2016阿里巴巴数据分析师职位笔试题目 阿里巴巴作为全球领先的小企业电子商务公司，招聘阿里巴巴数据分析师职位都会出些什么笔试题目呢?咱们一起看看。 一、异常值是指什么?请列举1种识别连续型变量异常值的方法? 异常值(Outlier) 是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。 Grubbs’test(是以Frank E. Grubbs命名的)，又叫maximum normed residual test，是一种用于单变量数据集异常值识别的统计检测，它假定数据集来自正态分布的总体。 未知总体标准差σ，在五种检验法中，优劣次序为：t检验法、格拉布斯检验法、峰度检验法、狄克逊检验法、偏度检验法。 点评：考察的内容是统计学基础功底。 二、什么是聚类分析?聚类算法有哪几种?请选择一种详细描述其计算原理 和步骤。 聚类分析(cluster analysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。聚类分析也叫分类分析(classification analysis)或数值分类(numerical taxonomy)。聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。 聚类分析计算方法主要有：层次的方法(hierarchical method)、划分方法(partitioning method)、基于密度的方法(density-based method)、基于网格的方法(grid-based method)、基于模型的方法(model-based method)等。其中，前两种算法是利用统计学定义的距离进行度量。 k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心;而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度(距离)，分别将它们分配给与其最相似的(聚类中心所代表的)聚类;然后再计算每个所获新聚类的聚类中心(该聚类中所有对象的均值);不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。 其流程如下： (1)从n个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心;
前段时间给大家推荐了《大数据之路--阿里巴巴大数据实践》，这本书确实内容非常详实，全是干货，值得反复品味。刚刚看完第9章，讲的是数据整合及管理体系，觉得非常好，设计得非常精妙，只看看觉得还不能深刻理解，遂做个读书笔记按照自己理解重构整理一遍，同时补充上自己的解读分享给大家，推荐给准备搭建数据产品或者数据平台的人。 传统企业的业务变化相对不快，但使用一般的表格文档来管理数据过程也已经越来越困难，更何况互联网这样迅速变化的业务，做好数据整理及管理的难度可想而知，但阿里的数据团队还是形成了完成的方法体系，并把其工具化。也只有完备方法体系下构建的工具能满足复杂的数据管理需求。 阿里大数据建设方法论的核心就是，从业务架构设计到模型设计，从数据研发到数据服务，做到数据可 管理、可追溯、可规避重复建设。目标是建设统一的、规范的数据接入层（ODS ）和数据中间层（DWD和 DWS ），通过数据服务和数据产品，完成服务于阿里巴巴的大数据系统建设。所以数据管理体系是包含具体 的方法论以及相关的产品两个部分，通过产品把方法论固化为标准的流程和操作，达到数据管理的目的。 数据体系架构 数据管理体系包括了业务板块划分、数据域提炼、业务过程梳理、原子指标/度量定义、派生指标定义及 管理，维度分析整理以及数据模型的设计。通过下面的体系架构图来看看数据体系建设的过程、以及每一步做什么和如何做。另外，如何定义每个术语的涵义，准确定义术语非常关键，有时候描述不清楚复杂的流程、场景最根本是因为对其中的一些概念没有非常很好的厘清。
业务板块：根据业务的属性划分出相对独立的业务板块，业务板块间指标和业务重叠性较低，比如电 商板块涵盖淘宝、天猫、天猫国际、 B2B 系，金融板块涵盖支付宝、花呗、蚂蚁微贷等。业务板块非常宏观, 可以想象成贾不死的 7大生态。 规范定义：结合行业的数据仓库建设经验和阿里数据自身的特点，设计出的一套过程方法和数据规范命 名体系，规范定义 将用于模型设计中。规范定义指以维度建模作为理论基础，构建总线矩阵，划分和定义数 据域、业务过程、原子指标 /度量、修 饰类型、修饰词、时间周期、派生指标规则，下图是它们之间的关系, 以及具体实例。 规范定义实例 修矗型 维度 ▼ . 1 ▼ ■ T 楼饰词 戶子洁标! 岖廈隱性! 1 嚴生拦标 <■- 一 一 _ 子指标十対刖息割十幔茶词 1 J ----- 1… 二二 — — — — | — --- ---- na ___ —.1 —— —j T V r* .m _ J — * ?■ — — — 一 一 一 — 1 ir ' 疋总事实表 ［杷明唧审冥聚合的事 寰表】 ( 明鉅車寬袁 盘原始板度的明堀救据） （把逍担鍵度轲理化的霍表:. ___ t.. ivritw ■近1夫通址奄 的丫 *TTff ］（1 009 P*V..WTfl 支讨督糾 P*v _a*Tit 喙巧茗呼 t 金tt 古式
