单细胞领域的一个高级分析是RNA速率分析，使用velocyto软件可以做，我们同样的把它区分为上下游分析。...上游分析需要在Linux操作环境里面，前面对10x的测序数据fq文件完成了 cellranger命令之后会有一个outputs文件夹。...在该文件夹运行conda安装好的Python版本的velocyto软件即可，输出loom文件，供下游R里面操作。...从cellranger得到loom文件 这里需要 使用基于python的velocyto软件，它需要3个参数，其中两个是gtf文件，一个是前面cellranger命令的outputs目录哦，完整的命令如下...号外: 我们提供单细胞数据分析服务哦 明码标价之10X技术单细胞（2.5万每个）（标准100G测序数据） 明码标价之10X转录组原始测序数据的cellranger流程 明码标价之单细胞转录组的质控降维聚类分群和生物学注释
Excel应该是被用得最多的数据统计和数据分析软件了，它具备了很多强大的功能，像数据记录整理、数据加工计算、数据透视表、数据可视化等。...作为一个数据分析入门工具，Excel具有十分突出的优势，就算是初学者，通过简单的学习就能够掌握基本的操作技巧。很多人也认为做数据分析用Excel就可以解决了，不再需要BI软件。...很多小型企业用Excel做数据分析，可能只是每周或每月汇报基本的数据报告，并不需要做深入的问题研究及策略分析。但是，如果是为了辅助决策者实时、高效、科学决策，Excel是完全无法满足领导者的需求的。...在数据可视化方面，Excel和BI软件一些简单的图表分析所使用的图形工具有相同的，比如两者都有的柱状图，饼图、折线图等等，但BI软件中在图形的多样化展示上远多于EXCEL。...Excel从本质上来说，只是做数据统计、数据分析、数据可视化的一种基础工具，而BI软件就是从数据接入、数据准备、数据分析、数据可视化到数据分发应用的一个产品平台，不仅包含Excel能做的部分，真正的目的是通过最终得出的数据结果发现问题
回归分析是统计学里的一个数据分析的方法，可能很多小伙伴不清楚什么是回归分析，我们先来介绍下 ? ?...回归分析在薪酬数据分析中的应用，就是我们可以通过这种数据分析的方法来分析职级和对应的薪酬是否是合理的，我们通过案例来做讲解。...，我们来分析下，这个表的各个职级和职级对应的薪酬的拟合度是否是合理的，我们先在EXCEL表上找到数据分析的工具。...数据--数据分析工具 ? 然后打开数据分析工具，找到回归分析 ? 点击确认，选择Y值和X值的数据，并且勾选下面的显示图表，X值是指职级，Y值是指薪资。 ?...点击确认，会生产这样几张图表，黄色的表示的是一个标准的线性的函数，蓝色的是我们实际的数据的函数。
大概是自带了亲和属性，经常会有很多机会听到身边同事、朋友，甚至一些仅有数面之缘的人分享他们对于职业的看法和困惑。前不久，身边相熟的妹子，非常困惑地问我，为什么学了那么多软件，还是做不好数据分析？...据不完全统计（也就是我身边的案例），我至少知道有4，5个小伙伴因为选择了这样的开始，最后彻底放弃了做数据分析的念头。 以严谨著称的特质，使得大部分的统计学教材都非常的系（sheng）统（se）。...一本优秀的教程书不是写的多高深，而是尽可能让人读起来引人入胜，用起来回味无穷。 一句话总结：虽然我经常说能用Excel做的事，我绝不用其他软件。但是SQL这个东西，还是一定要学的。...所以这一类软件里，请给自己先留一点遗憾，我们只学习Excel，包括但不限于数据表格，数据透视表，Excel统计分析工具箱，以及一些常用的公式。...3）第三类：SPSS，SAS，Matlab，Stata，Eviews 把这两个软件放在一起，可能对于很多SAS的牛人来说，有点折价。诚然，都是数据分析软件。
下面是Python数据分析和处理任务中重要的库与工具： 1. Numpy 官网：http://www.numpy.org/ Numpy库是Python数值计算的基石。...Pandas将表格和关系型数据库的灵活数据操作能力与Numpy的高性能数组计算的理解相结合。提供复杂的索引函数，使得数据的重组、切块、切片、聚合、子集选择更为简单。...Pandas是数据分析和处理工作中，实际使用占比最多的工具，使用频率最高，也是本教程的主要介绍内容。 ...但如果对于数据分析、处理、机器学习等相关工作，我强烈推荐基于web的Jupyter notebook。 这个代码测试、开发、编辑、文字工具，真的是谁用谁知道，并且也是本教程的主要内容之一，吐血推荐！...在我以前做数学建模的过程中，使用Python完全可以取代MATLAB。
