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  • 动态分析法有哪些
    千次阅读
    2020-12-21 10:16:29

    一、趋势面分析法

    (2007-03-06 14:45:57)

    转载

    下面将就趋势面分析、克里金、形函数法三种算法作简单介绍,以后将进一步整理一些资料,介绍更

    多优秀的实用算法。

    一、趋势面分析法

    趋势面分析法是针对大量离散点信息,从整体插值角度出发,来进行趋势渐变特征分析的最简单的方

    法。趋势面分析一般是采取多项式进行回归分析。趋势面通常应用多项式回归,主要是因为多项式回归的

    求解比较简单,通常可以得到显示的数学解答。回归方法采用最小二乘法原理,其本质就是对回归函数在

    某个区间上的极值求取。

    M

    N

    项多项式趋势面基本可以表示以下形式:

    要注意在上式中,

    是参变量,但不是每个参变量都是独立参变量。

    在实际分析中,

    M

    一般取

    1

    2

    3

    。一般来说来

    M

    不取超过

    3

    以上的高阶

    ,

    主要基于两方面,一是高

    阶求解相对复杂,二是高级很难赋予物理意义。

    N

    取多参变量在生产实践中是很常见的。

    对于任何一组离散型数据,多项式趋势面到底取多少阶和多少个参变量,有一个临界限制:就是不管

    你取多少阶和多少个参变量,只要待求趋势面中的独立参变量总数小于或者等于已知离散控制点的数量就

    可以。

    事实上,趋势面分析并不限制只取多项式趋势面,可以取任何函数构成的趋势面,如以下形式:

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  • 常用的5种数据分析方法有哪些

    万次阅读 2020-12-22 11:15:10
    对比分析法指通过指标的对比来反映事物数量上的变化,属于统计分析中常用的方法。常见的对比横向对比和纵向对比。 横向对比指的是不同事物在固定时间上的对比,例如,不同等级的用户在同一时间购买商品的价格对比...

    常用的数据分析方法有5种。

    常用的5种数据分析方法有哪些?

     

    1.对比分析法

    常用的5种数据分析方法有哪些?

     

    对比分析法指通过指标的对比来反映事物数量上的变化,属于统计分析中常用的方法。常见的对比有横向对比和纵向对比。

    横向对比指的是不同事物在固定时间上的对比,例如,不同等级的用户在同一时间购买商品的价格对比,不同商品在同一时间的销量、利润率等的对比。

    纵向对比指的是同一事物在时间维度上的变化,例如,环比、同比和定基比,也就是本月销售额与上月销售额的对比,本年度1月份销售额与上一年度1月份销售额的对比,本年度每月销售额分别与上一年度平均销售额的对比等。

    利用对比分析法可以对数据规模大小、水平高低、速度快慢等做出有效的判断和评价。
     

    2.分组分析法

    分组分析法是指根据数据的性质、特征,按照一定的指标,将数据总体划分为不同的部分,分析其内部结构和相互关系,从而了解事物的发展规律。根据指标的性质,分组分析法分为属性指标分组和数量指标分组。所谓属性指标代表的是事物的性质、特征等,如姓名、性别、文化程度等,这些指标无法进行运算;而数据指标代表的数据能够进行运算,如人的年龄、工资收入等。分组分析法一般都和对比分析法结合使用。
     

    3.预测分析法

    预测分析法主要基于当前的数据,对未来的数据变化趋势进行判断和预测。预测分析一般分为两种:一种是基于时间序列的预测,例如,依据以往的销售业绩,预测未来3个月的销售额;另一种是回归类预测,即根据指标之间相互影响的因果关系进行预测,例如,根据用户网页浏览行为,预测用户可能购买的商品。
     

    4.漏斗分析法

    漏斗分析法也叫流程分析法,它的主要目的是专注于某个事件在重要环节上的转化率,在互联网行业的应用较普遍。比如,对于信用卡申请的流程,用户从浏览卡片信息,到填写信用卡资料、提交申请、银行审核与批卡,最后用户激活并使用信用卡,中间有很多重要的环节,每个环节的用户量都是越来越少的,从而形成一个漏斗。使用漏斗分析法,能使业务方关注各个环节的转化率,并加以监控和管理,当某个环节的转换率发生异常时,可以有针对性地优化流程,采取适当的措施来提升业务指标。
     

    5.AB测试分析法

    AB 测试分析法其实是一种对比分析法,但它侧重于对比A、B两组结构相似的样本,并基于样本指标值来分析各自的差异。例如,对于某个App的同一功能,设计了不同的样式风格和页面布局,将两种风格的页面随机分配给使用者,最后根据用户在该页面的浏览转化率来评估不同样式的优劣,了解用户的喜好,从而进一步优化产品。

    除此之外,要想做好数据分析,读者还需掌握一定的数学基础,例如,基本统计量的概念(均值、方差、众数、中位数等),分散性和变异性的度量指标(极差、四分位数、四分位距、百分位数等),数据分布(几何分布、二项分布等),以及概率论基础、统计抽样、置信区间和假设检验等内容,通过相关指标和概念的应用,让数据分析结果更具专业性。

    本文摘自《机器学习测试入门与实践》

    常用的5种数据分析方法有哪些?

