神策数据-大数据分析
大数据解决方案，用于网站、非BI的大数据分析解决方案。前言:大数据时代来临大数据时代已经到来,不同于以往的概念和趋势层面,行业领导者们(尤其是互联网、金融、零售、企业级服务等行业)在这一领域不断锐意进取,积极应用海量数据的采集和分析,实现端到端的深度洞察,调整战略和业务决策,改善核心业务运营,构建差异化竞争优势,向着以数据驱动为核心的方向前进Gartner预测,到2020年,大数据将成为主流的嵌入式技术,并被视为常规产品的一部分。麦肯锡在对200多家不同类型公司的实际调研中发现,无论B2B还是B2C公司都在通过数据驱动业务增长,其中B2B领域中,在数据驱动下的B2B领先企业的收入增长能力是普通企业的5倍、盈利能力高8倍、股东整体回报率高2倍。数据驱动能力正在成为企业重要变革和核心竞争力。2017年,随着机器学习、人工智能、物联网等技术的应用深化,必将推动大数据领域新一轮爆发式发展。走在前沿的领导企业和行业新锐,将进一步聚焦如何高效利用企业内外部产生的海量数据,拒绝“拍脑袋”,一切用数据说话!前25%的B2B领先企业其他的B2B企业5X~8X2X4.3%13.5%18.1%10.3%0.8%1.8%业绩增长利润增长股东回报率数据来源: McKinsey Digital Quotient, Capital IG目录公司简介01什么是数据驱动-02什么是用户行为分析03企业数据分析面临的挑战04神策分析(SA)是什么05神策分析(SA)的产品特点06产品架构图07案例精选互联网金融08消费电子16移动出行20企业服务24电子商务32传媒娱乐36医疗健康52公司简介Helo,Doer!你好,先行者!“数据源乃大数据之根基。管理数据源如扎根土壤,根基稳固方能避免“空中楼阁”。这是我在大数据行业工作近十年的最大心得,也是神策数据服务企业的核心理念驱动决策并未充分发挥大数据的全部价值,让产品智能化更代表行业发展方向。目前大部分数据分析产品可满足企业在决策层面的分析需求。在未来,随着大数据在行业应用的深化,必将更加依赖强健的数据仓库和灵活的平台开发能力,通过基础数据叠加算法模型,从而驱动产品智能化。”一神策数据创始人&CEO桑文锋谈数据驱动两点心得我们是谁神策数据( Sensors Data),隶属于神策网络科技(北京)有限公司,是一家专业的大数据分析服务公司,致力于帮助客户实现数据驱动●我们做什么神策分析( Sensors Analytics,以下简称SA),是针对企业级客户推出的深度用户行为分析产品,支持私有化部署、基础数据采集与建模、PaS平台深度开发,提供大数据相关咨询服务和完整的行业解决方案。我们的团队团队核心成员—一桑文锋(创始人&CE),曹犟(联合创始人&CTo),刘耀洲(联合创始人&C○O),付力力(联合创始人&首席架构师)均来自百度大数据部,从零构建了百度的日志分析大数据处理平台,在大数据分析领域有10年积累,实战经验丰富,数据分析技术领先。●资本的支持公司成立以来,获得线性资本、明势资本、薛蛮子的天使轮投资,红杉资本、DCM分别领衔的A、B两轮持续投资。●我们的服务神策数据积累了聚美优品、广发证券、融360、秒拍、ofo共享单车、百联集团等300余家付费企业用户的服务和客户成功经验,为客户提供全面的指标梳理、数据模型搭建等专业的咨询、实施和技术支持服务。01什么是数据驱动定义:通过数据采集、数据建模、数据分析,帮助企业高效获取数据并进行多维度、海量、实时的数据分析,从而驱动决策和产品智能化。驱动决策●运营监控拉新:吸引更多的新用户,不只是关心用户触达,还要关心用户激活。留存:让已有用户重复地使用产品,留存是节流,好的留存才让拉新有意义。变现:一个不能变现的产品不是好产品●产品改进构建:开发新功能。测量:对新功能的表现进行数据测量。学习:通过分析得出结论,对新功能进行调整,或转化为新功能。●商业决策客户分布,画像描述,指导商业扩张战,收购并购等战略决策。驱动产品智能机器学习、人工智能、物联网等新技术的最佳实践,必须建立在企业对大数据的应用能力之上,唯有打好数据基础并充分利用,才能实现产品智能化。什么是用户行为分析定义:通过获取用户行为数据,进行多维度、精细化的统计分析,从而还原用户使用场景。价值:用户行为分析是企业实现数据驱动的前提,丰富的用户行为数据为企业的运营改进、产品优化和商业决策提供基础。做好用户行为分析的两大关键因素数据采集要大、全、细、时大:宏观的大,而非数据量的大。全:多种数据源(客户端、服务器、数据库、历史数据导入)。细:多种数据维度、指标、属性。时:时效性——秒级处理,实时更新。有效的用户行为事件模型—事件( Event)+用户(User)规范并结构化用户行为。