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  • 数仓 DW层 用户固定漏斗分析主题 1. 背景 在app业务和流程设计中,页面和页面之间,流程和流程之间每个环节并不是100%流转下去。例如大家使用购物App,从商品详情页到下单页面,到支付页面,中间可能随时因为...

    数仓 DW层 用户固定漏斗分析主题

    1. 背景

    1. 在app业务和流程设计中,页面和页面之间,流程和流程之间的每个环节并不是100%流转下去的。例如大家使用购物App,从商品详情页到下单页面,到支付页面,中间可能随时因为各种原因跳出。这时候就涉及到漏斗分析,也就是分析这些环节之间的转换率。
    2. 在当今快节奏开发,推崇敏捷开发时代,不管是什么app,都不会一开始就做成尽善尽美,反而只会有核心功能,然后接入比较完整的数据分析和观察工具后,每个迭代周期根据线上数据分析和用户反馈进行迭代优化。这样就可以使用2周一个迭代的快速开发优化出最终想要的app。
    3. 只不过使用上述方式,有一个很重要的前提,就是需要有一个技术团队可以支撑这么快速的迭代,同时有足够的数据采集和分析工具可以提供相对完善完整的线上数据分析用来支撑决策。
    4. 本文涉及的漏斗分析,用在关键环节和页面分析时是有很大作用的。
    5. 大家都知道解决问题的前提是发现问题,而漏洞分析就是用来发现问题的。如果商品详情页到下单页面的转换率太低,漏斗分析就可以看出来。
      PS:
      业内经典案例有如将支付按钮变大,支付按钮红色加深等方式让下单率提升50%甚至更高的案例。就是因为发现流程的页面漏斗数据异常,进而做优化而得来的。

    2. 案例

    1. 模拟

    – 漏斗模型的定义:LD_X
    step1: pageView,pageid=‘786’
    step2: search, keyword 包含 ‘智能手机’
    step3: addCart, pname 包含 ‘手机’
    step4: submit

    1. 数据样例

    – 目标表的数据样例:
    2020-10-07,LD_X,step1,g02
    2020-10-07,LD_X,step4,g01

    1. 计算
    WITH tmp AS
    (
    SELECT
    guid,
    concat_ws(',',sort_array(collect_list(concat_ws('_',cast(ts as string),eventid)))) as  event_lst
    FROM dwd.app_action_detail
    WHERE  dt='2020-10-07'
           AND (
                (eventid = 'pageView' and properties['pageid']='786')
             or (eventid = 'search' and instr(properties['keyword'],'智能手机')>0)
             or (eventid = 'addCart' and instr(properties['pname'],'手机')>0)
             or (eventid = 'submit')
          )
    GROUP BY guid
    )
    
    INSERT INTO TABLE dws.app_ld_user_compstep PARTITION (dt='2020-10-07')
    SELECT   
    '2020-10-07' as cacl_dt,
    'LD_X'       as ld_name,
    guid,
    case 
      when regexp_extract(event_lst,'.*?(pageView).*?(search).*?(addCart).*?(submit).*?',4)='submit' then 4 
      when regexp_extract(event_lst,'.*?(pageView).*?(search).*?(addCart).*?',3)='addCart' then 3 
      when regexp_extract(event_lst,'.*?(pageView).*?(search).*?',2)='search' then 2 
      when regexp_extract(event_lst,'.*?(pageView).*?',1)='pageView' then 1  
      else null 
    end as compstep  
    FROM tmp
    ;
    
    1. 思路分析
    • 如果行为数据中,需要拿到一系列页面浏览数据的漏斗,则数据展示出来必定是根据时间排序,用户依次进行了页面p1,p2,p3,p4的浏览
    • 则在这个过程中,可以直接提取出关键信息,将用户的页面浏览id提取出来,使用concat_ws拼接为字符串,再转为数组,再拼接起来,这样一来就可以得到一个很长的字符串,然后使用正则表达式去匹配,就饿可以得到一系列页面浏览数据。

    这个处理思路最关键的思路就是将列数据转行,用到了concat和collect as,最终将数据转为了一个长字符串

    注意行转列和列转行是sql中常见做法,主要是为了将数据转换。

    展开全文
  • Dreamweaver网页中怎么插入导航条?Dreamweaver中网页为了更有层次感,想要插入导航条,该怎么使用导航条呢?下面我们就来看看dw网页导航条的使用方法,需要的朋友可以参考下
  • 例如这样标准场景,数据仓库从ods层迁移数据到dw层时,ods层表格很可能类似于exam这个表样子: 数据仓ods层一个单表通常包含有事实字段和维度字段。 而数据仓dw层则需要把表拆成事实表+维度表星型结构,或者...

