paas平台用什么数据库？

一、paas平台用什么数据库？

Cloud Foundry（原先由VMware开发）从广大Ruby开发人员和用户处获得源代码。这个开源PaaS允许人们将信息系统部署到OpenStack、亚马逊网络服务（AWS）、vSphere、vCloud Air和vCloud Director。Cloud Foundry提供的主机托管服务包括：MySQL（可用于开发SaaS应用程序）、　　　MongoDB（一种NoSQL数据库）和RabbitMQ（以异步方式连接应用程序的消息代理）。

二、数据分析如何做聚类？

    数据聚类的步骤如下：

    1. 准备数据：选择要聚类的数据，收集数据，清洗数据，准备数据格式等。

    2. 确定聚类的类型：可使用层次聚类，K-Means聚类，密度聚类等。

    3. 确定聚类数量：可以使用肘部法则（elbow method）来查找最佳聚类数量。

    4. 计算聚类中心：选择合适的距离度量，计算每个聚类中心，即每个类别的数据的均值。

    5. 进行聚类：将数据根据距离度量分配到各聚类中，以构建聚类模型。

    6. 评估聚类结果：使用轮廓系数（silhouette coefficient）来评估每个聚类的质量。

    7. 可视化展示：使用可视化工具来查看聚类的结果，如画出聚类结果的散点图。

三、spsskmeans聚类结果怎么分析文本数据？

1. 首先需要对聚类结果进行解读和分析，确定每个簇的特点和区别。2. 对于文本数据，可以通过对每个簇中的文本进行关键词提取和主题分析，进一步了解每个簇的主题和特点。3. 可以使用文本挖掘工具和可视化工具，如WordCloud、LDA等，对聚类结果进行可视化和分析，帮助更好地理解和利用聚类结果。

四、如何分析制造企业的生产类的数据？

谢邀。

身为制造商，每一道生产工序、每一个部门每天都在产生不同类型的数据。可以说，制造商不愁没数据，只愁不清楚数据到底说了啥。

不知道客户给你的样例数据是否足够，一般说来，制造商的数据可以从这四个角度来分析。

订单管理

首先是订单管理。把来自生产线、订单系统或MES系统的有用字段抽取出来，变成如下指标：

• 订单总量
• 已出货数量
• 产品合格率（合格产品数量／总产品数量）

这三个是领导最关注的KPI，展现目前的生产订单管理全局。

接下来是一个出货执行看板，可以看到每一笔订单的出货量，以及目前的阶段：

横轴为时间，纵轴为订单，每个气泡代表着一单，气泡的大小代表着出货量的多少，气泡的颜色是订单阶段——蓝色为计划出货，红色为已出货。

对于已出货的订单，我们关注出货量是否与订单量一致，另外合格率有多少。这些信息可以在同一个条图上看出来：以订单W000001为例，就是一个异常订单，绿色－订货量是6000，但红色－实际出货量只有5120个，产品合格率倒是没问题，达到95%。需要关注的是实际出货量与订单量之间的差异。

题外话：数据可视化分析近几年在各行各业中都大放光彩，正是因为躺在报表中的数据是二维的，而可视化分析确是多维的。一个气泡图可以展示4个角度，一个条图可以通过条形的长短与颜色让人对异常情况一目了然。

生产管理

接下来是生产线管理。依据数据进行精益管理，可以让你随时都可以监测你管理的每条产线的生产动态，及时调整你的生产计划，确保准时交货。

这个看板划分为两大部分。第一部分是各生产线的情况，包括目标产量、实际产量、完成度、以及每小时的产能状况。

前面几个KPI不说了，说一下每小时产能情况。以多组柱图来展示。其中灰色的柱形高度一致，这代表着今天的生产目标。蓝色的柱形一直在攀升，这代表着每小时的累计产量。管理者可以看到该生产线在每个小时的累计产量，可以通过柱形的高低一眼判断每个小时的产能是否正常。

第二部分是生产线每个小时的产能比较。蓝色是生产线1，红色是生产线2。值是每个小时的产量（而非累计产量）。发现生产线1的每小时产能都比较稳定，而生产线2不但每小时产能比生产线1要底，也存在着午饭后13～14时产能不稳、16-18时下班前产能不稳的情况。

