⑴ 如何把批处理脚本的运行结果生成一个日志文件该怎么写命令
您的批处理脚本.bat>日志.log
⑵ linux如何生成日志文件
"执行step1这个脚本的时候在后边加上>文件名.log这样执行完成后日志就会在log文件里。至于你要的那些内容需要你在脚本里写上
⑶ java怎么在这里生成一个名为日志的txt文件
//不想用其它的jar包的话就直接io操作吧
Filefile=newFile("d:\日志.txt");
Stringstr="你好这里是日志";
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 怎么在让批处理产生日志文件
这要根据不同的要求来做了
如果仅仅想记录批处理运行的开始和结束时间：
@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 运行开始时间：%ymd_t%>>%ymd%_log.txt
::批处理代码
::::::::::::::::::::::
::批处理代码
set ymd_t=%ymd%_%time:~0,2%%time:~3,2%%time:~6,2%
set ymd_t=%ymd_t: =0%
echo 运行结束时间：%ymd_t%>>%ymd%_log.txt
如果要记录其他信息，应该根据批处理里面的命令及需要记录的内容来做
一般用 echo xxxxxxxxxxx>>log.txt 来记录
或者使用命令自己的记录log的功能
⑸ log是什么格式和日志文件在哪以及网站log日志分析案例和说明
您好，很高兴为您解答。
第一，log是什么格式
如下所示的ex120807.log就是一个日志文件。扩展名为.log格式即为日志文件。
第二，网站日志文件在哪
通常一个网站日志文件在空间管理后台的logofiles文件夹下面。每天系统会自动生成一个LOG日志文件。
网站日志文件是安全的，只有站长自己登陆空间管理后台才能看见LOG日志文件。每天生成一个日志文件，一个日志文件里面往往记录了网站下所有的记录，包括用户与蜘蛛的访问信息，如：访问页面、IP信息、返回状态等等等。所以，网站日志文件对于我们站长进行网站分析与优化有一定价值。
第三，log日志分析和查看
明白了log是什么格式，也知道了网站日志文件在哪，站长们接下来可以将网站日志文件下载到电脑里面打开进行分析。
通常打开一个网站日志文件，可以看到下面这样的一段代码。一个网站日志文件，根据网站访问和爬行记录，由N段这样的代码组成，每一段代码表示一条记录。
接下来，笔者以这样一段代码来介绍如何进行log日志分析。
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：是用户访问时间。
2. GET：服务器的处理动作，包括GET和POST。网站日志中绝大部分都是GET，只有在进行CGI处理的时候才会出现POST。GET，就是用户从服务器上获取了页面或者别的文件。
3. GET后面“/…”：是用户访问的页面，只有一个斜杠表示网站首页。
4. 113.4.225.46：用户IP地址。通过用户IP，可以查询到用户来自哪个国家、省份、城市。
5. HTTP/1.1：用户访问该页面是通过HTTP1.1协议进行传输的，也就是超文本传输1.1版本协议。
6. Mozilla/5.0+(compatible;+MSIE+9.0;+Windows+NT+6.1;+Trident/5.0;+360SE：表示用户所使用的电脑是Mozilla浏览器，Windows NT操作系统等等。
7. http://www.ittribalwo.com/show.asp?id=968 200 360：这是代码中最重要的信息。前面自然是用户访问自己网站的某一个页面， 后面的200，表示用户访问页面的时候返回的状态码。200后面的360代表的是被访问页面的体积。
