单值查询数据
median 求中位数。sum 求和。zimsum 求和。rfirst 功能同 first 但降采样后返回的结果的时间戳是原始数据的时间戳；而非降采样对齐后的时间戳。rlast 功能同 last 但降采样后返回的结果的时间戳是原始数据的时间戳；而非降采样对齐后的时间...
App端性能体验功能说明
iOS平台中需要设置OOM异常的采样率 SDK配置：支持设置单设备每天上报自定义异常条数的上限，默认20个，最高支持120个 自定义异常的上报策略默认为跟随崩溃发送，您也可以在此处修改为实时上报，请注意，iOS开启后请不要在1分钟内多次调用...
Quick BI如何计算中位数？
概述 本文主要描述了Quick BI...详细信息 在Quick BI中支持中位数的数据源有SAP IQ（Sybase IQ）、Oracle、MaxCompute、SAP HANA、IBM DB2 LUW、Presto、Hbase、AnalyticDB for PostgreSQL、PostgreSQL。适用于 产品：Quick BI 版本：v.4.2
信号选择
功能说明 信号选择组件用于对输入的信号按照指定规则进行选择，支持最大值、最小值、均值、中位数四种规则。计算逻辑原理 最大值：选择所有输入信号中，信号值最大的信号输出。最小值：选择所有输入信号中，信号值最小的信号输出。均值：...
数据聚合
中位数：取分组聚合中的中位数（若数据总数为偶数，中位数取中间两个值的平均值）。标准差：取分组聚合中的标准差。方差：取分组聚合中的方差。求和：取分组聚合中的和。参数说明 IN端口-输入参数 参数名 参数描述 是否必填 输入数据类型 ...
窗口聚合
中位数：取分组窗口中的中位数（若数据总数为偶数，中位数取中间两个值的平均值）。标准差：取分组窗口中的标准差。方差：取分组窗口中的方差。求和：取分组窗口中的和。参数说明 IN端口-输入参数 参数名 参数描述 是否必填 输入数据类型 ...
ST_StatsQuantile
计算raster对象的中位数。语法 raster ST_StatsQuantile(raster raster_obj)参数 参数名称 ...描述 按照波段计算中位数，计算结果会记录到raster对象的元数据中。示例 UPDATE rat_quantile SET raster=ST_StatsQuantile(raster)WHERE id=1;
ST_StatsQuantile
计算raster对象的中位数。语法 raster ST_StatsQuantile(raster raster_obj)参数 参数名称 ...描述 按照波段计算中位数，计算结果会记录到raster对象的元数据中。示例 UPDATE rat_quantile SET raster=ST_StatsQuantile(raster)WHERE id=1;
ST_StatsQuantile
计算raster对象的中位数。语法 raster ST_StatsQuantile(raster raster_obj)参数 参数名称 ...描述 按照波段计算中位数，计算结果会记录到raster对象的元数据中。示例 UPDATE rat_quantile SET raster=ST_StatsQuantile(raster)WHERE id=1;
ST_StatsQuantile
描述 按照波段计算中位数，计算结果会记录到raster对象的元数据中。示例 DO$declare rast raster;begin select raster_obj into rast from raster_table where id=1;rast=ST_StatsQuantile(rast);update raster_table set raster_obj=rast ...
蚂蚁隐私计算服务平台
蚂蚁隐私计算服务平台 AntPPC（Ant Privacy-Preserving Computation Platform）是基于联邦学习、多方安全计算、隐私求交、可信执行环境、差分隐私等隐私数据保护技术，在保护隐私信息的前提下，实现数据价值分析与挖掘的隐私计算服务。
查看性能评估报告
性能趋势 模块包括 QPS（每秒处理 SQL 语句数）、查询响应时间（SQL 语句平均处理耗时）和 CPU 使用率 折线图，您可以查看性能趋势。SQL 诊断信息 模块包括 TopSQL 和 SlowSQL，您可以查看 SQL 文本、SQL 访问的数据库、CPU 占比、SQL ID，...
缺失值填充
数值类型-替换为 选择原值将要被替换的值，可以选择替换为平均数、中位数、众数、自定义。三、有配置文件可读 在上游有配置文件可以选择的时候，可以使用配置文件进行缺失值填充。填充字段和配置文件相同，无需选择。填充的方式和配置文件...
