索引，可以提高最常用的查詢模式的性能。這個(gè)特性可以重啟服務(wù)器關(guān)閉，不過(guò)默認(rèn)下在mysql的所有版本開啟。

這個(gè)技術(shù)非常復(fù)雜，在大多數(shù)情況下它會(huì)對(duì)大多數(shù)類型的查詢直到加速的作用。不過(guò)，當(dāng)你有太多的查詢往數(shù)據(jù)庫(kù)，在某一個(gè)點(diǎn)上它會(huì)花過(guò)多的時(shí)間等待AHI鎖和閂鎖。

如果你的是MySQL 5.7，沒有這個(gè)問題 – innodb_adaptive_hash_index_parts默認(rèn)設(shè)置為8，所以自適應(yīng)哈希索引被切割為8個(gè)分區(qū)，因?yàn)椴淮嬖谌只コ狻?/p>

不過(guò)在mysql 5.7前的版本，沒有AHI分區(qū)數(shù)量的控制。換句話說(shuō)，有一個(gè)全局互斥鎖來(lái)保護(hù)AHI，可能導(dǎo)致你的select查詢經(jīng)常撞墻。

所以如果你運(yùn)行的是5.1或5.6，并且有大量的select查詢，最簡(jiǎn)單的方案就是切換成同一版本的Percona Server來(lái)激活A(yù)HI分區(qū)。

14.QUERY_CACHE_TYPE

如果人認(rèn)為查詢緩存效果很好，肯定應(yīng)該使用它。好吧，有時(shí)候是有用的。不過(guò)這個(gè)只在你在低負(fù)載時(shí)有用，特別是在低負(fù)載下大多數(shù)是讀取，小量寫或者沒有。

如果是那樣的情況，設(shè)置query_cache_type=ON和query_cache_size=256M就好了。不過(guò)記住不能把256M設(shè)置更高的值了，否則會(huì)由于查詢緩存失效時(shí)，導(dǎo)致引起嚴(yán)重的服務(wù)器停頓。

如果你的MySQL服務(wù)器高負(fù)載動(dòng)作，建議設(shè)置query_cache_size=0和query_cache_type=OFF，并重啟服務(wù)器生效。那樣Mysql就會(huì)停止在所有的查詢使用查詢緩存互斥鎖。

15.TABLE_OPEN_CACHE_INSTANCES

從MySQL 5.6.6開始，表緩存能分割到多個(gè)分區(qū)。

表緩存用來(lái)存放目前已打開表的列表，當(dāng)每一個(gè)表打開或關(guān)閉互斥體就被鎖定 – 即使這是一個(gè)隱式臨時(shí)表。使用多個(gè)分區(qū)絕對(duì)減少了潛在的爭(zhēng)用。

從MySQL 5.7.8開始，table_open_cache_instances=16是默認(rèn)的配置。

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如何寫數(shù)據(jù)分析報(bào)告

相信很多數(shù)據(jù)分析師在寫數(shù)據(jù)分析報(bào)告的時(shí)候也會(huì)遇到一些困惑，因?yàn)槲易罱苍趯懸粋€(gè)報(bào)告，在這里就梳理一下如何寫數(shù)據(jù)分析報(bào)告

數(shù)據(jù)分析報(bào)告是數(shù)據(jù)分析師常見的工具，寫好一份數(shù)據(jù)分析報(bào)告，不但能夠清楚描述問題，洞察數(shù)據(jù)并且提出一些有思考的舉措，也很能反映出一個(gè)數(shù)據(jù)分析師的思維和用數(shù)據(jù)講故事的能力，網(wǎng)上雖然也有很多關(guān)于寫好數(shù)據(jù)分析報(bào)告的文章，但是大部分都是偏重于理論，具體實(shí)踐的很少，我就在這里做一個(gè)匯總，希望能幫助一些朋友，以期拋磚引玉

--------分割線--------正式開始--------

一份好的數(shù)據(jù)分析報(bào)告離不開兩部分：數(shù)據(jù)部分和分析部分。巧婦難為無(wú)米之炊，數(shù)據(jù)之于數(shù)據(jù)分析師就好像食材之于巧婦，數(shù)據(jù)的重要性可見一斑，分析部分是數(shù)據(jù)分析師將數(shù)據(jù)做成報(bào)告的最重要一步，是最體現(xiàn)一個(gè)數(shù)據(jù)分析師功底的部分，也是拉開差距的部分，下面就針對(duì)兩部分分別進(jìn)行闡述

