《数据分析面试》专题

物联网核心在人、机、云之间的信息互联，因此智能设备、云端、手机端会通过各种协议进行数据的交换，包括网络、蓝牙、USB、 ZigBee 等种种通信协议，实现万物互联的效果，因此在物联网安全分析中，对其中的通信协议的分析是关键的一环，本节将对常见的通信协议进行分析。

固件( Firmware )就是写入 EROM（可擦写只读存储器）或 EEPROM (电可擦可编程只读存储器)中的程序，修改固件是在提取出固件之后，一般是 16 进制的 BIN 文件或者 HEX 文件，然后通过逆向分析或解包之后，获得实际的逻辑代码，然后根据需求修改其中的关键代码，之后再重打包刷回芯片中，使硬件执行修改之后的固件。

前言 本节介绍一些有关电路和电路分析的一些基本知识和工具。 电路的定义 由金属导线和电气、电子部件组成的导电回路，称为电路。在电路输入端加上电源使输入端产生电势差，电路连通时即可工作。电流的存在可以通过一些仪器测试出来，如电压表或电流表偏转、灯泡发光等；按照流过的电流性质，一般把它分为两种：直流电通过的电路称为“直流电路”，交流电通过的电路称为“交流电路”。 数电和模电 随着时代的发展，电气自动化

前言 当我们在分析 IOT 设备，如智能摄像头、智能门锁、智能路由器等等产品时，采用传统的安全检测手段，如对 APP 的逆向、云端服务器的渗透测试、产品通信的抓包等方式可以获得部分的信息，但如果需要深入分析智能设备底层的工作原理，从中发现更深层次的安全问题，就不可避免的需要直接接触硬件本身，这也是传统安全手段未能触及的部分，据此，下面简单的谈下关于电路分析和芯片固件提取和调试的一点心得。

在选择用户组之后，用户便可查看属于该用户组的客群列表，点击客群右侧的“去分析”按钮，可以查看具体的画像信息。 在画像分析页面中，用户可以看到当前客群与其他客群（默认为大盘用户集）在多种标签下的属性分布。

目标 提交mr/spark作业对存储在SDS上的数据进行离线分析, 可以使用自己搭建的yarn集群,或小米EMR服务 galaxy-hadoop库 我们封装离线分析库galaxy-hadoop,可以参考其中的example MR job： sds-mapreduce spark job： sds-spark 注意 离线分析读请求应访问SDS备集群的Endpoint,访问主集群可能会影响在线请求.

1. 简介 “渠道转化-归因分析”报告能够帮助您洞察消费者在与您的产品接触过程中的每个广告触点对最终转化带来的价值。您需要结合投放目标，选择合适的归因模型进行分析。 归因分析报告能够帮助您洞察这些问题： · 本轮广告投放，哪个渠道的拉新效果最好 · 辅助转化的渠道都有哪些 2. 使用简介 在使用“渠道转化”相关报告前，您需要将业务上有价值的事件（如下单、注册、留资等）标记为转化。您可以在“管理-

1. 简介 关联分析，顾名思义用于计算两个要素之间的相关性。 在增长黑客的诸多经典案例中，facebook 的“A-Ha Moment”为人所知。Facebook 通过挖掘发现新用户在前10天内至少添加7个好友时，最可能在次周留存。这里“前10天添加7个好友”即为 facebook 用户增长的“A-Ha Moment”，也切实的指导了 facebook 后续用户增长的运营与产品方向。 纯人力的“A

1. 简介 留存分析是分析用户黏性、活跃度的重要方法。主要用来分析某一群组用户（通常为某批新用户）中再次产生指定行为的人数和比例。随着获客成本逐年递增，留存分析变得越来越重要，做好留存分析，才能为网站带来持续的流量增长。同时对流失用户针对性的调整推广/产品策略，也可以有效提高产品推广的ROI。 2. 使用说明 2.1. 选择初始条件 选择一个事件作为初始条件，点击事件名称前的漏斗图标可以为该事件添

1. 简介 漏斗模型主要用于分析多步骤过程中每一步的转化与流失情况。您可以使用漏斗分析工具来分析网站中某些关键路径的转化率，以确定整个流程的设计是否合理，是否存在优化空间等。同时，您可以在关键路径中找出流失人群进再分析、再挽回、再投放。另外，通过用户对比，或者某个维度值的对比，能够精确定位问题，针对性地改善产品策略。 2. 使用说明 2.1. 新建漏斗 点击【分析云】左侧导航栏的【漏斗分析】，点击

1. 简介 事件，是用户在您产品上的行为，如“浏览页面”、“点击元素”、“下单”、“搜索”、“咨询”等。 属性，用来描述事件的具体特征，在事件分析里表现为“按维度查看”，也就是从什么视角来细分查看指标。比如属性是：商品名称、店铺名称，对于“下单”事件，您可以按“商品名称”、“店铺名称”的维度来拆分查看下单次数。 要对事件进行数据分析，首先需要构建事件指标。构建事件指标是将事件进行指标化、数据化的过

行为分析模块提供了丰富的高阶分析工具，您可以通过这些分析工具，深度分析业务指标、洞察用户行为模式特征、刻画用户画像、科学评估渠道推广效果，甚至基于用户分群与百度投放直达能力，实现分人群的精准营销与策略落地。 此外，您也可以通过保存到数据看板来逐步沉淀有价值的行为分析思路与结果。 目前行为分析模块包含6大分析能力。 事件分析 漏斗分析 留存分析 行为流 分布分析 关联分析

使用perf内核性能分析工具，可以分析出很多问题。具体参考perf命令的用法。 还有oprofile可以分析性能。mpstat查看cpu的使用分布。strace查看系统调用情况。参考：http://blog.csdn.net/win_lin/article/details/9377209

SRS支持gprof性能分析。 SRS性能分析 SRS使用gprof分析的步骤如下： 配置：./configure --with-gprof 编译：make 直接启动即可：rm -f gmon.out; ./objs/srs -c conf/console.conf 退出SRS：killall -2 srs # or CTRL+C to stop gprof 生成gprof报告：gprof -b

生成图表 如何分析用户的数据是一个有趣的问题，特别是当我们有大量的数据的时候。除了 matlab，我们还可以用 numpy + matplotlib 数据可以在这边寻找到 https://github.com/gmszone/ml 最后效果图 2014 01 01 要解析的 JSON 文件位于data/2014-01-01-0.json，大小 6.6M，显然我们可能需要用每次只读一行的策略，这足以