**的效能測試。從不同角度看待**的效能例如：使用者角度，直觀的反映出**的執行速度,在開發*******系統時，只有自己進行測試，能夠通順的完成測試，效能不穩定，穩定
行較差，使用者測試滿意度較低，只是不足之處。開發人員角度測試**的穩定性，只有考錄周全，新增合理構造，使之完善。
**的高可用性：要保障萬無一失。**為客戶服務，要可靠。要符合**發的可用性標準然而**的效能問題大部分是使用者的高訪問造成的，所以重點要注意解決使用者高訪問時的網路訪問速度問題，從而是**的效能更加優化，健壯。同時注意**的安全，沒有萬無一失。大量的網路訪問，寶庫哦黑客攻擊。是我們進行高可用的**架構來確保使用者資訊的安全。在開發******系統時候沒有考慮到**的安全性，健壯性，獨立開發，只滿足於完成指標，至於質量可見一斑，所以******系統需要進行合理的安全保護啊，避免造成損失，亡羊補牢，為時已晚。
**的伸縮性架構。永無止境。無論何時，沒有相同的架構，沒有停止的架構，需要我們用信心來體會。時下不同功能的物理性的開發框架伸縮，保證物理邏輯的合理性使之能夠順利進行下一步的瀏覽進行。*****系統的結構物理進行了合理的劃分，但是自身公里設計不足，使得沒有玩玩去拿能夠順利的完成功能的步驟。只是需要改進的。
**的可擴充套件性。
資料質量分析
本文讀取了csv檔案，完成了下列要求 import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt import matplotlib as mpl 讀取檔案資料 csv file r c users sun tianwen desktop cat...
資料質量分析和特徵分析
1.資料質量分析包括缺失值分析，異常值分析 1.1資料質量分析之異常值分析 資料質量驗證最常用的方法是最大值和最小值，用來判斷這個變數的範圍是否超出了合理區間。如果資料服從正態分佈，在3 原則下，異常值被定義為一組測定值中與平均值的偏差超過3倍標準差的值，在正態分佈的假設下距離平均值3 之外的值出現...
資料探索之資料質量分析
資料質量分析的主要任務是檢查原始資料中是否存在髒資料，髒資料一般指的是不符合要求，以及不能直接進行相應分析的資料。資料的質量分析側重於髒資料的發現，而資料清洗則是對這些髒資料的修正或者丟棄。一般情況下，資料的質量分析與資料清洗是相伴而行的，在分析出髒資料的時候伴隨著資料的清洗。常見的髒資料報括如下 ...