如何设计数据分析指示器?

本文分享了在数据分析过程中提高效率和准确性的六大技巧,包括选择合适的图形、先排序再分析、合理分组、恰当选择时间刻度、使用静态控制线以及简化图表元素等。

很多企业采集了大量的数据,但是没有从数据中得出有效结论,其中很重要的一个原因是数据分析的指示器设计的不合理,不便于直观地、快速的发现异常。在实践中我总结了如下的要点:
1 选择合适的图形

常见的分析图形有5种:饼图、条形图、直方图、折线图、散点图。
饼图主要用于比较分析总体中各成分的比例对比关系,一般不超过7种成分时适合采用,如果超过7种则采用条形图。
条形图主要用于比较各分类的数量的多少与大小,条形图一般不用于比较具有时间顺序关系的场景。
直方图用于分析落在等距区间的事件的数量多少。采用条形图和直方图一般要先排序。
折线图主要用于分析具有时间顺序的事件属性的数值,用以分析事件发生的趋势。
散点图主要用于分析2个变量之间的相关性,在进行相关性分析之前,一般是先采用散点图进行目测。
在选择指示器类型时,应根据分析的目的与分析数据的样本点个数来选择合适图形,同一组数据可能由于目的的不同而选择多种指示器。
2 先排序再分析
要么以时间排序,要么以数值的大小的排序,总之应根据分析的目的,先对数据排序后再画图。
3 选择合适的数据分组
同一组数据采用不同的数据分组方式,得到的结论可能不同。比如,某个项目组每天交付代码行,可以按周次分组也可以按星期几来分组。
4 选择合适的时间刻度
同一组数据采用不同时间刻度来分析,得到的结论可能不同。比如,某个项目每天投入的工作量,可以按天分析,也可以按周分析,还可以按月分析等。
5 使用静态的控制线
控制线的值应该是固定的,不要设定变动的控制线。比如对于计划工作量与实际工作量的比较,如果设定指示器的横坐标为日期,纵坐标为工作量,偏差率为20%,则每天的偏差上下线需要随计划工作量的变化而变化,形成一个变动的控制线,不利于发现异常。而应该将坐标表设置为偏差率,这样就可以是静态的控制线。
6 减少网格线及指示器中线的个数
否则,线太多,不便于发现异常。
7 表的标题、系列名称、坐标的含义、类别名称等设置全面、并准确命名。

AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
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内容概要:本文介绍了基于物PINN驱动的三维声波波动方程求解(Matlab代码实现)理信息神经网络(PINN)求解三维声波波动方程的Matlab代码实现方法,展示了如何利用PINN技术在无需大量标注数据的情况下,结合物理定律约束进行偏微分方程的数值求解。该方法将神经网络与物理方程深度融合,适用于复杂波动问题的建模与仿真,并提供了完整的Matlab实现方案,便于科研人员理解和复现。此外,文档还列举了多个相关科研方向和技术服务内容,涵盖智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域,突出其在科研仿真中的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定数学建模基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事计算物理、声学仿真、偏微分方程数值解等相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习并掌握PINN在求解三维声波波动方程中的应用原理与实现方式;②拓展至其他物理系统的建模与仿真,如电磁场、热传导、流体力学等问题;③为科研项目提供可复用的代码框架和技术支持参考; 阅读建议:建议读者结合文中提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习,重点关注PINN网络结构设计、损失函数构建及物理边界条件的嵌入方法,同时可借鉴其他案例提升综合仿真能力。
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