    使用dw-etl完美替代kettle

    相信用过kettle的人都对这个工具既爱又恨,爱的是它功能很多,界面操作很丰富,一副无所不能的样子。然而,真要用它解决一些棘手的问题,它又显得无能为力。

    例如这样的标准场景,数据仓库从ods层迁移数据到dw层时,ods层表格很可能类似于exam这个表的样子:
    exam表
    数据仓ods层一个单表通常包含有事实字段和维度字段。
    而数据仓dw层则需要把表拆成事实表+维度表的星型结构,或者雪花型结构
    在这里插入图片描述
    面对这样的问题kettle无法优雅地解决,并且现实是我们通常还要应对全量、增量数据同步,还有维度数据的缓慢变化。

    dw-etl专门为解决数据维度拆分转换设计,通过一个json配置文件,完成事实表和维度表的建模描述,到数据转换运行时,把源数据表数据逐行传给dw-etl转换引擎,则会自动完成拆分入库目标事实表和维度表。

    话不多说贴上json配置文件源码供鉴赏:

    {
      "project_name": "期末考试分数事实表",
      "fact_table": {
        "table_name": "fact_exam",
        "etl_columns": [
          {
            "col": "id",
            "src_col": "id",
            "data_type": "INT(11)",
            "is_auto_id": false
          },
          {
            "col": "course_agent_id",
            "data_type": "int(11)",
            "is_auto_id": false,
            "dim_id_from": "dim_course.agent_id"
          },
          {
            "col": "teacher_agent_id",
            "data_type": "int(11)",
            "is_auto_id": false,
            "dim_id_from": "dim_teacher.agent_id"
          },
          {
            "col": "student_agent_id",
            "data_type": "int(11)",
            "is_auto_id": false,
            "dim_id_from": "dim_student.agent_id"
          },
          {
            "col": "score",
            "src_col": "score",
            "data_type": "INT(11)",
            "is_auto_id": false
          },
          {
            "col": "sync_time",
            "src_col": "sync_time",
            "data_type": "datetime",
            "is_auto_id": false
          },
          {
            "col": "agent_id",
            "src_col": "",
            "data_type": "int(11)",
            "is_auto_id": true
          }
        ]
      },
      "dim_tables": [
        {
          "table_name": "dim_course",
          "etl_columns": [
            {
              "col": "course_name",
              "src_col": "course_name",
              "data_type": "VARCHAR(255)",
              "is_auto_id": false
            },
            {
              "col": "agent_id",
              "src_col": "",
              "data_type": "int(11)",
              "is_auto_id": true
            },
            {
              "col": "sync_time",
              "src_col": "sync_time",
              "data_type": "datetime",
              "is_auto_id": false
            }
          ],
          "unique_check": {
            "unique_key_columns": [
              "course_name"
            ],
            "unique_key_date_column": "sync_time",
            "uncheck_columns": [
              "course_name",
              "sync_time"
            ],
            "if_exists_skip": true
          }
        },
        {
          "table_name": "dim_teacher",
          "etl_columns": [
            {
              "col": "teach_years",
              "src_col": "teach_years",
              "data_type": "INT(11)",
              "is_auto_id": false
            },
            {
              "col": "teacher_name",
              "src_col": "teacher_name",
              "data_type": "VARCHAR(255)",
              "is_auto_id": false
            },
            {
              "col": "teacher_number",
              "src_col": "teacher_number",
              "data_type": "INT(11)",
              "is_auto_id": false
            },
            {
              "col": "agent_id",
              "src_col": "",
              "data_type": "int(11)",
              "is_auto_id": true
            },
            {
              "col": "course_agent_id",
              "data_type": "int(11)",
              "is_auto_id": false,
              "dim_id_from": "dim_course.agent_id"
            },
            {
              "col": "sync_time",
              "src_col": "sync_time",
              "data_type": "datetime",
              "is_auto_id": false
            }
          ],
          "unique_check": {
            "unique_key_columns": [
              "teacher_number"
            ],
            "unique_key_date_column": "sync_time",
            "uncheck_columns": [
              "teacher_number",
              "sync_time"
            ],
            "if_exists_skip": true
          }
        },
        {
          "table_name": "dim_student",
          "etl_columns": [
            {
              "col": "student_name",
              "src_col": "student_name",
              "data_type": "VARCHAR(255)",
              "is_auto_id": false
            },
            {
              "col": "student_number",
              "src_col": "student_number",
              "data_type": "VARCHAR(255)",
              "is_auto_id": false
            },
            {
              "col": "agent_id",
              "src_col": "",
              "data_type": "int(11)",
              "is_auto_id": true
            },
            {
              "col": "sync_time",
              "src_col": "sync_time",
              "data_type": "datetime",
              "is_auto_id": false
            }
          ],
          "unique_check": {
            "unique_key_columns": [
              "student_number"
            ],
            "unique_key_date_column": "sync_time",
            "uncheck_columns": [
              "student_number",
              "sync_time"
            ],
            "if_exists_skip": true
          }
        }
      ]
    }
    

