LogParser-强大的日志分析统计工具
张亨整理 四个常用统计软件SAS,STATA,SPSS,R语言分析比较及其他统计软件概述题库
四个常用统计软件SAS,STATA,SPSS,R语言分析比较及其他统计软件概述 一、SAS,STATA,SPSS,R语言简介 （一）SAS简介 SAS（全称Statistical Analysis System，简称SAS,翻译成汉语是统计分析系统）是全球最大的软件公司之一，是由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。1976年SAS软件研究所（SAS INSTITUTE INC）成立，开始进行SAS系统的维护、开发、销售和培训工作。期间经历了许多版本，并经过多年来的完善和发展，SAS系统在国际上已被誉为统计分析的标准软件，在各个领域得到广泛应用。 其网址是：https://www.360docs.net/doc/f713296971.html,/ （二）STSTA简介 STATA统计软件由美国计算机资源中心（Computer Resource Center）1985年研制。STATA 是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。它提供许许多多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。 新版本的STATA采用最具亲和力的窗口接口，使用者自行建立程序时，软件能提供具有直接命令式的语法。STATA提供完整的使用手册，包含统计样本建立、解释、模型与语法、文献等超过一万余页的出版品。 除此之外，STATA软件可以透过网络实时更新每天的最新功能，更可以得知世界各地的使用者对于STATA公司提出的问题与解决之道。使用者也可以透过STATA Journal 获得许许多多的相关讯息以及书籍介绍等。另外一个获取庞大资源的管道就是STATAlist，它是一个独立的listserver，每月交替提供使用者超过1000个讯息以及50个程序。 其网址是：https://www.360docs.net/doc/f713296971.html,/ （三）SPSS简介 SPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件。最初软件全称为“社会科学统计软件包”（Statistical Package for the Social Sciences），但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”，标志着SPSS 的战略方向正在做出重大调整。为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称SPSS，有Windows和Mac OS X等版本。 1984年SPSS总部首先推出了世界上第一个统计分析软件微机版本SPSS/PC+，开创了SPSS微机系列产品的开发方向，极大地扩充了它的应用范围，并使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域。世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价。 SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生Norman H. Nie、C. Hadlai (Tex) Hull 和Dale H. Bent于1968年研究开发成功，同时成立了SPSS公司，并于1975年成立法人组织、在芝加哥组建了SPSS总部。
大数据分析的六大工具介绍
大数据分析的六大工具介绍 2016年12月 一、概述 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分学在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设il?的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式, 相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 二.第一种工具:Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是 以一种可黑、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地 在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下儿个优点: ,高可黑性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。，高扩展性。Hadoop是 在可用的计?算机集簇间分配数据并完成讣算任务 的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。 ，高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动 态平衡，因此处理速度非常快。 ，高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败 的任务重新分配。 ,Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在Linux生产平台上是非 常理想的。