     

    本书全面且系统地介绍了机器学习测试技术与质量体系建设,分为5部分,共15章。第一部分(第1~4章)涵盖了机器学习、Python编程、数据分析的基础知识;第二部分(第5~7章)介绍了大数据基础、大数据测试指南及相关工具实践;第三部分(第8~10章)讲解了机器学习测试基础、特征专项测试及模型算法评估测试;第四部分(第11~13章)介绍了模型评估平台实践、机器学习工程技术及机器学习的持续交付流程;第五部分(第14章和第15章)探讨了AI(Artificial Intelligence)在测试领域的实践及AI时代测试工程师的未来。

    本书能够帮助读者了解机器学习是如何工作的,了解机器学习的质量保障是如何进行的。工程开发人员和测试工程师通过阅读本书,可以系统化地了解大数据测试、特征测试及模型评估等知识;算法工程师通过阅读本书,可以学习模型评测的方法和拓宽模型工程实践的思路;技术专家和技术管理者通过阅读本书,可以了解机器学习质量保障与工程效能的建设方案。

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  • 动态网页 —— 逆向分析法 + 案例

    千次阅读 多人点赞 2021-05-10 17:01:37
    动态网页的爬取呢,主要逆向分析法和模拟法。我们今天主要介绍逆向分析法,后面会重点介绍模拟法中selenium库的使用。 动态网页 一、动态网页概述 1.1 什么是动态网页 动态网页是基本的html语法规范与Python、...

    引入 : 本章主要讲解的是动态网页爬取的相关技术。动态网页的爬取呢,主要有逆向分析法和模拟法。我们今天主要介绍逆向分析法,后面会重点介绍模拟法中selenium库的使用。


    在这里插入图片描述

    动态网页

    一、动态网页概述

    1.1 什么是动态网页


    动态网页是基本的html语法规范与Python、Java、C#等高级程序设计语言、数据库编程等多种技术的融合,以期实现对网站内容和风格的高效、动态和交互式的管理。因此,从这个意义上来讲,凡是结合了HTML以外的高级程序设计语言和数据库技术进行的网页编程技术生成的网页都是动态网页。
    在这里插入图片描述
    这是在网上搜到的定义 ,那么通俗一点的说法是什么呢 ?就是 你要找的东西在网页源代码可能是不会出现的。


    1.2 动态网页的常用技术


    动态网页经常Ajax、动态HTML等相关技术实现前后台数据的交互。对于传统的Web应用,当我们提交一个表单请求给服务器,服务器接收到请求之后,返回一个新的页面给浏览器,这种方式不仅浪费网络带宽,还会极大地影响用户体验,因为原网页和发送请求后获得的新页面两者中大部分的HTML内容是相同的,而且每次用户的交互都需要向服务器发送请求,并且刷新整个网页。这种问题的存在催生出了Ajax技术。

    Ajax的全称是Asynchronous JavaScript and
    XML,中文名称为异步的JavaScript和XML,是JavaScript异步加载技术、XML以及Dom,还有表现技术XHTML和CSS等技术的组合。使用
    Ajax技术不必刷新整个页面,只需对页面的局部进行更新,Ajax只取回一些必需的数据,它使用SOAP、XML或者支持JSON的Web
    Service接口,我们在客户端利用JavaScript处理来自服务器的响应,这样客户端和服务器之间的数据交互就减少了,访问速度和用户体验都得到了提升。如注册邮箱时使用的用户名唯一性验证普遍采用的就是Ajax技术,服务端返回的数据格式通常为json或xml,而不是HTML格式。


    1.3 动态网页的判定方法

    静态网页 :

    静态网页是以.html、.htm、.html、.shtml、.xml作为后缀的网页。静态网页的内容是固定的,每个页面都是独立的页面不会根据浏览者的不同需求而改变。

    动态网页 :

    使用ASP 或PHP 或 JSP 等作为后缀的网页。动态网页以数据库技术为基础,可以大大降低网站维护的工作量。

    判定方法
    1.右键查看网页源代码,如果数据在网页中即说明是静态网页,否则是动态网页。
    2.也可使用Request.get()爬取,返回r.text。如果数据全部在文本里则是静态网页,否则是动态网页或者动态和静态结合的网页,部分数据在网页里,部分数据不在网页上。

    1.4 动态网页的爬取方法

    动态网页的爬取方法一般分为逆向分析法和模拟法。逆向分析法难度较高,通过拦截网站发送的请求,找出真正的请求地址,要求爬虫爱好者熟悉前端特别是JavaScript相关技术。模拟法是使用第三方库如Selenium模拟浏览器的行为,解决页面加载和渲染的问题。