    可见配置文件脉络非常清晰,一个事实表(fact_exam)放在fact_table对象里,多个维度表(dim_course、dim_teacher、dim_student)放在dim_tables数组对象里,然后各个表都有来源字段和目标字段、字段类型配置。为了应对缓慢变化维,事实表和维度表都加了agent_id自增id作为代理id,is_auto_id: true则表示自增主键。

    维度表配置复杂一些,多了个unique_check对象配置,unique_key_columns是维度表用于唯一定位一行数据的列集合,例如学生的学号、老师的工号。如果学生学号还要加上年级班号才能唯一定位学生呢?那就把学生学号和班号id都放在unique_key_columns数组就是了。unique_key_date_column放入同步数据日期列,全量增量数据通常会有这个日期字段。uncheck_columns是排除一些与维度表缓慢变化维不相关的字段。if_exists_skip保留是true就对了,不然存在相同的维度数据还继续插入维度表则是多余的。

    搞清楚配置文件格式后,其他就基本是模板化操作了,下载dw-etl及example,按照使用说明跑通example工程,就能掌握dw-etl开发了。

    展开全文
  • DW1000开发笔记(一)DW1000芯片概览

    千次阅读 2021-03-17 10:34:34
    DW1000(官方网站)是一个完全集成低功耗射频收发器,遵循IEEE 802.15.4-2011 超宽带标准。它可以被用于双向测距或者TDOA定位系统中,精度为10cm。它使用了从3.5Ghz-6.5Ghz6个射频频段,支持100kbps、850kbps、...

    一、DW1000介绍

    DW1000(官方网站)是一个完全集成的低功耗射频收发器,遵循IEEE 802.15.4-2011 超宽带标准。它可以被用于双向测距或者TDOA定位系统中,精度为10cm。它使用了从3.5Ghz-6.5Ghz的6个射频频段,支持100kbps、850kbps、6.8Mbps的数据速率,并且可以在多径环境下进行处理,所以可在高反射的环境下应用。

    DW1000内部最高层次的概览图如下:

    二、DW1000的引脚和接口

    DW1000芯片使用QFN-48封装,引脚图如下:

    DW1000内部单元与这些引脚之间的关系如图:

    这些引脚中与外部通信的接口有SPI标准接口等。

    1. SPI标准接口

    DW1000的通信接口是一个仅作为SPI从机,两种时钟极性(CPOL)和两种时钟相位(CPHA)都支持,数据传输协议支持单个或者多个字节进行读写访问,所有的字节都是从MSB开始传输到LSB结束。一次传输以SPICSn引脚拉低开始、到SPICSn引脚拉高结束。

    1.1.1. SPI通信模式

    DW1000支持SPI的四种通信模式,可以由GPIO5 和 GPIO6两个引脚硬件配置,一般使用模式0:

    1.1.2. SPI通信引脚

    SPI接口使用的引脚为:

    引脚 作用
    GPIO5 配置引脚
    GPIO6 配置引脚
    SPICLK SPI时钟信号
    SPI MISO SPI数据输出
    SPI MOSI SPI数据输入
    SPICSn SPI片选信号(低电平有效)