阿里云AppDeploy使用手册 阿里云– CTO Office –开发者效率团队 2015.08 版权所有侵权必究
目录 1 介绍 (3) 2 功能 (3) 3 安装 (4) 4 使用说明 (6) 4.1 获取、设置Access Key (7) 4.2 环境变量 (8) 4.3 执行命令 (9) 4.4 并发执行 (10) 4.5 文件传输&远端执行&一键更新源 (11) 4.6 Web环境安装、应用打包部署 (12) 5 最佳实践 (13) 5.1 Hello World (14) 5.2 Nginx 远程部署 (15) 5.3 Shell脚本文件执行 (17) 5.4 一键环境安装、应用编译打包发布 (18) 6 常见问题 (19)
1 介绍 阿里云AppDeploy是一个通过SSH实现的流式命令行工具，可用于完成应用部署和远程系统管理，其工作于python2.5-2.7平台上，具有良好的可移植性；AppDeploy将本地应用软件上传到远端服务器，并通过执行用户预定义的产品部署命令，灵活的、便捷的、高效的为阿里云用户实现应用远程部署提供稳定的工作环境。 AppDeploy使用自然语言对部署任务进行描述，通过简单的编辑规则，您可以像书写自然语言一样描述您的部署任务，AppDeploy将依据您写的自然语言描述文件部署、管理您的应用。 2 功能 1)远程应用部署：用户可以使用AppDeploy将本地应用软件安装部署到远程云服务器上， 软件包可以在本地编译打包好，也可以选择在云服务器编译安装。 2)远程服务管理：您可以使用AppDeploy远程执行shell脚本，让远程机器的操作命令感 觉在本地执行一般，大大的提高开发者的工作效率。 3)文件上传下载：您可以在本地主机和远程服务器间实现上传、下载文件的功能。 4)同时控制多台服务器：基于大型软件的部署场景，AppDeploy提供同时在多台服务器部 署软件的功能，且可以选择顺序执行或者并发执行的运行模式。 5)一键环境安装：一键安装Web运行环境，支持JDK、Nginx、Apache、Tomcat、PHP、 Mysql等多版本，您可以根据业务选择安装； 6)一键应用部署：可以一键编译、打包、部署常见的应用，支持Maven、Ant等打包部署 的安装方式； 7)一键式更新源：执行AppDeploy自定义命令更新系统源，支持Ubuntu、Centos、Redhat、 Opensuse、Debian等系统的主流版本； 8)账号密码管理：基于用户复杂的应用场景，为用户提供灵活、易用的账号密码管理功能， 用户可以设置免密码输入运行，且可为不同主机设置不同密码。
图一：整体变化时间序列数据图 从图中可以看出： 阿里巴巴的总资产、流动资产、非流动资产2012年~2015年呈现出了明显同步增长趋势；股东权益2012年~2013年减少，2013年~2015年开始大幅增长；营业收入、营业成本、毛利润2012年~2015年增长基本保持稳定，稳中有涨。整体分析: 从资产构成来看，流动资产所占总资产的比重在逐年下降，止2015年为55.63%，而构成流动资产的现金部分占总资产比重则在2014年~2015年开始上涨达到49.33%。通过分析说明尽管阿里巴巴的流动资产占总资产比重下降，但仍高于非流动资产所占比重，在合理范围内。总资产及现金较大幅度的增加表明企业占有的经济资源增加，经营规模扩大，资产流动性增强。
从股东权益变化来看2012年~2013年随着资产的增长，股东权益却呈下降趋势，说明资产的增长主要是来源于负债的增加，而2013年~2015年股东权益的大幅增长可以说明阿里巴巴意识到高负债带来了高风险，转而采取了较稳健的财务政策。 图二：偿债能力时间序列数据图 从图中可以看出： 2012年~2013年资产负债率呈现大幅增长，而从2013年~2015年该比率发生扭转开始平稳下降。 偿债能力分析： 从资产负债率变化的角度来看，该比率在2012年-2013年大幅增加，这可能导致债权人的权益无法得到保障，因为资产负债率越高，说明企业的长期偿债能力就越弱，债权人的保证程度就越弱。而该比率从2013年~2015年的平稳下降说明企业也意识到高债务的严重性并及时采取了相应的行动，进行资产结构优化，从而降低负债带来的企业风险，提高了债权人的保证程度。
Web 应用防火墙使用手册
----- 使用手册 简介 启用"Web应用防火墙"，需要您在DNS服务商处为域名添加或修改CNAME记录，将域名指向"Web应用防火墙"，从而达到Web防护的效果 操作步骤 1. 获取加速域名 在"Web应用防火墙"找到生成的CNAME 2. 变更DNS解析，接入"Web应用防火墙" （以万网DNS为例） 登录万网会员中心 点击会员中心左侧导航栏中的【产品管理】-"我的云解析"进入万网云解析列表页。点击要解析的域名，进入解析记录页。 进入解析记录页后，点击新增解析按钮，开始设置解析记录。 记录类型选择为CNAME，主机记录填写对应的子域名（如https://www.doczj.com/doc/7811428398.html, 的主机记录为： www）。记录值填写"Web应用防火墙"对应域名的cname
