数据的分析相关知识
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使用四叉树优化碰撞检测四叉树是干什么的？ 百度百科 四元树又称四叉树是一种树状数据结构，在每一个节点上会有四个子区块。四元树常应用于二维空间数据的分析与分类。 它将数据区分成为四个象限。数据范围可以是方形或矩形或其他任意形状。 从定义我们可以看出重点信息： 树状结构 四个区块 分类 矩形 图示讲解 讲解之前需要先说明一下四叉树是用来做什么的，明白了原理才好理解它的行为。 使用四叉树就是使用分类的方法，减少碰撞节点的个数，只取出与给定碰撞体相同区域或者压在碰撞体所在区域边上的对象
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使用四叉树优化碰撞检测四叉树是干什么的？ 百度百科 四元树又称四叉树是一种树状数据结构，在每一个节点上会有四个子区块。四元树常应用于二维空间数据的分析与分类。 它将数据区分成为四个象限。数据范围可以是方形或矩形或其他任意形状。 从定义我们可以看出重点信息： 树状结构 四个区块 分类 矩形 图示讲解 讲解之前需要先说明一下四叉树是用来做什么的，明白了原理才好理解它的行为。 使用四叉树就是使用分类的方法，减少碰撞节点的个数，只取出与给定碰撞体相同区域或者压在碰撞体所在区域边上的对象
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基于云原生的大数据实时分析方案实践1 方案介绍 大数据处理技术现今已广泛应用于各个行业，为业务解决海量存储和海量分析的需求。但数据量的爆发式增长，对数据处理能力提出了更大的挑战，同时对时效性也提出了更高的要求。实时分析已成为企业大数据分析中最关键的术语，这意味企业可将所有数据用于大数据实时分析，实现在数据接受同时即刻为企业生成分析报告，从而在第一时间作出市场判断与决策。典型的场景如电商大促和金融风控等，基于延迟数据的分析结果已经失去了价值。另外随着云原生时代的到来，云原生天生具有的高效部署
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Hive介绍与核心知识点HiveHive简介Facebook为了解决海量日志数据的分析而开发了Hive，后来开源给了Apache软件基金会。官网定义：The Apache Hive ™ data warehouse software facilitates reading, writing, and managing large datasets residing in distributed storage using SQL.Hive是一种用类SQL语句来协助读写、管理那些存储在分布式存储系统上大数据集的数据仓库软件。Hive的几个特点Hive最大的特点是通过类SQL来分析大数据，而避免了写MapReduce程序来分析数据，这样使得分析数据更容易。数据是存储在HDFS上的，Hive本身并不提供数据的存储功能Hive是将数据映射成数据库和一张张的表，库和表的元数据信息一般存在关系型数据库上（比如MySQL）。数据存储方面：它能够存储很大的数据集，并且对数据完整性、格式要求并不严格。数据处理方面：因为Hive语句最终会生成MapR
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SQL Server基础--T-SQL语句 本教程通过对微软SQL Server数据库工具的介绍以及关系型数据库的理解，分析讲解TSQL的基本查询语句和基本用法。其中穿插大量一线实例讲解。
讲师：小雨老师 入门 168113人正在学习
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- 3.6 数据分析 数据分析是指对数据搜集、整理、分析，并依据数据做出评估和预测。现在是一个依靠数据竞争的时代，世界 500 强企业中，有 90% 以上都建立了数据分析部门。IBM、微软、Google 等知名公司都积极投资数据业务，建立数据部门，培养数据分析团队。Python 提供了和数据分析相关的模块，典型的包括：numpy，用于数学计算，如矩阵计算。pandas，基于 numpy 数据分析工具，提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。matplotlib：用于数据结果的可视化，将数据展现为散点图、折线图、直方图、柱状图、饼图等直观的形式。
