数据指标下降怎么提升

⑴ 数据提升具体应该怎么做

业务上
1.业务为核心，数据为王
了解整个产业链的结构
制定好业务的发展规划
了解衡量的核心指标
有了数据必须和业务结合才有效果
需要懂业务的整体概况，摸清楚所在产业链的整个结构，对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解。然后根据业务当前的需要，指定发展计划，从而归类出需要整理的数据。最后一步详细的列出数据核心指标（KPI），并且对几个核心指标进行更细致的拆解，当然具体结合你的业务属性来处理，找出那些对指标影响幅度较大的影响因子。前期资料的收集以及业务现况的全面掌握非常关键。
2.思考指标现状，发现多维规律
熟悉产品框架，全面定义每个指标的运营现状对
比同行业指标，挖掘隐藏的提升空间
拆解关键指标，合理设置运营方法来观察效果
争对核心用户，单独进行产品用研与需求挖掘
业务的分析大多是定性的，需要培养一种客观的感觉意识。定性的分析则需要借助技术、工具、机器。而感觉的培养，由于每个人的思维、感知都不同，只能把控大体的方向，很多数据元素之间的关系还是需要通过数据可视化技术来实现。
3.规律验证，经验总结
发现了规律之后不能立刻上线，需要在测试机上对模型进行验证。
技能上
1.Excel是否精钻？
除了常用的Excel函数（sum、average、if、countifs、sumifs、offset、match、index等）之外，Excel图表（饼图、线图、柱形图、雷达图等）和简单分析技能也是经常用的，可以帮助你快速分析业务走势和异常情况；另外，Excel里面的函数结合透视表以及VBA功能是完善报表开发的利器，让你一键轻松搞定报表。
2.你需要更懂数据库
常用的数据库如MySQL，Sql Server、Oracle、DB2、MongoDB等；除去SQL语句的熟练使用，对于数据库的存储读取过程也要熟练掌握。在对于大数据量处理时，如何想办法加快程序的运行速度、减少网络流量、提高数据库的安全性是非常有必要的。
3.掌握数据整理、可视化和报表制作
数据整理，是将原始数据转换成方便实用的格式，Excel在协同工作上并不是一个好工具，报表FineReport比较推荐。项目部署的Tableau、FineBI、Qlikview一类BI工具，有没有好好培训学习，这些便捷的工具都能淡化数据分析时一些重复性操作，把精力更多留于分析。

⑵ 怎样提升数据分析能力

• 你这个问题，不够具体明确。数据分析，可以分成好几种。比如，你是为了进行政府项目申报，进行财务数据分析的话，就要根据项目要求的指标，看财务管理方面的书籍。因为在这些书里，可以找到具体计算公式。
  其二，如果是为了做决策进行分析，那么就要懂一些统计学知识以及财务知识。在分析的时候，要用一些指标，同时还要有一些科学方法。
  其三，如果是为了市场调研的数据分析，可以用“调研 数据分析”为关键词，在网上搜一些资料。
  