-- -TTL为域名缓存时间，您可以按照您的需求填写，参考值为3600填写完成后，点击保存按钮，完成解析设置 注意事项 同一个主机记录，CNAME解析记录值只能填写一个，您可以修改为"Web应用防火墙"的地址 同一个主机记录，A记录和CNAME记录是互斥的，您可以修改为CNAME类型，并填入CNAME 如果DNS服务商不允许直接从A记录修改为CNAME记录，需要您先删除A记录，增加CNAME记录 ，注意删除新增过程需要快，如果删除后，长时间没有添加CNAME值，可能导致域名解析不到结果 同一个主机记录，MX记录和CNAME记录是互斥的，如果您必须保持MX记录，可以将用A记录方式指向WAF的IP，WAF的IP获取可以采取：ping 一下 cname，得到的IP即为WAF IP。直接配置 A 记录，记录值写此IP Web应用防火墙简介 Web应用防火墙(Web Application Firewall, 简称 WAF)基于云安全大数据能力实现，通过防御SQL注入、XSS跨站脚本、常见Web服务器插件漏洞、木马上传、非授权核心资源访问等OWASP常见攻击，过滤海量恶意访问，避免您的网站资产数据泄露，保障网站的安全与可用性。 Web应用防火墙是针对单个域名提供安全防护的产品，接入前后对比如下图： 接入准备 以https://www.doczj.com/doc/7811428398.html,和https://www.doczj.com/doc/7811428398.html,为例：
云OS系统新手使用指南，阿里云系统如何使用 此教程适合刚刚入手阿里云系统的同学。 如何下载应用程序? 答，方法有很多， 1，可以使用手机浏览器直接在线下载应用并安装到手机，大家可以直接百度扒弎网有更多详细教程。 2，可以使用阿里手机操作系统自带的应用中心来搜索应用并下载安装 3，可以使用电脑端的手机管家连接手机进行软件应用的安装与管理. 4，可以直接复制apk文件(安卓系统的应用软件格式)到手机，然后通过手机的文件管理进行安装. 是否兼容安卓应用？比如千牛安卓版，谷歌地图 对于常规的安卓应用是支持的，详情请见: 对于谷歌服务是不支持的，如google+ gmail 等 阿里手机操作系统均有可以替代的产品 阿里手机操作系统和安卓区别在哪? 云OS并非Android，有自己独立的应用运行环境和另外的生态系统支持 阿里手机操作系统是阿里巴巴公司研发的一款新型智能手机操作系统，该系统搭载了阿里云公司自主设计、架构、研发的系统核心虚拟机，增强了云端服务的能力，并提供与Dalvik虚拟机兼容的运行环境。通过海量云空间来同步和管理手机数据，数据可永久保存在云端并连通所有设备。基于云端弹性云计算的托管服务，便于开发者快速开发和部署移动应用，该系统兼容市面上绝大部分现有的安卓应用程序. 如何把图标从一屏拖动到另一屏
解决方法:第二页的图片先得空出来一个坑位，然后长按第三页的图标往左侧边上拖动停留一下就过去了 想换成阿里手机，但是如何把以前手机的通讯录导入阿里手机呢? 解决方法:使用第三方app就可以完成，如微信里的通讯录安全助手等，在老的手机上备份在新的手机上同步一下即可 手机如何连接wifi？ 答：用wifi上网：设置→WLAN（打开）→WLAN设置→在WLAN网络里选择你要连接的网络→输入密码→连接，连接成功后在手机屏幕上方会显示相应的标识，如果还是不能够正常上网请检查WLAN网络 怎么判断手机是在用WIFI流量还是手机卡流量呢？ 答：当您的手机连接上WIFI网络后，你的数据网络标示会自动隐藏，WIFI网络图标会出现在手机状态栏，此时网络流量为WIFI，只有在断开WIFI后才会使用手机数据流量，此过程自动切换，无需手动操作. 阿里手机是否支持便携式无线热点功能? 答:支持的，使用方法，首先开启手机的数据网络，然后打开系统设置--移动网络设置--便携式热点，勾选开启，也可以更改便携式热点的配置，网络SSID，加密方式，以及密码等.设置完成后具有WIFI无线网络功能的终端，如智能手机，平板，笔记本电脑等设备即可连接阿里云手机实现网络共享。 阿里手机支持哪些音乐格式? 答:阿里云手机支持MP3、WMA、AMR、ACC、ASF、OGG等主流音乐格式，
性能测试 性能测试视频教程
性能测试视频教程 培训课程介绍 课程主要分为初级、中级、高级，适用于不同水平的客户；初级课程目标是熟悉性能测试基本概念以及压测工具使用；中级课程目标是掌握性能测试中关键核心技术，完成性能测试相关工作并能进行初步的性能分析；高级课程目标是精通性能测试各环节内容，流程化及规范化性能测试；熟悉性能分析及调优；提前解决和预防生产环境性能问题。 视频教程如下： 访问性能测试控制台 初级课程 性能测试基本概念 性能测试基本概念课程主要介绍性能测试的定义，各种性能测试专业术语以及性能测试类型。 视频教程如下： 访问性能测试控制台 性能测试基本功能介绍 性能测试基本功能介绍，主要介绍性能测试测试环境管理、测试脚本设计、测试场景设计、测试任务设计和测试结果查看等。 视频教程如下： 访问性能测试控制台 性能测试/性能测试视频教程
中级课程 性能测试基本流程 性能测试基本流程主要介绍进行性能测试必要的流程以及每个流程需要做什么等。 视频教程如下： 访问性能测试控制台 性能测试核心技术 性能测试核心技术主要介绍性能测试实施过程中涉及到的环境、业务模型、测试模型、测试指标、测试场景等核心技术。 视频教程如下： 访问性能测试控制台 性能测试中级功能使用 性能测试中级功能使用主要介绍如何进行脚本设计、场景设计以及任务设计等。 视频教程如下： 访问性能测试控制台 测试结果初步分析 测试结果初步分析主要介绍根据性能测试展示的相关指标，如何进行性能分析。 视频教程如下： 访问性能测试控制台 对象存储 OSS/周边工具