Hadoop上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如C++。 第二种工具:HPCC HPCC, High Performance Computing and Communications（高性能计?算与通信）的缩写° 1993年，山美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项 U：高性能计算与通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项U ,其U的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战 问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计?划，该计划的实施将耗资百亿 美元，其主要U标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络 传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。
使用perconna慢查询日志分析工具
使用perconna慢查询日志分析工具 第一部分：安装percona-toolkit 一、环境 linux（不支持windows） 二、快速安装 （我使用的，用成功了） wget https://https://www.360docs.net/doc/f713296971.html,/downloads/percona-toolkit/2.2.16/RPM/percona-toolkit-2.2.16-1.noarch.rpm && yum localinstall -y percona-toolkit-2.2.16-1.noarch.rpm 三、源码安装 （网上还有这种装法，本人linux白痴一个，没敢用这么复杂方法，不知道此方法可行不，有兴趣的可以试下）： wget https://https://www.360docs.net/doc/f713296971.html,/downloads/percona-toolkit/2.2.14/tarball/perc ona-toolkit-2.2.14.tar.gz tar -zxvf percona-toolkit-2.2.14.tar.gz cd percona-toolkit-2.2.14 #cat Makefile.PL #cat README perl Makefile.PL make make test make install /usr/local/bin/pt-query-digest /opt/tuniu/mysql/data/slow-query.log 第二部分：语法及重要选项 一、语法 pt-query-digest [OPTIONS] [FILES] [DSN] 二、重要选项
--create-review-table 当使用--review参数把分析结果输出到表中时，如果没有表就自动创建。 --create-history-table 当使用--history参数把分析结果输出到表中时，如果没有表就自动创建。 --filter 对输入的慢查询按指定的字符串进行匹配过滤后再进行分析 --limit限制输出结果百分比或数量，默认值是20,即将最慢的20条语句输出，如果是50%则按总响应时间占比从大到小排序，输出到总和达到50%位置截止。--host mysql服务器地址 --user mysql用户名 --password mysql用户密码 --history将分析结果保存到表中，分析结果比较详细，下次再使用--history 时，如果存在相同的语句，且查询所在的时间区间和历史表中的不同，则会记录到数据表中，可以通过查询同一CHECKSUM来比较某类型查询的历史变化。 --review将分析结果保存到表中，这个分析只是对查询条件进行参数化，一个类型的查询一条记录，比较简单。当下次使用--review时，如果存在相同的语句分析，就不会记录到数据表中。 --output分析结果输出类型，值可以是report(标准分析报告)、 slowlog(Mysql slow log)、json、json-anon，一般使用report，以便于阅读。--since从什么时间开始分析，值为字符串，可以是指定的某个”yyyy-mm-dd [hh:mm:ss]”格式的时间点，也可以是简单的一个时间值：s(秒)、h(小时)、m(分钟)、d(天)，如12h就表示从12小时前开始统计。 --until截止时间，配合—since可以分析一段时间内的慢查询。 第三部分：用法示例 你用第一次pt-query-digest命令的时候，系统会提示你安装它，然后根据它的提示一步一步走下去就好了； 安装完成之后就可以用这个的命令了； 一、直接分析慢查询文件: pt-query-digest slow.log > slow_report.log 二、分析最近12小时内的查询： pt-query-digest --since=12h slow.log > slow_report2.log 三、分析指定时间范围内的查询： pt-query-digest slow.log --since ‘2014-04-17 09:30:00‘ --until ‘2014-04-17 10:00:00‘> > slow_report3.log 四、分析指含有select语句的慢查询 pt-query-digest--filter ‘$event->{fingerprint} =~ m/^select/i‘ slow.log> slow_report4.log