物料需求

精准管理物料，可以为精益生产提供有效保障：

物料管理的目的主要有三个：

• 实时掌握物料需求概况
• 直观了解具体物料需求
• 及时调整物料供应与采购计划

这个简单的分析看板就可以把你从枯燥的报表中解放出来，满足以上三个需求。

首先是你面临的需求，包括：

订单数量、涉及物料种类、物料需求量、可用数量；

然后是你面临的缺口，包括：

需要采购的物料种类，以及已经断货马上必须购买的物料数量。

接下来是一个物料需求计划，也就是基于历史数据预测出的需采购物料。以一个气泡图来表现，横轴是预计损耗，纵轴是预计用量，气泡的大小代表着受订单量。把鼠标移动到气泡上可以看到该物料的品号。

不合格产品分析

最后是不合格产品分析。因为不合格的产品是对劳动和成本的浪费，但有时我们会因为较高的合格率而忽视那些不合格产品，下面这个看板可以直观的发现问题，并持续监控其原因的变化，不断改进生产管理。

首先是三个KPI，包括交货总量、合格率、以及不合格数量。这是一个求和的过程，我们发现，虽然合格率已经接近100%，但不合格的数量居然达到了8485个。

对每一单不合格的原因进行求和，并用饼图表示比例，发现问题TOP3是连锡、少锡、与丝印不良。

而从人为不良、品质不良这个角度去考察，又发现大多数不良是人为导致的。

最后是一个柱线图，展现交货数量与不合格率的趋势，判断管理中是否存在疏漏。

数据来源：某制造企业2012年历史数据

你拿到一批数据，让字段与字段之间碰撞出火花，从不同角度审视同一组数值，可能会发现几个不同的问题。这就是数据分析的魅力，而数据可视化分析让这个过程更加轻松与精彩。

希望能够帮到你。

五、云数据库是paas类产品吗？

我认为目前云平台提供的功能既属于iaas（基础设施即服务）也属于saas（软件即服务），因为云平台不仅提供基础设施（例如云服务器等等），而且也会提供给人预装好环境的系统镜像让人方便部署环境等等。

六、经营数据分析需要分析哪些数据？

1、引流

通过分析PV、UV、访问次数、平均访问深度、跳出率等数据来衡量流量质量优劣。

目的是保证流量的稳定性，并通过调整，尝试提高流量。

2、转化

完成引流工作后，下一步需要考虑转化，这中间需要经历浏览页面—注册成为用户—登陆—添加购物车—下单—付款—完成交易。

每一个环节中都会有用户流失，提高各个环节的转化率是这一块工作的最核心——转化率的提升，意味着更低的成本，更高的利润。

3、留存

通过各个渠道或者活动把用户吸引过来，但是过一段时间就会有用户流失走掉，当然也会有一部分用户留下来，留下来这部分用户就叫做留存用户。

七、生产数据分析主要分析哪些数据？

数据分析按作用，一般可以分为现状分析、原因分析和预测分析三大类，生产数据分析主要涉及现状分析和原因分析。

1、生产数据现状分析。

生产数据现状分析常见的分析方法有两类，对比分析和平均分析。

对比分析是生产数据分析用得最多的分析方法之一。

对比分析又可以从横向和纵向两个方面进行。横向对比分析，又称静态对比分析，主要有和目标对比，和其他部门对比，和其他地区对比，和其他行业对比等等。比如，生产投入产出达标率就是一种典型的对比分析，再比如，A车间和B车间的人均产能比较，也是对比分析。

纵向对比分析，又称动态对比分析，主要有和历史同期对比的同比，和上一周期对比的环比。

平均分析，也就是求平均，是最基础的数据分析方法，和对比分析一样，也是生产数据分析应用最多的分析方法之一。

2、生产数据原因分析。

原因分析，顾名思义，就是经过数据分析，找到生产现状发生的原因。

生产原因分析的分析方法也很多，主要包括：分组分类分析、结构分析、交叉分析、杜邦分析、漏斗图分析和矩阵关联分析。

八、数据分析工具类软件，好用的有哪些？

对于初学者来说我觉得Excel是足够的，我建议题主可以坚持住Excel这条道路！人的精力是有限的，预期每个软件都会一点儿，不如把一个软件彻底搞精通！搞精通之后你再学其他软件就会轻松的多，这样一种路径其实是性价比最高的！

虽然我自己不是专业的数据分析师，但是现在天天面临着非常多纷繁复杂的数据，并且也在管理着一个大概7个人的团队，虽然我确实是不太想学新东西了，但是形势所迫，不得不利用业余时间给自己充充电，也专门报了个数据分析的班，上了几堂课之后还真有了点儿兴趣，主要是数据分析那种可以透过表面看到背后本质原因的功能吸引了我！