百度、阿里、腾讯三巨头开挖大数据 概念、模式、理论很重要，但在最具实干精神的互联网领域，行动才是最好的答案。国内互联网三巨头BAT坐拥数据金矿，已陆续踏上了大数据掘金之路。 BAT都是大矿主，但矿山性质不同 数据如同蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。 百度拥有两种类型的大数据：用户搜索表征的需求数据；爬虫和阿拉丁获取的公共web数据。 阿里巴巴拥有交易数据和信用数据。这两种数据更容易变现，挖掘出商业价值。除此之外阿里巴巴还通过投资等方式掌握了部分社交数据、移动数据。如微博和高德。 腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据。这些数据可以分析人们的生活和行为,从里面挖掘出政治、社会、文化、商业、健康等领域的信息，甚至预测未来。
下面，就将三家公司的情况一一扫描与分析。 一、百度：含着数据出生且拥有挖掘技术，研究和实用结合 搜索巨头百度围绕数据而生。它对网页数据的爬取、网页内容的组织和解析，通过语义分析对搜索需求的精准理解进而从海量数据中找准结果，以及精准的搜索引擎关键字广告，实质上就是一个数据的获取、组织、分析和挖掘的过程。 除了网页外，百度还通过阿拉丁计划吸收第三方数据，通过业务手段与药监局等部门合作拿到封闭的数据。但是，尽管百度拥有核心技术和数据矿山，却还没有发挥出最大潜力。百度指数、百度统计等产品算是对数据挖掘的一些初级应用，与Google相比，百度在社交数据、实时数据的收集和由数据流通到数据挖掘转换上有很大潜力，还有很多事情要做。
云盾用户手册 suddy Alibaba Group Aug 29，2013 18-19/F, Xihu International Building, 391 Wen Er Road, 杭州, 浙江 , 310013, suddy
目录 进入云盾控制台 控制台首页 服务详情－防DDoS服务详情服务详情－主机密码防暴破 服务详情－网站后门详情 服务详情－异地登录详情 服务详情－网站安全防御 服务详情－防火墙管理 服务详情－端口安全检测 服务详情－WEB漏洞检测 服务详情－网页木马检测
进入云盾控制台
登录阿里云管理控制台，选择产品列表－》云盾进入云盾控制台 控制台首页 控制台首页主要展现当前您所属的云服务器的整体安全情况（需要开启云盾服务）。 其中： 安全事件区：主要展示当前用户云服务器需要处理的安全事件，包括但不限于需要处理的漏洞／网站后门／异地登录事件等一些安全事件。主要包括以下几种： WEB漏洞：用户可以点击“开启网站安全防御”开启防御服务，直接拦截恶意入侵者的WEB攻击，也可以选择“查看详情”，查看具体的漏洞并进行修复。 网页木马：展现当前用户所属云服务器上存活的网页木马情况，用户可以点击“查看详情”，查看具体的网页木马地址并进行修复。
异地登录：展现当前用户所属云服务器异常登录的情况，用户可以选择“确认”，确认本次异常登录是本人行为，也可以点击“修改密码”到对应的主机密码修改页面进行修改。 密码暴力破解：展现用户在最近7天内的服务器密码被暴力破解成功事件。用户可以点击“修改密码”修改服务器密码进行规避。 网站后门：展现当前用户所属主机的待处理网站后门。用户可以点击“查看详情”查看具体的后门并进行删除/忽略等管理操作。 安全概况区域/安全评分区域：展现当前的该用户所属主机的总体安全情况。
日志服务计费说明
1.2.1.2.3.4. 计费说明 日志服务计费规则 日志服务对LogHub、LogSearch两个功能收费，LogShipper功能免费。 LogHub 计费项 注意： 读写流量根据传输大小计算（默认为压缩后大小），日志一般有5-10倍压缩率，原始日志为10GB/天，实际压缩大小为1.5GB，则以1.5GB计费。 Shard租用只统计当前读写Shard数量，例如目前有3个Shard：1个Shard状态为读写，另外2个Shard已经被合并为只读，则当前只收取1个Shard租赁费。因此已经被合并/分裂的Shard不收取租用费。 说明: 为什么Shard要收费？ Shard是用户标准化读写单元，当用户创建Shard后，我们能并保证该部分服务能力。 流量超过Shard能力时怎么办? 尽可能服务，但在繁忙时会优先保证Shard预留部分服务。 Logtail写入流量如何收费？ 与API方式相同，Logtail内部采用最优的传输策略并自带压缩，能够在保证延时情况下批量发送。 我们提供监控数据帮助用户判断具体流量大小。 计费例子 我的网站一天有1亿API请求，一个请求对应200字节日志，一天日志数量为20GB，高峰时流量为均值5倍，则峰值流量为1.16MB/S (<5MB/S)。这些日志每天被读取一遍做实时计算，并导入到OSS中进行备份。