常用统计分析方法
常用统计分析方法 排列图 因果图 散布图 直方图 控制图 控制图的重要性 控制图原理 控制图种类及选用 统计质量控制是质量控制的基本方法，执行全面质量管理的基本手段，也是CAQ系统的基础，这里简要介绍制造企业应用最广的统计质量控制方法。 常用统计分析方法与控制图 获得有效的质量数据之后,就可以利用各种统计分析方法和控制图对质量数据进行加工处理,从中提取出有价值的信息成分。 常用统计分析方法 此处介绍的方法是生产现场经常使用,易于掌握的统计方法,包括排列图、因果图、散布图、直方图等。 排列图 排列图是找出影响产品质量主要因素的图表工具.它是由意大利经济学家巴洛特（Pareto)提出的.巴洛特发现人类经济领域中"少数人占有社会上的大部分财富,而绝大多数人处于贫困状况"的现象是一种相当普遍的社会现象,即所谓"关键的少数与次要的多数"原理.朱兰(美国质量管理学家)把这个原理应用到质量管理中来,成为在质量管理中发现主要质量问题和确定质量改进方向的有力工具. 1.排列图的画法
排列图制作可分为5步: (1)确定分析的对象 排列图一般用来分析产品或零件的废品件数、吨数、损失金额、消耗工时及不合格项数等. (2)确定问题分类的项目 可按废品项目、缺陷项目、零件项目、不同操作者等进行分类。 (3)收集与整理数据 列表汇总每个项目发生的数量，即频数fi、项目按发生的数量大小，由大到小排列。最后一项是无法进一步细分或明确划分的项目统一称为“其它”。 (4)计算频数fi、频率Pi和累计频率Fi 首先统计频数fi，然后按(1)、(2)式分别计算频率Pi和累计频率Fi (1) 式中，f为各项目发生频数之和。 (2)
Windows日志文件全解读
一、什么是日志文件 日志文件是Windows系统中一个比较特殊的文件，它记录着Windows系统中所发生的一切，如各种系统服务的启动、运行、关闭等信息。Windows日志包括应用程序、安全、系统等几个部分，它的存放路径是“%systemroot%system32config”，应用程序日志、安全日志和系统日志对应的文件名为AppEvent.evt、SecEvent.evt和SysEvent.evt。这些文件受到“Event Log（事件记录）”服务的保护不能被删除，但可以被清空。 二、如何查看日志文件 在Windows系统中查看日志文件很简单。点击“开始→设置→控制面板→管理工具→事件查看器”，在事件查看器窗口左栏中列出本机包含的日志类型，如应用程序、安全、系统等。查看某个日志记录也很简单，在左栏中选中某个类型的日志，如应用程序，接着在右栏中列出该类型日志的所有记录，双击其中某个记录，弹出“事件属性”对话框，显示出该记录的详细信息，这样我们就能准确的掌握系统中到底发生了什么事情，是否影响Windows的正常运行，一旦出现问题，即时查找排除。 三、Windows日志文件的保护 日志文件对我们如此重要，因此不能忽视对它的保护，防止发生某些“不法之徒”将日志文件清洗一空的情况。 1. 修改日志文件存放目录 Windows日志文件默认路径是“%systemroot%system32config”，我们可以通过修改注册表来改变它的存储目录，来增强对日志的保护。 点击“开始→运行”，在对话框中输入“Regedit”，回车后弹出注册表编辑器，依次展开“HKEY_LOCAL_MACHINE/SYSTEM/CurrentControlSet/Services/Eventlog”后，下面的Application、Security、System几个子项分别对应应用程序日志、安全日志、系统日志。 笔者以应用程序日志为例，将其转移到“d:\cce”目录下。选中Application子项
IIS日志分析方法及工具
日志的重要性已经越来越受到程序员的重视,IIS的日志更是不言而喻。 www.eshuba.co m E书吧 IIS日志建议使用W3C扩充日志文件格式，这也是IIS 5.0已上默认的格式，可以指定每天记录客户IP地址、用户名、服务器端口、方法、URI资源、UR I查询、协议状态、用户代理，每天要审查日志。如图1所示。 IIS 的WWW日志文件默认位置为%systemroo t%\system32\logfiles\w3svc1\，（例如：我的则是在C:\W IND OW S\system32\LogFiles\W3SVC1\），默认每天一个日志。 建议不要使用默认的目录，更换一个记录日志的路径，同时设置日志访问权限，只允许管理员和SYSTEM为完全控制的权限。如图2所示。
如果发现IIS日志再也不记录了，解决办法： 看看你有没有启用日志记录：你的网站--> 属性-->“网站”-->“启用日志”是否勾选。 日志文件的名称格式是：ex+年份的末两位数字+月份+日期。 ( 如2002年8月10日的WWW日志文件是ex020810.log） IIS的日志文件都是文本文件，可以使用任何编辑器或相关软件打开，例如记事本程序，AWStats工具。 开头四行都是日志的说明信息 #So ftware生成软件 #Ve rsion 版本 #Da te 日志发生日期