一. 數(shù)據(jù)部分

數(shù)據(jù)部分最重要的就是數(shù)據(jù)質(zhì)量，數(shù)據(jù)質(zhì)量的好壞直接決定一份數(shù)據(jù)分析報(bào)告的好壞，如果報(bào)告中某一個(gè)數(shù)據(jù)被質(zhì)疑，會(huì)直接影響這份數(shù)據(jù)分析報(bào)告的可信度，本章說(shuō)一說(shuō)跟數(shù)據(jù)有關(guān)的一些內(nèi)容

1.數(shù)據(jù)的質(zhì)量

1.1數(shù)據(jù)類型

數(shù)據(jù)類型比較好理解，就是數(shù)據(jù)以什么樣的類型存儲(chǔ)的，不同的數(shù)據(jù)類型有不同的使用方法，因此在處理數(shù)據(jù)之前，必須要先了解數(shù)據(jù)類型，常見的數(shù)據(jù)類型有（這里只說(shuō)一些常見的數(shù)據(jù)類型）：

整數(shù)型

int ：用于存儲(chǔ)整數(shù)，存儲(chǔ)從-2的31次方到2的31次方之間的所有正負(fù)整數(shù)，每個(gè)INT類型的數(shù)據(jù)按4 個(gè)字節(jié)存儲(chǔ)

bigint ：用于存儲(chǔ)大整數(shù)，存儲(chǔ)從-2的63次方到2的63次方之間的所有正負(fù)整數(shù)，每個(gè)BIGINT 類型的數(shù)據(jù)占用8個(gè)字節(jié)的存儲(chǔ)空間

smallint ：用于存儲(chǔ)小整數(shù)，存儲(chǔ)從-2的15次方到2的15次方之間的所有正負(fù)整數(shù)。每個(gè)SMALLINT 類型的數(shù)據(jù)占用2 個(gè)字節(jié)的存儲(chǔ)空間

浮點(diǎn)型

real ：存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)可精確到第7 位小數(shù)，其范圍為從-3.40E -38 到3.40E +38。 每個(gè)REAL類型的數(shù)據(jù)占用4 個(gè)字節(jié)的存儲(chǔ)空間

float ：存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)可精確到第15? 位小數(shù)，其范圍為從-1.79E -308 到1.79E +308。 每個(gè)FLOAT 類型的數(shù)據(jù)占用8 個(gè)字節(jié)的存儲(chǔ)空間。? FLOAT數(shù)據(jù)類型可寫為FLOAT[ n ]的形式。n 指定FLOAT 數(shù)據(jù)的精度。n 為1到15 之間的整數(shù)值。當(dāng)n 取1 到7? 時(shí)，實(shí)際上是定義了一個(gè)REAL 類型的數(shù)據(jù)，系統(tǒng)用4 個(gè)字節(jié)存儲(chǔ)它；當(dāng)n 取8 到15 時(shí)，系統(tǒng)認(rèn)為其是FLOAT 類型，用8 個(gè)字節(jié)存儲(chǔ)它

字符型

char ： 數(shù)據(jù)類型的定義形式為CHAR[ （n） ]，n 表示所有字符所占的存儲(chǔ)空間，n? 的取值為1 到8000， 即可容納8000 個(gè)ANSI 字符。若不指定n 值，則系統(tǒng)默認(rèn)值為1。? 若輸入數(shù)據(jù)的字符數(shù)小于n，則系統(tǒng)自動(dòng)在其后添加空格來(lái)填滿設(shè)定好的空間。若輸入的數(shù)據(jù)過(guò)長(zhǎng)，將會(huì)截掉其超出部分

nchar ： 它與CHAR 類型相似。不同的是NCHAR數(shù)據(jù)類型n 的取值為1 到4000。 因?yàn)镹CHAR 類型采用UNICODE? 標(biāo)準(zhǔn)字符集（CharacterSet）。 UNICODE 標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定每個(gè)字符占用兩個(gè)字節(jié)的存儲(chǔ)空間，所以它比非UNICODE? 標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)類型多占用一倍的存儲(chǔ)空間。使用UNICODE? 標(biāo)準(zhǔn)的好處是因其使用兩個(gè)字節(jié)做存儲(chǔ)單位，其一個(gè)存儲(chǔ)單位的容納量就大大增加了，可以將全世界的語(yǔ)言文字都囊括在內(nèi)，在一個(gè)數(shù)據(jù)列中就可以同時(shí)出現(xiàn)中文、英文、法文、德文等，而不會(huì)出現(xiàn)編碼沖突

