Web 使用率挖掘

随着系统技术的发展，研究了被占用的加油机的平均使用率。从系统空闲概率、顾客损失率、加油站内平均汽车数、汽车平均逗留时间和平均等待时间等方面进行了深入分析，并提供了LINGO程序示例。

6% 低使用率组客户占全体客户的比例 平均年龄：30.99 岁 ARPU：68 元 在网时间：27 个月 女性比例：29% 预付费比例：81% VIP 比例：7% 基本功能使用、通话需求低 主要在本地活动，与市内用户沟通 与小灵通联系较多 每通电话时长较长，但通话次数最少 优惠时段通话次数占比最高（5%） 短信使用量较其他低端人群多 IP 通话比例高（28%），对资费敏感 主叫行为明显高于被叫，可能是受资费因素抑制 营业厅访问次数少 频繁拨打话费查询电话（1861）

在使用SQL Server时，可能会遇到CPU使用率高的问题，这可能由于多种原因造成。为了解决这一问题，可以采取以下几个方法进行分析和排查：1. 合理配置Max degree of Parallelism参数，避免过高的并行度设置。2. 控制应用程序的负载，避免大量查询同时执行。3. 优化查询语句的执行计划，减少对CPU的负荷。4. 使用SQL Server Management Studio的活动监视器实时监控CPU使用率和查询执行情况。

Oracle数据库表空间检查是日常运维中的重要步骤。在实际操作中，常见的问题是表或用户指向了不明确的表空间，或者默认指向了系统表空间（system/sysaux）。由于存储空间有限，因此如何清理和释放系统表空间是必备的技能。

在SQL Server专场中，探讨如何优化RDS SQL Server在高CPU使用率情况下的性能问题，通过分析和调整来提升系统效率和稳定性。

在Oracle数据库中，修改默认临时表空间和监控临时表空间的使用情况是数据库管理中的常见任务。 修改数据库默认临时表空间： alter database default temporary tablespace temp01; 执行该命令后，可通过查询以下SQL语句来确认默认临时表空间的设置： select * from database_properties where property_name='DEFAULT_TEMP_TABLESPACE'; 输出示例如下： PROPERTY_NAME PROPERTY_VALUE ------------------------ ------------------------ DEFAULT_TEMP_TABLESPACE TEMP扩展临时表空间 扩展临时表空间： alter temporary tablespace temp01 add tempfile '/u01/oracle/oradata/ORCL/temp102.dbf' size 300M; 监控临时表空间使用率： SELECT A.tablespace_name tablespace, D.mb_total, SUM (A.used_blocks * D.block_size) / 1024 mb_used, D.mb_total - SUM (A.used_blocks * D.block_size) / 1024 mb_free FROM v$sort_segment A, ( SELECT B.name, C.block_size, SUM (C.bytes) / 1024 mb_total FROM v$tablespace B, v$tempfile C WHERE B.ts#= C.ts# GROUP BY B.name, C.block_size ) D WHERE A.tablespace_name = D.name GROUP by A.tablespace_name, D.mb_total; 此查询可帮助你获取当前临时表空间的使用情况，包括已用空间和剩余空间。

Progressdlg创建或更新现有的进度对话框，用于报告任务进度，包括估计剩余时间和取消任务的选项。它不使用drawow来提升性能，尤其在使用多个其他图形时更为有效。句法包括：progressdlg('消息')用于创建带有自定义消息的默认进度对话框；progressdlg(n)创建具有初始值n的默认进度对话框或更新现有进度对话框至值n；progressdlg(n,'message')创建带有消息和值n的默认进度对话框或更新现有进度对话框至值n和消息；progressdlg('PropertyName',PropertyValue,...)用于创建或更新具有指定属性PropertyName/PropertyValue的进度对话框handle = progressdlg(...)。

探索Web网络中的海量数据 从Web页面中提取信息 分析用户行为和网络流量 识别Web趋势和模式 用于市场营销、商业智能和网络安全等领域

经典数据挖掘算法在Web场景中发挥着重要作用，助力各类应用的开发。

本书全面阐述Web数据挖掘的概念和算法，涵盖搜索、爬取、链接分析、数据抽取、信息整合、观点挖掘和Web使用挖掘等内容。适合本科生教材、研究生参考用书，以及研究人员和从业者的知识库。