对于刚进入EEG领域的同学来说，利用网上公开的EEG数据库练练手，顺便发表一些论文是个不错的选择。...公开数据库对于促进科学研究的快速发展意义重大，公开数据的建立可以让全世界各国的领域内研究者对某些问题进行更深入更全面的研究。...EEG/ MEG/MRI/ fNIRS公开数据库大盘点》），但最近笔者又搜罗了不少EEG的公开数据库网站，因此在这篇推文里笔者把目前的EEG公开数据库进行了较为全面的总结，希望对大家有所帮助。...网址：http://www.eecs.qmul.ac.uk/mmv/datasets/deap/ 2.OpenNEURO 该数据库是一个用于分析和共享来自人脑成像研究的神经影像数据的开放平台。...，用于分析、重新分析和元分析。
那去哪里玩？人少档次还高呢？ 那就用数据分析下， 看看哪些地方值得去！ 1. 目标 使用Python分析出国庆哪些旅游景点：好玩、便宜、人还少的地方，不然拍照都要抢着拍！ 2....获取数据 既然做数据分析肯定要先搞到数据，最开始笔者在一些官方网站查找旅游信息，毕竟官方的数据可信度高点， 但我一无所获，有点失望！...分析数据 数据都下载完毕后，就要思考如何去利用分析这些数据了，猪哥简单做了几个分析： 景点门票销量排行分析 景点门票销售额排行分析 各省各等级景点数分析 景点销量热力图分析 推荐景点分析 我们使用的可视化库仍然是...5.推荐景点分析 应该推荐怎样的景点呢？笔者认为是：高评分、销量少、价格便宜。...可以看到在这个瞎推荐TOP20中国外景点很多（尤其是日本），确实国内到国庆了哪里其实人都是挺多的！
全网又销售了多少呢？我们一起来看看《618全网销售数据分析报告》吧。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?...主要分享和研究机器学习、深度学习、NLP 、Python，大数据等前沿知识、干货笔记和优质资源。回复就无套路送你一份机器学习大礼包。
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目前列表中有5个中国的数据门户，分别为北京市政务数据资源网、大连市政府信息公开网、中国政府公开信息整合服务平台和上海市政府数据服务网。 ?...32016在哪里做生意最便利？ 世行报告告诉你 在哪里投资做生意最合适？跨国公司很可能青睐的地点有哪些？...）：世界200多个国家和地区1970年以来完整的、连续的国民核算总量统计，以及源于各国家和地区的分析指标和定量数据。...(WHO Global Health Observatory):国家数据和统计信息，重点为对照性估计数；世卫组织为监测全球、区域和国家情况与趋势作出的分析。...包含：主体信息、数据库、国家数据和分析报告 http://www.who.int/gho/zh/ ?
只是，大数据给大多数人的感觉是，专业性强，操作繁琐，完全属于“高大上”的技术。普通人应该怎么理解大数据？普通人又该怎么玩大数据呢？今天，本文就给大家分析一下，大数据到底是个什么鬼？...大数据引领生活 从硅谷到北京，大数据的话题正在被传播。随着智能手机以及“可佩带”计算设备的出现，我们的行为、位置，甚至身体生理数据等每一点变化都成为了可被记录和分析的数据。...▼解决方案之全维度数据分析与挖掘 －时间、空间、维度、指标标准化，与业务强相关－联动分析、钻取分析、细节展示，多角度帮助深入挖掘问题，辅助决策－将智能分析结果通过QQ、微信、邮件、ERP写入等相关的方式通知用户...，利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。...利用大数据技术，能够广泛采集各种各样的数据类型，并进行统计分析，从而预测未来，大数据影响之深远，波及之广泛，远非一般的信息技术可比。