varchar ：VARCHAR數(shù)據(jù)類型的定義形式為VARCHAR? [ （n） ]。 它與CHAR 類型相似，n 的取值也為1 到8000，? 若輸入的數(shù)據(jù)過(guò)長(zhǎng)，將會(huì)截掉其超出部分。不同的是，VARCHAR數(shù)據(jù)類型具有變動(dòng)長(zhǎng)度的特性，因?yàn)閂ARCHAR數(shù)據(jù)類型的存儲(chǔ)長(zhǎng)度為實(shí)際數(shù)值長(zhǎng)度，若輸入數(shù)據(jù)的字符數(shù)小于n? ，則系統(tǒng)不會(huì)在其后添加空格來(lái)填滿設(shè)定好的空間。一般情況下，由于CHAR 數(shù)據(jù)類型長(zhǎng)度固定，因此它比VARCHAR 類型的處理速度快

時(shí)間和日期型

date ：‘2018-01-17’

time ：‘10:14:00’

timestamp ：‘2018-01-17 10:14:00.45’

以上就是常用的數(shù)據(jù)類型，如果有其他的數(shù)據(jù)類型沒有說(shuō)到，可以去網(wǎng)上搜一下，都比較好理解

1.2噪音數(shù)據(jù)

因?yàn)榫W(wǎng)上有非常多的關(guān)于噪音數(shù)據(jù)的解釋，都非常專業(yè)，我就不在這里做過(guò)多的詳細(xì)解釋了，我們只探討從sql取出數(shù)據(jù)的時(shí)候有一些異常值的處理辦法：

null

一般跑過(guò)sql的朋友肯定會(huì)發(fā)現(xiàn)，在跑出來(lái)的數(shù)據(jù)中會(huì)有null的情況，這個(gè)時(shí)候需要對(duì)null進(jìn)行替換，如果是計(jì)算用，就把null替換成0，這個(gè)步驟可以在sql里面完成，也可以在excel里面完成

極大值

極大值會(huì)影響數(shù)據(jù)的計(jì)算結(jié)果，一般會(huì)進(jìn)行處理，要么替換成除極大值以外的最大值，要么直接棄用

作為分母的0

如果0作為分母，在excel里會(huì)出現(xiàn)#DIV/0,這個(gè)時(shí)候可以直接把結(jié)果替換，或者在sql里面直接進(jìn)行替換，用case……when……就可以替換

1.3數(shù)據(jù)的口徑

數(shù)據(jù)的口徑很重要，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)看，大部分的數(shù)據(jù)出現(xiàn)問題是口徑造成的，數(shù)據(jù)的口徑一定要跟業(yè)務(wù)的口徑一致，拿留存率舉例：

留存率是周期比率型指標(biāo)，一般在計(jì)算留存率的時(shí)候需要確定 留存周期 和 活躍判定的口徑

留存周期：留存周期通俗來(lái)講就是指用戶在多長(zhǎng)時(shí)間范圍內(nèi)活躍，并在下一個(gè)周期內(nèi)仍然活躍，這里的多長(zhǎng)時(shí)間就是指留存周期

活躍判定：指怎么判定一個(gè)用戶活躍，可以是啟動(dòng)App，可以是登陸，也可以是完成了一次其他特定行為，這個(gè)主要依照業(yè)務(wù)需求而定

實(shí)際計(jì)算：

周留存率的計(jì)算

分子：本周活躍 且 上周也活躍的用戶數(shù)

分母：上周活躍的用戶數(shù)

2.可能會(huì)用到的工具

在處理數(shù)據(jù)的過(guò)程中可以用很多工具，在這里就介紹一些比較常見的工具，大家耳熟能詳，學(xué)起來(lái)也不是特變難

2.1提取數(shù)據(jù)

mysql

hivesql

兩者的查詢語(yǔ)句有相似的地方也有不同的地方，主要看自己所在公司的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)情況