QuickBI为什么有的度量字段选择更多聚合方式下拉中有...
概述 本文主要介绍度量字段选择更多聚合方式下拉中有“中位数”选项，有的字段没有该选项的原因。详细信息 什么情况下，点击度量下拉，在更多聚合方式中会有“中位数”的选项？介绍如下：当数据源为SAP IQ（Sybase IQ）、Oracle、...
术语解释
HTTP状态码 指是用以表示网页服务器超文本传输协议响应状态的3位数字代码 HTTP错误 指HTTP状态码大于400的网络请求 网络错误 指使用网络库发起连接的过程中，各阶段可能出现的所有错误，包括但不限于DNS解析、SSL校验、建立连接、等待服务...
函数的通用语法
示例一：在一个查询中计算field value的平均值和中位数>SELECT MEAN("water_level"),MEDIAN("water_level")FROM"h2o_feet"name:h2o_feet time mean median-1970-01-01T00:00:00Z4.4421070258225224.124 该查询返回 water_level 的平均值和...
特征数值统计
一、组件说明 在联邦学习任务中，对于数值类特征，用户通常会关注一些统计类特征，例如最大值、最小值、平均值等，【特征数值统计】组件主要用于数值类特征的分析。...选择基础统计功能 可以选择统计最大值、最小值、平均数、中位数，多选。
数据探查报告
字段顺序 字段名 字段注释 字段类型 总行数 空值个数 空值比例 唯一个数 均值（number）：TOP1（string）最小值：TOP2 1%分位数：TOP3 5%分位数：TOP4 25%分位数：TOP5 中位数：BOT5 75%分位数：BOT4 95%分位数：BOT3 99%分位数：BOT2 最大...
基础统计分析
数据百分位分布：指定需要分析哪些位置的数据取值（如50%代表中位数），如查看多组数据以逗号隔开（如：25%,50%,75%,……），数据百分位分布默认统计的百分位数为：0%,1%,25%,50%,75%,99%,100%。周期运行：默认选择否，如果不对数据表进行...
聚合函数
示例2：计算measurement中每个field key对应的field value的个数 SELECT COUNT(*)FROM"h2o_feet"name:h2o_feet time count_level description count_water_level-1970-01-01T00:00:00Z1525815258 该查询返回measurement h2o_feet 中每个...
性能监控指标
当一条时间序列上的分位数连在一起就形成了一条“分位线”，可用于观察耗时是否存在异常的变化趋势，如下图所示：耗时直方图 耗时分位数和平均值将接口响应速度抽象成了有限的几个数值，比较适合监控和告警。但是，如果要做深度的分析，...
Quick BI v3.12.0版本说明
Hbase 总体标准差 SAP IQ（Sybase IQ）、Oracle、MaxCompute、SAP HANA、IBM DB2 LUW、Presto、Hbase、AnalyticDB for PostgreSQL、PostgreSQL 中位数 SAP IQ（Sybase IQ）、Oracle、MaxCompute、SAP HANA、IBM DB2 LUW、ClickHouse 百分位 ...
SparkSQL自适应执行
spark.sql.adaptive.skewedPartitionFactor 10 当一个partition的size大于该值（所有parititon大小的中位数）且大于spark.sql.adaptive.skewedPartitionSizeThreshold，或者parition的条数大于该值（所有parititon条数的中位数）且大于 ...
解读实例诊断报告
连接数使用率（数据节点）80%数据节点的连接数被打满后将会导致连接超时或失败。说明 如果实例为集群架构，且客户端通过 直连地址 连接至 Tair 实例，此指标具备参考价值。如果实例为集群或读写分离架构，且客户端通过Proxy节点连接至 Tair...
解读实例诊断报告
连接数使用率（数据节点）80%数据节点的连接数被打满后将会导致连接超时或失败。说明 如果实例为集群架构，且客户端通过 直连地址 连接至Redis实例，此指标具备参考价值。如果实例为集群或读写分离架构，且客户端通过Proxy节点连接至Redis...
过载保护
当触发过载保护后，目前代理会使用历史数据的中位数作为上限对用户的活跃连接数进行限流。示例 测试过程中所有只读节点复制中断，进入过载保护。在这期间流量还可以持续进来，但是不会进一步飙升。在只读节点恢复后，过载保护结束，流量...