⑶ 我们如何提升自己的数据策略分析能力

很多同学抱怨：每天对着大堆数字，却看不出个名堂。反而有些做业务的人，看几个数字就能马上做出准确判断。咋回事！看着数据没有感觉，是缺少数据洞察力的表现。数据洞察力和操作工具没有关系，完全是一种思维习惯。建立起来以后，不单单对工作有帮助，在生活中用处也很大，今天我们系统讲解下。
1
直观感受下啥叫数据策略分析能力
数字本身没有啥含义，数字+业务场景，才有了具体业务含义。注意，第一张图上的小帅哥会暴走，并不是因为姑娘180身高，而是因为姑娘180把他比得太矮了（且因此受过嘲讽）。“比”才是问题的关键。所以数据本身不形成判断，数据+标准才能形成判断。想读懂数据的含义，一定得看具体业务场景下，业务判断的标准是什么（如下图）。
有了数据、业务场景、判断标准，我们才能形成基本的数据洞察。这三者缺一不可。少了数据，就会陷入：“我看到一个黑苹果，所以全天下苹果都是黑色的”这种窘境。少了业务场景，就会出现：“一个女人十个月生娃，十个女人一个月就能生出来吧”这种糗事。少了判断标准，就会鸡同鸭讲，大家扯了半天，发现说的“好/坏”根本不是一类。
2
培养洞察力的基本思路
既然洞察力来自数据、业务场景、判断标准的组合，培养洞察力，也是从这三个方向出发，包括：
遇事找数据细致了解业务场景清晰判断标准积累特定场景下，数据判断的结论在新场景中使用结论，检验效果持续积累正确结论，修正错误结论
这一段话看起来很官方，可实际操作起来非常简单，并且我们每个人、每天都在实践。就比如找对象，懵懂的小男生都是挑剔热巴太胖、幂幂头秃，幻想自己找个仙女下凡。可真自己约会相亲追过几个女生，就发现“哦，原来现实中找个美女那么难呀！”
然后真找个“美女”相处一段时间，就发现比起长相，性格、爱好、生活能力、工作能力哪个都更重要。半夜，小哥一个人独自抽着烟，对着月亮，思考：“为毛我要花钱花力气请个姑奶奶回来伺候，我欠抽吗！”的时候，他的洞察力就有了质的飞跃。即使以后再看到漂亮小姑娘，他也会立即明白：这不是我的菜！
在现实生活中，制约洞察力的关键，往往是数据。因为生活中信息不对称问题严重，收集数据的难度太高，还要付出时间、金钱甚至前途、未来这种高额成本。所以在生活中，我们常采用的是有限理性的策略。在可行范围内，尽量用少的数据做决策。或者干脆采用跟随策略，跟着那些比我们优秀的人混。但在企业里，则是完全不同的另一幅场景。
3
培养数据洞察力的难点
在企业工作中，培养数据洞察力最大的难点，是数据、业务场景、标准三者是相互分离的。
做数据分析的同学们不了解业务场景，只能对着数据瞎猜；业务部门的人自己稀里糊涂，或者各怀鬼胎，故意扭曲判断标准；对数据重视度不够，基础数据采集不全，遇到事都喜欢讲个案，不看数据全貌；
这些糟糕状况，都会导致做数据分析的同学们很难积累经验。于是我们常常发现，企业里最有洞察力的人往往是老板。因为在老板那里这三者是透明的，所以即使不操作基础数据，他老人家也能明察秋毫。但这对数据分析师可不是件好事。因为老板还等着我们给意见呢，事事都让老板跑在我们前边，会引发不满的。所以做数据的同学们还是得自己锻炼下洞察力。
4
培养数据洞察力的步骤
很多同学一说要提升洞察力，最喜欢干这三件事：
找《XX行业2020-2025全景洞察报告（重磅深度！）》找XX行业数据指标体系思维导图，挑个最密密麻麻的保存在D盘-干货文件夹加各种数据分析群，问：“有没有牛X的数据分析报告看看，有洞察那种，发来看看”
这三种方法完全没用。这就像一个想谈恋爱的小伙，每天在网上看美女图片一样，自己不动手练，不具体思考，是不可能提升洞察力的。永远不动，永远不会。得想办法自己动手才行。而且往往这些东西内容太多，最后保存在D盘的玩意，你也永远不会看。所以最好从一个具体小点出发。
第一步：从一个场景一个指标开始
做数据的同学，优势在于手上有数据，可以随时查。劣势在于不了解业务场景。因此把数据结合到业务场景中，是破题的关键。最好找一个自己熟悉的业务，有好朋友的部门入手。从理解结果指标开始（如下图）。
第二步：从极值到中间值
理解了指标业务含义，想要形成判断，可以从白犀牛开始——先看指标极大、极小值的时候。这些情况是什么场景，发生什么问题，有什么应对。有了对极值的了解，就行掌握基础的判断标准，也能积累分析假设和分析逻辑。当遇到没有那么极端的情况时，可以顺着已经积累的分析逻辑去理解。实在解读不了，也可以选择再观察观察，看看数据往哪个极端方向发展（如下图）。
第三步：从静态到动态
当我们对静态场景积累的足够的洞察的时候，就能解读动态场景。本质上，动态场景只是一系列静态场景的合集。要额外提醒的是：一个业务变化往往有规律性。一个连续的规律，本身是具有业务含义的。积累周期形态的规律，可以从点到线，提升洞察能力。
第四步：从单指标到多指标
对单指标有了洞察积累，可以往多指标扩展，掌握了结果指标的判断，可以联系过程指标一起看。注意：多指标不是单指标的堆积，拼在一起的时候，也不是每个指标越多越好的。多指标组合时，在特定业务场景下会形成特定的形态，基于形态的解读能做出更准确的判断（如下图）。
掌握了基础形态，后续还能持续观察形态变化，积累更多经验，这样就慢慢能由简入繁，越来越多积累经验，积累多了自然能举一反三了。
要注意的是，换个行业，换个公司，换个产品，换个发展阶段，具体场景都会变化。所以企图追求“万古不变的数据分析真理”，只会让自己在玄学道路上越走越远。想提升洞察力，就多多积累具体场景碎片，提升具体分析能力。具体问题，具体分析，这句话永远不过时。