2.2數(shù)據(jù)處理

python：一般寫個(gè)腳本做一些機(jī)械的操作（我目前是這么用），也可以用來(lái)做計(jì)算

mysql：在查詢的時(shí)候可以進(jìn)行處理

excel：數(shù)據(jù)量比較小的時(shí)候，可以在excel上簡(jiǎn)單處理

2.3數(shù)據(jù)可視化

python：可以用來(lái)做一些詞云圖

Tableau：可視化一些圖表，可以和sql結(jié)合著用

excel：做一些簡(jiǎn)單的圖表，實(shí)際上數(shù)據(jù)處理的好的話，一般用excel就足夠了

二. 分析部分

在處理了數(shù)據(jù)以后就要開始進(jìn)行報(bào)告的撰寫，寫報(bào)告會(huì)涉及到幾個(gè)部分的工作，這里分別進(jìn)行介紹一下：

1.報(bào)告結(jié)構(gòu)

一篇數(shù)據(jù)分析報(bào)告的結(jié)構(gòu)是十分重要的，一個(gè)好的結(jié)構(gòu)能夠?qū)⑺藥氲侥愕膱?bào)告中，讓他人更好的明白你的意圖，減少信息傳遞之間的丟失，同時(shí)你的思維也主要展現(xiàn)在結(jié)構(gòu)上，這就意味著在寫數(shù)據(jù)分析報(bào)告前，一定好想清楚數(shù)據(jù)分析報(bào)告的結(jié)構(gòu)，當(dāng)然這里說(shuō)的報(bào)告結(jié)構(gòu)即包括整個(gè)報(bào)告的結(jié)構(gòu)，也包括每一個(gè)章節(jié)的結(jié)構(gòu)，這里就放到一起說(shuō)了

1.1 總 - 分 - 總（多用在整體結(jié)構(gòu)）

我們?cè)谧x一本書的時(shí)候，打開目錄，會(huì)發(fā)現(xiàn)整部書的結(jié)構(gòu)一般包括：

前言

第一篇

第二篇

……

第n篇

結(jié)尾

這就是典型的總 - 分 - 總結(jié)構(gòu)，是最常見的結(jié)構(gòu)，如果是對(duì)一個(gè)專題進(jìn)行分析，用這種形式是非常好的，舉個(gè)例子：

某電商App近一個(gè)月內(nèi)的銷售額出現(xiàn)下滑，讓你針對(duì)這個(gè)問題進(jìn)行一次專題分析

分析思路：拿到這個(gè)問題，我們很容易想到的是，銷售額出現(xiàn)下滑出現(xiàn)的原因有兩個(gè)，一個(gè)是付費(fèi)用戶數(shù)減少了，另一個(gè)是付費(fèi)用戶的人均付費(fèi)金額減少了，這兩個(gè)原因?qū)儆诓⒘械脑?，不存在遞進(jìn)關(guān)系，也就是說(shuō)付費(fèi)用戶數(shù)減少了與人均付費(fèi)金額減少并不存在因果關(guān)系，沒有什么相關(guān)性，因此需要對(duì)兩個(gè)原因共同分析，最后輸出結(jié)論和提升建議，分析完以后，會(huì)發(fā)現(xiàn)總

- 分 - 總結(jié)構(gòu)很適合這樣的分析，所以列出以下提綱

問題描述

銷售額近一個(gè)月下降多少？絕對(duì)值，環(huán)比，同比數(shù)據(jù)

原因假設(shè)：付費(fèi)用戶數(shù)下降/人均付費(fèi)金額下降

付費(fèi)用戶數(shù)下降分析

付費(fèi)用戶數(shù)降幅是多少？絕對(duì)值，環(huán)比，同比數(shù)據(jù)

定位下降人群：是整體下降還是某一群體用戶數(shù)下降

這里就涉及到用戶分群，用戶分群的方法有很多，涉及到用戶價(jià)值的分群常見的就是RFM模型，將分完群的用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)對(duì)比，看看上個(gè)月付費(fèi)用戶的結(jié)構(gòu)占比跟本月有什么不同，當(dāng)然用戶分群的方法也不止這一個(gè)，還有按照會(huì)員等級(jí)分群（主要用會(huì)員等級(jí)進(jìn)行用戶分群），按照活躍程度（新用戶/留存用戶/回流用戶），按照消費(fèi)習(xí)慣（一般用戶表里面都會(huì)有用戶的標(biāo)簽，標(biāo)識(shí)這個(gè)用戶的消費(fèi)習(xí)慣，表示這個(gè)用戶更喜歡購(gòu)買哪一類的商品），不管用什么分群方法，都需要縱向?qū)Ρ?，也就是這個(gè)月和上個(gè)月付費(fèi)人群的對(duì)比