参考文章 •宇宙实验媛 公众号文章 《群体结构分析三种常用方法（下篇）》 admixture软件下载 http://software.genetics.ucla.edu/admixture/download.html...不需要安装，解压出来即可使用 数据 使用这篇文章中获得的 https://www.jianshu.com/p/5938ca3b6725 vcf 文件 第一步：plink格式转化 plink --vcf...版本是1.9 第二步：admixture软件做祖先成分分析 这里K随便选择一个5 admixture --cv KiwifruitPathogen.bed 5 | tee log5.out 遇到报错 *...Use integers找到解决办法 https://www.biostars.org/p/236704/ 有人说将第一步plink生成的.bim文件第一列的内容改成整数 我这里的数据用到的是细菌单倍体...，输出结果 意外的是将bim文件中的CM000染色体编号替换为数字1后，使用smartpca做主成分分析也成功了！
有和一些产品经理交流过关于竞品分析的体会，他们的问题相信你也曾经遇到过。 一、数据产品竞品分析的困惑 何时做分析，需求评审时却经常被开发或领导Diss，你知道竞品是怎么做的么?...在着手做竞品分析之前，你要想清楚本次分析想要达成什么目标。研究竞品的目标跟产品所处的阶段密切相关。当你的产品还未上线，处于前期调研和规划阶段，那么竞品分析需要重点解决产品做什么，为什么要做的问题。...表现层：用户操作体验如何，有哪些值得借鉴的交互流程。例如针对全局筛选器功能，在兼顾功能的复杂性和用户操作的易用性方面，竞品都是怎样做的?...三、总结：数据产品竞品四要三不要 竞品分析的文章很多，本文主要结合数据产品的特性分享数据产品竞品分析的技巧，除了讲到的五个步骤三个方法外，还有几点建议，希望对你未来的数据产品工作有所帮助： 四要： 要养成定期做竞品分析的习惯...不要罗列功能缺少洞见，知道竞品是做什么的有什么功能不是目标，重要的是优缺点判断以及你准备怎么做的结论。 在做竞品分析过程中，你最常用的分析方法是什么，分析过程曾遇到过哪些困惑，是如何解决的呢?
大数据领域就没有不做数据分析的，大数据风控也不例外。 我的观点是风控和其他互联网业务都是互通的，本文介绍下风控中必做的数据分析，用以说明数据分析是一通百通的。 工欲善其事，必先利其器。...SQL是数据分析师以及算法工程师用的最多的技能。能不能从海量的业务数据中取出正确的数据，是解决问题的前提。而Excel透视表强大到万物皆可透视。不夸张地说，我就没见过透视表解决不了的问题。...数据分析平台，开源的有metabase，收费的有tableau，都可以连接数据库实时交互，并提供丰富的智能仪表盘。...我们可以围绕这些数据构建出对业务的理解，例如统计出如下数据结果。 需要说明的是，对于业务的理解，需要分析的绝不止以上内容。...如大家所见，在风控领域所在的数据分析，应该和其他互联网领域的数分并无本质区别。 因为风控和其他业务一样，本质都是用户生命周期管理。基于相同的底层逻辑，数据分析必然也并无二致。
文档布局分析 (Document Layout Analysis) 是识别和分类文本文档的扫描图像中的感兴趣区域（RoI, Regions of Interest) 的过程。...阅读系统需要从非文本区域分割文本区域，并按正确的阅读顺序排列。将文本正文，插图，数学符号和嵌入文档中的表格等不同区域（或块）的检测和标记称为几何布局分析。...但文本区域在文档中扮演不同的逻辑角色（标题，标题，脚注等），这种语义标记是逻辑布局分析的范围。 ?...项目相关代码 和预训练模型 、数据集 获取： 关注微信公众号 datayx 然后回复 版面分析 即可获取。 AI项目体验地址 https://loveai.tech ? ?...AlexNet的特点： 更深的网络结构 使用层叠的卷积层，即卷积层+卷积层+池化层来提取图像的特征 使用Dropout抑制过拟合 使用数据增强Data Augmentation抑制过拟合
做决策之时他并没有忘记那些数据，但最终他采用了另一种不同的思维方式。当然，他是正确的。商业建立在信任之上。信任是一种披着情感外衣的互惠主义。...在困境中做出正确决策的人和机构能够赢得自尊和他人的尊敬，这种感情上的东西是非常宝贵的，即便它不能为数据所捕捉和反映。 这个故事反映出了数据分析的长处和局限。...即便是一部普普通通的小说，数据分析也无法解释其中的思路。...最佳的经济刺激手段到底是什么？人们对此争论不休，尽管数据像海浪一般涌来，就我所知，这场辩论中尚未有哪位主要“辩手”因为参考了数据分析而改变立场的。...数据分析的结果看似客观公正，但其实价值选择贯穿了从构建到解读的全过程。 这篇文章并不是要批评大数据不是一种伟大的工具。只是，和任何一种工具一样，大数据有拿手强项，也有不擅长的领域。
