什么样的数据是好数据？

一、什么样的数据是好数据？

1、准确性

这是最根本的一条原则。这个准确有二个层面的意思，一个是数据指标在技术实现过程中，是准确的，不会出现代码逻辑写错，源数据取错。二个统计源数据的源头的数据是对的，如果统计数据指标的基础数据都是错了，那就更666了。一个公司数据收集与记录的准确、完整也一定是一个持续迭代的工程，当然这属于哪一个话题，有空再论。

2、有效性

数据指标的能真实反映要能衡量相对的业务场景商业目标，例如：要针对衡量一个网站流量质量设计一个指标，使用UV来衡量是错误的。使用跳出率来衡量，有一定的有效性，但还是不够有效;使用转化率也许才是比较合适的(不同公司所要追求的商业目标不一样，所以设计的数据指标是不一样的)，用最近期望用户完成的商业动作访问数/进来的访客数。

3、周期性

数据指标需要定期去复盘。像KPI的指标定义，例如：销售额可能根据当前商业的目标不同，计算口径可能会发生很大的变化。同时，对各个数据指标也要定期进行复盘，是否还可以继续衡量，数据指标还是否有意义。随时KPI指标的变化，往往很多指标的口径也要变更，数据开发最怕就是这个，口径变换要重刷历史。

4、可实现性

在实际企业中，可能受限数据的完整性因素，很多指标没有办法计算得到。例如：公司的市场占有率往往是很难统计，因为整个市场份额这个数据很难获取。电商中每个订单的成本的计算也很难，广告费用、仓储、人员工资、仓储、物流配送等。所以在数据指标的可实现性上往往需要先实现简单的，再根据数据应用深入，数据团队技术强大不断再完善复杂的指标。

二、什么样的兰花是大品种

什么样的兰花是大品种

兰花作为中国传统的观赏花卉之一，一直以其雅致的花姿和芬芳的香气受到人们的喜爱。而在众多的兰花品种中，大品种的兰花更是备受关注和追捧。那么，什么样的兰花才算是大品种呢？下面就让我们一起来了解一下。

1. 花朵大而丰满

大品种的兰花在花朵的规模上要比普通品种要大而且丰满。花瓣的宽度、长度都要比一般品种要大，而且花朵的层数也比较多，整体呈现出一种精美而饱满的感觉。这样的花朵不仅更具观赏价值，也更能吸引人们的眼球。

2. 色彩鲜艳且丰富

大品种的兰花在色彩上通常比较绚丽且丰富。花瓣的颜色可以是鲜艳的红色、橙色，也可以是娇嫩的粉色、紫色等。有些大品种的兰花还具有丰富的花色变异性，同一株兰花的花朵颜色可能会有所不同，使其更具观赏性和收藏价值。

3. 花姿优雅动人

除了花朵的规模和颜色，大品种的兰花在花姿上也要优雅动人。它的花姿可能是斜垂的，也可能是挺拔的，甚至还有些品种的花姿呈现出曲线美。无论哪种花姿，都给人以美的享受和舒心的情感。

4. 花香浓郁持久

大品种的兰花不仅花型美丽，而且花香浓郁持久。它散发出来的香气可以充满整个空间，给人以愉悦的感受。而且，它的香气持久时间较长，让人能够在日常生活中随时感受到花的馨香。

5. 株型高大挺拔

大品种的兰花除了花朵的规模要大之外，整体的株型也往往较为高大挺拔。这使得兰花能够在生长过程中更加显得精神抖擞，展现出一种雄壮和高贵的气质。同时，高大挺拔的株型也为兰花的生长提供了更加良好的环境条件。

6. 品种历史悠久

大品种的兰花通常具有悠久的历史和丰富的文化内涵。它们可能是传统兰花品种的改良种，也可能是历史悠久的原生品种。无论是哪一种，这些大品种的兰花都具有独特的价值和意义，成为了兰花爱好者和收藏家们追捧的对象。

结语

大品种的兰花以其独特的花姿、丰富的花色和浓郁的花香成为了众多花卉爱好者的心头好。它们的出现丰富了人们的花卉文化生活，也展示了人们对美的追求和品味。

了解什么样的兰花是大品种，不仅可以增加我们对兰花的认知，也可以在兰花的选择和观赏中更加明晰自己的喜好和需求。希望通过以上的介绍，能够让更多的人对大品种的兰花有更深入的了解，从而更好地欣赏和推广这一美丽而珍贵的花卉。

三、什么是数据的分析方法

一、引言

数据分析在当今的社会中起着至关重要的作用，因此对于数据进行分析的方法也成为了一项非常重要的技能。本文将探讨一些常见的数据分析方法。

二、数据描述性分析

数据描述性分析是最基本的数据分析方法之一。它包括了对数据的描述性统计，如平均值、中位数、众数、标准差等。通过这些统计数据，我们可以了解数据的分布情况，以及数据中的异常值和离群值。