原因分析：

如果是付費(fèi)用戶整體下降（這種是大家都不想看到的現(xiàn)象，欣慰大盤數(shù)據(jù)的驅(qū)動(dòng)需要投入大量的資源，也有可能是自然波動(dòng)），考慮可能的原因主要有：用戶整體流失，比如用戶流失到竟對(duì)；或者本月有什么特殊情況，影響到了整體的用戶活躍；或者是從活動(dòng)維度去觀察，是不是活動(dòng)的力度減小，影響了用戶付費(fèi)的欲望

如果是某一個(gè)用戶群體下降：考慮的原因可能有商品品類的影響，是不是某一類商品在平臺(tái)沒有上架，或者某一類商品漲價(jià)；或者這一類用戶受到了哪些影響，一般可以從屬性和行為角度去分析

提出策略：

針對(duì)分析出的原因提出可落地的策略（策略一定要落地，要具體，比如如果你提出一條策略是：提升新注冊(cè)用戶數(shù)，那么等于沒說(shuō)，老板多數(shù)會(huì)diss你，但是你如果說(shuō)，通過(guò)減少注冊(cè)時(shí)填寫的非必要字段，如年齡/職業(yè)，來(lái)簡(jiǎn)化注冊(cè)流程，挺升注冊(cè)轉(zhuǎn)化率，進(jìn)而提升新注冊(cè)用戶數(shù)，那感覺是不一樣的）

人均付費(fèi)金額下降分析

人均付費(fèi)金額的降幅是多少？絕對(duì)值，環(huán)比，同比數(shù)據(jù)

定位原因

人均付費(fèi)金額下降可能的原因主要有：訂單數(shù)量下降；每個(gè)訂單包含的商品數(shù)的下降/某一個(gè)品類購(gòu)買數(shù)下降

提出策略：針對(duì)分析出的原因提出可落地的策略

總結(jié)問題

明確造成銷售額下降的原因到底是什么（定性以后，記得一定要量化，不量化會(huì)被diss）

提出有針對(duì)性的建議

如何預(yù)防再次發(fā)生

1.2 遞進(jìn)（可用于整體結(jié)構(gòu)和章節(jié)內(nèi)部結(jié)構(gòu)）

這種結(jié)構(gòu)適合對(duì)一個(gè)問題進(jìn)行探索，就像上一個(gè)例子中，我們針對(duì)每一個(gè)可能原因進(jìn)行分析的時(shí)候，就是采用的這種分析方法，這種分析結(jié)構(gòu)特別適合對(duì)一個(gè)小問題進(jìn)行深入的探索分析，層層遞進(jìn)，深挖原因，這里在舉一個(gè)例子：

某一個(gè)App的新注冊(cè)用戶數(shù)環(huán)比上個(gè)月減少，需要你做一個(gè)深入的分析，找到原因，提供改進(jìn)策略

分析思路：新注冊(cè)用戶數(shù)的的影響因素是一個(gè)典型的漏斗結(jié)構(gòu)，也是一個(gè)典型的單向性用戶旅程，畫一張圖就能說(shuō)明白：

如圖所示，影響注冊(cè)用戶數(shù)的原因全部標(biāo)注在漏斗里面，但是注冊(cè)全流程這個(gè)漏斗只能看個(gè)大概流失，所以我們會(huì)對(duì)某一步進(jìn)行細(xì)化，這張圖上，我們對(duì)用戶從啟動(dòng)到注冊(cè)成功進(jìn)行細(xì)化，細(xì)化到用戶行為，這樣能夠提出一些產(chǎn)品上的改進(jìn)意見，這個(gè)時(shí)候，如果想要提升新注冊(cè)用戶數(shù)，只需要針對(duì)每一步流失原因進(jìn)行分析，找到提升策略就可以了，基本上是所見即所得的分析

比如：我們想對(duì)提交注冊(cè)信息到注冊(cè)成功這一步進(jìn)行優(yōu)化，那么首先我們要找到用戶注冊(cè)失敗的原因有什么，一般有：

用戶已注冊(cè)

密碼格式不合規(guī)