#Fields 字段，显示记录信息的格式，可由IIS自定义。 日志的主体是一条一条的请求信息，请求信息的格式是由#Fields定义的，每个字段都有空格隔开。 字段解释 data 日期 time 时间 cs-me thod 请求方法 cs-uri-stem 请求文件 cs-uri-q uery请求参数 cs-use rname客户端用户名 c-ip 客户端IP cs-versio n 客户端协议版本 cs(User-Age nt) 客户端浏览器 cs(Refe rer) 引用页 下面列举说明日志文件的部分内容（每个日志文件都有如下的头4行）： #So ftware: Microso ft Interne t Info rma tio n Services 6.0 #Ve rsion: 1.0 #Da te: 2007-09-21 02:38:17
日志分析系统调研分析-ELK-EFK
日志分析系统 目录 一. 背景介绍 (2) 二．日志系统比较 (2) 1．怎样收集系统日志并进行分析 (2) A.实时模式： (2) B.准实时模式 (2) 2.常见的开源日志系统的比较 (3) A. FaceBook的Scribe (3) B. Apache的Chukwa (3) C. LinkedIn的Kafka (4) E. 总结 (8) 三．较为成熟的日志监控分析工具 (8) 1.ELK (9) A.ELK 简介 (9) B.ELK使用场景 (10) C.ELK的优势 (10) D.ELK的缺点： (11) 2.EFK (11) 3. Logstash 于FluentD(Fluentd)对比 (11)
一. 背景介绍 许多公司的平台每天会产生大量的日志（一般为流式数据，如，搜索引擎的pv，查询等），处理这些日志需要特定的日志系统，一般而言，这些系统需要具有以下特征： （1）构建应用系统和分析系统的桥梁，并将它们之间的关联解耦； （2）支持近实时的在线分析系统和类似于Hadoop之类的离线分析系统； （3）具有高可扩展性。即：当数据量增加时，可以通过增加节点进行水平扩展。二．日志系统比较 1．怎样收集系统日志并进行分析 A.实时模式： 1 在打印日志的服务器上部署agent 2 agent使用低耗方式将日志增量上传到计算集群 3 计算集群解析日志并计算出结果，尽量分布式、负载均衡，有必要的话（比如需要关联汇聚）则采用多层架构 4 计算结果写入最适合的存储（比如按时间周期分析的结果比较适合写入Time Series模式的存储） 5 搭建一套针对存储结构的查询系统、报表系统 补充：常用的计算技术是storm B.准实时模式 1 在打印日志的服务器上部署agent 2 agent使用低耗方式将日志增量上传到缓冲集群 3 缓冲集群将原始日志文件写入hdfs类型的存储 4 用hadoop任务驱动的解析日志和计算 5 计算结果写入hbase 6 用hadoop系列衍生的建模和查询工具来产出报表 补充：可以用hive来帮助简化
Serv-U日志分析工具(sustat)
Serv-U日志分析工具(sustat) 转载 sustat是一个专门用来分析Serv-U生成的log file的工具，其功能强大，而且效率很高，但是因为是完全基于命令行操作的，所以易用性方面不够，对于一些初级用户尤显困难。下面我将简单介绍一下sustat的使用方法，对它的使用参数加以注释，及介绍一些效率提高方法。 示例一：统计各个帐号的使用情况，包括登陆次数，下载上传文件数和数据量，所占百分比等等。这个也是sustat的默认功能（不带任何参数即可）。 引用 sustat redjnuredjnu050401.log 注：红色部分为sustat的主程序，蓝色部分为欲统计的Serv-U log file，我们一般设定log file 每天自动生成，所以日志文件一般以日期命名。此出即统计2005年4月1日的FTP信息。下同。 得到的结果类似下面，包括总的文件下载上传次数和各个不同帐号的登陆次数，下载上传文件数和文件量。 Stats from 01Apr05 000009 to 01Apr05 235958 Users downloaded 1179 files = 146738.39 MB uploaded 13 files = 2013.99 MB User Conx Dfile DMB D% UFile UMB U% ______________________________________________________________________________ 1 TV_ADV 645 491 73111.45 49.82% 0 0.00 0.00% 2 TV 415 348 55100.52 37.55% 0 0.00 0.00% 3 OP_DREAMSKY 9 23 4226.60 2.88% 1 0.00 0.00% 4 MUSIC 84 73 3528.58 2.40% 0 0.00 0.00% 5 JIMEY 5 13 2956.31 2.01% 3 539.58 26.79% 6 TV_JNU 318 4 7 2757.36 1.88% 0 0.00 0.00% 7 GHOUL 18 14 2728.60 1.86% 7 1357.93 67.42% 8 TW 2 17 2147.03 1.46% 0 0.00 0.00% 9 TV_VIP 7 2 153.66 0.10% 0 0.00 0.00% 10 Anonymous 461 151 28.31 0.02% 0 0.00 0.00% 11 TV_LIST 28 0 0.00 0.00% 0 0.00 0.00% 12 OP_K100 1 0 0.00 0.00% 1 59.83 2.97% 13 OP_EDISON 3 0 0.00 0.00% 1 56.64 2.81% ______________________________________________________________________________ 示例二：统计文件下载次数。 sustat redjnuredjnu050401.log -f 10
