⑴ 如何把批處理腳本的運行結果生成一個日誌文件該怎麼寫命令
您的批處理腳本.bat>日誌.log
⑵ linux如何生成日誌文件
"執行step1這個腳本的時候在後邊加上>文件名.log這樣執行完成後日誌就會在log文件里。至於你要的那些內容需要你在腳本里寫上
⑶ java怎麼在這里生成一個名為日誌的txt文件
//不想用其它的jar包的話就直接io操作吧
Filefile=newFile("d:\日誌.txt");
Stringstr="你好這里是日誌";
try{
if(!file.exists())
file.createNewFile();
FileOutputStreamout=newFileOutputStream(file);
out.write(str.getBytes(),0,str.getBytes().length);
out.flush();
out.close();
}catch(IOExceptione){
//TODOAuto-generatedcatchblock
e.printStackTrace();
}
⑷ 怎麼在讓批處理產生日誌文件
這要根據不同的要求來做了
如果僅僅想記錄批處理運行的開始和結束時間：
@echo off
set ymd=%date:~0,4%%date:~5,2%%date:~8,2%
set ymd_t=%ymd%_%time:~0,2%%time:~3,2%%time:~6,2%
set ymd_t=%ymd_t: =0%
echo 運行開始時間：%ymd_t%>>%ymd%_log.txt
::批處理代碼
::::::::::::::::::::::
::批處理代碼
set ymd_t=%ymd%_%time:~0,2%%time:~3,2%%time:~6,2%
set ymd_t=%ymd_t: =0%
echo 運行結束時間：%ymd_t%>>%ymd%_log.txt
如果要記錄其他信息，應該根據批處理裡面的命令及需要記錄的內容來做
一般用 echo xxxxxxxxxxx>>log.txt 來記錄
或者使用命令自己的記錄log的功能
⑸ log是什麼格式和日誌文件在哪以及網站log日誌分析案例和說明
您好，很高興為您解答。
第一，log是什麼格式
如下所示的ex120807.log就是一個日誌文件。擴展名為.log格式即為日誌文件。
第二，網站日誌文件在哪
通常一個網站日誌文件在空間管理後台的logofiles文件夾下面。每天系統會自動生成一個LOG日誌文件。
網站日誌文件是安全的，只有站長自己登陸空間管理後台才能看見LOG日誌文件。每天生成一個日誌文件，一個日誌文件裡面往往記錄了網站下所有的記錄，包括用戶與蜘蛛的訪問信息，如：訪問頁面、IP信息、返回狀態等等等。所以，網站日誌文件對於我們站長進行網站分析與優化有一定價值。
第三，log日誌分析和查看
明白了log是什麼格式，也知道了網站日誌文件在哪，站長們接下來可以將網站日誌文件下載到電腦裡面打開進行分析。
通常打開一個網站日誌文件，可以看到下面這樣的一段代碼。一個網站日誌文件，根據網站訪問和爬行記錄，由N段這樣的代碼組成，每一段代碼表示一條記錄。
接下來，筆者以這樣一段代碼來介紹如何進行log日誌分析。
2012-08-07 04:08:46 GET /images/index5_22.gif - - 113.4.225.46 HTTP/1.1 Mozilla/5.0+(compatible;+MSIE+9.0;+Windows+NT+6.1;+Trident/5.0;+360SE) http://www.ittribalwo.com/show.asp?id=968 200 360
1. 2012-08-07 04:08:46：是用戶訪問時間。
2. GET：伺服器的處理動作，包括GET和POST。網站日誌中絕大部分都是GET，只有在進行CGI處理的時候才會出現POST。GET，就是用戶從伺服器上獲取了頁面或者別的文件。
3. GET後面「/…」：是用戶訪問的頁面，只有一個斜杠表示網站首頁。
