【工作日志】生产问题

马上就入职一年了,想着该对自己有一个总结,也算是给自己一个交代,一年来,没有白白浪费时间。

对于新人来讲,主要就是配合其他组成员完成一些本组相关的环境,程序,表的操作。

接着就会自己接生产问题,对问题进行简单分析,找外包人力解决技术问题。

同时与运维索取生产日志,与业务沟通生产问题的要素。

对于处理生产问题的流程,步骤现在基本非常熟悉了。

支持类的只需要明确问题的原因,给出解决方案,然后反馈给业务。

上线类的意味着需要修改程序,提上线申请单,上线包给运维,在生产上布置新的上线包,才能解决的问题。

但这里有两点我挺崩溃的。

第一,为啥研发人员不能直接索取生产日志,还偏偏通过运维的人,这样导致有时候日志要等好久才能拿到,而问题可能很简单,这样算起来,处理问题的时间大部分都用来等待日志,效率太低!安全是安全了。可是代价是时间的消耗。

第二,业务人员真的需要好好培训一下,怎么提生产问题单,要把哪些要素记录下来,有利于研发快速定位错误所在。

比如卡业务报错,最基本的卡号,存折号,机具号,交易时间,做的什么交易,出现什么样的报错信息。这些必须要及时记录下来。

 

内容概要:本文深入探讨了多种高级格兰杰因果检验方法,包括非线性格兰杰因果检验、分位数格兰杰因果检验、混频格兰杰因果检验以及频域因果检验。每种方法都有其独特之处,适用于不同类型的时间序列数据。非线性格兰杰因果检验分为非参数方法、双变量和多元检验,能够在不假设数据分布的情况下处理复杂的关系。分位数格兰杰因果检验则关注不同分位数下的因果关系,尤其适合经济数据的研究。混频格兰杰因果检验解决了不同频率数据之间的因果关系分析问题,而频域因果检验则专注于不同频率成分下的因果关系。文中还提供了具体的Python和R代码示例,帮助读者理解和应用这些方法。 适合人群:从事时间序列分析、经济学、金融学等领域研究的专业人士,尤其是对非线性因果关系感兴趣的学者和技术人员。 使用场景及目标:①研究复杂非线性时间序列数据中的因果关系;②分析不同分位数下的经济变量因果关系;③处理不同频率数据的因果关系;④识别特定频率成分下的因果关系。通过这些方法,研究人员可以获得更全面、细致的因果关系洞察。 阅读建议:由于涉及较多数学公式和编程代码,建议读者具备一定的统计学和编程基础,特别是对时间序列分析有一定了解。同时,建议结合具体案例进行实践操作,以便更好地掌握这些方法的实际应用。
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