常用统计工具1
1. np ——在一容量为n 的样本中不合格品的数量，np 图的介绍见第Ⅲ章第2节。 2. P n ——样本容量恒定为n 时，不合格品数的平均数。 3. P ——一个样本中的不合格品率，p 图的介绍如见第Ⅲ单第1节。 4. P ——一系列样本中的平均不合格品率。 5. P P ——性能指数，通常定义为S LSL USL σ?6)(-。 6. PR ——性能比率，通常定义为) (?6LSL USL s -σ。 7. Ppk ——性能指数，通常定义为 S X USL σ?3-或S LSL X σ?3-的最小值。 8. Pz ——输出超过利益点的比例,这种利益点诸如特定的规范限值,与过程均值之差为z 个标准差 单位。 9. R ——子组的极差（最大值减去最小值）；R 图的介绍见第Ⅱ章。 10. R ——一系列容量相等子组的平均极差。 11. R ——一系列容量相等子组的平均极差的均值。 12. R ~——一系列容量相等子组的极差的中位数极差。 13. S ——子组的样本标准差，S 图的介绍见第Ⅱ章第2节。 14. s ——过程的样本标准差，s 的介绍见第Ⅱ章第5节。 15. S ——一系列子组的平均样本标准差，如有必要可以按样本容量加权。 16. SL ——单边工程规范极限。 17. u ——一个样本中每单元不合格数,这个样本可能含有一个以上单位,u 图的介绍见第Ⅲ章第4节。 18. u ——样本中单位不合格数的平均值，样本的容量不必相等。 19. UCL ——上控制限，P R X UCL UCL UCL ，，等分别是均值、极差、不合格品率等的上控制限。 20. USL ——工程规范的上限。 21. X ——一个单值，是其它子组统计值的基础，单值图的讨论见第Ⅱ章第4节。 22. X ——一个子组内数值的平均数,X 图的讨论见第Ⅱ章第1节。 23. LCL ——下控制限。P R LCL LCL 、、X LCL 等分别是均值、极差、不合格品率等的下控制限。 24. LSL ——工程规范的下限。 25. MR ——主要用于单值图的一系列点的移动极差。 26. n ——一个子组内的单值的个数；子组的样本容量。 27. n ——平均子组样本容量。 28. X ——子组均值的均值（如有必要可按样本容量加权）；测得的过程均值。 注：在本手册中，X 用作单值图的过程均值（第Ⅱ章第4节）尽管它仅代表一个水平的平均（单值点），以便避免与通常代表子组均值的X 相混淆。 29. X ~ ——一个子组的数值的中位数；中位数图的讨论见第Ⅱ章第3节。
日志分析系统
Web日志集中管理系统的研究与实现 吴海燕朱靖君程志锐戚丽 （清华大学计算机与信息管理中心，北京100084） E-mail：wuhy@https://www.360docs.net/doc/f713296971.html, 摘要： Web服务是目前互联网的第一大网络服务，Web日志的分析对站点的安全管理与运行维护非常重要。在实际运行中，由于应用部署的分散性和负载均衡策略的使用，使得Web日志被分散在多台服务器上，给日志的管理和分析带来不便。本文设计并实现了一个Web日志集中管理系统（命名为ThuLog），系统包括日志集中、日志存储和日志分析三个模块。目前，该系统已经在清华大学的多个关键Web应用系统上进行了应用，能够帮助系统管理员清晰地了解系统运行情况，取得了较好的运行效果。 关键词：Web日志日志分析日志集中管理系统 The Research and Implementation of a Centralized Web Log Management System Wu Haiyan Zhu Jingjun Cheng Zhirui Qi Li (Computer&Information Center,Tsinghua University,Beijing100084) Abstract：Web is now the biggest network service on the Internet.The analysis of Web logs plays an important role in the security management and the maintenance of a website.But because of the decentralization of deployment and the use of load balancing,Web logs are often seperated on each Web server,which makes the management and analysis of them not so convenient.This paper designs and implements a Web Log Centralized Management System(named ThuLog),which includes3modules:the centralization of logs,the storage of logs and the analysis of logs.Through log analysis of several critical Web systems in Tsinghua University,it could help system administrators learn clearly what happens in information systems and achieves good operating results. Key words：Web Logs Log Analysis Web Log Centralized Management System 1.引言 近年来，随着计算机网络技术的迅速发展，Web正以其广泛性、交互性、快