--q q q --------需要预留一个Shard，0.04 元/天读写流量： 写入流量为20GB，假设压缩率为10, 实际流量为2GB，2 * 0.2 = 0.4 元实时计算读取流量和写入流量相同，0.4 元导入OSS部分免费 百万次请求：0.12 元 （使用Logtail自动做批量发送，产生100W次写） 一天费用为 0.04 + 0.4 * 2 + 0. 12 = 0.96 元 LogSearch（原SLS功能）计费项 LogSearch为附加功能，用户可以通过开启索引进行日志查询与分析，计费项为索引流量，对于每GB的数据，在写入时一次性收取存储费用（对不同周期索引流量费用如下） 换算成每GB每天的存储价格为 计费例子 我的网站一天有100W API访问，一个请求对应200字节日志，200MB，保存最近30天进行查询 索引全部字段：一天流量为200MB，一天费用为 1.5 * 0.2 = 0.3 元 索引部分字段：用户索引ErrorCode, URL两个字段，占总长度50%，一天费用为 0.3 * 0.5 = 0.15 元 成本、使用与扣费 价格优势 LogHub：以购买云主机+云磁盘搭建Kafka相比，对于98%场景下用户价格有优势。对小型网站而言，成本为kafka 30%以下 LogSearch：以够买云主机+自建ElasticSearch相比，成本为自建70%以下 有Restful API，可以直接针对移动设备提供数据收集功能，节省了日志收集网关服务器的费用免运维，随时随地弹性扩容使用
【精】IBOS阿里云特别版OA系统使用教程（全篇） 2015年IBOS联合阿里云推出了一个特别版OA系统，支持一键安装部署在阿里云服务器，为企业省下大量前期安装部署费用。该版本支持第一年免费50用户的使用，直接进入IBOS阿里云购买页面点击购买即可免费开通。 下面分享一下IBOS开通、安装到使用的一个具体操作，大家要仔细看一下哦~ 1）.登陆阿里云用户中心，点击管理控制台进入 2）进入阿里云用户中心后，点击“云市场”进入 3）进入云市场后，点击“已购买的服务”
4）在已购买的服务中，找到IBOS阿里云特别版产品，点击该产品右方的“管理”进入，就可以看到IBOS的前台和后台地址 5）点击前台地址就可快速进行安装 6）点击前台地址进入安装页面，可以看到“是否关联酷办公”的选项，酷办公是IBOS的移动端和即时沟通工具IM PC客户端；需要在酷办公中绑定OA地址才能良好运用手机移动端；此处点击“立即关联”可快速绑定酷办公账号，如果还没有注册酷办公需先点击“立即注册”后再绑定
7）阿里云特别版安装时默认设置管理员账号为本人手机号，如果此处绑定了酷办公，那么在该页面的管理员账号会直接默认为酷办公手机号；此时设置的手机号和密码就是后期登陆OA系统的管理员登陆账号和密码；企业代码就是类似企业的英文名，例如博思协创的企业代码就是IBOS；阿里云特别版不支持修改数据库用户名和密码，支持安装时请保留抱人数据库信息，然后点击下一步进行安装 未绑定酷办公安装页面：
绑定酷办公后的安装页面：
8）安装完成即可登录OA系统进行使用。接下来，我来分享一下关于酷办公绑定的操作细节，首先登陆OA地址后台，点击“绑定”-“酷办公绑定”，如下图所示，有酷办公账号的可直接登陆，没有的 用户可登陆酷办公PC端地址进行注册
云监控用户手册 ——Version: 0.1 一、概览 在概览页面中展示中系统默认提供的监控项或者用户创建的监控项、用户创建的监控点、云服务的实例数、用户设置的报警规则等。 1.1 名词解释 先介绍下云监控三个核心的概念。 【监控项】：用户设置或者系统默认的监控数据类型，例如站点监控的Http监控默认有两个监控项http.responseTime & http.status。ECS的监控项有CPU利用率、内存利用率等等。 【监控点】：某一实例绑定到具体的一个监控项即为一个监控点。如针对 https://www.doczj.com/doc/7811428398.html,这个站点的http监控，实际包含两个监控点http.response & http.status。对于ECS云主机有11个监控项，所以一台云主机默认有11个监控点【报警规则】：用户在监控点上设置规则，当满足条件时会触发报警
1.2 短信使用情况 云监控默认为每位用户提供1000条免费的报警短信。在概览中，用户可以查看已经使用的短信数。
二、站点监控 站点监控可以对目标站点服务的可用性以及响应时间进行监控。系统已经默认预置了8种监控类型，包括http监控、ping监控、tcp监控、udp监控、DNS监控、pop监控、smtp监控、ftp监控。其中每种监控类型里面包含了两个监控项：status和responsetime。 单击列表页面的某一行，可以显示缩略图，可用性缩略表显示的是一天内的可用性展示，响应时间缩略图展示的是近1小时内的响应时间曲线，不代表当前状态。可用性和响应时间缩略图均是统计数据，不代表监控站点的最新状态。
2. 选择您要创建的“监控类型”，点击某一“监控类型”链接进入监控点创建页面； 3.进入创建监控点的表单页面；
云监控使用手册