Who:参与此事件的用户事件 EventWhen:事件发生的实际时间Where:事件发生的地点事件模型How:用户进行事件的方式What:描述用户所做的事件的具体内容记录和收集用户的长期属性( User Profile)用户User通过ID与相关的 Event关联0203企业数据分析面临的挑战我国大多数企业的数据化建设道路仍刚刚起步,呈现以下特点企业内外部数据爆发式增长,企业对大数据价值认知程度不断提升数据采集缺失或埋点无序混乱,数据分析的工具运用能力、行业经验有限。Q数据安全问题成为企业数字化进程的最大顾虑。在实际的业务应用中,数据分析方面的常见问题¤目拍脑袋:无数据分析支撑,依靠“拍脑袋”决策。分析浅:有数据仪表盘,但统计内容泛泛,难以深挖真实原因。效率低:多业务线的数据分析需求旺盛,工程师团队手工“跑”表,效率低下,错过业务最佳决策时机不匹配:工程师从系统导出的报表与业务的需求不匹配,造成“鸡同鸭讲”数据孤岛:CRM、ERP等业务系统数据无法打通,且跨部门、多业务线数据完全独立,无法全局分析。神策分析(SA是什么神策分析是针对企业级客户推岀的深度用户行为分析产品,支持私有化部署、基础数据采集与建模、PaS平台深度开发,提供大数据相关咨询服务和完整的行业解决方案。无论是新兴互联网公司,还是正在进行数字化转型的企业,神策分析(SA)帮助您勾勒精准用户画像、有效评估营销效果、分析运营活动、优化产品体验,真正实现数据驱动。勾勒精准用户画像有效评估营销效果分析运营活动优化产品体验0405神策分析(SA)的产品特点可私有化部署基础数据采集与建模不仅提供Sas公有云部署,多种埋点方式支持客户端、服更支持私有化部署模式,打造务器日志、业务数据库、第三企业专属的数据平台,消除数方服务、历史数据导入等全端据安全顾虑。数据采集,无死角的数据采集是一切分析的前提。用户分群,精益分析多维度分析通过用户分群,进行目标市场轻松上手事件、漏斗、留存的细分,实现精细化和差异化访问等分析模型,灵活组合、用户运营。秒级响应,探索不同业务中的关键行为,洞察指标背后掩藏的问题。PaaS平台深度开发行业方案完全开放的数据接入,实时访为电商、互联网金融、企业服问数据,无缝对接内部业务系务、视频直播、游戏、在线教666统,满足灵活多变的深度分析育等行业打造了专业的用户行需求。为解决方案,快速开启您的数据驱动之旅。
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Vivado约束指导手册
Vivado约束指导手册输入端口到输出端口路径在从输入端口直接到输出端口的路径上,数据:不需要在器件内部锁存(atch),直接从输入端口到输出端口。他们通常被称为ln-to-out数据路径端口时钟可以是虚拟时钟也可以是设计时钟路径举例图3-1描述了上面所有的路径,在此例图中,设计时钟CLKo可被用作端口时钟,这样既可以约束D|N延时也可以约束DOUT延时FPGA DEVICEBoardDeviceInternal Delay REGAData Path DelayREGB Internal DelayBoardDINi DOUT Device○A4InpOutputDelayBUFGPort ClockCLKOPort clockIn-2-out Data PathFigure 3-1: Path Example时钟路径部分每一个时钟路径由三个部分组成:源时钟路径数据路径目标时钟路径源时钟路径源时钟路径是由源时钟从它的源点(典型的是输入端口)到发送时序单元的时钟引脚之间的路径。对于从输入端口起始的时序路径来说,就不存在源时钟路径数据路径对内部电路,数据路径是发送时序单元和捕捉时序单元之间的路径发送时序单元的有效时钟管脚称为路径起始点捕捉时序单元的数据输入管脚称为路径结束点对于输入端口路径,数据路径起始于输入端口。输入端口是路径的起始点对于输出端口路径,数据路径结朿语输岀端口。输岀端口是路径的结束点。目标时钟路径目标时钟路径是由目标时钟从其源点(典型的是输入端口)到捕捉时序单元的时钟管脚之间的路径。对于结束于输出端口的时序路径,就没有目标时钟路径图3-2显示了3段典型的时序路径REGAData PathREGBEndpointSource Clock PathStartpointDestination Clock PathFigure 3-2: Typical Timing PathSetup和Hold分析vⅳ ado ide分析时序并且在时序路径终点时候报告时序裕量。时序裕量是指在时序路径终点数据要求时间和抵达时间的差异。如果裕量为正,从时序的角度考虑此路径是有效的。Setup检查为了计算数据所需的 setup时间,时序引擎:1.决定源时钟和目的时钟之间的普通周期。如果没有被发现,为分析考虑多达1000个时钟周期。2.检查覆盖普通周期上的起始点和终点所有上升和下降沿。3.在任何两个有效 active沿之间的最小正差值dela。这个deta被称为 setup分析的时序路径要求Setup路径要求示例假象2个寄存器之间的一条路径,这些寄存器由其相应时钟上升沿触发。