常用统计软件介绍
常用统计软件介绍
常用统计软件介绍 《概率论与数理统计》是一门实践性很强的课程。但是,目前在国内,大多侧重基本方法的介绍,而忽视了统计实验的教学。这样既不利于提高学生创新精神和实践能力,也使得这门课程的教学显得枯燥无味。为此,我们介绍一些常用的统计软件，以使学生对统计软件有初步的认识,为以后应用统计方法解决实际问题奠定初步的基础。 一、统计软件的种类 1.SAS 是目前国际上最为流行的一种大型统计分析系统，被誉为统计分析的标准软件。尽管价格不菲，SAS已被广泛应用于政府行政管理，科研，教育，生产和金融等不同领域，并且发挥着愈来愈重要的作用。目前SAS已在全球100多个国家和地区拥有29000多个客户群，直接用户超过300万人。在我国，国家信息中心，国家统计局，卫生部，中国科学院等都是SAS系统的大用户。尽管现在已经尽量“傻瓜化”，但是仍然需要一定的训练才可以使用。因此,该统计软件主要适合于统计工作者和科研工作者使用。 2.SPSS SPSS作为仅次于SAS的统计软件工具包，在社会科学领域有着广泛的应用。SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生于20世纪60年代末研制。由于SPSS容易操作，输出漂亮，功能齐全，价格合理,所以很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域，世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS 的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价与称赞。迄今SPSS软件已有30余年的成长历史。全球
约有25万家产品用户，它们分布于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研教育等多个领域和行业，是世界上应用最广泛的专业统计软件。在国际学术界有条不成文的规定，即在国际学术交流中，凡是用SPSS软件完成的计算和统计分析，可以不必说明算法，由此可见其影响之大和信誉之高。因此,对于非统计工作者是很好的选择。 3.Excel 它严格说来并不是统计软件，但作为数据表格软件，必然有一定统计计算功能。而且凡是有Microsoft Office的计算机，基本上都装有Excel。但要注意，有时在装 Office时没有装数据分析的功能，那就必须装了才行。当然，画图功能是都具备的。对于简单分析，Excel 还算方便，但随着问题的深入，Excel就不那么“傻瓜”，需要使用函数，甚至根本没有相应的方法了。多数专门一些的统计推断问题还需要其他专门的统计软件来处理。 4.S-plus 这是统计学家喜爱的软件。不仅由于其功能齐全，而且由于其强大的编程功能，使得研究人员可以编制自己的程序来实现自己的理论和方法。它也在进行“傻瓜化”,以争取顾客。但仍然以编程方便为顾客所青睐。 5.Minitab 这个软件是很方便的功能强大而又齐全的软件，也已经“傻瓜化”，在我国用的不如SPSS与SAS那么普遍。
ELK日志分析系统
ELK日志分析系统 一、ELK日志分析系统介绍 1.1传统的日志统计及分析方式 日志主要包括系统日志、应用程序日志和安全日志。系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息、检查配置过程中的错误及错误发生的原因。经常分析日志可以了解服务器的负荷，性能安全性，从而及时采取措施纠正错误。 通常，日志被分散的储存不同的设备上。如果你管理数十上百台服务器，你还在使用依次登录每台机器的传统方法查阅日志。这样是不是感觉很繁琐和效率低下。当务之急我们使用集中化的日志管理，例如：开源的syslog，将所有服务器上的日志收集汇总。 集中化管理日志后，日志的统计和检索又成为一件比较麻烦的事情，一般我们使用grep、awk和wc等Linux命令能实现检索和统计，但是对于要求更高的查询、排序和统计等要求和庞大的机器数量依然使用这样的方法难免有点力不从心。 1.2 ELK介绍 开源实时日志分析ELK平台能够完美的解决我们上述的问题，ELK由ElasticSearch、Logstash和Kiabana三个开源工具组成。 （1）、Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎，它的特点有：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，restful风格接口，多数据源，自动搜索负载等。 （2）、Logstash是一个完全开源的工具，可以对日志进行收集、过滤，并将其存储供以后使用（如：搜索）。 （3）、Kibana 也是一个开源和免费的可视化工具，可以为Logstash 和ElasticSearch 提供的日志分析友好的Web 界面，可以帮助汇总、分析和搜索重要数据日志。 1.2.1 Elasticsearch介绍 Elasticsearch是一个基于Apache Lucene(TM)的开源搜索引擎，Lucene是当前行业内最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。但Lucene只是一个库。无法直接使用，必须使用Java作为开发语言并将其直接集成到应用中才可以使用，而且Lucene非常复杂，需要提前深入了解检索的相关知识才能理解它是如何工作的。 Elasticsearch也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。 但Elasticsearch不仅仅值是Lucene库和全文搜索，它还有以下用途： ?分布式的实时文件存储，每个字段都被索引并可被搜索 ?分布式的实时分析搜索引擎 ?可以扩展到上百台服务器，处理PB级结构化或非结构化数据