⑷ 如何提高数据质量

如何提高数据质量
大数据时代带来了海量、多样、非结构化的数据，我们得以进行更加广泛且深入的分析，但这必须建立在高质量的数据上才有意义。本期以企业级的视角，介绍数据质量的评价、提升与监控。
大数据的时代，数据资产及其价值利用能力逐渐成为构成企业核心竞争力的关键要素;然而，大数据应用必须建立在质量可靠的数据之上才有意义，建立在低质量甚至错误数据之上的应用有可能与其初心南辕北辙背道而驰。因此，数据质量正是企业应用数据的瓶颈，高质量的数据可以决定数据应用的上限，而低质量的数据则必然拉低数据应用的下限。
数据质量一般指数据能够真实、完整反映经营管理实际情况的程度，通常可在以下几个方面衡量和评价：
准确性：数据在系统中的值与真实值相比的符合情况，数据应符合业务规则和统计口径。常见数据准确性问题如：
与实际情况不符：数据来源存在错误，难以通过规范进行判断与约束;
与业务规范不符：在数据的采集、使用、管理、维护过程中，业务规范缺乏或执行不力，导致数据缺乏准确性。
完整性：数据的完备程度。常见数据完整性问题如：
系统已设定字段，但在实际业务操作中并未完整采集该字段数据，导致数据缺失或不完整;
系统未设定字段：存在数据需求，但未在系统中设定对应的取数字段。
一致性：系统内外部数据源之间的数据一致程度，数据是否遵循了统一的规范，数据集合是否保持了统一的格式。常见一致性问题如：
缺乏系统联动或联动出错：系统间应该相同的数据却不一致，缺乏必要的联动和核对。
及时性：数据在采集、传送、处理等环节快速支持应用的程度，考察数据的时间特性对应用的满足程度。及时性关系到系统能否在规定的时间内获取到系统需要的特定时间产生的数据，以完成系统功能。常见及时性问题如：
缺乏时效性：未按照规定的数据更新时间要求对数据进行更新。
可用性：用来衡量数据项整合和应用的可用程度。常见可用性问题如：
缺乏应用功能，没有相关的数据处理、加工规则或数据模型的应用功能，获取目标数据;
缺乏整合共享，数据分散，不易有效整合和共享。
其他衡量标准再如有效性可考虑对数据格式、类型、标准的遵从程度，合理性可考虑数据符合逻辑约束的程度。此前一项对某企业数据质量问题进行的调研显示常见数据质量问题中准确性问题占33%，完整性问题占28%，可用性问题占24%，一致性问题占8%，在一定程度上代表了国内企业面临的数据问题。
提高数据质量的首要任务是定义一套标准化的数据规范，对具体数据项的定义、口径、格式、取值、单位等进行规范说明，形成对该数据项的具体质量要求。依托这套规范作为衡量和提高数据质量的标尺，可在数据采集、加工和应用的各环节对关键数据项进行预防性或监测性的核检。广义的企业级数据字典可以作为数据标准化规范的载体，对企业运营过程中涉及的数据项名称、业务定义和规则等要素进行收录、规范和编制，对数据项描述信息进行标准化处理，统一定义对安全性和数据质量的要求，进而为业务运营提供可靠的数据服务、提高整体数据质量奠定基础。理想情况下广义的企业级数据字典是完备的，企业各系统全部数据项都被数据字典收录，不存在同名不同义或同义不同名的情况。与此相对，狭义的数据字典通常是针对单一系统的技术属性标准，为单一系统的开发和应用服务。
企业级数据字典通常分为三层：数据项、值域和域取值。数据项层面的规范主要包括名称、业务规则定义、数据安全要求和数据质量要求等。
数据项名称：包括数据项的中文名称、英文名称和英文简称，含义不同的数据项名称不同，物理数据库应沿用数据字典定义的全局唯一的英文简称对字段命名
业务规则定义：包括数据的业务含义、转换规则、加工规则等安全元数据：包含数据来源、所有者和访问权限等安全要求的定义
数据质量要求：在数据规范定义基础之上，提出满足业务需要的数据长度、格式、取值、数据处理、勾稽关系等要求，以此作为数据质量管理的落脚点
值域可细分为代码域、编码域、文本域、金额域、数值域、时间域等。例如“出生地”数据项对应值域为“行政区划”代码域，引用国家标准GB-T2260-2016《中华人民共和国行政区划代码》，对应的域取值为该国标定义的代码表。再如“借记卡号”数据项对应值域为“19位卡号”编码域，定义16位卡号和19位卡号两种编码方式，不需列举对应具体的域取值。
数据质量管理是指在数据创建、加工、使用和迁移等过程中，通过开展数据质量定义、过程控制、监测、问题分析和整改、评估与考核等一系列管理活动，提高数据质量以满足业务要求。数据质量管理工作遵循业务引领的原则，确定重点质量管控范围，并动态调整阶段性管控重点，持续优化。可按照“谁创建、谁负责;谁加工、谁负责;谁提供、谁负责”的原则界定数据质量管理责任，由数据流转环节的各责任方对管辖范围内的数据质量负责。对数据质量规则优先采取系统程序的自动化控制措施，并尽可能前移管控点，从源头上控制数据质量。
数据质量监控点通常针对关键数据项设置实施，定义数据质量监控规则，生成监控报警，按严重性等级分级报告，由相应层级进行处理和响应。关键数据项根据经验判断，一般影响较广如涉及多业务条线，或应用于关键业务环节如合约签订、会计核算、绩效分析、产品定价、资金收付等，或应用于内部经营管理、对外信息披露和行业监管要求，例如财务报告数据和新资本协议实施中明确提出的重要指标项。
数据质量监控点的控制手段分为预防型和监测型：
预防性控制防止错误数据的产生，一般部署在数据采集点，用于控制手工输入的源数据，以及批量导入的源数据校验：
数据输入校验：例如贷款利率的输入校验;
数据阈值：例如数据非空，数据取值超出值域定义合理范围，数据格式不符合标准等;
质量控制方式：系统自动校验/双人手工复核;
系统校验方式：强制，如不符合规则无法通过。
监测型控制监测错误数据，发现数据质量问题进行报警。一般部署在数据加工和应用环节，验证数据完整性、一致性和准确性等：
数据输出校验：例如贷款余额总分核对
数据一致性：例如交易头寸与总帐系统记录的交易头寸一致
质量控制方式：系统自动校验
系统校验方式：非强制，错误及差异提示
对选定的关键数据项，需定义数据质量规则以及数据质量等级。数据质量等级可利用“阈值”和“容忍度”进行分级：
良好：数据项质量评分高于“阈值”
可容忍：数据项质量评分低于“阈值”，但高于“容忍度”
报警：数据项质量评分低于“容忍度”
严重报警：数据项的质量问题将带来非常严重的影响，人工经验判断
关键数据项监控点的详细信息应在企业级数据字典中维护更新，与其开发、实施和测试情况保持同步。
在进行数据质量分等级报告及响应纠错时应遵守如下原则：
及时性。对导致数据质量等级进入“可容忍”、“报警”和“严重报警”状态的数据质量事件能够及时发现、报告和处理;
规范性：针对分级别的数据质量问题，汇报至利益相关方，配置相应资源;
高效性：数据质量问题，在分级别规定时间内被解决。应按照“可容忍”、“报警”和“严重报警”酌情规定响应时间;
有序性。在开展数据质量分等级报告工作时，应有序上报、统一领导、分级负责。
部署在UDP层面的数据质量监控程序实时或定期监测关键数据项的质量，对其数据质量进行评分，通过比较该监控点的“阈值”和“容忍度”，将数据质量进行分级，对于非“良好”的评价结果，数据质量监控程序将发送报警消息通知数据质量管理人员。报警消息内容包括问题定位头文件和具体描述。数据质量管理人员根据报警信息调查问题数据项，验证报警内容，生成预警信息通知下游用户，同时填制纠错工单通知相关责任人员。相关责任人员依据纠错通知提示的具体内容，开展数据质量问题调查，提出数据质量改进需求和解决方案，由实施运维团队在数据应用层面修正，或在数据采集和集成层面修正。若纠错告警问题由数据质量要求过于严苛或控制规则错误引起，应修改关键数据项清单及其相关监控规则，并由实施运维团队修改或取消已部署的对应监控点。

