miRNA靶基因预测是研究miRNA功能机制必经的一个环节,现有的相关软件和数据库非常多,然而不同软件的算法各有优劣,在不同数据库之间的交叉检索费时费力,所以需要一个整合多个数据库和软件资源的集成型数据库,mirDIP就是在这样的驱动下产生,集成了30个来源数据库中human相关的靶基因信息,网址如下
导读:人们常说,麻雀虽小,五脏俱全,这正好从测方面反映了实物的本质都是有基础组成的,刨除事情本身的大小,它的基础必须打好,这样才能保证正常的存在,企业ERP系统也是如此。
SPSS是一种常用的统计分析软件,主要用于数据管理、数据分析和数据挖掘。它可以帮助用户进行数据清洗、数据整理、数据分析和数据预测等工作。具体来说,SPSS可以进行数据描述统计分析、推论统计分析、因子分析、聚类分析、判别分析、回归分析等多种数据分析和建模操作。它在统计学、社会科学、商业研究等领域广泛应用,可以帮助用户更好地理解和利用数据,从而做出更加科学有效的决策和预测。
大数据文摘翻译作品 编译:焦剑,康欣 校对:孙沁(Kiki) 欢迎个人转发朋友圈;其他机构或自媒体转载,务必后台留言,申请授权 OK, 这些步骤不是那么简单。但是,它们都是可操作的,并且大多数步骤都是
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数据分析体系可分为数据整理、数据分析、数据呈现。数据整理包含对源数据的获取、筛选、清洗、整理和统计,数据整理是对源数据的初加工,是数据分析工作的前置。数据分析是运用数据分析的工具,根据自己的目的,对数据进行深层次的挖掘和分析,找出内在的联系和变化;数据呈现是对分析的结果进行呈现,大部分是通过专业图表来展示,是数据分析报告的重要组成部分。对很多公司来说,数据整理不是难事,难就难在业务数据如何解读?如何呈现才能说明问题?从中能发现什么业务问题?有没有改善的机会? 可见,如何将数据落地,这是
大海:好吧,Power Query你学了那么多,Power Pivot也基本入门了,Power BI也可以同步开始学了,反正PQ和PP的知识除了操作上有一点点儿区别外,都是能在Power BI里直接用的。
Pandas 是Python的数据处理包,全名:Python Data Analysis Library 是连接 SciPy 和 NumPy 的一种工具。特色是: 1)支持多种数据格式,甚至包括excel和SQL数据库。 2)数据对齐,缺失数据处理,数据排序等常规数据整理操作。 3)基于标签的数据集操作,包括切片和采样等。 4)高性能的merge和join操作。 5)支持时序数据操作。 6)超高性能,核心代码基于C,实测性能远远超过等价的Java实现。 7)免费。
作数据流通的中转站,聚合数据以API形式为互联网和移动互联网(企业和个人)开发人员提供了最好、最便捷的服务。有了聚合数据,开发者再也不用担心对各种类型数据的采集和程序编写工作了。 上图为:聚合数据技术
作为投资者,我们常听到的一句话是“不要把鸡蛋放入同一个篮子中”,可见分散投资可以降低风险,但如何选择不同的篮子、每个篮子放多少鸡蛋,便是见仁见智的事情了,量化投资就是解决这些问题的一种工具。
6月22日上午10点,「网安新势力」创始人联盟季正式启航,登录新势力大会官网即可收看完整节目。「报告发布」、「创始人发布」、「网安新辩」、「圆桌论坛」四大环节,为观众带来丰富的前沿安全议题、思辨和报告分析,和大家一起在这个夏日探寻安全新能量和安全新未来,点击【阅读原文】进入直播间。 网安新辩 本届「网安新辩」环节设置了三大议题,六位网安新势力企业创始人开展激烈专业思想碰撞。议题涉及当下最热门的云原生安全、安全运营、零信任、SASE等话题,由网安创始人们发表不同视角的观点和经验。 小佑科技 白黎明 VS
新买的 M1 芯片 Macbook Pro 到手了,之前还担心 Stata 兼容问题,体验三天后发现没遇见兼容性的问题。今天特意对比几台设备运行 Stata 情况,以导入工业企业数据库为例进行了简单对比,不得不说新版电脑真是丝滑。
这个速查表可以帮助你为你的任务找到合适的estimator,这个是工作中最困难的地方。流向图帮助你查找文档,estimator也能大致的帮助你更加好的理解你的问题,以及如何解决问题。
数据收集能力-->数据处理能力-->逻辑思维框架-->数据可视化-->行业/业务理解
过去的几个月中,我都在收集AI速查表。我时不时的分享给同学和朋友,他们经常问我要。所以我决定整理一下,发出来。为了让这件事情更加有趣,我对每个主题加了点描述。
今天我想和大家分享一下关于爬虫数据的整理与处理的技巧,并介绍一些Python爬虫的实践经验。如果你正在进行数据工作,那么整理和处理数据是无法避免的一项工作。那么就让让我们一起来学习一些实际操作的技巧,提升数据处理的效率和准确性吧!