使用手册 产品介绍 云监控简介 云监控作为云服务的监控管理入口，能让您快速了解各产品实例的状态和性能。云监控从站点监控、云服务监控、自定义监控三个方面来为您提供服务。通过云监控管理控制台，您可以看到当前服务的监控项数据图表 ，清晰了解服务运行情况。并通过设置报警规则，管理监控项状态，及时获取异常信息。 如果您已经开通了阿里云相关产品（ECS云服务器、RDS关系型数据库等），那么您可以直接登录云监控控制台，查看相关实例的监控状态（ECS需要一键安装云盾插件）。目前我们为您提供8种云服务监控，其他云服务监控近期也将接入云监控，敬请期待。 如果您需要了解自己的站点可用性和响应时间，可以开启云监控站点服务来获取站点的可用性和响应时间。站点监测既可以监测ECS服务器上的站点，也可以监测非阿里云服务器上的站点。在站点监测栏中添加监测站点，并选择需要的监控项，便可成功开启站点监测功能。 如果云服务监测和站点监测依然满足不了您的监控需求，您还可以安装云监控SDK，自定义监控项。自定义监控项信息同样可以以图表的形式展示在云监控控制台。我们为您提供了详细的自定义使用文档 获取监控信息分为两种方式，登录云监控管理控制台直接查看信息和调用OpenAPI获取监控数据信息。 云监控控制台模块包括一下 名词解释
名词解释 这些名词是云监控的关键概念。 【监控项】： 用户设置或者系统默认的监控数据类型，例如站点监控的Http监控默认有两个监控项 http.responseTime & http.status。ECS的监控项有CPU利用率、内存利用率等等。 【监控点】： 监控项的一个实例。如针对https://www.doczj.com/doc/7811428398.html,这个站点的http监控，实际包含两个监控点 http.response & http.status。对于ECS云主机有11个监控项，所以一台云主机默认有11个监控点。 【维度】： 定位监控项数据位置的维度，例如磁盘IO这个监控项，通过实例和磁盘名称两个维度可以定位到唯一的监控点位置。 在自定义监控中，目前维度用“字段信息表示”。 【规则】： 规则是一个条件； 例如“CPU使用率>=50%”是一个规则； 10台ECS服务器中有7台可用也是一个规则，“可用服务器比例>=70%”。 【事件】： （本版本中“事件”是隐性的，没有展现给使用者） 当一个监控点上，规则条件满足时，产生一个事件。例如CPU使用率达到60%，满足“CPU使用率>=50%”这一规则的条件，则产生一个事件。 多个事件满足一个规则的条件，可以产生一个新的事件。例如站点监控由两个探测点，只有一个探测点探测到目标站点不可用，不满足“不可用探测=2”规则，不产生“双探测不可用”事件，不会触发报警。只有两个探测点同时探测某一站点不可用，产生一个“双探测不可用”事件，进而触发报警。 【事件级别】：（本版本中“事件级别”没有展现给使用者） 事件的影响分级。 可以通过严重程度来划分，不同的级别报警通道不同。 可以通过已知处理方法和未知处理方法来划分，已知处理方法的时间可以自动处理 ，未知处理方法的通知联系人人工处理。 【报警】： 由事件驱动的一个通知动作，通过特定形式通知报警联系人或服务。 【报警联系人】： 报警消息的接收人，包含手机、旺旺（淘宝）、邮件。 【报警组】： 一组报警联系人，可以包含一个或多个“报警联系人”。在报警设置中，均通过“报警组”发送报警通知。对应每一个监控点，根据预先设定的报警方式在到达报警阈值时向报警组成员发送报警消息。 【报警方式】： 异常通知用户的手段。包括短信、旺旺、邮件等。 快速上手 快速开始 快速开始 当您进入云监控控制台后，您会看到在页面的顶端看到 概览，站点监控，云服务监控，自定义监控，报警联系人，5个页面信息 初次使用，您可以先浏览一下名词解释，对云监控产品的一些关键概念的术语有所了解。 初次使用，请您先进入报警联系人 输入您的报警联系人和报警组信息，后面定义报警规则的时候会用到。 然后，您可以进入站点监控，为您需要监控的站点新建监控项。 进入云服务监控，查看您已开通的云服务的使
以下试题是来自阿里巴巴2011年招募实习生的一次笔试题，从笔试题的几个要求我们一起来看看数据分析的职业要求。 一、异常值是指什么？请列举1种识别连续型变量异常值的方法？ 异常值（Outlier）是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。Grubbs’ test（是以Frank E. Grubbs命名的），又叫maximum normed residual test，是一种用于单变量数据集异常值识别的统计检测，它假定数据集来自正态分布的总体。未知总体标准差σ，在五种检验法中，优劣次序为：t检验法、格拉布斯检验法、峰度检验法、狄克逊检验法、偏度检验法。 点评：考察的内容是统计学基础功底。 二、什么是聚类分析？聚类算法有哪几种？请选择一种详细描述其计算原理和步骤。 聚类分析(cluster analysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。聚类分析也叫分类分析(classification analysis)或数值分类(numerical taxonomy)。聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。 聚类分析计算方法主要有：层次的方法（hierarchical method）、划分方法（partitioning method）、基于密度的方法（density-based method）、基于网格的方法（grid-based