2.1 数据可视化

数据可视化是描述性分析的重要工具。通过图表和图形，我们可以更直观地了解数据的分布和趋势。常用的数据可视化工具有Excel、Python的matplotlib等。

2.2 交叉表和柱状图

交叉表和柱状图可以用于分析分类数据的相互关系。通过这些图表，我们可以了解不同类别之间的关联性和差异性。

三、假设检验

假设检验是一种更高级的数据分析方法，它可以帮助我们判断数据的真实性。通过设定一个显著性水平，我们可以确定在一定的置信区间内，我们的结论是否具有统计学意义。

四、回归分析

回归分析是一种用于预测数据的方法。通过建立因变量和自变量之间的数学模型，我们可以预测未来的数据趋势，并评估模型的预测效果。

五、结论

数据分析方法有很多种，每种方法都有其独特的用途和优势。通过掌握这些方法，我们可以更好地理解和利用数据，为决策提供有力的支持。

四、什么样的点云数据是处理好的数据？

处理好的点云数据应该具备以下特点：

1. 无噪声：点云数据应该经过一定的滤波和去噪处理，避免因传感器测量误差而产生的噪声。

2. 统一的坐标系：点云数据应该统一在同一坐标系下，便于后续的处理和分析。

3. 完整性：点云数据应该是完整的，不应该存在缺失或不规则的形状。

4. 标准化：点云数据应该遵循标准格式，如PLY、OBJ或等等，方便在不同软件平台之间进行交互和共享。

5. 包含有用信息：点云数据应该包含有对应目标的有用信息，如RGB颜色、法向量、曲率等数据，方便后续的3D重建、分类和识别等处理。

五、什么样的数据叫异步数据？

请求端不会因为数据响应而阻塞流程，例如前端ajax请求，mq消息

六、数据降维的十大方法？

数据降维是指从原始数据集中选择最重要的特征，以减少数据集的大小，同时保留原始数据的重要信息。下面介绍十大常用的数据降维方法：

1. 主成分分析（PCA）：通过线性变换将高维特征投影到低维空间中，使得投影后的样本具有最大方差。

2. 独立成分分析（ICA）：假设每个观察值都是若干个独立成分之和，并尝试估计这些成分。

3. 多维尺度分析（MDS）：通过保留点之间距离、相似度来可视化高维数据。

4. 局部线性嵌入（LLE）：通过保留每个样本与其在局部领域内的邻居之间的关系来学习低维表示。

5. t-SNE：使用非线性方法将高维数据映射到低维空间，可以更好地保留原始数据之间的距离和相对位置关系。

6. SVD：基于奇异值分解的方法，可用于矩阵降维和特征提取。

7. NMF：非负矩阵分解，可以将多次测量或混合信号拆解为基本信号或成分。

8. 特征选择：根据数据集的不同特征的重要性，选择对结果影响最大的特征。

9. 稀疏编码和字典学习：从数据本身中提取最相关特征。

10. 随机投影：通过随机生成低维度矩阵来减少特征数量，同时保留重要信息。

以上十种方法都是常见的数据降维方法，可以根据具体问题选择合适的方法进行降维处理。

七、查看数据看板什么样是正常的？

可以确认一下您现在是否具备这个资格，比如开通了企业蓝V认证的才有。如果开通数据看板能力两个申请条件的话，一是你的粉丝要达到100以上，然后每天发送一个视频以上。

数据看板是一个可视化工具，通过合理的页面布局、效果设计，将可视化数据更直观、更形象的展现出来；

数据看板是一个交流工具，通过数据公开和呈现，公司内部能够共享有效信息，激活组织间的交流与协作

八、在数据库中快速访问数据的方法是？

直接访问表中数据的方法有两种： 全表扫描和ROWID扫描。

1.1 全表扫描

oracle在访问目标表里面的数据时，会从该表所占用的第一个区(EXTENT)的第一个块(BLOCK)开始扫

描，一直扫描到该表的高水位线(HWM,High Water Mark)，最后返回满足where条件的数据。

析：全表扫描时候会使用多块读，在目标表数据量不大的时候，效率是很高的，但问题在于，全表扫

描执行时间不稳定、不可控，执行时间会随着数据量递增而递增；

1.2 ROWID扫描

rowid扫描是指oracle在访问数据时，是通过数据所在的物理存储地址去定位并访问数据。

对于oracle里的堆表来说，可通过oracle内置的rowid伪列得到对应行记录所在的rowid的值。然后通过

DBMS_ROWID包里面的相关方法将rowid伪列翻译成为对应数据行的实际物理存储地址，如下

select empno,ename,rowid,dbms_rowid.rowid_relative_fno(rowid)||'_'||

dbms_rowid.rowid_block_number(rowid)||'_'||dbms_rowid.rowid_row_number(rowid)

fr

九、什么样数据适合主成分分析方法？

主成分分析要求数据接近正态分布，不一定要严格的正态分布条件，一般来说样本量在100以上就基本符合条件。

聚类分析对数据的要求是聚类的各组的组内方差较小，而组间方差较大，正常来说只要方法选择得当，这个要求会比较容易做到的。

十、清理数据的方法？

1.

我们先把手机关机，才能进行下面的操作。 在清除手机数据之前，请先备份好第三方数据，以免造成数据丢失，造成不必要的损失。

2.

确保手机关机黑屏后，按电源键＋音量加键持续几秒，进入recover模式，手机有反应后即可松开（不同手机进入recover模式的方法可能不同）。

3.

这时候可能会弹出来一个测试窗口，部分手机没有，如果没有这样的界面，请跳过这一步，如果有，我们点击界面上的recover模式的按钮，进入recover模式。

4.

然后就进入了recover模式，小米手机是中文的，部分机型是英文的，请使用翻译软件翻译界面上英文的含义。 这个界面是选择语言的，有的机型是英文的，没有这个选择界面，跳过即可。 这里触屏没有反应的，使用音量加音量减移动选择，用电源键确认。

5.

然后进入到选择界面，我们用音量加\减来选择清除数据选项，用电源键确认。

怎么清除手机数据。