capital 这个单词我们背过的意思是首都的,然后还有这些意思:首都、资本、大写字母。 这几个意思看似毫无关联,其实都是由词根capi-引申的含义。
【导语】:今天我们教你用Python绘制全球疫情动态图,技术部分请看第二部分。公众号后台,回复关键字“全球疫情”获取完整数据。
从数据获取的步骤过来后我们就获取到需要的数据了,但是这样的数据我们还没办法直接使用,需要做进一步的处理,这就是数据清洗
PivotalR:用于读取Pivitol(Greenplum)和HAWQ数据库中的数据
在实际工作中,每个数据科学项目各不相同,但基本都遵循一定的通用流程。具体如下: 数据科学工作流程: 1.数据导入 2.数据整理 3.反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 4.作出推断(比如
在实际工作中,每个数据科学项目各不相同,但基本都遵循一定的通用流程。具体如下: 数据科学工作流程 数据导入 数据整理 反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 作出推断(比如预测) 沟通交流 自动化分析 程序开发 下面列出每个步骤最有用的一些R包: 数据导入 以下R包主要用于数据导入和保存数据 feather:一种快速,轻量级的文件格式。在R和python上都可使用 readr:实现表格数据的快速导入。中文介绍可参考这里 readxl:读取Microsoft Excel电子表
大家好,欢迎来到专栏《CV项目实战》,在这个专栏中我们会讲述计算机视觉相关的项目实战,有大型的完整项目,也有精炼的核心算法实战。
从一体机、超融合到云计算、HTAP,我们不断尝试将多种应用场景融合在一起并试图通过一种技术来解决一类问题,借以达到使用简单高效的目标。现在很热的湖仓一体(Lakehouse)也一样,如果能将数据湖和数据仓库融合在一起就可以同时发挥二者的价值。 数据湖和数据仓库一直以来都有十分密切的联系但同时存在显著的差异。数据湖更注重原始信息的保留,将原始数据“原汁原味”地保存下来是数据湖的首要目标。但原始数据中有很多垃圾数据,原样保留就意味着垃圾数据都要存进数据湖?没错,数据湖就是这样一个数据垃圾场,不管什么样的数据一股
EXcel是在办公中用的比较多的办公软件之一,当我们需要对数据进行处理时,需要快递的将数据整理好,但是很多人不会的话就比较麻烦,特别是在录入数据的时候,手动录入数据的单位,不仅慢,而且还容易错,在数据
腾讯云最新上线营业执照核验功能,邀你免费体验新品啦~快来围观!!! 营业执照核验是什么? 营业执照核验是专业为您提供营业执照的识别及信息准确性的核验服务。可广泛应用于企业信息电子化存档、商家资质审查、银行信贷金融服务等场景中。 为什么要使用营业执照核验? 因为企业营业执照的关键信息比较多,人工录入费时费力,对企业工商信息核验后的数据整理无法电子化存档,需要手动另外操作,非常繁琐且极易出错,效率低下。 使用腾讯云OCR营业执照核验能够轻松解决以上问题,只需输入营业执照的关键信息或传入照片,就能迅速获取
导读:我们坚信,未来是大数据的时代,而数据分析师,就是走在时代前端的人。别把时间花费在低产出的数据整理和清洁上面,善于利用工具,朝向正确的方向努力,一定可以在成长道路上走得更快更远。 作者:陈明,GrowingIO 联合创始人&运营副总裁 直到做数据分析师五、六年了,每每和家人朋友聊天,都还是会有人不懂我在做什么。 家人:“数据分析?分析什么东西?” 我:“哪里有数据,哪里就有我们,什么都可以分析。” 家人:“是软件工程师吗?会编程吗?” 我:“...不是,不太会。” 家人:“那是管理层吗?” 我