⑸ 为何要进行数据分析如何提高数据分析的效率

【导读】数据剖析是指用恰当的统计剖析方法对收集来的很多数据进行剖析，提取有用信息和构成结论而对数据加以具体研究和归纳总结的过程。在实际应用中，数据剖析可协助人们作出判别，以便采取恰当行动。面临海量数据时，进步数据剖析的功率成为困扰剖析师的难题。那么，为何要进行数据分析?如何提高数据分析的效率呢?

为何要进行数据分析?

1、评价产品时机

产品构思初期，必要的需求调研及市场调研显得尤为关键。产品时机评价对后期产品设计及迭代都至关重要，甚至说决议了一个产品的未来和核心理念。

2、剖析解决问题

产品出现欠好状况，肯定是存在缘由的。不可能凭空想象臆造问题，必须尊重客观现实。那么只要通过必要的数据实验才干追溯到问题源头，进而制定合理的解决计划，彻底解决问题。

3、支撑运营活动

你这个产品功能上线后作用怎么样?A计划和B计划哪个更好些呢?诸如此类的问题，都牵涉到一个“标准”的问题。评判一个问题的好坏，最牢靠的恐怕就是数据了。曾经我就说过“人是不牢靠的，人们总是乐意相信自己想看见的东西。”只要给出实在、牢靠、客观的事实——数据，才干对具体的活动作出最实在的评判。

4、猜测优化产品

数据剖析的成果不只能够反应出以往产品的状况，即所谓的后见性数据;也能够给出产品未来时间段内可能会遇到的问题，即所谓的先见性数据。一个真正的数据指标必须是可付诸行动的。后见性和先见性的数据都能够付诸行动，差异只是先见性数据能猜测未来发生什么，缩短迭代周期，精雕细镂。

如何提高数据分析的效率?

一、明晰剖析的意图

数据剖析的数据源往往庞大且无规矩，这个时分就需要明晰数据剖析的意图。需要经过数据剖析展现什么样的成果。数据需求直接源于最终的剖析结果，如果你现已全面地规划了要做哪些剖析、产生什么结果，那么你将知道数据需求是什么。

二、剖析思路系统化，逻辑话

在进行数据剖析时，能够借鉴管理学营销学等理论知识，打开剖析思路，将数据剖析形成系统化，逻辑化的剖析模式。

三、掌握有效的剖析办法

熟练掌握数据剖析的一般流程，掌握剖析办法。理论与实践相结合，培育数据剖析办法与数据之前逻辑能力的把控，全面深刻的认识数据的价值，科学进行数据剖析工作。

四、选择适宜的剖析东西

一个适宜的数据剖析东西是协助数据剖析的利器，但是面临市场上很多的剖析东西，怎么才能找到简略易用的剖析东西似乎成为困扰业务人员的问题。大数据魔镜作为一款调集数据剖析挖掘一体的可视化软件，易用性极强，只需简略拖拽即可完成数据剖析工作。