分析概述
不同数据指标如最大值、最小值和中位数等六类指标可反映产品使用路径中的用户体验，并借此评估产品功能设置的合理性。session 分析 session分析把用户单点行为串联成一个整体，帮助企业对用户在产品上一系列行为进行深度解读。路径分析 ...
价格说明
预估搭建整套推荐系统资源消耗参考（包含1、2、3收费项）：业务规模 资源消耗预估中位数（目录价/月）备注 DAU5万以内 4万 推荐方案的复杂性导致费用相差比较大，例如物品和用户的数量，是否使用向量召回、物品冷启动算法、复杂的排序模型...
配置图表字段
百分位 百分位计算是对从数据库返回的结果进行百分位形式的排名，便于用户观察某个数据在整组数据中的位置。请参见 百分位。同环比 取值随维度字段而变化，配置同环比请参见 同环比。无 空值展示样式 支持设置空值的展示样式。自动：将跟随...
概览
统计方式 描述 Average 平均值 Maximum 最大值 Minimum 最小值 Sum 求和 SampleCount 计数 SumPerSecond 求和/对应周期的秒数，也可以使用滑动平均计算 CountPerSecond 计数/对应周期的秒数，也可以使用滑动平均计算 LastValue 本上报周期...
Control Center设置告警
Production request latency 在中位数、第95、第99或第99.9个百分位向此Broker发出的生产请求的延迟。单位：毫秒。集群触发器 Cluster down 监控集群是否关闭。Leader election rate 分区Leader选举的次数。Offline topic partitions 集群...
使用CNP性能评测
看板内容 Scalability of Test Model 按模型显示每个模型在当前测试计划中所评测的卡数下，吞吐量随卡数的变化趋势，体现模型在集群上的性能扩展性（不同模型间结果不进行对比）。计算公式：Scalability Score=log₂（模型吞吐/模型最小...
HUE指标
50th Percentile.This is computed over the past hour hue_requests_response_time_median 请求响应时间中位数。单位：秒。Standard Deviation.This is computed over the lifetime of the process hue_requests_response_time_std_dev ...
Pearson相关系数
用于排除x_cols中的非整数或非浮点数类型的列。categorical_feature='dx3' select_expr 用于创建特征的列名。dx4 table_reference 用于创建特征的列所在的表的名称。airlines_test_1000 示例/*polar4ai*/CREATE FEATURE pearson_001 WITH...
高效贴心
研究表明，用户能够忍受的最长等待时间的中位数，在 6～8 秒之间。这就是说，8 秒是一个临界值，如果页面打开速度过慢，需等待 8 秒以上，大部分用户会离你而去。转移注意力 转移注意力是减轻等待的负面影响的常用手段。在现实生活中，转移...
窗口函数
cume_dist 计算分组中值小于等于当前值的行数占分组总行数的比例。各个窗口函数支持的参数说明如下。rank、dense_rank、percent_rank 和 row_number 支持下列参数。参数名 说明 sort 排序关键字，默认为空。ascending 排序时，是否依照升序...
间隔分析
不同数据指标如最大值、最小值和中位数等六类指标可反映产品使用路径中的用户体验，并借此评估产品功能设置的合理性。通过间隔分析进行查询后，可以保存为报表添加到自制看板中进行展示和统计。应用场景 间隔分析可以解决 可视化时间间隔，...
UDT示例
例如Java数组、JSON、复杂类型、聚合操作、表值函数、函数重载和引用嵌入式代码。说明 请您在脚本模式下运行如下示例代码，脚本模式详情请参见 SQL脚本模式。Java数组 set odps.sql.type.system.odps2=true;set odps.sql.udt.display....
Control Center设置告警
生产请求延迟 在中位数、第 95、第 99 或第 99.9 个百分位（以毫秒为单位）向此broker发出的生产请求的延迟。集群触发器 集群关闭 监控集群是否关闭。leader选举率 分区leader选举的次数。离线的topic分区 集群中离线的topic分区总数。如果...
字段分析
当前列总行数 当前查询条件中包含该字段所在的行统计出来的总行数。缺失值总行数 日志总行数-当前列总行数。缺失值占比 缺失值总行数/日志总行数。Distinct值总数 使用approx_distinct函数计算该列中不重复的字段值数量。Distinct值占比 ...
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