java性能分析工具 JAVA开发常用的性能优化有哪些？
JAVA开发常用的性能优化有哪些？
如果你还没有 t没有系统整理，只是说一些共性的东西，说说自己的想法，有一些关于代码的细节，有的可能是一些方法和习惯。
避免创建过多的Java对象:例如，在循环中创建对象需要时间来创建和回收；
尽量使用局部变量，或者换句话说，根据变量的作用域在适当的地方定义变量；
最小化计算/运算:这里其实有很多需要注意的点。举个简单的例子，如果给定10个id查询数据库，是执行where id 10次还是执行where id in(list) 1次；
使用StringBuffer和Collection时，如果可以确认元素的长度/个数，尽量指定元素的长度/个数；因为默认值比较小，所以它们在扩展的时候会有一些性能损失；
基本数据类型转换为字符串，使用toString()而不是；
关闭finally块中的流，养成好习惯；
尽量少用正则表达式；如果非要用，尽量缓存模式；
如果要多线程，请使用线程池；
如果没有必要，用HashMap和ArrayList代替HashTable和Vector；根据需要选择是使用ArrayList还是Link
数据分析需要用什么技术？java还python好一点？
让 让我们从结论开始，
问题1答案:数据分析技术可以分为两类:统计分析技术和数据可视化。
问题2答案:目前使用Python进行数据分析，效率更高，也更方便。
希望我做数据分析师的经验能帮到你。
1、数据分析的本质数据分析是指运用适当的统计方法收集大量的。对数据进行分析，提取有用信息并形成结论，并对数据进行详细的研究和总结，最后将结论应用于行业解决实际问题的过程。
简单来说，数据分析就是——处理数据，然后推动现实的优化。
数据分析在各行各业、互联网、工业、咨询行业等的应用。，有一个共同点。数据分析是为业务服务的，是用来解决实际运营中的问题或者探索业务优化的空间。
明白了这一点，我们就知道数据分析不是目的，数据分析的结果才是改善和优化业务的目的。数据分析只是一个解决方案。既然是方法，就要考虑它的效果和成本(学习成本和使用成本)。
2.数据分析的技能要求就目前最热门的互联网行业的数据分析而言，从招聘网站上随机截取一些新鲜的数据分析师来招聘JD，选择的是应届生，因为相对要求较低，对于学科入门应该更有价值。
不同的公司有不同的业务，所以我们不 不必太在意 "工作职责 "第一次。我们主要看 "工作资格 "。关于技能，我们可以看到有SQL，Python/R，Spark，hive，BI工具等等。
看来有很多东西要掌握，所以让我们 s通过大数据的方法看一下，获取招聘网站上的招聘需求，根据工具关键词出现的频率，绘制出数据分析所需的工具词云图:
可以看到Excel，sql，python，PPT，hive，spss等。拥有最高的评价率。同时我们可以看到还有很多其他的工具技能需求，但是这些出现频率最高的工具肯定是基础需求。那么我们需要掌握所有这些工具吗？这个要看两个方面，一个是你的工作阶段，一个是作为数据分析师的方向不同。
从数据分析方法的角度，我把数据分析方向分为三个:商业数据分析、数据挖掘分析、大数据分析。把每个方向对应的工具和方法做成思维导图如下:
可以看出，每个方向对应的主要工具要求是不一样的。一般来说，大数据分析从业务数据分析到数据挖掘分析的技能门槛是逐渐提高的，技能要求也是叠加的，也就是说，比如数据挖掘分析师，也需要掌握业务数据分析的工具和方法。
但这不是数据分析师的发展路径，只是数据分析的不同方向。如果你对商业数据分析非常感兴趣，并且有非常有效的工作和良好的数据分析思维，那么你可以向商业方向发展。只要熟练掌握SQL、Excel、PPT，成为业务分析师、集团战略分析师是没有问题的。所以，根据你自己的情况，你不要 不要过分追求技术。唐 不要忘记数据分析是为业务服务的！。
根据以上部分，我们可以总结和回答本题的第一个问题(数据分析需求重要技术)，结合上图，可以概括为描述性统计分析技术(业务数据分析)、探索性统计分析技术(数据挖掘、大数据分析)、数据可视化(将数据分析结果制成图表，撰写报告或报表)。
VS Java，更高效便捷。既然作者提出了Python和Java的对比，说明他对编程语言和数据分析还是有一定了解的。结合以上两部分的分析，笔者其实可能想知道探索性数据分析(数据挖掘和大数据分析)哪一个更适合，用SPSS和R语言做简单的探索性分析其实一样可行。
然而，探索性数据分析中最重要和最流行的方法之一是机器学习。目前机器学习的主要框架，如Tensorflow，sklearn，都是基于Python语言的。因为它们被广泛使用并被证明是高效可行的，所以目前使用成本相对较低。另外，考虑到公司内部的团队合作，使用相同的编程语言会让团队沟通合作更有效率。
此外，还涉及到学习成本。Python 著名的灵活性和方便性使其成为数据分析的首选。使用Python做数据分析，掌握基本语法后，就可以开始数据分析，实现同样的数据分析功能，比Java和Python用更少的代码就可以实现。此外，很多与Python数据分析相关的开源库也提供了很好的数据分析平台。
Java在数据领域并不是很少使用，相反它是大数据平台的基础，比如Hadoop等大数据平台都是基于Java的，但是这部分更多的是数据开发和数据仓库技术开发，和数据分析有很大的区别。即使是大数据分析师，在使用大数据平台时，通过掌握Hive sql也可以完成数据检索需求，不需要掌握Java。
综上所述，数据分析技术由于数据分析方向和阶段的不同，主要是统计分析和数据可视化。现阶段Python比Java更适合数据分析。谢谢你
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