五、用图表说话

简略明晰的图表能够协助更好的展现数据结果，发现问题所在。在数据剖析的过程中，图表能够协助理清剖析思路，跳出剖析瓶颈。

六、多种可视化展现

跟着信息化的发展，数据井喷时代带来海量数据，以往一般单调的展现方式现已无法满足需求。一起，关于企业来说，明晰多元的数据能更好的开掘问题所在，为企业决议计划带来科学依据和参阅。大数据魔镜有500多种可视化效果且烘托速度到达秒级。

七、会集精神有规则的歇息

关于相关业务人员或许大数据剖析师来说，高效专注的剖析时刻是有限的，或许会集在几个小时内，因此在进行数据剖析工作时应该合理分配时刻，有规则的歇息，放松大脑。

以上就是小编今天给大家整理分享关于“为何要进行数据分析?如何提高数据分析的效率?”的相关内容希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，这样更有核心竞争力与竞争资本。

⑹ 如何提高系统性能指标

前言当我写下这个标题后，我被自己吓啦一大跳，怎么取个这么大的题目。要知道这可是无数人一生的舞台！我在这里不想也不可能针对提高系统性能的方方面面一一讲解，只是想结合具体的个案来谈谈我们在进行系统移植过程中对提高 J2EE 系统性能指标的一些思考和设计方案，主要是关于数据缓存技术的应用，但愿不会给大家带来太大的误会。说明：本文所有的讨论都是基于 Windows 平台，至于其他主流平台比如 Unix、Linux 等也有类似于 MMF 的实现机制，在此不再赘述。回页首概念-- 什么是 MMF ？ (1)从现在开始，MMF 一词将在本文中大量出现。所以，我在此先对 MMF 做一个简单的描述。MMF，全称 Memory Mapped Files，从宏观上看，它是一种数据内存映射的技术或者说管理动态内存的一种方法，Randy Kath 这样定义到 MMF：Memory-mapped files(MMFs) offer a unique memory management feature that allows applications to access files on disk in the same way they access dynamic memory-through pointers。从微观的角度，它主要具有以下几个特性：概念：MMF 是一个 Windows 对象，你可以通过 Windows API 创建和访问它。本质：你可以把 MMF 当成一个普通的文件，只不过它贮存在系统内存中。 图一：MMF 在各个进程间实现共享（来自 MSDN Online）特性：MMF 可以被任何进程、线程所访问，这说明 MMF 具有可在进程间共享的特性，这也正是它的最大"魅力"所在。当然，因为所有的存取操作都在内存中进行，它也同时具备快速的特点。实现原理：MMF 是基于现代操作系统都普遍采用的虚拟内存（virtual memory）技术，而虚拟内存是基于一种被称作 Paging 的机制之上的（2）。所以可以这样认为，只要某个操作系统采用了基于 Page 的虚拟内存管理系统，它就可以实现 MMF 这种功能特性。生存周期：MMF 一直存在直到对它的最后一个引用被断开。MMF 其实是 Windows 平台下的一个基本特性，所有关于它的操作都可以通过 Windows API 获得，它使得 DNA 架构下 COM 跨进程访问数据成为可能。利用它，可以将数据库端的业务数据缓存到应用服务器端或者客户端的 MMFs 中，省去频繁访问数据库的开销，极大地提高系统访问性能。对于 java，我们也在 Jdk1.4 的 NIO 规范下找到了利用 MMF 的类集合，虽然在 Jdk1.4 的 API 文档中并没有明确地提出这样一个概念，但是我们在 FileChannel 和 ByteBuffer 类的文档中了解到 FileChannel 对象具有映射文件至内存的功能，从上面的介绍中我们可以看出这实际上就是创建了 MMF。回页首背景-- 我们遇到什么困难？我们希望对某个购买系统进行升级开发，自然就会涉及到平台的选型。原来的系统是基于微软的 DNA 架构，我们现在倾向于将之移植到 J2EE 平台。在此之前自然要进行必要的可行性分析，除去其他方面的考虑之外，我们最关心的自然落到关键技术的可行性上面，因为我们希望最大限度地利用原有系统的架构设计。由于该系统基于微软的 DNA 架构，采用 DCOM 远程访问组件的方式，系统性能自然成为一个非常重要的考虑。所以，在原有系统中最大的亮丽之处在于花费大量工作来提高整个系统的性能指标，使得整个系统无论在系统响应速度，还是大数据量并发操作方面都有很杰出的表现。在这其中尤以数据缓存技术 MMF 的应用最为关键，通过服务器端和客户端的数据缓存，有效地提升了整个系统的性能。图二：应用 MMF 后的系统图图示说明：图中的"Server Cache(Business Rules)"部分即为利用 MMF 进行的数据缓存；另外，在客户端也大量利用到 MMF，在图中并未标出。整个系统沿着这样一个思路来利用 MMF：每次系统启动的时候，程序访问数据库，获取表中数据，通过一系列步骤将之缓存至应用服务器端 MMFs，见下图中黑线所示。以后客户端每次请求数据，将直接访问应用服务器端 MMFs，见图中红线所示，并且同时将数据缓存到客户端。此后，如果有任何配置数据的改变，可以重新装载数据到 MMFs。当然，与之配套的还有一套比较合理的定时数据比较机制。图三、系统与 MMF 的交互图以上这些就是我们所要实现的 MMF 缓存机制，简单地说，我们就是要在 Java 中找出与之对应的缓存机制解决方案。回页首解决方案 -- 我们想到了什么？明确了目标之后，我们就开始了在 Java 中寻找的征程。可以说几乎涵盖了现有的所有可行的方案，下面就是我们探索和思考的点点滴滴。一、 利用 JNI我们首先想到的就是 JNI(Java Native Interface，Java 本地接口 )，毕竟这是最直观和最省事的解决方案。在 Java 中利用 JNI 直接调用已有的 VC 或者 VB 代码，不需要重新编写这些代码，节省了时间，而且程序执行效率也相当不错。但是，利用 JNI 也存在着诸多的问题：不同程序代码之间的兼容性和可协调性，不易维护性。总之，对于这种夹生饭可以作为一时的权宜之计，在项目时间紧迫的情况下可以考虑使用，但是从长远考虑还是不宜采用。（3）二、 利用 XML这其中我们也想到了利用 XML，作为时下非常流行和实用的一门技术，Jdk1.4 中提供了一整套比较完整的 XML API，使得产生以及解析 XML 文件变得非常的容易。但是，个人觉得 XML 最大的优势在于为不同系统间的数据交换提供一种通用的格式，在于数据存储、解析和转换方面，作为数据缓存的候选虽然也未尝不可，但是从最优系统性能和充分继承原有系统架构考虑，还不是最优解决方案。三、 利用 MMF因为原有系统是使用的 MMF，所以我们也自然而然想到了 JAVA 中是否也存在 MMF。经过对 Jdk1.4 的仔细研究，我们也如愿找到了我们希望的功能。经过各方面的讨论，我们决定在新系统中采用该技术。回页首解决方案 -- 我们做了些什么？在做出决定之后，我们就需要对 Java 中的 MMF 做一个详细的研究。在 Jdk1.4 中，关于 MMF 的 API 主要位于 java.nio 和 java.nio.channels 包下。