    1.1.3. SPI通信时序

    当芯片内部的CLKPLL锁定后,SPI的时钟速率最大支持20Mhz,否则SPI的时钟速率最大为3Mhz。
    在这里插入图片描述

    1.1.4. SPI数据交互格式

    每次SPI数据交互开始时,都会有1个到3个交互头(transaction header),交互头大小为1个字节、8位,后面跟着可变数目的交互数据,数据的长度没有限制。

    交互头中给出了本次交互是读或者写,也给出了具体读/写的地址,如下图,分别是读和写时的交互格式:

    ① 当有一个交互头时,交互头的内容格式如图,最高位表示本次为读或者写、次高位表示有没有子索引,剩余6位为寄存器文件ID:

    比如读出32位Device ID的交互数据如图:

    ② 当有两个交互头时,交互头内容如图,不同的是,第二个交互头最高位用于表示是否还有扩展地址(子地址范围0到127):

    比如读取地址为0x00的寄存器的第2个索引:

    ③ 当有三个交互头时,交互头内容如图,其中第二个和第三个交互头合起来表示子地址(子地址范围0 到32767):

    比如用长索引向TXbuffer中310处写入一个字节:

    2.中断引脚

    DW1000可以配置在一个或多个事件发生时使用它的中断引脚,来通知外部控制器处理发生的事件。

    中断引脚的极性可以通过系统控制寄存器(Register file: 0x0D – SystemControl Register)的HIRQ_POL位来设置。上电后默认的极性为高电平,这也是确保DW1000在睡眠和深度睡眠设备状态下的最低功率运行的推荐极性。当DW1000在睡眠或者深度睡眠的时候,中断引脚处于浮空状态,这时除非外部有下拉电阻,否则可能会触发虚假的中断。

    一个在系统事件状态寄存器( Register file: 0x0F – System Event Status Register )中的事件发生后是否触发中断,这取决于在系统状态屏蔽寄存器(Register file: 0x0E – System Event Mask Register)中对应位的设置。

    默认情况下,在上电后所有可以产生中断的事件都会被屏蔽,并且中断也处于失能状态。

    3. GPIO引脚

    DW1000 提供了8个GPIO引脚可以由用户进行独立的配置。任何一个被配置为输入的引脚的电平状态,都可以被读取并上报给控制主机通过SPI接口,当配置为输出时,控制主机也可以通过SPI接口设置其电平。

    一些GPIO还有一些复用功能,如下表:

    引脚 复用功能说明
    GPIO0/RXOKLED 接收到完整的数据帧时用于点亮一个LED
    GPIO1/SFDLED 接收器发现SFD时点亮一个LED
    GPIO2/RXLED 在接收模式时点亮一个LED
    GPIO3/TXLED 在发送数据时点亮一个LED
    GPIO4/EXTPA 用于使能外部电源功率放大器
    GPIO5/EXTTXE/SPIPOL 上电时用于配置SPI工作模式,上电后恢复为默认GPIO引脚
    GPIO6/EXTRXE/SPIPHA 上电时用于配置SPI工作模式,上电后恢复为默认GPIO引脚
    GPIO8/IRQ 中断请求输出引脚

    GPIO引脚的配置和操作可以通过GPIO控制和状态寄存器( Register file: 0x26 – GPIO control and status)来完成:

    默认上电之后这些GPIO全部被设置为输入状态。

    4. 特殊控制引脚

    • SYNC/GPIO7:SYNC同步引脚时GPIO7,这个引脚被用于外部时钟同步输入引脚;
    • WAKEUP:输入引脚,用于从DW1000睡眠模式或者深度睡眠模式唤醒;
    • EXTON:输出引脚,外部器件使能引脚,在DW1000工作时保持高电平;
    • RSTn:复位引脚,低电平有效;

    至此,DW1000概览结束,接下来将使用STM32+HAL库完成驱动移植和测试。

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      auto(自动): 选择该选项,,当层内容超出层的范围时,自动增加滚动条(默认)
    
    可以使用jquery或者javascript把那个div的块的内容设置为空或者将div块隐藏掉
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  • 使用场景:当类与类之间存在相同(共性)内容,并且产生了 is a关系,就可以考虑使用继承来优化代码 特点:Java中只支持单继承,不支持多继承,但支持多层继承 继承成员变量访问特点 在子类方法中访问一个变量...
  • 使用AP div 第一 写上 position:relative; 第二 写上 position:absolute; 同时可以设置z轴来叠加
  • dw1000-用户手册中文版