统计分析的八种方法
统计分析的八种方法 统计分析的八种方法一、指标对比分析法指标对比分析法，又称比较分析法，是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法。有比较才能鉴别。单独看一些指标，只能说明总体的某些数量特征，得不出什么结论性的认识；一经过比较，如与国外、外单位比，与历史数据比，与计划相比，就可以对规模大小、水平高低、速度快慢作出判断和评价。 指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较，如不同部门、不同地区、不同国家的比较，也叫横向比较；动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。这两种方法既可单独使用，也可结合使用。进行对比分析时，可以单独使用总量指标或相对指标或平均指标，也可将它们结合起来进行对比。比较的结果可用相对数，如百分数、倍数、系数等，也可用相差的绝对数和相关的百分点（每1％为一个百分点）来表示，即将对比的指标相减。 二、分组分析法指标对比分析法是总体上的对比，但组成统计总体的各单位具有多种特征，这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别，统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求，把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分，加以整理，进行观察、分析，以揭示其内在的联系和规律性。 统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。 三、时间数列及动态分析法时间数列。是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值，按时间先后顺序排列，就形成时间数列，又称动态数列。它能反映社会经济现象的发展变动情况，通过时间数列的编制和分析，可以找出动态变化规律，为预测未来的发展趋势提供依据。时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列、平均数时间数列。 时间数列速度指标。根据绝对数时间数列可以计算的速度指标：有发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。 动态分析法。在统计分析中，如果只有孤立的一个时期指标值，是很难作出判断的。如果编制了时间数列，就可以进行动态分析，反映其发展水平和速度的变化规律。 进行动态分析，要注意数列中各个指标具有的可比性。总体范围、指标计算方法、计算价格和计量单位，都应该前后一致。时间间隔一般也要一致，但也可以根据研究目的，采取不同的间隔期，如按历史时期分。为了消除时间间隔期不同而产生的指标数值不可比，可采用年平均数和年平均发展速度来编制动态数列。此外在统计上，许多综合指标是采用价值形态来反映实物总量，如国内生产总值、工业总产值、社会商品零售总额等计算不同年份的发展速度时，必须消除价格变动因素的影响，才能正确的反映实物量的变化。
五种MySql日志分析工具比拼
mysql slow log 是用来记录执行时间较长(超过long_query_time秒)的sql的一种日志工具. 启用slow log 有两种启用方式: 1, 在https://www.360docs.net/doc/f713296971.html,f 里通过log-slow-queries[=file_name] 2, 在mysqld进程启动时,指定–log-slow-queries[=file_name]选项 比较的五款常用工具 mysqldumpslow, mysqlsla, myprofi, mysql-explain-slow-log, mysqllogfilter mysqldumpslow,mysql官方提供的慢查询日志分析工具. 输出图表如下: 主要功能是, 统计不同慢sql的 出现次数(Count), 执行最长时间(Time),
累计总耗费时间(Time), 等待锁的时间(Lock), 发送给客户端的行总数(Rows), 扫描的行总数(Rows), 用户以及sql语句本身(抽象了一下格式, 比如limit 1, 20 用limit N,N 表示). mysqlsla, https://www.360docs.net/doc/f713296971.html,推出的一款日志分析工具(该网站还维护了mysqlreport, mysqlidxchk 等比较实用的mysql工具) 整体来说, 功能非常强大. 数据报表,非常有利于分析慢查询的原因, 包括执行频率, 数据量, 查询消耗等.
