हमारे webapp विसंगतियों का पता लगाने के उपयोगकर्ता क्रियाओं, नेटवर्क व्यापार, डेटाबेस लोड, के बारे में डेटा की बड़ी राशि जमा करता है आदि आदि आदिसबसे अच्छा तरीका सांख्यिकीय डेटा में
सभी डेटा गोदामों में भंडारित किया जाता है और हम काफी रोचक विचारों का एक बहुत कुछ है इस डेटा पर।
यदि कुछ अजीब संभावनाएं होती हैं, तो यह डेटा में कहीं भी दिखाई देती है।
हालांकि, सामान्य रूप से कुछ सामान्य होने पर मैन्युअल रूप से पता लगाने के लिए, किसी को लगातार इस डेटा को देखना होगा, और विषमताओं को देखना होगा।
मेरा प्रश्न: गतिशील डेटा में परिवर्तनों का पता लगाने का सबसे अच्छा तरीका क्या है जिसे 'सामान्य से बाहर' के रूप में देखा जा सकता है।
क्या बैयस फ़िल्टर (मैंने स्पैम पहचान के बारे में पढ़ने के दौरान इन्हें देखा है) जाने का तरीका?
कोई भी पॉइंटर्स बहुत अच्छा होगा!
संपादित करें: उदाहरण के लिए डेटा को स्पष्ट करने के लिए डेटाबेस लोड का दैनिक वक्र दिखाता है। यह वक्र आमतौर पर कल से वक्र के समान दिखता है इस समय यह वक्र धीरे-धीरे बदल सकता है।
यह अच्छा होगा कि यदि दिन-प्रतिदिन के वक्र कुछ परिधि के भीतर कहते हैं, तो एक चेतावनी बंद हो सकती है।
आर
महान उत्तर। वास्तव में सहायक; ^) – Toad
या यहां तक कि एक अच्छी तरह से सवाल उठाया। किसी भी तरह से असंगत द्वारा आप वास्तव में क्या मतलब है? –
यह एक अच्छा सवाल है – user1471980