摘要：
PHP异步执行的常用方式常见的有以下几种，可以根据各自优缺点进行选择： 1.客户端页面采用AJAX技术请求服务器优点：最简单，也最快，就是在返回给客户端的HTML代码中，嵌入AJAX调用，或者，嵌入一个img标签，src指向要执行的耗时脚本。缺点：一般来说Ajax都应该在onLoad以后触发，也就是 阅读全文
posted @ 2017-08-08 23:16
icefox89
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MySQL在2016年仍然保持强劲的数据库流行度增长趋势。越来越多的客户将自己的应用建立在MySQL数据库之上，甚至是从Oracle迁移到MySQL上来。但也存在部分客户在使用MySQL数据库的过程中遇到一些比如响应时间慢，CPU打满等情况。现将《ApsaraDB专家诊断报告》中出现的部分常见SQL 阅读全文
posted @ 2017-08-06 18:33
icefox89
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摘要：
今天聊一下增长黑客。 增长黑客是近年来国外很火热的一个词汇，顾名思义，它负责和驱动一切业务指标的增长。和运营平时干的事情没啥区别，只是多了一个非常酷炫的黑客后缀。 更多的含义和内容，在「增长黑客」这本书已经谈到，今天聊的是我业务中的一些增长案例。 我认为，增长黑客更见于细节和洞察，而不是爆发性的营销 阅读全文
posted @ 2017-08-06 17:08
icefox89
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今天用Python分析用户消费行为，内容会更接地气，难度会稍稍上升一点。它也是七周成为数据分析师的最后一篇教程了。这里会串联以前的几个知识点。 数据来源CDNow网站的用户购买明细。一共有用户ID，购买日期，购买数量，购买金额四个字段。我们通过案例数据完成一份基础的数据分析报告。 加载包和数据，文件 阅读全文
posted @ 2017-08-06 16:29
icefox89
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今天开始进入Python数据分析工具的教程。 数据分析绝对绕不过的三个包是numpy、scipy和pandas。numpy是Python的数值计算扩展，专门用来处理矩阵，它的运算效率比列表更高效。scipy是基于numpy的科学计算包，包括统计、线性代数等工具。pandas是基于numpy的数据分析 阅读全文
posted @ 2017-08-06 16:27
icefox89
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大家学习Python，不练习怎么行？ 这次依旧使用网络抓取的数据分析师的招聘薪资作为练习数据。在早期我们已经用它进行了Excel、BI可视化、SQL三方面的实战训练，想必大家已经很熟悉了，我不再赘述。 主要内容是进行数据读取，数据概述，数据清洗和整理，分析和可视化。按照本教程，相信大家的Pandas 阅读全文
posted @ 2017-08-06 16:27
icefox89
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Python之所以灵活，就是因为它函数式编程的特性。今天开始学习Python的一些高级特性。 控制流 Python等程序语言，都是从程序顶端从上到下一行行执行语句，可以把它想象成线性。生活中的很多情况，并不只是单一的线性。 某程序员的老婆叫他上街买几个桃子，吩咐如果有西瓜，买一个。 后来他就真的只买 阅读全文
posted @ 2017-08-06 16:26
icefox89
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Python一共有三大数据结构，它是Python进行数据分析的基础，分别是tuple元组，list数组以及dict字典。本文通过这三者的学习，打下数据分析的基础。 数组 数组是一个有序的集合，他用方括号表示。 num就是一个典型的数组。数组不限定其中的数据类型，可以是整数也可以是字符串，或者是混合型 阅读全文
posted @ 2017-08-06 16:25
icefox89
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Python是近年来最火爆的语言，已经作为数据分析和机器学习的首选语言之一。 Python虽然被诟病不够快，但足够灵活和易上手。Python教程主要围绕数据分析展开，所以技术原理这类内容会略过，可以认为这是一篇重应用的课程。 想学会一门语言不是一朝一夕的事情，若大家想成为技术型的数据分析师，或者未来 阅读全文
posted @ 2017-08-06 16:24
icefox89
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数据分析涉及不同的业务领域，很多时候，业务的了解比数据技巧更重要。很多新人常问Python、SQL，但鲜有问业务，可后者才决定分析的成败。 业务的洞悉决定了数据分析师发展的上限，数据技巧只是逼近它。好的分析师都懂业务，也必须懂业务。 我希望通过本文，让数据新人对业务有一个大概的了解，也适用产品和运营 阅读全文
posted @ 2017-08-06 16:23
icefox89
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