常见的状态码有：200，301，302，404，500等。
200：表示服务器成功地接受了客户端请求。这是最佳的，表示网站页面正常。
301：表示用户所访问的某个页面已经做了301重定向(永久性)处理。
302：则是暂时性重定向。如果网站日志分析发现有过多的302，需要确认是否将301做错为302。如果是，赶紧修改，搜索引擎不喜欢302重定向。
404：则代表所访问的页面已经不存在，或者是访问的url根本就是错误的。
500：服务器的错误。
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希望我的回答对您有所帮助，望采纳！
~ O(∩_∩)O~
⑹ 关于大数据分析的四个关键环节
关于大数据分析的四个关键环节
随着大数据时代的到来，AI 概念的火热，人们的认知有所提高。为什么说大数据有价值 这是不是只是一个虚的概念 大家怎么考虑数据驱动问题 为什么掌握更多的数据就会更有效 这些问题很难回答，但是，大数据绝不是大而空洞的。
信息论之父香农曾表示，信息是用来消除不信任的东西，比如预测明天会不会下雨，如果知道了今天的天气、风速、云层、气压等信息，有助于得出更准确的结论。所以大数据是用来消除不确定性的，掌握更多的有效数据，可以驱动企业进行科学客观的决策。桑文锋对大数据有着自己的理解，数据采集遵循“大”、“全”、“细”、“时”四字法则。“大”强调宏观的“大”，而非物理的“大”。大数据不是一味追求数据量的“大”。比如每天各地级市的苹果价格数据统计只有 2MB，但基于此研发出一款苹果智能调度系统，就是一个大数据应用，而有些数据虽然很大，却价值有限;“全”强调多种数据源。大数据采集讲求全量，而不是抽样。除了采集客户端数据，还需采集服务端日志、业务数据库，以及第三方服务等数据，全面覆盖，比如美国大选前的民意调查，希拉里有70%以上胜算，但是川普成为了美国总统，因为采样数据有偏差，支持川普的底层人民不会上网回复。“细”强调多维度数据采集，即把事件的维度、属性、字段等都进行采集。如电商行业“加入购物车”的事件，除了采集用户的 click 数据，还应采集用户点击的是哪个商品、对应的商户等数据，方便后续交叉分析。“时”强调数据的时效性。显然，具有时效性的数据才有参考价值。如国家指数，CPI 指数，月初收集到信息和月中拿到信息，价值显然不同，数据需要实时拿到，实时分析。从另一个视角看待数据的价值，可以分为两点，数据驱动决策，数据驱动产品智能。数据的最大价值是产品智能，有了数据基础，再搭建好策略算法，去回灌产品，提升产品本身的学习能力，可以不断迭代。如今日头条的新闻推荐，网络搜索的搜索引擎优化，都是数据驱动产品智能的体现。
数据分析四个关键环节 桑文锋把数据分析分为四个环节，数据采集、数据建模、数据分析、指标。他提出了一个观点，要想做好数据分析，一定要有自底向上的理念。很多公司的数据分析自顶向下推动，用业务分析指标来决定收集什么数据，这是需求驱动工程师的模式，不利于公司长久的数据采集。而一个健康的自底向上模式，可以帮助公司真正建立符合自己业务的数据流和数据分析体系。 一、数据采集 想要真正做好大数据分析，首先要把数据基础建好，核心就是“全”和“细”。 搜集数据时不能只通过 APP 或客户端收集数据，服务器的数据、数据库数据都要同时收集打通，收集全量数据，而非抽样数据，同时还要记录相关维度，否则分析业务时可能会发现历史数据不够，所以不要在意数据量过大，磁盘存储的成本相比数据积累的价值，非常廉价。 常见的数据采集方式归结为三类，可视化/全埋点、代码埋点、数据导入工具。