系統(tǒng)錯(cuò)誤

未勾選《隱私協(xié)議》

在提出建議的時(shí)候，只要針對(duì)以上原因提出具體改進(jìn)意見就可以了

1.3并列結(jié)構(gòu)（多用于整體結(jié)構(gòu)）

這種結(jié)構(gòu)一般遇到的情況不多，常見的有對(duì)不同的校區(qū)進(jìn)行經(jīng)營(yíng)分析/對(duì)不同品類的商品進(jìn)行售賣分析，基本都是以描述型分析為主，因?yàn)榉治龅闹黧w是并列關(guān)系，所以只需要每個(gè)主體就行單獨(dú)分析就好，基本采用的分析思路是一樣的

1.4因果結(jié)構(gòu)（多用于章節(jié)內(nèi)部結(jié)構(gòu)）

這種結(jié)構(gòu)一般用在復(fù)盤分析報(bào)告中，復(fù)盤是常見的數(shù)據(jù)分析報(bào)告類型之一，也是很多公司比較重視的一個(gè)報(bào)告，比如雙十一復(fù)盤/新手活動(dòng)復(fù)盤等等， 以電商某一次大促?gòu)?fù)盤為例 ，這里直接寫結(jié)構(gòu)：

總體描述：

本次大促整體數(shù)據(jù)表現(xiàn)，整體活動(dòng)節(jié)奏的介紹；銷售額是多少，同比提升多少；利潤(rùn)情況；參與用戶有多少，同比提升多少；賣出商品有多少，同比提升多少；各個(gè)子活動(dòng)的貢獻(xiàn)是多少

子活動(dòng)1的效果分析

子活動(dòng)1的簡(jiǎn)介，作用，發(fā)力點(diǎn)

子活動(dòng)1的貢獻(xiàn)是什么，對(duì)于直接提升結(jié)果指標(biāo)或者間接提升指標(biāo)有哪些貢獻(xiàn)

子活動(dòng)1的成本是什么？投入產(chǎn)出比是多少？

子活動(dòng)2的效果分析

子活動(dòng)x的效果分析

最后匯總，提出優(yōu)化建議

2.分析方法

講完了整體結(jié)構(gòu)，我們就該進(jìn)入到具體分析的過(guò)程里面，這里的分析方法，主要想說(shuō)說(shuō)怎么去針對(duì)不同的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，也就是說(shuō)怎么通過(guò)數(shù)據(jù)看出問題，這里介紹常用的5種分析方法，但是有一句話非常重要，想寫這節(jié)的最前面： 數(shù)據(jù)分析師一定要懂業(yè)務(wù)，在分析之前最好能把問題定位個(gè)大概，再去撈數(shù)，再去分析，否則每天會(huì)沉浸在漫無(wú)目的取數(shù)中，我認(rèn)為一個(gè)數(shù)據(jù)分析師最重要的能力是要懂業(yè)務(wù)，從數(shù)據(jù)的角度看業(yè)務(wù)，才能驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)

2.1 對(duì)比分析

橫向?qū)Ρ?/p>

橫向?qū)Ρ染褪前岩粋€(gè)指標(biāo)按照不同維度拆分，去對(duì)比不同維度的變化，舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子來(lái)說(shuō)就是：

昨天的DAU增長(zhǎng)了30%，那么把DAU進(jìn)行拆分，可以拆分成以下三種方式：

DAU=新注冊(cè)用戶數(shù)+留存用戶數(shù)+回流用戶數(shù)

DAU=北京活躍用戶數(shù)+河北活躍用戶數(shù)+山東活躍用戶數(shù)+……

DAU=北京活躍用戶數(shù)+河北的活躍用戶數(shù)+……

? ? ? ? ? ? =北京的新增用戶數(shù)+北京的留存用戶數(shù)+北京的回流用戶數(shù)+河北的新增用戶數(shù)+河北的留存用戶數(shù)+河北的回流用戶數(shù)+……

這里留一個(gè)疑問，怎么去選擇優(yōu)先下鉆的維度？想明白以后分析的效率就會(huì)有很大提升

縱向?qū)Ρ?/p>

在進(jìn)行完橫向?qū)Ρ纫院?，就要開始進(jìn)行縱向?qū)Ρ龋v向?qū)Ρ戎饕窃跁r(shí)間維度上，還拿上一個(gè)例子來(lái)說(shuō)，我們按照第一種方式進(jìn)行橫向?qū)Ρ纫院?，就要縱向?qū)Ρ?，見下表?/p>