4. 113.4.225.46：用戶IP地址。通過用戶IP，可以查詢到用戶來自哪個國家、省份、城市。
5. HTTP/1.1：用戶訪問該頁面是通過HTTP1.1協議進行傳輸的，也就是超文本傳輸1.1版本協議。
6. Mozilla/5.0+(compatible;+MSIE+9.0;+Windows+NT+6.1;+Trident/5.0;+360SE：表示用戶所使用的電腦是Mozilla瀏覽器，Windows NT操作系統等等。
7. http://www.ittribalwo.com/show.asp?id=968 200 360：這是代碼中最重要的信息。前面自然是用戶訪問自己網站的某一個頁面， 後面的200，表示用戶訪問頁面的時候返回的狀態碼。200後面的360代表的是被訪問頁面的體積。
常見的狀態碼有：200，301，302，404，500等。
200：表示伺服器成功地接受了客戶端請求。這是最佳的，表示網站頁面正常。
301：表示用戶所訪問的某個頁面已經做了301重定向(永久性)處理。
302：則是暫時性重定向。如果網站日誌分析發現有過多的302，需要確認是否將301做錯為302。如果是，趕緊修改，搜索引擎不喜歡302重定向。
404：則代表所訪問的頁面已經不存在，或者是訪問的url根本就是錯誤的。
500：伺服器的錯誤。
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希望我的回答對您有所幫助，望採納！
~ O(∩_∩)O~
⑹ 關於大數據分析的四個關鍵環節
關於大數據分析的四個關鍵環節
隨著大數據時代的到來，AI 概念的火熱，人們的認知有所提高。為什麼說大數據有價值 這是不是只是一個虛的概念 大家怎麼考慮數據驅動問題 為什麼掌握更多的數據就會更有效 這些問題很難回答，但是，大數據絕不是大而空洞的。
資訊理論之父香農曾表示，信息是用來消除不信任的東西，比如預測明天會不會下雨，如果知道了今天的天氣、風速、雲層、氣壓等信息，有助於得出更准確的結論。所以大數據是用來消除不確定性的，掌握更多的有效數據，可以驅動企業進行科學客觀的決策。桑文鋒對大數據有著自己的理解，數據採集遵循「大」、「全」、「細」、「時」四字法則。「大」強調宏觀的「大」，而非物理的「大」。大數據不是一味追求數據量的「大」。比如每天各地級市的蘋果價格數據統計只有 2MB，但基於此研發出一款蘋果智能調度系統，就是一個大數據應用，而有些數據雖然很大，卻價值有限;「全」強調多種數據源。大數據採集講求全量，而不是抽樣。除了採集客戶端數據，還需採集服務端日誌、業務資料庫，以及第三方服務等數據，全面覆蓋，比如美國大選前的民意調查，希拉里有70%以上勝算，但是川普成為了美國總統，因為采樣數據有偏差，支持川普的底層人民不會上網回復。「細」強調多維度數據採集，即把事件的維度、屬性、欄位等都進行採集。如電商行業「加入購物車」的事件，除了採集用戶的 click 數據，還應採集用戶點擊的是哪個商品、對應的商戶等數據，方便後續交叉分析。「時」強調數據的時效性。顯然，具有時效性的數據才有參考價值。如國家指數，CPI 指數，月初收集到信息和月中拿到信息，價值顯然不同，數據需要實時拿到，實時分析。從另一個視角看待數據的價值，可以分為兩點，數據驅動決策，數據驅動產品智能。數據的最大價值是產品智能，有了數據基礎，再搭建好策略演算法，去回灌產品，提升產品本身的學習能力，可以不斷迭代。如今日頭條的新聞推薦，網路搜索的搜索引擎優化，都是數據驅動產品智能的體現。
數據分析四個關鍵環節 桑文鋒把數據分析分為四個環節，數據採集、數據建模、數據分析、指標。他提出了一個觀點，要想做好數據分析，一定要有自底向上的理念。很多公司的數據分析自頂向下推動，用業務分析指標來決定收集什麼數據，這是需求驅動工程師的模式，不利於公司長久的數據採集。而一個健康的自底向上模式，可以幫助公司真正建立符合自己業務的數據流和數據分析體系。 一、數據採集 想要真正做好大數據分析，首先要把數據基礎建好，核心就是「全」和「細」。 搜集數據時不能只通過 APP 或客戶端收集數據，伺服器的數據、資料庫數據都要同時收集打通，收集全量數據，而非抽樣數據，同時還要記錄相關維度，否則分析業務時可能會發現歷史數據不夠，所以不要在意數據量過大，磁碟存儲的成本相比數據積累的價值，非常廉價。 常見的數據採集方式歸結為三類，可視化/全埋點、代碼埋點、數據導入工具。