我这里举一个我课程中遇到的实际数据分析案例：假设你们公司有一款本地服务类app，最近发现日新增用户数明显下滑，领导看到之后很不开心，要求你马上分析出造成新增用户下滑的主要原因是什么？

其实这种问题在我的日常工作中也是非常常见的，毕竟大多数的公司不是搞慈善的，都是要以盈利为目的，而领导能看到的最直观数据就是总收入啊、总用户数量啊、总点击率等等！一看数据不理想，第一时间就会找到直接负责人问个所以然！你回答不上，那印象分就会大打折扣！

所以作为团队的负责人我必须要完成三件事：

第一步是明确问题，我至少要先确定领导看到的数据是真实准确的数据，别领导那看到的是错误的数据，那我不就当冤大头了！

第二步是分析原因，我必须得给领导分析出个一二三，说的不好听点儿，就是把自己摘清楚，甩一部分锅出去，用客观的数据告诉领导，造成这一不好看到结果不止我们团队的自己的原因，还有其他部门的问题！

第三步是提出建议！向领导争取资源，打一个翻身仗，证明自己和自己的团队！

如果你对这个案例感兴趣的话，不妨也来听听这套由知乎知学堂推出的数据分析先导课，反正对我还是有启发的，基本属于白送！

下面我就带大家一睹为快，看一看如何利用数据分析的思维走好这三步！

1. 第一步明确问题

明确问题前我们首先要确认这个数据的真实性，经确认这些数据来自于产品后台，真实准确。从数据中我们可以明显看出在4月10日用户出现了一个大幅下滑，随后便一直维持在低位！

其次我们要看一看历史同期水平如何？也就是我们要把眼光放的长远一些，拉长数据维度，为此我们找来了22年的同期数据，发现2022年曲线整体平稳，没有周期性下降，由此确定2023年4/10- 4/13的数据确实存在异常，需要进一步分析原因。

2. 第二步分析原因

分析原因阶段，常见的分析方法包括：多维度拆解分析方法、假设检验分析方法。具体来说是首先使用“多维度拆解分析方法"对问题进行拆解，将一个复杂问题细化成各个子问题；再对拆解的每个部分，使用“假设检验”找到哪里出了问题。

首先我们进行多维度拆分，我们这里按照前面提到的性别、年龄、城市和渠道维度进行拆解。

随后使用假设检验分析方法，分别假设：是性别原因、年龄原因、城市原因和渠道原因，导致新增用户数下降。

①是否是性别原因：我们先收集一下3/10-4/9每天的男性比例和4/10-4/13的男性比例，如下图所示。很显然3/10-4/13的性别比例变化非常平稳，因此说明性别原因不是造成新增用户下滑的原因。

②是否是年龄原因：我们先收集一下3/10-4/9时间段和4/10-4/13时间段新增用户的年龄分布情况，我们发现两个时间段内23岁以下用户的分布存在明显差距，因此说明23及以下年龄段出现数据异常是造成新增用户下滑的一个原因。

③是否是城市原因：我们先收集一下3/10-4/9时间段和4/10-4/13时间段新增用户的城市分布情况，我们发现两个时间段的城市分布没有太大区别，因此说明城市原因不是造成新增用户下滑的原因。

④是否是渠道原因：我们先收集一下3/10-4/9时间段和4/10-4/13时间段新增用户的渠道分布情况，我们发现两个时间段除抖音推广页渠道外基本没有太大区别，因此说明抖音推广页出现的问题，是造成新增用户下滑的原因。

至此我们分析出来了两个造成新增用户下滑的主要原因，一个是23及以下年龄段异常，一个是抖音推广页异常，如下所示：

除此之外，我们还研究了一下点击率和下载率是不是也出现了问题，最终影响到了用户新增，我们又爬取了3/10-4/13时间段内APP点击率、下载率和注册率的数据，从图中我们可以看到点击率和下载率都是处于正常波动范围内，而注册率与新增用户高度吻合，在4/月10日出现了断崖式下滑！因此说明注册率出现的问题，是造成新增用户下滑的原因。

至此，我们已经分析清楚了造成新增用户下滑的3个主要原因！

3. 第三步提出建议

针对我们刚刚找出来的3个造成新增用户下滑的主要原因，我们对症下药提出了3个建议：

①调研23岁及以下用户喜欢的内容和板块，增加设计风格

②抖音素材轮换，A/B测试效果更好的素材

③开展用户调研，搞清楚为什么用户注册难：不喜欢产品风格?/板块不满足预期?/注册流程太复杂?/没有新手引导?