第一种是可视化/全埋点，这种方式不需要工程师做太多配合，产品经理、运营经理想做分析直接在界面点选，系统把数据收集起来，比较灵活。但是也有不好的地方，有许多维度信息会丢失，数据不够精准。第二种是代码埋点，代码埋点不特指前端埋点，后端服务器数据模块、日志，这些深层次的都可以代码埋点，比如电商行业中交易相关的数据可以在后端采集。代码埋点的优势是，数据更加准确，通过前端去采集数据，常会发现数据对不上，跟自己的实际后台数据差异非常大。可能有三个原因：第一个原因是本身统计口径不一样，一定出现丢失;第二点是流量过大，导致数据丢失异常;第三点是SDK兼容，某些客户的某些设备数据发不出去，导致数据不对称。而代码埋点的后台是公司自己的服务器，自己核心的模拟可以做校准，基本进行更准确的数据采集。第三种是通过导入辅助工具，将后台生成的日志、数据表、线下数据用实时批量方式灌到里面，这是一个很强的耦合。数据采集需要采集数据和分析数据的人共同参与进来，分析数据的人明确业务指标，并且对于数据的准确性有敏感的判断力，采集数据的人再结合业务进行系统性的采集。二、数据建模很多公司都有业务数据库，里面存放着用户注册信息、交易信息等，然后产品经理、运营人员向技术人员寻求帮助，用业务数据库支持业务上的数据分析。但是这样维护成本很高，且几千万、几亿条数据不能很好地操作。所以，数据分析和正常业务运转有两项分析，数据分析单独建模、单独解决问题。数据建模有两大标准：易理解和性能好。数据驱动不是数据分析师、数据库管理员的专利，让公司每一个业务人员都能在工作中运用数据进行数据分析，并能在获得秒级响应，验证自己的新点子新思维，尝试新方法，才是全员数据驱动的健康状态。多维数据分析模型(OLAP)是用户数据分析中最有效的模型，它把用户的访问数据都归类为维度和指标，城市是维度，操作系统也是维度，销售额、用户量是指标。建立好多维数据分析模型，解决的不是某个业务指标分析的问题，使用者可以灵活组合，满足各种需求。三、数据分析数据分析支持产品改进产品经理在改进产品功能时，往往是拍脑袋灵光一现，再对初级的点子进行再加工，这是不科学的。《精益创业》中讲过一个理念，把数据分析引入产品迭代，对已有的功能进行数据采集和数据分析，得出有用的结论引入下一轮迭代，从而改进产品。在这个过程中大数据分析很关键。Facebook 的创始人曾经介绍过他的公司如何确定产品改进方向。Facebook 采用了一种机制：每一个员工如果有一个点子，可以抽样几十万用户进行尝试，如果结果不行，就放弃这个点子，如果这个效果非常好，就推广到更大范围。这是把数据分析引入产品迭代的科学方法。桑文锋在 2007 年加入网络时，也发现了一个现象，他打开邮箱会收到几十封报表，将网络知道的访问量、提问量、回答量等一一介绍。当网络的产品经理提出一个需求时，工程师会从数据的角度提出疑问，这个功能为什么好 有什么数据支撑 这个功能上线时如何评估 有什么预期数据 这也是一种数据驱动产品的体现。数据驱动运营监控运营监控通常使用海盗模型，所谓的运营就是五件事：触达是怎么吸引用户过来;然后激活用户，让用户真正变成有效的用户;然后留存，提高用户粘性，让用户能停留在你的产品中不断使用;接下来是引荐，获取用户这么困难，能不能发动已有的用户，让已有用户带来新用户，实现自传播;最后是营收，做产品最终要赚钱。要用数据分析，让运营做的更好。数据分析方法互联网常见分析方法有几种，多维分析、漏斗分析、留存分析、用户路径、用户分群、点击分析等等，不同的数据分析方法适用于不同的业务场景，需要自主选择。举个多维分析的例子，神策数据有一个视频行业的客户叫做开眼，他们的软件有一个下载页面，运营人员曾经发现他们的安卓 APP 下载量远低于 iOS，这是不合理的。他们考虑过是不是 iOS 用户更愿意看视频，随后从多个维度进行了分析，否定了这个结论，当他们发现某些安卓版本的下载量为零，分析到屏幕宽高时，看出这个版本下载按钮显示不出来，所以下载比例非常低。就这样通过多维分析，找出了产品改进点。举个漏斗分析的例子，神策数据的官网访问量很高，但是注册-登录用户的转化率很低，需要进行改进。