就是这个内特·西尔弗，新创办了一个使用统计数据来分析所有现象的新闻网站FiveThirtyEight。...近日，该网站的体育数据分析师兼作家Benjamin Morris，在彻底分析了有关里奥内尔·梅西这个被认为是当今世界NO.1的足球运动员的各种数据后发现，梅西身上兼具通常不可能并存的要素，简直是个奇迹般的球员...把这样的梅西的所有相关数据收集起来进行彻底分析的，是体育数据分析师Benjamin。...分析同一时期举行的22904场比赛的数据，用图表表示16574名球员的进球数（纵轴）和助攻数（横轴），就形成如下图表，很容易看出梅西和对手C罗的成绩高居榜首。...结论 Benjamin在彻底研究分析了与梅西相关的所有数据后说，“在2014年世界杯上，梅西此前存在的‘在巴萨的表现和在阿根廷国家队的表现的落差问题’几乎消失了”。
简单理解下数据仓库是多个数据库以一种方式组织起来 数据库强调范式，尽可能减少冗余 数据仓库强调查询分析的速度，优化读取操作，主要目的是快速做大量数据的查询 数据仓库定期写入新数据，但不覆盖原有数据，而是给数据加上时间戳标签...这种办法简单，但没有充分考虑数据中已有的信息，误差可能较大。另一种办法就是根据调查对象对其他问题的答案，通过变量之间的相关分析或逻辑推论进行估计。...对随机森林数据属性的统计评分会向我们揭示与其它属性相比，哪个属性才是预测能力最好的属性。 主成分分析（PCA）通过正交变换将原始的n维数据集变换到一个新的呗称作主成分的数据集中。...如果在以后统计分析中还需以引入的解释变量和Y做分析，那么这种插补方法将在模型中引入自相关，给分析造成障碍。 (3)极大似然估计（Max Likelihood ,ML）。...②每个插补数据集合都用针对完整数据集的统计方法进行统计分析。③对来自各个插补数据集的结果，根据评分函数进行选择，产生最终的插补值。
相信有很多朋友对Excel2003是有着深厚的感情，但是随着时代的发展不得不升级用Excel2007、2010甚至2013，今天有这样一位朋友问我，Excel2007的数据分析工具跑哪里去了？...数据分析工具是在安装 Microsoft Office 或 Excel 后可用的 Microsoft Office Excel 加载项 （加载项：为 Microsoft Office 提供自定义命令或自定义功能的补充程序...3、在“可用加载宏”框中，选中“分析工具库”复选框，然后单击“确定”。 ? 提示：如果“可用加载宏”框中未列出“分析工具库”，请单击“浏览”以找到它。...如果系统提示计算机当前未安装分析工具库，请单击“是”以安装它。 4、OK 加载分析工具库之后，“数据分析”命令将出现在“数据”选项卡上的“分析”组中。 ?...注释：若要包括用于分析工具库的 Visual Basic for Application (VBA) 函数，可以按加载分析工具库的相同方式加载“分析工具库 - VBA”加载宏。
于是，出于好奇的我，爬取了若干数据， 看看大家的科目三到底是哪个项目最致命 ， 以及分布的地区。...02 经过 1.首先老样子， 爬取数据 需要的模块： import random import requests import time from lxml import etree from urllib.parse...urljoin(baseurl, user_urls) parse_data(new_user_urls) time.sleep(random.randint(1, 1)) 爬取数据...2.接下来进行数据可视化 词云： ? “紧张”， “靠边”， “转弯”， “技巧”， “教练”等，都是考生关注的！！！...主流的技术方案是配置全国各省市的JSON数据，这里使用的是BDP个人版，这是一个零编程的方案，我们通过Python导出一个CSV文件，然后将其上传到BDP中，通过简单拖拽就可以制作可视化地图，简直不能再简单
数据介绍 本研究所用单细胞数据来自NCBI BioProject。从TCGA和GEO中获取了RNA测序数据和样本的临床信息。 技术路线 本研究技术路线如图所示。...从接受酪氨酸激酶抑制剂(TKI)治疗的非小细胞肺癌(NSCLC)患者的单细胞RNA-seq数据中，本研究将3754个癌细胞聚集在一起，通过无监督图的聚类分析得出几个聚类。...图 3 04 TEXscore预测对免疫检查点阻滞剂的治疗反应 接下来，本研究使用接受抗 PD-L1 治疗的转移性尿路上皮癌患者的 IMvigor210 数据集来分析 TEXscore 在筛选具有潜在治疗益处的患者中的表现...结果发现在TCGA 数据集中，不同肿瘤类型的免疫抑制微环境模式显著不同（图5 A）。...总之，这篇文章向大家展示了外泌体相关的分析思路，希望能对大家有所启发！