在新的 JAVA NIO 中着重提到两个概念 Buffer 和 Channel，MMF 其实是作为它们的一个附属品被提出来的。其中的 FileChannel 类的 map 方法能够完成这样一种功能"Maps a region of this channel's file directly into memory"，返回一个 MappedByteBuffer 对象。由此我们可见在 Jdk1.4 中，MMF 的表现形式为 MappedByteBuffer 类及其父类 ByteBuffer，你可以通过这些类提供的一些方法来操纵 MMF 对象，而创建 MMF 的功能主要由 FileChannel 类来完成。（4）在使用类 MappedByteBuffer 之前，你必须弄清楚这样几个概念：capacity, limit, position，这在所有 Buffer 类中都是非常关键的。这里我直接引用 Jdk1.4 文档中的解释：A buffer's capacity is the number of elements it contains. The capacity of a buffer is never negative and never changes.A buffer's limit is the index of the first element that should not be read or written. A buffer's limit is never negative and is never greater than its capacity.A buffer's position is the index of the next element to be read or written. A buffer's position is never negative and is never greater than its limit.也许这样一个数学公式更加直观：0 <= position <= limit <= capacity。在进行大规模的系统应用之前，我们建立个简单的应用模型。今天，我们介绍一下这其中关于 MMF 最简单的一些操作。1、 创建 MMF上面我们已经提到，调用 FileChannel 类的 map() 方法可以创建 MMF，详细的方法说明如下： abstract MappedByteBuffer map(FileChannel.MapMode mode, long position, long size) 通过设置不同的 MapMode 类型，可以分别得到只读的、可读写的和私有的 MMF，因此可以视情况而定创建不同的 MMF。同时通过设置参数 position 和 size 可以指定文件的某一部分映射至内存，该特点对于大文件是非常有用的。 // 清单一：创建不同类型的 MMF try { File file = new File("filename"); // 创建一个只读的 memory-mapped file FileChannel roChannel = new RandomAccessFile(file, "r").getChannel(); ByteBuffer roBuf = roChannel.map(FileChannel.MapMode.READ_ONLY, 0, (int)roChannel.size()); // 创建一个可读写的 memory-mapped file FileChannel rwChannel = new RandomAccessFile(file, "rw").getChannel(); ByteBuffer wrBuf = rwChannel.map(FileChannel.MapMode.READ_WRITE, 0, (int)rwChannel.size()); // 创建一个私有的 (-on-write) memory-mapped file. // Any write to this channel results in a private of the data. FileChannel pvChannel = new RandomAccessFile(file, "rw").getChannel(); ByteBuffer pvBuf = roChannel.map(FileChannel.MapMode.PRIVATE, 0, (int)rwChannel.size()); } catch (IOException e) {} 2、 向 MMF 中插入数据你可以利用类 MappedByteBuffer 的 capacity 来得到它里面包含的字节数，这是个常量。你可以利用方法 put() 来向 MMF 中插入数据，它有两种不同的版本：绝对位置插入 put(int index, byte b)，为此你必须指定 index（0<=index<=capacity-1）；相对位置插入 put(byte b)，它是利用了 position 和 limit 属性。利用相对位置插入数值后，position 也相应地加 1，直至达到 limit 的限制。而且，针对不同的数据类型，有各自相对应的 put 方法，比如 putChar, putDouble 之类。 // Create an empty MappedByteBuffer with a 10 byte capacity ByteBuffer bbuf = MappedByteBuffer.allocate(10); // Get the buffer's capacity int capacity = bbuf.capacity(); // 10 // Use the absolute put(). // This method does not affect the position. bbuf.put(1,(byte)0xFF); // position=0 // Set the position bbuf.position(5); // Use the relative put() bbuf.put((byte)0xFF); // Get the new position int pos = bbuf.position(); // 6 // Get remaining byte count int rem = bbuf.remaining(); // 4 // Set the limit bbuf.limit(7); // remaining=1 // This convenience method sets the position to 0 bbuf.rewind(); // remaining=7 3、 从 MMF 中获得数据与上述的过程相反，你可以通过不同的 get 方法来从 MMF 中获得数据。 // Create an empty MappedByteBuffer with a 10 byte capacity ByteBuffer bbuf = MappedByteBuffer.allocate(10); // Get the MappedByteBuffer's capacity int capacity = bbuf.capacity(); // 10 // Use the absolute get(). // This method does not affect the position. byte b = bbuf.get(5); // position=0 // Set the position bbuf.position(5); // Use the relative get() b = bbuf.get(); // Get the new position int pos = bbuf.position(); // 6 // Get remaining byte count int rem = bbuf.remaining(); // 4 // Set the limit bbuf.limit(7); // remaining=1 // This convenience method sets the position to 0 bbuf.rewind(); // remaining=7 回页首解决方案 -- 需要注意的地方上面我们给出的只是一个非常简单的读写 MMF 的例子，在实际的使用过程中会复杂得多，下面几个因素可能是你要好好考虑的：1、 数据与 MMF 的对应关系既然是要将数据缓存到 MMF 中，那我们就必须确立数据库表与 MMF 的对应关系。我们推荐使用的方式是每一张表对应一个 MMF 文件。2、 MMF 文件长度的设计确立了对应关系之后，我们需要分析一下如何设定 MMF 文件的初始长度。文件长度不能太小，否则就不能容纳所有的数据，同时文件也不能太长，那样一来浪费系统内存，二来也会使创建 MMF 的开销急剧增大。那刚好能容纳所有的记录呢？听起来是个不错的主意，但是如果这个时候需要添加一条记录呢？麻烦就来啦，由于原有长度不够。系统需要重新 re-map MMF 文件，造成系统内频繁地创建 MMF，反而使性能下降。经过我们研究后得出，这个比例在 1.1-1.3 之间比较合适，也就是 MMF 文件略大于表中现有记录的总和。3、 针对不同性质的数据进行不同的处理明确以上两点，我们还需要对数据本身做一番研究。有些数据趋于固化，一般不会有什么改变，比如国家、省份等，而有些数据则会经常变化，比如产品等，对于这两种不同类型的数据，你可以采取不同的处理方式，以达到最优的系统性能。回页首可能存在的问题 -- 我们需要预防些什么？1、 MMF 不是万能灵药千万不要以为有了 MMF，你就可以高枕无忧，可以轻轻松松搞定系统的缓存机制。事实远非如此，MMF 只不过是一把利刃，更重要的是你自己要仔细认真地设计好系统的缓存机制。要知道，解决交通堵塞问题的关键不是把路修得多么宽，而是要合理地规划整个交通路线。要知道在某些操作系统中，使用 MMF 的代价是非常昂贵的，失去好的规划，你可能会适得其反，系统反而会更加的拥挤不堪。况且，使用 MMF 还会带来很多的副作用。2、 性能与数据差错容忍度之间的平衡我们知道，随着数据缓存的大量使用，不可避免地会产生某种程度上的数据不一致，也就可能会产生某些数据差错。所以说，数据缓存使用的力度决定于系统客户对这些错误的容忍程度有多大。在某些非常关键的业务数据应用数据缓存技术时，必须格外地小心。3、 需要额外的 MMF 支持代码如上所述，为了最大限度地减少数据的不统一，我们必须提供一套非常合理和有效的数据同步机制，某种程度上甚至可以认为数据同步机制的好坏决定了数据缓存技术的成败。而这些是我们在使用 MMF 的过程中需要额外提供的代码。4、 MMF 与平台的相关性现在大部分编程语言中使用 MMF 的方法都是，提供相应的接口创建和操作 MMF 或者系统 API，而底层的具体 MMF 细节则由相应的操作系统去决定。这样每种操作系统中 MMF 不同的实现细节也在某种程度上影响着我们对 MMF 的使用。5、 使用 MMF 必须十分的小心既然MMF 是贮存在系统内存中，所以对于某些错误必须时刻警惕，比如"Array Out of Bound"等。要是您的系统没有很好地捕获这些错误，您的系统可能会彻底崩溃。每当你编写这些 MMF 代码的时候，你必须时刻牢记在心：我是在与系统内存打交道，这家伙可是娇贵的很。6、 由于 Jdkl1.4 的推出时间不长，基于 MMF 的现有应用几乎没有，所以没有真正能够在现实环境中检验 MMF 的使用情况，可能会存在一些不可预知的风险。回页首总结通过以上的介绍，相信大家对 MMF 在 Java 中的应用都有了一个初步的印象。实际上，提高应用系统的性能一直是所有应用系统开发人员追求的目标。除去本文谈到的缓存技术之外，在 J2EE 中，你还可以通过各种池技术的应用，EJB 组件的优化来提高系统性能（5）。但愿，本文能够给你带来这方面的一些启示。参考资料 关于MMF，微软 MSDN 站点 Randy Kath 的文章"Managing Memory-Mapped Files in Win32"不可不读。另外关于 MMF 的应用实例，可以参考 Zhefu Zhang 的文章"High Performance Solution Ini File Class with MMF"。关于这一点，可以参考文章"What are Memory Mapped Files?"。利用JNI 来访问 MMF 的实例可以参考 Stanley Wang 的文章"Using Memory Mapped Files and JNI to communicate between Java and C++ programs"。关于Java NIO 新功能的详细讲解，请参考 Jdk1.4 的 API 文档，而 Richard G. Baldwin 的在线教学文档也不可不读。关于这些技术的应用，可以参考 developerWorks Java 技术专区相关的文章。关于作者王和全，毕业于南昌大学。现主要在J2EE平台上从事广电行业运营系统的开发工作，擅长组件技术，多层架构下的编程。喜欢钻研新的技术，最近又迷上了Linux。除了写程序，平生最大的爱好就是旅游，梦想有一天能开着自己的宝马去郊游。您可以通过 [email protected]与我联系，我期待着朋友们的来信。 关闭[x]关于报告滥用的帮助报告滥用谢谢! 此内容已经标识给管理员注意。关闭[x]关于报告滥用的帮助报告滥用报告滥用提交失败。 请稍后重试。关闭[x]developerWorks：登录IBM ID：需要一个 IBM ID？忘记IBM ID？密码：忘记密码？更改您的密码 保持登录。单击提交则表示您同意developerWorks 的条款和条件。 使用条款 当您初次登录到 developerWorks 时，将会为您创建一份概要信息。您在developerWorks 概要信息中选择公开的信息将公开显示给其他人，但您可以随时修改这些信息的显示状态。您的姓名（除非选择隐藏）和昵称将和您在 developerWorks 发布的内容一同显示。所有提交的信息确保安全。关闭[x]请选择您的昵称：当您初次登录到 developerWorks 时，将会为您创建一份概要信息，您需要指定一个昵称。您的昵称将和您在 developerWorks 发布的内容显示在一起。昵称长度在 3 至 31 个字符之间。 您的昵称在 developerWorks 社区中必须是唯一的，并且出于隐私保护的原因，不能是您的电子邮件地址。昵称：（长度在 3 至 31 个字符之间）单击提交则表示您同意developerWorks 的条款和条件。 使用条款. 所有提交的信息确保安全。为本文评分评论回页首