这条路径有效的时钟沿只有上升沿。时钟定义如下:.clko周期6nsck1周期4nsCommon periodclko launch edgesSetup(1)Setup(2)clk1 capture edgesOns 2ns 4nss 8n5 10ns 12nsFigure 3-3: Setup Path Requirement Example图33显示有2个单独的源和目的时钟沿有资格受到 setup分析: setup(1和 setup(2):源时钟发送沿时间:0ns+1*T(ck0)=6ns目的时钟抓取沿时间:0ns+2*(ck1)=8nsSetup Path Requirement=抓取沿时间-发送沿时间=2ns在计算路径要求时候,需要考虑2个重要的点:1.时钟沿是理想的,那就是说,时钟树插入延迟不在考虑之内2.默认时钟在0时间点是 phase-aligned,除非他们的波形定义引进了 phase-shit。异步时钟相位关系未知。时序引擎在分析其间路径时候会考虑默认值。关于异步时钟的更多内容看下部分Setup分析数据要求时间Setup分析数据要求时间是指为了让目的单元能安全的采样数据,数据必须在这个时间点之前稳定。这个值基于:目的时钟采样沿时间.目地时钟延时源时钟和目的时钟的不确定性目的单元 setup时间Setup分析的数据抵达时间Setup分析的数据抵达时间,是指由源时钟发送的数据在路径终点的稳定时候所需要的时间。它的值基于:源时钟发送沿时间源时钟延时数据路径延时数据路径延时包括所有从起点到终点的单元(cel)和线(ne延时。在时序报告中, Vivado将 setup时序考虑为数据路径的一部分。相应的,数据到达和要求时间的公式为:Data Required Time (setup)= destination clock capture edge time+destination clock path delayclock uncertaintyData Arrival Time(setup)= source clock launch edge timesource clock path delay+ datapath delaysetup timeSetup裕量是指要求时间和实际抵达时间的差值:Slack (setup)= Data Required Time -Data Arrival Time在输入数据引脚寄存器上 Setup裕量为负值,说明寄存器有可能锁存到未知的值跳转到错误状态Hod检查Hod裕量的计算与 setup裕量计算直接相关。当 setup分析证明了在最悲观的情况下数据可以被安全捕捉,hold分析确保了:同样的数据不可能被前面目地时钟沿错误的抓取下一个源时钟沿发送的数据不能被用来分析 setup的目的数据沿抓取因此,为了找到hold分析的时序路径,时序引擎考虑了所有为 setup分析的源和目的时钟沿结合的可能。对每一种可能的组合,时序引擎:检查发送沿和减去一个目的时钟周期的抓取沿之间的差值.检查了加上一个源时钟周期的发送沿和抓取沿之间的差值.只保留时间差值最大的发送沿和抓取沿hold路径要求示例采用page33中 setup路径要求示例中的时钟。对于 setup分析那仅有2个可能的时钟沿组合:Setup Path Requirement (S1)=1*T(clk1)-0*T(clk0)= 4nsSetup Path Requirement (S2)=2*T(clk1)-1*T(clk0)=2ns那么相应的hod要求如下:For setup s1:Hold path Requirement (Hla)-(1*T(clk1)-1*T(clk1))-0*T(clko)=onsHold Path Requirement (Hlb)=1*T(clkl)-(0*T(clk0)+I*T(clko))=-2nsFor setup $2:Hold Path Requirement (H2a)=(2*T(clk1)-1*T(clk1))-1*T(clko)2nsHold path Requirement(H2b)=2*T(clk1)-(1*T(clk0)+1*T(clk0))=-4ns从上面可以看出最大的要求时间是Ons,这正好与源时钟和目的时钟第一次上升沿相吻合。Hold路径要求示例,page36显示了 setup检查沿和他们相关的hold检查。cIko launch edgesHla S1 H1b/H2a522bclk1 capture edgesOns 2ns 4ns 6ns 8ns 10ns 12nsFigure 3-4: Hold Path Requirement Example此例中,最终的hod要求时间不是来源于最紧的 setup要求。这是因为所有可能的 setup沿都会被考虑在内,是为了找到最又挑战性的hod要求。