    2018-04-07 15:24:34
    2 DW1000概述 13 2.1简介 13 2.2连接到DW1000 13 2.2.1 SPI接口 13 .2.1.1 SPI工作模式 13 2.2.2中断 16 2.2.3通用I / O 17 2.2.4 SYNC引脚 17 2.3 DW1000操作状态 17 2.3.1状态图 17 2.3.2主要运行状态概述 17 ...
  • DW数据挖掘学习4

    2020-04-01 21:24:41
    GBDT(Gradient Boosting Decision Tree),全名叫梯度提升决策树,使用的是Boosting思想。 Boosting方法训练基分类器时采用串行方式,各个基分类器之间有依赖。它基本思路是将基分类器层层叠加,每一在训练...
  • 开发工具与关键技术:DW 遮罩层的使用 作者:黎凤焕 撰写时间:2019年1月18日 在学习的过程中,遮罩层的使用也是比较重要的一部分,往往使用鼠标滑轮滚动时,遮罩层不会随滚轮滚动而滚动,随滚轮滚动而滚动的是后面...
  • SCD

    2021-01-04 09:48:02
    5.5.2 SCD1(缓慢渐变类型1) 通过更新维度记录直接覆盖已存在值。不维护记录历史。一般用于修改错误数据,即历史...DW记录根据业务数据库中 CustomerID 获取了最新 City 信息,直接更新到 DW 中。 5
  • 该DataMart是使用Azure Data Factory for ELT / ETL和Azure Synapse作为数据库来构建。 最后阶段是Power BI报告,该报告从DataMart中读取信息。 解决方案中一些重要方面是如何利用Azure Data Factoty中动态...
  • PB FrameWork和Super DW

    热门讨论 2007-12-23 21:32:41
    模板功能,系统自带多种模板,可以在不写代码情况下对多种类型的数据进行操作,如树形数据(每层的数据源可以不同),列表数据,主细表类型的数据等。用户也可以开发自己的模板。 14.单号生成,系统提供一个功能...
  • DW_ensemble learning_task02

    2021-05-11 23:23:37
    Blending集成学习算法 在(1)步中,总的数据集被分成训练集和测试集,...在(2)-(3)步中,我们使用训练集创建了K个模型,如SVM、random forests、XGBoost等,这个是第一层的模型。 训练好模型后将验证集输入模型进行预测
  • DW1000中文数据手册,是英文手册翻译版,目录如下: 目录 DW1000 用户手册翻译文档 v0.2 ...........................................................................................1 修订记录...............
  • 目录 1 数据库基础2 数据库的结构2.1 RDBMS的常见系统结构2.2 表的结构3 SQL语句和...注意:常说的数据库是指的使用的数据库软件,即DBMS。数据库是通过DBMS创建和操纵的容器。 数据库的种类: 层次数据库(Hierar
  • 这些文件使用 Markov-Airy 方法来计算相位,以及作为波长函数多层介电镜相位导数(最多三阶)。 特别是,它们可用于计算反射群延迟色散(啁啾)。 了解镜子色散对于理解它如何扭曲超快(飞秒)脉冲至关重要...
  • 以阿里增量数据项目为例,目前有一张DW层表biz_dw.dwb_acloud_pzx_rmb_diff,里面其中一个字段有脏数据,我们需要快速定位这个字段可能来自于哪张表。 通过Atlas UI界面,选择“hive_table”类型,在查询框中搜索...
  • 下面我们使用JavaScript控制遮罩部分,接下来来看一个例子,当我点击图1里绿色小球弹出一个提示框,见图1 看到截图里这个提示框说明我们可以继续往下敲,点击确定之后弹出遮罩,我们看截图js代码部分 ...
  • http://blog.sina.com.cn/s/blog_6163bdeb0102dw7a.html 一维离散小波分析 工具箱提供了如下函数做一维信号分析: Function Name Purpose 分解函数 dwt 一分解 ...
  • 使用TransmitFile函数需要注意几点

    千次阅读 2013-06-21 17:46:54
    TransmitFile是专门用来进行文件传输函数,它优势在于在内核将文件句柄和套接字联系起来进行发送,避免了将文件内容读到应用再写到内核过程,提高了效率。函数声明如下: BOOL TransmitFile( SOCKET ...

空空如也

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