第一種是可視化/全埋點，這種方式不需要工程師做太多配合，產品經理、運營經理想做分析直接在界面點選，系統把數據收集起來，比較靈活。但是也有不好的地方，有許多維度信息會丟失，數據不夠精準。第二種是代碼埋點，代碼埋點不特指前端埋點，後端伺服器數據模塊、日誌，這些深層次的都可以代碼埋點，比如電商行業中交易相關的數據可以在後端採集。代碼埋點的優勢是，數據更加准確，通過前端去採集數據，常會發現數據對不上，跟自己的實際後台數據差異非常大。可能有三個原因：第一個原因是本身統計口徑不一樣，一定出現丟失;第二點是流量過大，導致數據丟失異常;第三點是SDK兼容，某些客戶的某些設備數據發不出去，導致數據不對稱。而代碼埋點的後台是公司自己的伺服器，自己核心的模擬可以做校準，基本進行更准確的數據採集。第三種是通過導入輔助工具，將後台生成的日誌、數據表、線下數據用實時批量方式灌到裡面，這是一個很強的耦合。數據採集需要採集數據和分析數據的人共同參與進來，分析數據的人明確業務指標，並且對於數據的准確性有敏感的判斷力，採集數據的人再結合業務進行系統性的採集。二、數據建模很多公司都有業務資料庫，裡面存放著用戶注冊信息、交易信息等，然後產品經理、運營人員向技術人員尋求幫助，用業務資料庫支持業務上的數據分析。但是這樣維護成本很高，且幾千萬、幾億條數據不能很好地操作。所以，數據分析和正常業務運轉有兩項分析，數據分析單獨建模、單獨解決問題。數據建模有兩大標准：易理解和性能好。數據驅動不是數據分析師、資料庫管理員的專利，讓公司每一個業務人員都能在工作中運用數據進行數據分析，並能在獲得秒級響應，驗證自己的新點子新思維，嘗試新方法，才是全員數據驅動的健康狀態。多維數據分析模型(OLAP)是用戶數據分析中最有效的模型，它把用戶的訪問數據都歸類為維度和指標，城市是維度，操作系統也是維度，銷售額、用戶量是指標。建立好多維數據分析模型，解決的不是某個業務指標分析的問題，使用者可以靈活組合，滿足各種需求。三、數據分析數據分析支持產品改進產品經理在改進產品功能時，往往是拍腦袋靈光一現，再對初級的點子進行再加工，這是不科學的。《精益創業》中講過一個理念，把數據分析引入產品迭代，對已有的功能進行數據採集和數據分析，得出有用的結論引入下一輪迭代，從而改進產品。在這個過程中大數據分析很關鍵。Facebook 的創始人曾經介紹過他的公司如何確定產品改進方向。Facebook 採用了一種機制：每一個員工如果有一個點子，可以抽樣幾十萬用戶進行嘗試，如果結果不行，就放棄這個點子，如果這個效果非常好，就推廣到更大范圍。這是把數據分析引入產品迭代的科學方法。桑文鋒在 2007 年加入網路時，也發現了一個現象，他打開郵箱會收到幾十封報表，將網路知道的訪問量、提問量、回答量等一一介紹。當網路的產品經理提出一個需求時，工程師會從數據的角度提出疑問，這個功能為什麼好 有什麼數據支撐 這個功能上線時如何評估 有什麼預期數據 這也是一種數據驅動產品的體現。數據驅動運營監控運營監控通常使用海盜模型，所謂的運營就是五件事：觸達是怎麼吸引用戶過來;然後激活用戶，讓用戶真正變成有效的用戶;然後留存，提高用戶粘性，讓用戶能停留在你的產品中不斷使用;接下來是引薦，獲取用戶這么困難，能不能發動已有的用戶，讓已有用戶帶來新用戶，實現自傳播;最後是營收，做產品最終要賺錢。要用數據分析，讓運營做的更好。數據分析方法互聯網常見分析方法有幾種，多維分析、漏斗分析、留存分析、用戶路徑、用戶分群、點擊分析等等，不同的數據分析方法適用於不同的業務場景，需要自主選擇。舉個多維分析的例子，神策數據有一個視頻行業的客戶叫做開眼，他們的軟體有一個下載頁面，運營人員曾經發現他們的安卓 APP 下載量遠低於 iOS，這是不合理的。他們考慮過是不是 iOS 用戶更願意看視頻，隨後從多個維度進行了分析，否定了這個結論，當他們發現某些安卓版本的下載量為零，分析到屏幕寬高時，看出這個版本下載按鈕顯示不出來，所以下載比例非常低。