所以大家就思考如何把转化漏斗激活地更好，后来神策做了小的改变，在提交申请试用后加了一个查看登录页面，这样用户收到账户名密码后可以随手登录，优化了用户体验，转化率也有了可观的提升。四、指标如何定义指标 对于创业公司来说，有两种方法非常有效：第一关键指标法和海盗指标法。第一关键指标法是《精益数据分析》中提出的理论，任何一个产品在某个阶段，都有一个最需要关注的指标，其他指标都是这个指标的衍生，这个指标决定了公司当前的工作重点，对一个初创公司来说，可能开始关注日活，围绕日活又扩展了一些指标，当公司的产品成熟后，变现就会成为关键，净收入(GMV)会变成第一关键指标。
⑺ 前端埋点和后端埋点，哪个更科学
ios埋点主要是为了采集数据，ab测试也需要在ios上埋点采集重点业务数据，这样测试才能有的放矢，吆喝科技提供的AppAdhoc AB Testing可实现快速简单的ios埋点。
⑻ java中如何一次请求生成一个日志文件高并发下可用
java是编程语言里比较难学的一门，如果有心从事编程方向的工作，最好到专业机构学习并有更多的项目实践，更贴近市场，这样更有利于将来的发展。
⑼ .NET编码的小程序，怎么自动生成操作日志，并保存在文本文档里
一楼的复杂了，有更简单的
File.AppendAllText(@".\log\eventLog.log", String.Format("{0:yyyy-MM-dd HH:mm:ss\t}{1}\r\n", DateTime.Now, msg));
其中msg就是你的日志内容，每条内容一行，自动追加。
如果日志较多，可以每天生成一个日志文件，便于查看，只需要半@".\log\eventLog.log"改为String.Format(@".\log\{0:yyyy-MM-dd}.log", DateTime.Now)
⑽ 我想请教个问题，经常听他们说网页布点、埋点什么的是什么意思有什么用么
埋点是网站和APP等产品进行日常改进及数据分析的数据采集基础，根据采集得到的用户行为数据（例如：页面访问路径，点击了哪一个按钮）进行数据分析，从而更加合理的推送跟优化，增强用户体验。现在市面上有很多第三方埋点服务商，网络统计、友盟、growingIO等。
常见的埋点方法包括：
手动埋点：根据业务需求在需要采集数据的地方进行埋点，是比较常见的埋点手段。
可视化埋点：一些事件带有元素唯一标识。通过在后台进行埋点配置，将元素与要采集信息关联起来，然后自动生成埋点代码嵌入到页面中，目前发展比较火的埋点方式，但是技术上的实现跟推广比较困难
无埋点：简单来说就是没有埋点，前端会采集用户所有的行为跟信息，然后后台再对这些信息进行筛选，由于数据量巨大，对服务器的性能要求很高。
网页布点即布局，网页的三种布局：固定布局，流式布局，弹性布局。
固定布局：以px来设置宽度。
流式布局：以百分比来设置宽度！在宽度较小时，行宽会变得非常窄且难阅读。因此我们要给它添加以px或者em为单位的min－width，从而防止布局变得太窄。
弹性布局：相对于字号来设置宽度，以em为单位设置宽度！由于字号增加时整个布局宽度会加大，因此可能比浏览器窗口宽，导致水平滚动条出现。所以，要给它添加一个max－width为100％。
(10)前端埋点生成日志文件扩展阅读：
埋点分析，是网站分析的一种常用的数据采集方法。数据埋点分为初级、中级、高级三种方式。数据埋点是一种良好的私有化部署数据采集方式。
数据埋点分为初级、中级、高级三种方式，分别为：
初级：在产品、服务转化关键点植入统计代码，据其独立ID确保数据采集不重复（如购买按钮点击率）；
中级：植入多段代码，追踪用户在平台每个界面上的系列行为，事件之间相互独立（如打开商品详情页——选择商品型号——加入购物车——下订单——购买完成）；
高级：联合公司工程、ETL采集分析用户全量行为，建立用户画像，还原用户行为模型，作为产品分析、优化的基础。