2.2分布分析

分布分析一般是應(yīng)用的場(chǎng)景比如用累計(jì)消費(fèi)金額去分組/按照用戶一個(gè)月活躍天數(shù)去分組，這些場(chǎng)景都有兩個(gè)共性的特征：

屬性值都是數(shù)值類型，或者日期類型

屬性值非常多，比如累計(jì)消費(fèi)金額可能從1-90000中間任意一個(gè)數(shù)字，也就是屬性值非常多，沒辦法用每一個(gè)屬性值去單獨(dú)分析，因此需要分組

還是上圖說(shuō)明：

2.3交叉分析

交叉分析一般指多維度交叉，或者不同指標(biāo)之間的交叉

多維度交叉其實(shí)有點(diǎn)類似對(duì)比分析的第三類分類方法，這里不在贅述了，還是那個(gè)圖，但是在實(shí)際分析中的作用其實(shí)很是強(qiáng)大，具體如何應(yīng)用就需要大家舉一反三啦，仔細(xì)看看這張圖，可以換成哪些分析場(chǎng)景下的哪些場(chǎng)景的交叉分析：

不同指標(biāo)交叉一般用在分析變化趨勢(shì)中，或者尋找相關(guān)因素的時(shí)候，上圖：

這樣既能看絕對(duì)值的變化，又能一目了然的看出變化趨勢(shì)，如果不同指標(biāo)之間呈現(xiàn)一定的相關(guān)性，那就是相當(dāng)完美了

2.4漏斗分析

漏斗分析模型比較好理解了，一般在行為分析中常用到，直接上圖吧：

是不是有點(diǎn)眼熟？漏斗分析一般分析應(yīng)用在分析用戶使用某項(xiàng)業(yè)務(wù)時(shí)，經(jīng)過(guò)一系列步驟轉(zhuǎn)化的效果，因?yàn)橛脩魰?huì)沿著產(chǎn)品設(shè)計(jì)的路徑到達(dá)最終目標(biāo)事件，在分析每一步轉(zhuǎn)化的時(shí)候會(huì)用到這個(gè)模型

2.5矩陣分析

矩陣分析是一個(gè)不錯(cuò)的分析模型，主要用在分類上面，常見的有用戶分類、產(chǎn)品分類等，比如像常見的RFM模型是一個(gè)三維矩陣，有八個(gè)象限，上兩個(gè)圖看看：

矩陣分析其實(shí)不難理解，但是涉及到一個(gè)比較關(guān)鍵的問題，就是臨界點(diǎn)怎么選擇，通俗來(lái)說(shuō)就是第一象限和第二象限的臨界值是多少，有的是0，有的不是0，舉個(gè)例子：

我想用活躍度和累計(jì)消費(fèi)金額對(duì)1萬(wàn)個(gè)用戶進(jìn)行分群，使用矩陣分析

我建好了這個(gè)二維矩陣，我第一件事就是先要確定原點(diǎn)的坐標(biāo)值，也就是說(shuō)用戶的累計(jì)消費(fèi)金額大于x，就會(huì)出現(xiàn)在第一/四象限，如果小于x，就會(huì)出現(xiàn)在第二/三象限，想確定這個(gè)值需要一定的方法，會(huì)用到一些分類算法，這個(gè)可以去網(wǎng)上查一些關(guān)于分類的教程，有很多，后續(xù)我會(huì)寫一盤文章來(lái)介紹分類，這里就不細(xì)講了

以上就是數(shù)據(jù)分析最重要的兩個(gè)模塊，當(dāng)然在實(shí)際操作中還有很多需要思考的地方，太細(xì)節(jié)的東西不太能夠面面俱到，這里留給大家去思考的空間，比如：

數(shù)據(jù)分析報(bào)告怎么講成一個(gè)故事，比如背景-現(xiàn)狀-原因-策略-預(yù)期結(jié)果-復(fù)盤結(jié)果？

每一頁(yè)P(yáng)PT怎么排版會(huì)讓你的數(shù)據(jù)分析報(bào)告可讀性更高？

如果你的數(shù)據(jù)分析報(bào)告不采用上述的結(jié)構(gòu)，還能用哪些結(jié)構(gòu)？

怎么讓你的數(shù)據(jù)分析報(bào)告顯得更高大上？

可以留言交流哦

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