做决策之时他并没有忘记那些数据，但最终他采用了另一种不同的思维方式。当然，他是正确的。商业建立在信任之上。信任是一种披着情感外衣的互惠主义。...在困境中做出正确决策的人和机构能够赢得自尊和他人的尊敬，这种感情上的东西是非常宝贵的，即便它不能为数据所捕捉和反映。 这个故事反映出了数据分析的长处和局限。...即便是一部普普通通的小说，数据 分析也无法解释其中的思路。 数据会制造出更大的“干草垛” 这一观点是由纳西姆？...大数据时代的特征之一就是，“重大”发现的数量被数据扩张带来的噪音所淹没。 大数据无法解决大问题 如果你只想分析哪些邮件可以带来最多的竞选资金赞助，你可以做一个随机控制实验。...人们对此争论不休，尽管数据像海浪一般涌 来，就我所知，这场辩论中尚未有哪位主要“辩手”因为参考了数据分析而改变立场的。
前言 PandasAI是一款数据分析领域的ChatGPT应用，本文对原项目进行翻译旨在进行知识科普和梳理。...这个项目的github地址为：https://github.com/gventuri/pandas-ai PandasAI Pandas AI 是一个 Python 库，它为 Pandas（一款流行的数据分析和操作工具...它使 Pandas 具有对话能力，允许你向你的数据以 Pandas DataFrame 的形式提问并获得答案。...隐私和安全 为了生成运行的 Python 代码，我们取 dataframe 的head，将其随机化（对敏感数据使用随机生成，对非敏感数据进行打散）并只发送head。...PandasAI对象 我们主要关注一下它的run方法： 环境变量 由于需要借助LLM（大模型）的能力进行分析结果生成，这里需要设置LLM的API key。
网站制作中用到的软件很多，针对前端开发人员的有Dreamweaver，图片软件有Firework和photoshop，正对后端的开发软件更多，不同的开发语言用到的软件都不一样，如果您不是开发人员，只想做网站的话可以去下载网站管理系统来做...，比如国内的PageAdmin系统，Discuz系统等等都是很不错的建站系统，下载下来不需要什么经验就可以自己做网站。...这里正对开发人员软件，介绍几块主要的网站制作开发软件。...二、图像处理软件： 1、Flash是由macromedia公司推出的交互式矢量图和 Web 动画的标准，由Adobe公司收购。做Flash动画的人被称之为闪客。...三、数据库软件： 1、MSSQL是指微软的SQLServer数据库服务器，它是一个数据库平台，提供数据库的从服务器到终端的完整的解决方案，其中数据库服务器部分，是一个数据库管理系统，用于建立、使用和维护数据库
这里找到了有个数据集 ?...但是code的数据编辑功能羸弱，需要下载别的 https://sourceforge.net/projects/openofficeorg.mirror/ http://www.openoffice.org...我这里用这个，因为office得破解，下载什么的。我不感兴趣 就转开源的 ? 软件友好，中文自带 ? 这里看一下有什么，内容很多。自己按需去安装 我就不演示了 ? 这里把所有都注册了 ?...安装过后的所有组件 ? 测试以恶搞数据库，欧克 ? 打开一个csv的文件，也好使 ? 这里要夸的一点就是，GUI的文本方向 我第一次见 ?...arima.predict(n_periods=test.shape[0])) plt.title('Actual test samples vs. forecasts') plt.show() 也可以和方便的使用时间分析法
举个例子，假如要算7天的留存用户，那么第7天的活跃总用户数 = 第7天的新增用户数 + 第6天的新增用户数 x 第1天的留存率 + 第5天的新增用户数 x 第2天的留存率 + …… + 第1天的新增用户数...模型2.0 一旦可以算出未来的活跃用户数量，我们就可以粗略的计算未来的收益、销售额等数据。 而这个模型可以继续优化，增加更多参数，使得计算结果更加接近真实情况。...但是只要公式正确，结果总归会趋近于真实情况的。 尽管你可能一时看不懂，但是我们还是YY了一个产品，YY了一些数据，把它的成本测算和收益预估做出来了。 ? ?...有了两个渠道的用户、成本后，就可以算更多数据了！先把总成本算出来（蓝底部分），再算用户数据（绿底部分），再然后，可以添加自己的转化数据（黄底部分）进行测算了！GMV都能算出来！...注意最后一行的红底部分，如果添加了KPI，就可以直接知道是否需要调整策略了！ 当然，这里面的所有数据都是我胡诌的，你要是真以为我们11月可以做到近2000万GMV，那你真是可爱极了。 03.