method）、基于模型的方法（model-based method）等。其中，前两种算法是利用统计学定义的距离进行度量。 k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。 其流程如下： （1）从n个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心； （2）根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离；并根据最小距离重新对相应对象进行划分； （3）重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象）； （4）循环（2）、（3）直到每个聚类不再发生变化为止（标准测量函数收敛）。 优点：本算法确定的K 个划分到达平方误差最小。当聚类是密集的，且类与类之间区别明显时，效果较好。对于处理大数据集，这个算法是相对可伸缩和高效的，计算的复杂度为O(NKt)，其中N是数据对象的数目，t是迭代的次数。一般来说，K< 阿里数据中台之数据中台顶层设计 最近在读阿里数据中台的书，因为要在组内做分享，就多度了几遍。与阿里大数据实践之路配合，基本可以看到阿里建设数据中台的过程，和一些技术细节。做一件有价值的事情就是把自己觉得好的东西分享出来，那么开始内容 （1）大数据的发展历程和价值探索 大数据的发展： 文章开篇是一段作者建设数据中台过程的心路历程，下来就是老套路，介绍了国内外大数据发展的历程与大数据的价值探索，这里做简单的介绍。 两个重要的节点需要说一下： 2003年谷歌公开了内部对于海量文件的处理技术、GFS分布式文件系统、并行计算处理框架MapReduce、高效数据存储模型BigTable，这些促成了分布式系统基础架构—hadoop。为各个大数据组件的诞生打下基础。 2012年全球大数据从TB上升到PB，也是阿里大数据之路开端的一年。 大数据的价值： 大数据的价值书中主要从四个方面介绍，在下面的四个方面都深刻的解析了大数据的实际应用和真是含义。 语义层面： ‘数据’即所有信息的记录，例如用户访问网站的信息的转化过程的行为属性；大是巨量的意思，可以隐身为数量、形式、含义的丰富,保障实现被高保真的记录与回放 实现层面： 大数据是一套数据处理技术活方法体系，实现具体以上特征的数据的存储、计算、共享、备份和容灾、保密等，保证数据处理的时效性和拓展性 服务层面： 大数据的数据技术变革引发的新型信息服务模式，例如从数据探索出发，系统主动推送信息给用户做决策、给及其优化参数、基于数据的量变完成数据的质变 应用层面： 大数据是数据服务组合生成的新场景、新体验、日益增长的数据量非但不会使信息获取效率降低、质量下降，反而会让每个人都能得到快速的迭代，个性化的互联网服务。 （2）阿里的大数据主张 在数据提供服务的基础上，阿里对数据的要求是准、快、全、统、通，简单的解释是标准统一，融会贯通、资产化、服务化、闭环自优，这是阿里数据中台实现目标的核心。 要实现上面的目标，如何做呢？ 2011Alibaba数据分析师(实习)试题解析 一、异常值是指什么?请列举1种识别连续型变量异常值的方法? 异常值(Outlier) 是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。 Grubbs’test(是以Frank E. Grubbs命名的)，又叫maximum normed residual test，是一种用于单变量数据集异常值识别的统计检测，它假定数据集来自正态分布的总体。 未知总体标准差σ，在五种检验法中，优劣次序为：t检验法、格拉布斯检验法、峰度检验法、狄克逊检验法、偏度检验法。 二、什么是聚类分析?聚类算法有哪几种?请选择一种详细描述其计算原理和步骤。 聚类分析(cluster analysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。聚类分析也叫分类分析(classification analysis)或数值分类(numerical taxonomy)。聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。 聚类分析计算方法主要有：层次的方法(hierarchical method)、划分方法(partitioning method)、基于密度的方法(density-based method)、基于网格的方法(grid-based method)、基于模型的方法(model-based method)等。其中，前两种算法是利用统计学定义的距离进行度量。 k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心;而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度(距离)，分别将它们分配给与其最相似的(聚类中心所代表的)聚类;然后再计算每个所获新聚类的聚类中心(该聚类中所有对象的均值);不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。 