数据分析角度-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析角度的问题，于是小编就整理了5个相关介绍数据分析角度的解答，让我们一起看看吧。

1. 从数据的角度分析游戏卡顿现象？
2. 光栅衍射实验数据角度的求法？
3. 衍射角度公式？
4. 从消费者角度看,大数据的发展有什么不利之处？
5. 从大数据的角度来看，今日头条是如何做到精准推送的？

从数据的角度分析游戏卡顿现象？

导致卡顿的可能点：

首先我们分析分析有哪些点会导致卡顿？

1.重复绘制，通过开发者选项排查

2.层次复杂，嵌套多层。通过include,viewstub，merge属性来应对。

include

比如标题栏actionBar，可以抽取出来。该布局几乎大多数activity都会用到

ViewStub

这个标签最大的优点是当你需要时才会加载，使用他并不会影响UI初始化时的性能。各种不常用的布局想进度条、显示错误消息等可以使用这个标签，以减少内存使用量，加快渲染速度。

merge

这个标签在UI的结构优化中起着非常重要的作用，它可以删减多余的层级，优化UI。但是就有一点不好，无法预览布局效果

3.主线程耗时操作，一般情况表现为卡顿，严重的会引发ANR。

4.频繁GC，比如ondraw中高频使用的对象，快速创建又快速销毁。

光栅衍射实验数据角度的求法？

用分光计测量已知和未知光谱的衍射角，根据光栅方程，消去光栅常数，即可得到未知光谱线的波长。

使用斜入射时的光栅方程就可以：d(sinθ+sinφ)=kλ,其中θ就是你斜入射的角度,φ是衍射角,然后算就行了!k是衍射级。

希望这个答案能帮到你！

衍射角度公式？

 衍射角度公式是描述光通过衍射光栅后，不同波长光之间的角度差关系的公式。在衍射光栅分光实验中，衍射角度起到关键作用。夫琅禾费衍射满足以下光栅方程：

d * sin(θ₁) = m * λ

其中：  

- d 是光栅常数，表示光栅每个狭缝之间的距离；  

- θ₁ 是入射角，表示光束进入光栅时的角度；  

- m 是光谱级数，表示不同波长光的衍射级次；  

- λ 是波长，表示入射光的波长。

根据光栅方程，可以计算出不同波长光在光栅上的衍射角θ₂：

θ₂ = sin⁻¹(d * sin(θ₁) / λ)

这个公式可以帮助我们了解不同波长光通过光栅后的衍射角度，从而实现光的分光。在实际应用中，根据光栅方程和衍射角度，可以设计和优化光栅分光器，以满足不同光谱分析需求。

d*sin衍射角=k*波长，k取1所以，晶格常数越小，衍射角越大，然后xrd峰就往右移动。

根据XRD的结果，根据某个峰的衍射角和入射波长，代入上式就可以算出晶格常数

从消费者角度看,大数据的发展有什么不利之处？

　　从消费者角度看，大数据的发展存在严重的隐私安全问题。　　在信息时代的今天，对浩瀚繁杂的数据进行整理判断是有必要的，数据中也确实存在大量的宝藏。但是，这就好比在垃圾场拾宝贝一样，垃圾永远都比宝贝多。　　很多时候，我们无法判断数据的真实有效性，这对最终的判断是一种莫大的伤害。当数据来源不当时，这又是对用户隐私的一种伤害。企业需要在利用数据盈利的同时注意不窥探用户隐私，很多时候，很难掌握那样一个平衡点。

从大数据的角度来看，今日头条是如何做到精准推送的？

这个主要是基于对用户使用头条时，在过程中产生的数据的一种信息增值处理。所以说，头条App是流量入口，关键是使用时产生过程数据。

当然，这个过程数据处理，是基于一定的（大）数据模型来完成的。数据模型，可以包括这样几个纬度：

其一，信息类别纬度；

其二，信息数量纬度；

其三，时间分布纬度（分类时间和阅读时间）；

其四，应用时间段纬度（早中晚等）；

其五，其它纬度（如热点***、关注主题、查找对象等）。

那么，基于这几个纬度进行用户画像和行为分析，基本就可以搞定对你信息推送。包括对你发送的广告。所以，你会发现，你在淘宝看了某商品，居然头条都知道……（细思极恐吧）。

拓展一下讲，

为什么说，未来人的核心价值是诚信，就不难理解了……你的网络言行，已经出卖了你，换句话说，你是透明的，很容易识别你。

如果没有诚信，将被现实和网络遗弃。

So，做个诚实的存在，还得有高信用值才行。

到此，以上就是小编对于数据分析角度的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析角度的5点解答对大家有用。