格式说明如下: 总查询次数(queries total), 去重后的sql数量(unique) 输出报表的内容排序(sorted by) 最重大的慢sql统计信息, 包括平均执行时间, 等待锁时间, 结果行的总数, 扫描的行总数. Count, sql的执行次数及占总的slow log数量的百分比. Time, 执行时间, 包括总时间, 平均时间, 最小, 最大时间, 时间占到总慢sql时间的百分比. 95% of Time, 去除最快和最慢的sql, 覆盖率占95%的sql的执行时间. Lock Time, 等待锁的时间. 95% of Lock , 95%的慢sql等待锁时间. Rows sent, 结果行统计数量, 包括平均, 最小, 最大数量. Rows examined, 扫描的行数量. Database, 属于哪个数据库 Users, 哪个用户,IP, 占到所有用户执行的sql百分比 Query abstract, 抽象后的sql语句 Query sample, sql语句 除了以上的输出, 官方还提供了很多定制化参数, 是一款不可多得的好工具. mysql-explain-slow-log, 德国人写的一个perl脚本. http://www.willamowius.de/mysql-tools.html
1统计学的基本方法包括有(
试卷2 一、单选题 1．统计学的基本方法包括有( ) ①调查方法、整理方法、分析方法、预测方法 ②调查方法、汇总方法、预测方法、实验设计 ③相对数法、平均数法、指数法、汇总法 ④实验设计、大量观察、统计描述、统计推断 2．要了解某市国有工业企业生产设备情况，则统计总体是( ) ①该市国有的全部工业企业 ②该市国有的每一个工业企业 ③该市国有的某一台设备 ④该市国有制工业企业的全部生产设备 3．有意识地选择三个农村点调查农民收入情况，这种调查方式属于（） ①典型调查②重点调查③抽样调查④普查 4．2000年11月1日零点的第五次全国人口普查是（） ①典型调查②重点调查③一次性调查④经常性调查 5．将不同地区、部门、单位之间同类指标进行对比所得的综合指标称为（） ①动态相对指标②结构相对指标 ③比例相对指标④比较相对指标 6．一个企业产品销售收入计划增长8％，实际增长20％，则计划超额完成程度为（） ①12％②150％③111.11％④11.11％ 7．众数是总体中下列哪项的标志值（） ①位置居中②数值最大 ③出现次数较多④出现次数最多 8．某工厂新工人月工资400元，工资总额为200000元，老工人月工资800元，工资总额80000元，则平均工资为（） ①600元②533.33元③466.67元④500元 9．抽样调查和重点调查的主要区别是（） ①选取调查单位的方式不同②调查的目的不同 ③调查的单位不同④两种调查没有本质区别 10．若销售量增加，销售额持平，则物价指数( ) ①降低②增长③不变④趋势无法确定 二、多选题 1．某企业是总体单位，数量标志有( ) ①所有制②职工人数③月平均工资 ④年工资总额⑤产品合格率 2．相对指标数值的表现形式有（） ①比例数②无名数③结构数④抽样数⑤复名数 3．在直线相关和回归分析中（） ①据同一资料，相关系数只能计算一个 ②据同一资料，相关系数可以计算两个 ③据同一资料，回归方程只能配合一个 ④据同一资料，回归方程随自变量与因变量的确定不同，可能配合两个
大数据处理分析的六大最好工具
大数据处理分析的六大最好工具 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分享在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 【编者按】我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。本文转载自中国大数据网。 CSDN推荐：欢迎免费订阅《Hadoop与大数据周刊》获取更多Hadoop技术文献、大数据技术分析、企业实战经验，生态圈发展趋势。 以下为原文： 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。