当我们把这6个问题分析透彻，自然就找到了搜集数据的切入点，而不是在海量复杂的数据中大海捞针。 这一步结束时，我们便可以明确数据分析流程：第一步是拿数据，第二步是分析数据，第三步是得出结论。...第二步：拿到数据 面对海量的数据，我们从哪里拿？怎么拿？在这一步时，我们应该将其进一步细分为搭建数据框架和提取数据。...并不是，我们还需要进行数据预处理，将无用的数据处理掉，拿到干净的重要数据进行分析。 第三步：分析数据 进行到这一步时，我们还需要掌握足够的分析方法，今天我们了解一下常用的6个分析方法。...Yonghong Desktop内置多种主题风格 这样以来，通过柱状图中最高的那一条、线图中波动最大的那一段，我们一眼就能看到问题出现在哪里。...书籍： 数据分析入门阶段： 《深入浅出数据分析》 《谁说菜鸟不会数据分析》 《赤裸裸的统计学》 数据分析进阶阶段： 《精通web analytics 2.0》 《网站分析实战》 《深入浅出统计学》 《数据化管理
作者 CDA数据分析师 在开始这次公开课的内容介绍之前，我想带你了解一些大数据的概念和知识。 一、为什么大数据时代下Spark如此火热？ 伴随Spark技术的普及推广，对专业人才的需求日益增加。...最近，一份由O`Reilly做出的数据调查表明，数据技术人才学会使用Apache Spark和它与影随行的编程语言Scala，比博士学位更多地提高工资收入。...在2017年的数据技术界年收入调查中，O`Reilly发现，使用Apache Spark和Scala语言的人和工资更高的人之间有很强的关联性。...在处理大规模数据集时，速度是非常重要的。速度快就意味着我们可以进行交互式的数据操作，否则我们每次操作就需要等待数分钟甚至数小时。Spark的一个主要特点就是能够在内存中进行计算，因而更快。
除参考国外的数据分析工作外，CDA数据分析学院结合多年数据分析培训和教育经验，总结了个人在获得第一份工作以后，如何能在岗位上不断提升，真正实现自己在数据分析行业的职业规划提升。...基于此，CDA数据分析研究院提供了科学的数据分析行业进阶规划如下： 统计概率基础：数据分析行业分析，数据挖掘经典流程，数据的描述性分析，数据的推断性分析，方差分析，回归分析，多元统计等系列理论课程，唯有掌握原理...参考各大数据分析工具的区别。...数据分析建模：利用工具进行数据分析模型、数据挖掘算法建模运用，常用的数据分析方法有（回归分析法、主成分分析法、典型相关分析、因子分析法、判别分析法、聚类分析法、结构方程、Logistic模型等），常用的数据挖掘算法有...《利用Python进行数据分析》没有阐述如何利用Python实现具体的分析方法。
最近一直在听第一批的TIDB 的公开课(试)，其中前面课程讲授了TIDB 的设计理念与架构体系，这里TIDB 要求不希望在课程期间透露内容，这里就不进行透露，但初听的感想还是要谈谈的。...当然题目不大友好，但实话实说，如果这个理念推行下去，大数据分析这个行业呵呵。...并行计算也通过分布式存储中添加计算单元的方式化解了, 随之OLAP中的列式存储擅长数据库分析的特性也被放入自身, 这哪里是什么分布式数据库，这就是一个大型的要一统天下的数据库与大数据整体解决方案。...这样的思路设计出的产品, 如果还称为数据库那就太小瞧 TIDB了, 这是一个生态, 从数据的进入,到数据的分析,一条龙在TIDB 的生态中就化解了....（这里没有说MPP架构） 4 众多数据需要统一的数据处理平台，而目前的大数据分析，你去每个企业都有自己的方式，就和看王子复仇记，“哈姆雷特”的身高，体重，外形是千变万化 ETL 数据抽数也是一个问题