正如在 setup分析中,数据要求时间和数据抵达时间是基于以下条件计算的:源时钟发送沿时间.目的时钟抓取沿时间源和目的时钟延时时钟不确定性数据延时.目的寄存器hod时间Data Required Time (hold)= destination clock capture edge timedestination clock path delayclock uncertaintyData Arrival Time (hold)= source clock launch edge timesource clock path delaydatapath delayhold timeHod裕量是要求时间和抵达时间的差值Slack (hold)= Data Arrival Time Data Required Time正的时序裕量意味着即使在最悲观的情况下数据也不会被错误的时钟沿抓取。而负的hold裕量说明抓取的数据错误,而且寄存器可能进入不稳定状态。矫正( recovery和移除( removal分析矫正和移除时序检查与 setup和hold检查相似,区别就是它们应用于异步数据管脚例如set或者clear o对于异步复位的寄存器.矫正时间是异步 reset信号为了锁定新数据已经切换到它的无效状态之后,到下一个有效时钟沿之间的最小时间。移除时间是在异步复位信号安全切换到其无效状态之前,到第一个有效时钟沿之后的最小时间。下面的等式描述了这两种分析的sack是如何计算的Recovery check下面的等式描述了下面如何计算:Data Required Time (recovery ) =destination clock edge start time+ destination clock path delayclock uncertaintyData Arrival Time (recovery )= source clock edge start timesource clock path delaydatapath delayrecovery timeSlack (recovery)= Data Required Time Data Arrival TimeRemoval checkData Required Time (removal)= destination clock edge start timedestination clock path delayclock uncertaintyData Arrival Time (removal)= source clock edge start timesource clock path delay+ datapath delayremoval timeSlack (removal)= Data Arrival Time -Data Required Time正如 setup和hold检査,一个负的 recovery裕量和 remova裕量说明寄存器可能进入亚稳态,并且将未知的电子层带入设计中。定义时钟时钟数字设计中,时钟提供了从寄存器到寄存器之间可靠的传输数据的时间参考。 Vivado ide时序引擎用时钟特征来:计算时钟路径要求以裕量计算的方式报告设计时序裕量更多信息,参考时序分析这章为了得到最精确的最大的时序路径覆盖,时钟必须合理的定义。可以用下面的特征定义时钟:源时钟是指定义在时钟驱动引脚或者时钟树跟端口的时钟时钟沿可以由周期和波形特性的组合描述周期是ns级的,与描述的波形的时间周期相匹配.时钟波形是在时钟周期里,在数ns内时钟上升沿和下降沿绝对时间的列表列表必须包含偶数个值。第一个值一般与第一个上升沿吻合,除非另外指定,默认的时钟占空比是50%相位是ns。如图4-1所示,ck0周期10ns,占空比50%,相位0ns。Ck1周期8ns,占空比75%,相位2ns。CIkO: period 10, waveform =10 5]CIk1: period =8, waveform=2850%50%ClaOns5ns10ns15ns25%75%clkbOns 2ns8ns 10ns16nsFigure 4-1: Clock Waveforms Example传播【 propagated clock)时钟周期和波形特征体现了时钟的理想特征。当时钟进入FPGA器件并且经过时钟树传播时候,时钟沿会有延时而且会随着噪声和硬件特性而改变。这些特点被称为时钟网络延时( latency)和时钟不确定{ uncertainty)时钟不确定性包含下面内容:clock jitterphase error任何额外指定的不确定Vivado会默认的将时钟作为传播时钟,这意味着,这是非理想的时钟。这么做是为了提供包含时钟树插入延时和不确定性的裕量的值。特定硬件资源
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