经过以上的这三步，我们可以说是形成了一个数据分析的闭环，从明确问题，到分析原因，再到提出建议，一气呵成！从枯燥的数据中我们居然分析出来了造成新增用户下滑的主要原因，并且还提出了改进意见！我觉得这就是数据分析的本质！

我拿着这样一个数据分析报告去找领导汇报，我想领导的火至少消了一般，至少我们找到了原因也给出了解决方案，只听领导你下令，我好好执行了！

如果你觉得上面这个实际案例看起来很过瘾的话，但这套课程应该很适合你，因为这套课程包含了大量互联网大厂的实例分析，并且是由当今数据分析课程培训领域的两位大牛亲自授课：

猴子老师拥有10年数据分析从业经验，中国科学院大学硕士，知乎数据分析首席讲师，BI数据分析大赛专家评委，科普中国作家，著有畅销书《数据分析思维》，知乎30w+粉丝答主！

Eva老师拥有8年经济分析从业经验，悉尼科技大学软件工程硕士，知乎研职在线教研负责人，曾任澳洲CoverHero保险管理APP首席运营官，具有丰富的数据分析经验！

仅需0.1元，我觉得值得给自己一个机会试一试，感受感受数据分析的魅力，最重要的是精通数据分析，请相信我你的职场之路会走的更加顺畅！

我是正男 @工藤正男 ，一个多读了几年书的博士，你的点赞、收藏和关注是对我最大的支持！每周五晚8:00视频号直播，敬请关注！

九、云桌面属于哪一类云产品 paas？

云桌面是云计算时代的典型应用，包括个人级应用与组织级应用。 　　云桌面可以把数据空间、管理服务，提供桌面化的方式发布给操作者，适合作为平板、手机等微持化移动应用的网络操作系统，也可以将传统PC升级为网络操作。 　　基于数据空间的云桌面，主要通过虚拟化应用，将云端资源发布给各操作终端，仍属于数据平台云操作系统。如：华为、天霆等云桌面。 　　基于管理服务的云桌面，主要是通过SOA理念，将ESB（企业服务总线）和EBB（企业业务总线）的内容，发布给各操作终端，属于业务平台云操作系统。 　　搭建方案： 　　第一步：在企业内部集中部署服务器、磁阵，建设好云平台的IT环境，安装相关的云桌面软件，和企业需要的办公软件。 　　第二步：在员工办公桌上，部署云终端+显示器+键盘+鼠标，插上网线连上云桌面即可实现正常的办公。

十、怎么分析数据？

1、结构分析法：看整体的构成分布，逐级拆解。

2、分组分析法：按照某一个特定的维度来细化拆解。

3、对比分析法，同比、环比、同行业、同类别等。

4、时间序列趋势法：查看时间趋势。

5、相关性分析法：相关性、因果性。

分析模型

对于一些简单的模型通过常用的分析方法，确实是可以得到一些通用的结论，但是在实际的工作中，并没有单一的问题，往往是一些符合问题，因此需要考虑的方面也会增加：

需要解决的问题涉及那些维度的数据；

从数据分析师的角度而言，这个问题是有通用解法，还是需要重新研究。

从原始数据集到分析数据是否需要加工。

而所有的模型，都是为了更好的解决问题。

RFM分类模型

R（recency），最近一次消费时间，表示用户最后一次消费距离现在多的时间，时间越近，客户的价值越大。

F（frequency）消费频率，消费频率指在统计周期内用户的购买次数，频次越高，价值越大。

M（Monetary）消费金额：指在统计周期内消费的总金额，金额越大价值越高。

通过数据的标准化寄权重设置，为分类模型打分，比如餐馆的客单价，20块以下为普通用户，

20-30良好用户，40以上优秀用户，各项指标都可以使用这个方法进行标准化。

分支的界定，往往使用中位数法。

最近一次的消费时间，一般是周、或者月，结合业务情况。

该模型的本质是筛选头部的用户，重点进行运营。

AARRR增长模型，了解模型就行，实际落地还需要结合自己的业务。

A:获取A：当天活跃R：明天继续活跃R：提升收入R：提升自传播

模型的主要作用可以快速的明晰从那几个点去做增长，能够找到切入点。

5W2H通用模型

生活中的聊天就是围绕这些点来展开的，该模型可以有助于我们快速的确定一个问题。

用户生命周期模型

互联网行业往往可以跟踪用户的每个阶段，每个阶段都应该有不一样的运营策略，和发展方向，对于分析师来讲就是要及时的识别，

对模型有一些自己的理解，这样才能知道何时用，怎样用。