解决痛点：要提升数据分析及挖掘能力，需在工作中不断探索，但如果工作中没有涉及，要怎么办呢？利用公开数据集，在业余时间实操方法论及模型，是比较好的方式。而公开数据哪里找呢？这些网址也许你用的到！...00 序言 小火龙为大家总结了10个常用的公开数据集，涵盖三大方向，包括：国家官方统计数据、第三方机构统计数据、数据科学竞赛数据。...02 第三方机构统计数据 网站3：百度指数「常用指数：5星」 https://index.baidu.com/v2/index.html#/ 基于百度的用户行为数据，覆盖面较广，支持以API形式调取，可用于分析行业热度等...网站5：互联网数据资讯网 199IT 「常用指数：4星」 http://www.199it.com/ 除了涵盖互联网相关报告外，还拥有「大数据导航」，可以查询热门方向的趋势数据。...03 数据科学竞赛数据 网站8：Kaggle 「常用指数：5星」 https://www.kaggle.com/ Kaggle是2010年创立的数据挖掘线上竞赛平台。
分析视频中的群体流量，尤其是大范围覆盖、多视场协同场景下的群体目标，对公共安全领域有重要意义。 计算机视觉领域又有哪些趋势和热门应用？让我们在公开课中一探究竟吧！参与公开课，还有机会获得赠书哦！...另一方面，人工智能看起来非常便宜：算法免费，各类开源或者免费算法层出不穷，互联网大企业像不要钱一样把大量算法代码、框架以及数据争先开源；硬件很便宜，不需要专用芯片，不需要专用硬件，最简单的树莓派也能运行各类智能功能...本次公开课的主要内容包括：一种基于深度神经网络模型的群体目标流量分析方法；如何建立对应的大规模数据库。...扫码进直播间 ▼ 3 计算机视觉行业发展趋势及当前应用热点 从视频监控、图像智能分析、图像大数据，再到人工智能应用，视觉感知与交互的应用越来越普及和深入。...本次公开课将重点介绍计算机视觉的行业应用发展趋势及当前应用热点。 嘉宾简介： 王勇，人人智能首席架构师，中国图象图形学学会CSIG 视频大数据专业委员会委员，10年视频智能应用产品研发经验。
除参考国外的数据分析工作外，CDA数据分析学院结合多年数据分析培训和教育经验，总结了个人在获得第一份工作以后，如何能在岗位上不断提升，真正实现自己在数据分析行业的职业规划提升。...基于此，CDA数据分析研究院提供了科学的数据分析行业进阶规划如下： 统计概率基础：数据分析行业分析，数据挖掘经典流程，数据的描述性分析，数据的推断性分析，方差分析，回归分析，多元统计等系列理论课程，唯有掌握原理...参考各大数据分析工具的区别。...数据分析建模：利用工具进行数据分析模型、数据挖掘算法建模运用，常用的数据分析方法有（回归分析法、主成分分析法、典型相关分析、因子分析法、判别分析法、聚类分析法、结构方程、Logistic模型等），常用的数据挖掘算法有...以上三部分皆为数据分析硬性技术，要想熟能生巧需要经常在学习和工作中运用，不断改善，不断优化模型，将技术与具体业务结合起来，经过长时间的积累方能成为高级数据分析师。
小火龙站在「互联网数据分析人」的角度，总结了大概率的六条出路，看看有没有适合你的： 01 互联网大头兵 有些同学不想做领导，只希望在技术和分析上成为行业的顶尖人才，那么「职场大头兵」或许会成为你一段时间的归宿...推荐指数：⭐️⭐️⭐️⭐️ 03 银行/国企 银行/国企，这两者存在较多相似的地方，放在一起分析比较合适。这两类企业，也是很多快35岁人群梦寐以求的地方。...对于数据岗位，据这类企业的朋友反馈，也会有一定比例的加班情况，工作时间内也比较忙。所以如果是奔着不卷去的，建议入职之前详细了解下岗位情况。
例如，购物时，消费者会看到来自平台的个性化推荐；训练场上，运动员利用数据来监测和分析动作，不断改进运动技术和战术；工厂里，工程人员通过对生产数据的采集、分析，不断优化生产工艺及流程……在许多行业，数据已经成为重要的生产要素...不同行业的企业，都需要精通数据分析的人才帮助企业挖掘和释放数据价值，助力提升企业核心竞争力。 企业对数据分析人才的旺盛需求，也成为了员工的发展机遇。...如果你也是其中的一员，那么不妨从这门课学起：《Microsoft Azure 在线技术公开课：数据基础知识》。...在这门课，你将理解核心数据概念、熟悉关系数据和非关系数据、探索新式数据仓库分析……把这些基础知识融会贯通，将为你之后的数据分析之路打好坚实基础。...不止于此，《微软在线技术公开课》其实是微软全新技术成长平台——微软技术赋能阵地的一部分。
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