    二、案例

    案例网址 :重庆名医堂
    在这里插入图片描述
    还是原来的操作 ,f12 查看源代码,注意圈红,这次式XHR ,具体情况要具体分析。
    观察! 格式式json格式!这里我们在解析的时候要转换成字典很好用!在这里插入图片描述

    import  requests
    import json
    import pymysql
    import  time
    def get_html(url,headers,time=10):  #get请求通用函数,去掉了user-agent简化代码
        try:
            r = requests.get(url, headers=headers,timeout=time)  # 发送请求
            r.encoding = r.apparent_encoding  # 设置返回内容的字符集编码
            r.raise_for_status()  # 返回的状态码不等于200抛出异常
            return r.text  # 返回网页的文本内容
        except Exception as error:
            print(error)
    out_list=[]
    def parser(json_txt):
        txt = json.loads(json_txt)
        global row_count
        row_count=txt["doctorCount"] #总行数
        for row in txt["doctors"]: #医生信息列表
            staff_name=row.get("STAFF_NAME") #医生姓名
            if staff_name is None:
                staff_name=""
            staff_type=row.get("STAFF_TYPE") #职称
            if staff_type is None:
                staff_type=""
            remark=row.get("STAFF_REMARK") #简介
            if remark is None:
                remark=""
            #简单清洗,去除掉简介中的html标签
            remark=remark.replace("<p>","").replace("</p>","")
            #去除空白字符
            remark=remark.strip()
            org_name=row.get("ORG_NAME") #所属医院
            org_name=org_name if org_name is not None else ""
            org_grade_name=row.get("ORG_GRADE_NAME")#医院等级
            org_grade_name = org_grade_name if org_grade_name is not None else ""
            good_at=row.get("GOOT_AT") #擅长领域
            good_at= good_at if good_at is not  None else ""
            row_list=(
                staff_name,
                staff_type,
                remark,
                org_name,
                org_grade_name,
                good_at
            )
            out_list.append(row_list)
    def save_mysql(sql, val, **dbinfo): #通用数据存储mysql函数
        try:
            connect = pymysql.connect(**dbinfo)  # 创建数据库链接
            cursor = connect.cursor()  # 获取游标对象
            cursor.executemany(sql, val)  # 执行多条SQL
            connect.commit()  # 事务提交
        except Exception as err:
            connect.rollback()  # 事务回滚
            print(err)
        finally:
            cursor.close()
            connect.close(if __name__ == '__main__':
        head = {
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; Win64; x64)\
                       AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) \
                       Chrome/89.0.4389.82 Safari/537.36"
        } #设置用户代理,应对简单反爬虫
    
        #为了得到总共数据条数,先爬一次得到row_count放入全局变量
        page_size=10 #每页的数据行数
        url='https://www.jkwin.com.cn/yst_web/doctor/getDoctorList?areaId=42&depId=&hasDuty=&pageNo=1&pageSize=10'
        json_txt=get_html(url,head) #发送请求
        print(json_txt) #查看是否有数据
        parser(json_txt) #解析函数
        print(out_list) #查看是否有数据
        page=row_count//page_size  #总共页数 页面太多速度太慢,以5页列,6改为page即可爬所有页面
        for i in range(2,6):
            url="https://www.jkwin.com.cn/yst_web/doctor/getDoctorList?areaId=42&depId=&hasDuty=&pageNo={0}&pageSize={1}".format(i,page_size)
            json_txt=get_html(url,head) #发送请求
            parser(json_txt) #解析函数
        #解析完数据了,然后一次性批量保存到MySQL数据库
        parms = {                      #数据库连接参数
                  "host": "--",
                  "user": "root",
                  "password": "123456",
                  "db": "---",
                  "charset": "utf8",
                }
        sql = "INSERT into doctorinfo(staff_name,staff_type,remark,\
                    org_name,org_grade_name,good_at)\
                    VALUES(%s,%s,%s,%s,%s,%s)"  # 带占位符的SQL
        save_mysql(sql, out_list, **parms)  # 调用函数,注意**不能省略
    

    注意!要修改自己的数据库信息!
    在这里插入图片描述

    结果:在这里插入图片描述
    sql语句:

    CREATE TABLE `doctorinfo` (
      `staff_name` varchar(255) DEFAULT NULL,
      `staff_type` varchar(255) DEFAULT NULL,
      `remark` varchar(10000) DEFAULT NULL,
      `org_name` varchar(255) DEFAULT NULL,
      `org_grade_name` varchar(255) DEFAULT NULL,
      `good_at` varchar(255) DEFAULT NULL
    ) 
    

    remark 那里的长度 我是随意设的 ,因为第一次跑出来 跳了一个提示 是长度不够!
    我就加长设置了!在这里插入图片描述

    拜~

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