其流程如下： (1)从n个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心; (2)根据每个聚类对象的均值(中心对象)，计算每个对象与这些中心对象的距离;并根据最小距离重新对相应对象进行划分; (3)重新计算每个(有变化)聚类的均值(中心对象); (4)循环(2)、(3)直到每个聚类不再发生变化为止(标准测量函数收敛)。 优点：本算法确定的K 个划分到达平方误差最小。当聚类是密集的，且类与类之间区别明显时，效果较好。对于处理大数据集，这个算法是相对可伸缩和高效的，计算的复杂度 API 网关 使用手册（开放API） 1.2.3.4.7. 使用手册（开放API） 提供API API网关（API Gateway），提供高性能、高可用的API托管服务，帮助您对外开放您部署在ECS、容器服务等阿里云产品上的应用，为您提供完整的API发布、管理、维护生命周期管理。您只需简单操作，即可快速、低成本、低风险的开放数据或服务。 在API网关您可以： 管理您的API 您可以对API的整个生命周期进行管理，包括API的创建、测试、发布、下线、版本切换等操作。 便捷转换数据 支持自定义映射规则，您可以配置映射将调用请求转换成后端需要的格式。 预设请求校验 您可以预先设置参数类型、参数值（范围、枚举、正则、Json Schema）校验，由网关帮助您过滤掉非法请求，减少您的后端对非法请求的处理成本。 灵活控制流量 您可以对API、用户、应用设置按分钟、小时、天的调用量控制。您还可以设置特例用户或者应用，对某个用户或应用单独配置流量控制。 轻松安全防护 支持Appkey认证，HMAC（SHA-1,SHA-256）算法签名。 支持SSL/TSL加密，并借助阿里云盾防病毒、防攻击。 全面监控与报警 为您提供可视化API实时监控，包括：调用量、调用方式、响应时间、错误率，并支持历史情况查询，以便统筹分析。您还可以配置预警方式（短信、Email）,订阅预警信息，以便实时掌握API运行情况。 降低开放成本 为您自动生成API文档和SDK（服务端、移动端），降低API开放成本。 创建API 创建API是定义API请求的过程。您需要在创建中定义API的请求调用格式、定义网关抛向后端服务的请求格式、定义返回结果格式、定义参数校验规则等等。 定义请求的基本信息 API基本信息包括API分组、API名称、描述、API类型。 2016阿里巴巴数据分析校园招聘笔试 21道题，100分，60分钟 一、单选题（10） 1.想了解上海市小学生的身高，需要抽取500个样本，这项调查中的样本是 A.从中抽取的500名学生的身高 B.上海市全部小学生的身高 C.从中抽取的500名小学生 D.上海市全部小学生 2.以下对k-means聚类算法解释正确的是 A.能自动识别类的个数，随即挑选初始点为中心点计算 B.能自动识别类的个数，不是随即挑选初始点为中心点计算 C.不能自动识别类的个数，随即挑选初始点为中心点计算 D.不能自动识别类的个数，不是随即挑选初始点为中心点计算 3.以下哪个是常见的时间序列算法模型 A.RSI B.MACD C.ARMA D.KDJ 4.有个袋子装有2个红球，2个蓝球，1个黄球，取出球之后不再放回，请问取两次出来 的球是相同颜色的概率是多少 A.0.3333 B.0.2500 C.0.2000 D.0.1667 5.65，8，50，15，37，24，（）。括号中的数字是（） A.25 B.26 C.22 D.27 6.一组数据，均值>中位数>众数，问这组数据 A.左偏 B.右偏 C.钟型 D.对称 7. SQL 语言允许使用通配符进行字符串匹配的操作，其中’%’可以表示 A ． 零个字符 B ． 1个字符 C ． 多个字符 D ． 以上都是 8. 关于正态分布，下列说法错误的是 A. 正态分布具有集中性与对称性 B. 正态分布的军事与方差能够决定正态分布的位置与形态 C. 正态分布的偏度为0，峰度为1 D. 标准正态分布的均值为0，方差为1 9. 以下不同的场景中，使用分析方法不正确的有 A. 根据商家最近一年的经营与服务数据，用聚类算法判断出天猫商家在各自主营类目下所 属的商家层级 B. 根据商家近几年的成交数据，用聚类算法拟合出用户未来一个月可能的消费金额公式 C. 用关联规则算法分析出购买汽车坐垫的买家是否适合推荐汽车脚垫 D. 根据用户最近购买的商品信息，用决策树算法识别出淘宝买家可能是男还是女 10. 下列时间序列模型中，那个模型可以较好地拟合波动性的分析与预测 A. AR 模型 B. MA 模型 C. ARMA 模型 D. GARCH 模型 二、多选题（5） 11. Excel 工作簿a 中有两列id 、age ，工作簿b 中有一列id ，需要找到工作簿b 中id 对应 的age ，可用的函数包括 A. Index+match B. Vlookup C. Hlookup D. Find E. If F. Like 12. 现在有M 个桶，每个桶都有N 个乒乓球，乒乓球的颜色有K 种，并且假设第i 个桶第 j 种颜色的球的个数为ij C ，比例为ij ij C R N =，现在要求颜色纯度越高，下列哪种算法 描述是合理的 A. ()/ij N K C -∑越小越纯 B. ()-*ij ij C LOG R ∑越小越纯 C. ()1-*ij ij R R ∑越小越纯阿里数据中台设计与数据资产管理
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