就這樣通過多維分析，找出了產品改進點。舉個漏斗分析的例子，神策數據的官網訪問量很高，但是注冊-登錄用戶的轉化率很低，需要進行改進。所以大家就思考如何把轉化漏斗激活地更好，後來神策做了小的改變，在提交申請試用後加了一個查看登錄頁面，這樣用戶收到賬戶名密碼後可以隨手登錄，優化了用戶體驗，轉化率也有了可觀的提升。四、指標如何定義指標 對於創業公司來說，有兩種方法非常有效：第一關鍵指標法和海盜指標法。第一關鍵指標法是《精益數據分析》中提出的理論，任何一個產品在某個階段，都有一個最需要關注的指標，其他指標都是這個指標的衍生，這個指標決定了公司當前的工作重點，對一個初創公司來說，可能開始關注日活，圍繞日活又擴展了一些指標，當公司的產品成熟後，變現就會成為關鍵，凈收入(GMV)會變成第一關鍵指標。
⑺ 前端埋點和後端埋點，哪個更科學
ios埋點主要是為了採集數據，ab測試也需要在ios上埋點採集重點業務數據，這樣測試才能有的放矢，吆喝科技提供的AppAdhoc AB Testing可實現快速簡單的ios埋點。
⑻ java中如何一次請求生成一個日誌文件高並發下可用
java是編程語言里比較難學的一門，如果有心從事編程方向的工作，最好到專業機構學習並有更多的項目實踐，更貼近市場，這樣更有利於將來的發展。
⑼ .NET編碼的小程序，怎麼自動生成操作日誌，並保存在文本文檔里
一樓的復雜了，有更簡單的
File.AppendAllText(@".\log\eventLog.log", String.Format("{0:yyyy-MM-dd HH:mm:ss\t}{1}\r\n", DateTime.Now, msg));
其中msg就是你的日誌內容，每條內容一行，自動追加。
如果日誌較多，可以每天生成一個日誌文件，便於查看，只需要半@".\log\eventLog.log"改為String.Format(@".\log\{0:yyyy-MM-dd}.log", DateTime.Now)
⑽ 我想請教個問題，經常聽他們說網頁布點、埋點什麼的是什麼意思有什麼用么
埋點是網站和APP等產品進行日常改進及數據分析的數據採集基礎，根據採集得到的用戶行為數據（例如：頁面訪問路徑，點擊了哪一個按鈕）進行數據分析，從而更加合理的推送跟優化，增強用戶體驗。現在市面上有很多第三方埋點服務商，網路統計、友盟、growingIO等。
常見的埋點方法包括：
手動埋點：根據業務需求在需要採集數據的地方進行埋點，是比較常見的埋點手段。
可視化埋點：一些事件帶有元素唯一標識。通過在後台進行埋點配置，將元素與要採集信息關聯起來，然後自動生成埋點代碼嵌入到頁面中，目前發展比較火的埋點方式，但是技術上的實現跟推廣比較困難
無埋點：簡單來說就是沒有埋點，前端會採集用戶所有的行為跟信息，然後後台再對這些信息進行篩選，由於數據量巨大，對伺服器的性能要求很高。
網頁布點即布局，網頁的三種布局：固定布局，流式布局，彈性布局。
固定布局：以px來設置寬度。
流式布局：以百分比來設置寬度！在寬度較小時，行寬會變得非常窄且難閱讀。因此我們要給它添加以px或者em為單位的min－width，從而防止布局變得太窄。
彈性布局：相對於字型大小來設置寬度，以em為單位設置寬度！由於字型大小增加時整個布局寬度會加大，因此可能比瀏覽器窗口寬，導致水平滾動條出現。所以，要給它添加一個max－width為100％。
(10)前端埋點生成日誌文件擴展閱讀：
埋點分析，是網站分析的一種常用的數據採集方法。數據埋點分為初級、中級、高級三種方式。數據埋點是一種良好的私有化部署數據採集方式。
數據埋點分為初級、中級、高級三種方式，分別為：
初級：在產品、服務轉化關鍵點植入統計代碼，據其獨立ID確保數據採集不重復（如購買按鈕點擊率）；
中級：植入多段代碼，追蹤用戶在平台每個界面上的系列行為，事件之間相互獨立（如打開商品詳情頁——選擇商品型號——加入購物車——下訂單——購買完成）；
高級：聯合公司工程、ETL採集分析用戶全量行為，建立用戶畫像，還原用戶行為模型，作為產品分析、優化的基礎。