数据分析的MVP方法，是在数据正式生产出来以前，先根据数据需求和使用场景，提供虚拟的数据结果，从而检验数据有效性，发现真正的数据需求。 这套方法在数据分析领域非常好使！...因为它能解决数据分析的核心难题：做了半天，没有屁用。数据分析背后的《统计学》《数学》《运筹学》《博弈论》《机器学习》各种理论多了去了，因此极易引发自嗨。...做数据的自己嗨得不行，各种理论算的腾挪跌宕，到了用户那里： ★ “我早知道了！” ★ “你做的有啥用！” ★ “你做的咋落地！” 一键三连。这项目就必败无疑了。...这里就需要引入更多分析，因为“好”“不好”本身就需要做分析 1、用什么指标衡量好 2、连续好，还是单次好 3、在什么范围内评选好 在这个阶段，做MVP时，可以直接把一些可预计的，很纠结的问题提前丢出来，...业绩是一线做出来的，一线需要的是SOP，是弹药，因此数据要进一步做，比如： 1、优秀标杆的数据指标（呼叫次数？时间分配？跟进机会？） 2、优秀标杆的目标客户（是否特定客户容易成功？）
R提供了很多包可以来做数据分析。除了给我们提供一个非常好的界面以便于我们进行统计分析以外，而且它最大的优点就在于R语言得到了全球开发者和许多数据科学大师们的鼎力支持。...现在，可供世界各地的使用者下载的R包多达7000个。 除了一些大家熟悉的R包，比如caret、ggplot、dplyr、lattice，还有很多被证实做数据分析很有用但是不易被我们察觉的包。...鉴于此，我们创立了一个与数据分析相关且易于理解的R包清单。 为了使这份向导更有参考价值，我们还进一步的做了两件事： 1映射这些R包以用于让这些平台可以进行预建模、建模以及再建模的操作。...2创造了一个这些常用包的信息图。而分析师可以方便快捷的打出一份参考资料。这个信息图如下： ? Ryan He 翻译 王陆勤审核 PPV课原创文章，转载请注明出处！.../www.analyticsvidhya.com/blog/2015/08/list-r-packages-data-analysis/ PPV课其他精彩文章： ---- 1、回复“干货”查看干货 数据分析师完整知识结构
“如果让你来评估这次活动，你会怎么分析”无论是面试还是工作，做数据分写的同学都经常遇到这个问题。今天我们系统讲解一下。...比如，如何评价该活动，可以回答： 1、这个活动很好，该继续做； 2、这个活动不好，不能做 3、这个活动不好不坏，鸡肋 4、这个活动没有任何改变，做了也白做 这才是评估类分析的核心结论。...4、浑水摸鱼：这是改变用户心智资源，数据岂能衡量！ 总之，十个运营里最多只有俩，能准确说清楚现状和目标。这时候就需要数据分析师自己有独立判断能力。能分析业务逻辑、梳理业务过程，才能得出客观结论。...做数据评估，最忌讳搞几百个指标然后做巨复杂的评估公式，混淆进来的的东西越多，就有越多搞文字游戏的空间，就越容易粉饰太平。越简单清晰的评估，才越容易看出问题。 第三步 设定判断标准。...第四步 找影响结果的过程。 以上1、2、3步都是为了得出判断做铺垫。有了“好/坏”判断。就能进一步分析为啥好，为啥坏。这时候就需要细化梳理业务流程，找到能影响结果的关键点。
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