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贵阳达内大数据培训数据可视化分析常用分析方法分享

发布：贵阳达内培训
来源：互联网
时间：2022-03-28 11:13

数据可视化技术是目前大多数企业在做数据分析的时候会用到的一个技术，而本文我们就通过案例分析来了解一下，数据可视化分析常用分析方法分享。

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1.指标与标签的命名指标命名必须符合数据模型的有效字符。

应该有一个与度量所属的域相关的应用程序前缀(客户端库函数有时将前缀称为命名空间)，特定应用程序前缀通常是应用程序名称本身。在所有标签维度上测量的逻辑内容要相同，包括请求持续时间、数据传输字节数、即时资源使用率(百分比)等。标签是用来区分正在测量的事物的特征，不要将标签名称放在度量名称中，这会导致冗余，将显著增加存储的数据量。

2.控制台和仪表盘不要试图在控制台展示每一种数据，而是要考虑可能的故障模式以及如何区分。

与其在单个大仪表盘上显示每个服务的信息，不如为每个服务构建单独的仪表盘，包括每个服务的延迟和错误。然后可以从顶部开始，一直钻取到有问题的服务。我们发现：控制台上的图形不超过5个;每个图表上的图(线)不超过5个;使用控制台模板展示时，在右侧表格中数据项不要超过30个。

3.测量仪表在使用同一个文件中创建的实例化度量类，在跟踪错误时，容易做到警报从控制台到代码进行切换。出于不同的监控目的，服务通常可以分为在线服务、离线处理和批处理作业三种类型。此外系统还有库接口、日志信息、失效、线程池、高速缓存、采集器等部分，这些也需要被监控。

4.直方图和摘要是更复杂的度量类型，要准确地使用这些度量类型难度很大。直方图和摘要两个样本的观测结果，通常是请求持续时间或响应大小，跟踪观测的数量和观测值的总和，然后计算观测的平均值。请注意，观测的数量本质上是一个计数器(它只会增加)。观测值之和也是计数器，如请求持续时间或响应大小从不为负数。原则上，可以使用摘要和直方图来观测负值(例如摄氏温度)。在这种情况下，观察值的总和会下降，这时不能再对其应用rate函数。

有两条经验法则：

如果需要聚合，请选择直方图。

如果知道将要观察的值的范围和分布，请选择一个直方图;如果需要精确的分位数，不论值的范围和分布，请选择摘要。

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