- 2.4 需求分析 需求分析一般包含可行性分析、业务需求、数据项分析。实例 4：需求分析实例。# 第二章 需求分析## 2.1 可行性分析### 2.1.1 技术可行性同类产品技术解决方案：- XX 公司实现的产品，用了 XX 技术；- XX 公司实现的产品，用了 XX 技术；- XX 公司实现的产品，用了 XX 技术。### 2.1.2 经济可行性```mermaidpie title 市场分析 "已改造" : 386 "未改造" : 85```<center>图1：市场分析图</center>### 2.1.3 管理可行性## 2.2 需求分析### 2.2.1 功能需求- 功能点1 - 子功能点 1-1 - 子功能点 1-2 - 子功能点 1-3- 功能点2 - 子功能点 2-1 - 子功能点 2-2- 功能点3### 2.2.2 环境需求| 需求项 | 需求指标 || -------- | --------- || 操作系统 | CentOS 7 || 数据库 | Mysql 5.7 || 内存 | 8G || 硬盘 | 100G |## 2.3 数据项分析数据表整理| 数据对象 | 简述 | 来源 | 核心数据项 | 主键 || -------- | ------------------ | -------- | ------------ | ------ || 管理员表 | 保存系统管理员信息 | 注册 | 登录名 | 登录名 || 学生表 | 保存学员信息 | 批量导入 | 姓名、学号 | 学号 || 老师表 | 保存教职工信息 | 批量导入 | 姓名、职工号 | 职工号 || 部门表 | 保存部门、班级信息 | 批量导入 | 名称、编号 | 编号 |其渲染效果如下：
- 3.1 数据分析 Numpy 专注于数组数据的处理，其和 Pandas 一起使用的时候，这种组合则将应用范畴从数据拓展到各种表格和杂乱的数据格式，是一个非常有用的工作助力。在大数据时代，经过合理的优化编排，Numpy/ Pandas 组合处理几个 G 的数据绰绰有余，甚至处理能力上探到几十个 G。
- 2. 使用注解解析数据 原生 Servlet 开发过程中，开发者定义的 Servlet 具有请求响应功能。因为 J2EE 中的 Servlet 仅仅只是提供了编写企业级应用程序的规范，并没有提供更多实质性的功能。在执行响应逻辑之前或之后需要开发者编写一些通用的功能代码。如解析请求包中的数据、构建响应路径……Spring MVC 提供了很多实用的注解，用来解析请求包、自动绑定请求包中不同位置的数据。在使用注解解析请求包中的数据前，先了解一下请求包的格式。WEB 应用程序中， 所谓的请求包是指遵循 HTTP 协议的一种数据格式包。在某些文章中，称请求包为报文。一个完整的请求包应该由 3 个部分组成：请求行： 包括请求方法、请求的资源地址（URL） 、HTTP 协议版本号；消息头： 消息头是传送给服务器的信息，以 key：value 的格式描述；实体部分或报文体： 以 key=value 的数据格式保存客户端传递给应用程序的数据。
- 5. Pandas 解析 MySql 数据 上面我们通过 PyMySQL 库建立了 MySQL 数据库连接对象，接下来我们将通过 Pandas 进行 MySQL 数据的解析。
- 3.2 常见的原因分析 粘包和拆包其实是客户端和服务端之间都会发生的事情，并不是说只是在客户端产生或者服务端产生，具体分析如下：发送方的粘包和拆包问题要发送的数据大于 TCP 发送缓冲区剩余空间大小，将会发生拆包，也就是拆分几次发送；要发送数据大于最大报文长度，TCP 在传输前将进行拆包，也就是拆分几次发送；要发送的数据小于 TCP 发送缓冲区的大小，TCP 将多次写入缓冲区的数据一次发送出去，将会发生粘包。接收方的粘包和拆包问题服务端分两次读取到独立的数据包，那么解析出来的数据正常，没有粘包和拆包问题；服务端一次读取两个数据包，那么这些数据包就会粘合在一起，因此称为粘包；服务端分两次读取两个数据包，第一次读到数据 1 和数据 2 部分内容，第二次读取数据 2 剩余内容，这被成为 TCP 拆包。粘包和拆包的示意图总结，拆包和粘包问题并不是某一方的问题，可能是发送的粘包和拆包导致接收方读取数据出错，也可能是发送方正常，但是接收方读取出错。但是我们只需要了解，发送方和接收方什么情况下会拆包和粘包。
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