⑺ 如何提升数据分析能力

1、数据支持。任何一个企业品牌要想进入大数据营销，首先就要制定一个数据收集和整理的要点，明确大数据技术对于企业品牌的营销发展意义。知道怎样合法的收集到自己需要的数据，以及后续如何处理这些数据，如何通过这些数据来为企业盈利等等。这些基本的定义是企业开展大数据营销的第一步。

2、数据使用工具。如果企业已经做好了大数据营销的准备，并且已经有了自己所需的数据资源。那么，这时候就需要一定的大数据分析工具了。市面上的大数据工具给企业商家带来了全新的分析方式，基于成熟的分析结构、视觉化以及数据管理系统也迅速地改变着企业的分析方式，这些数据工具的出现极大的方便了企业的大数据营销进程。

3、大数据人才。现在大数据的火爆，自然而然大数据的人才也就十分的稀缺。一个成功的团队离不开人员的良好配置，大数据人才往往以数据分析人才为主，大致分为以下几种：数据科学家，提供有关统计、相关性和质量等的专业技能;商业分析师，从商业的角度出发,甄别数据科学家从纯粹数据分析角度发现的异常数据以及一般性规律，发掘出其中与公司业务发展紧密相关的数据和规律并根据重要性进行排序;技术专家，帮助提供收集、整理和处理数据所需的硬件和软件解决方案。

关于如何提升数据分析能力，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。