关于用Power Query汇总Excel数据文件,我前期用了多个案例录制了多个视频进行讲解,做成了一个免费的Excel数据汇总系列特辑:
因为一些网络素材引用不规范,我们的这个笔记被网络吞掉了一次。很多朋友在公众号后台催更,还好鲍志炜抽空抢救回来了,不负大家的等待。
如何成为一个数据科学家?不少刚刚接触这个领域的探索者都在寻找一条尽可能正确的道路。 OK, 这条道路确实不是无迹可寻的。虽然并不简单,但是,通过科学的规划和足够的时间投入,数据科学家可以通过很少的花费炼成。 接下来的这张精美的可视化长图从什么是数据科学家说起,然后详细介绍炼成数据科学家的8个步骤。拿好不谢~ 首先,什么是数据科学家?数据科学,是一个多学科知识的交集,甚至包括黑客技巧。数据科学家,是比软件工程师更擅长统计学,比统计学家更擅长软件工程的人。目前,数据科学家的典型教育背景是:高中5%,技校5%,
之前一直用R,最近正在学python,因为没有什么工作经验,也只能谈谈自己的感悟。 数据科学家算是统计师和程序员的结合体,来源也主要是这两个专业的毕业生。不过这两个群体的思维方式还真的是不一样。可以认为,统计的人更加偏爱R,程序员更偏爱python。 其实python有了pandas才能使数据分析变的像R那样简单。数据科学家能把python用的像R一样我觉得就好了。不过如果除了数据分析,公司要求代码的重用性,或者直接嵌入到产品中(比如网站推荐系统),那么对编程的要求就更高了。 其实数据科学家在做数
数据分析职场新人,精通一门语言至关重要。写个web服务,可以用python、 写个服务器脚本,可以用python、 数据清洗和网络爬虫,可以用python、 做机器学习数据挖掘,可以用python等等
OK,这条道路确实不是无迹可寻的。虽然并不简单,但是,通过科学的规划和足够的时间投入,数据科学家可以通过很少的花费炼成。
大数据文摘作品,转载具体要求见文末 编译:焦剑,康欣,姚佳灵 校对:孙沁(Kiki) 可视化:田晋阳 如何成为一个数据科学家?不少刚刚接触这个领域的探索者都在寻找一条尽可能正确的道路。 OK, 这条道路确实不是无迹可寻的。虽然并不简单,但是,通过科学的规划和足够的时间投入,数据科学家可以通过很少的花费炼成。 接下来的这张精美的可视化长图从什么是数据科学家说起,然后详细介绍炼成数据科学家的8个步骤。拿好不谢~ 首先,什么是数据科学家?数据科学,是一个多学科知识的交集,甚至包括黑客技巧。数据科学家,是比软件工
大数据文摘翻译 翻译:Linda Bi 校对:王翕然 原文:http://blog.udacity.com/2014/11/data-science-job-skills.html 转载需保留以上信息 【专题众筹】 为了更好的服务广大读者,大数据文摘发起《手把手教你XXX》专题众筹活动,XXX可以是“数据营销”“数据运营”“可视化”“数据安全”“数据治理”等系列文章,希望有能力愿分享的朋友一并参加,与我们一道推动数据思维、数据文化的传播。我们筹集的是大家的经验和时间,给大家的回报是(1)为各位参与者提供一
今天要跟大家介绍的图表是多度量的不等宽柱形图! ▽▼▽ 这种多度量的不等宽柱形图,在制作技巧上,与之前讲过的两篇不等宽柱形图有异曲同工之妙,但是在数据表达与展示上,更加强大,可以展示三个维度的数据!
•基因型数据质控•MAF•geno•HWE•建模•GLM模型(连续性状)•logistic模型(二分类性状)
如果让我来讲的话,BI工具都是很简单的,会一个就会很多了。两小时入门power bi已经算是很慢了,其他bi工具,比如fine bi,可能十分钟足矣。
目的和意义 很难有机会接触这么多的实际真实数据。 通过对于这些数据的分析,初步了解大数据的处理方式。 进一步掌握MongoDB的特性,熟练Excel的高级用法。 这里只是做分析,不提供源代码,毕竟是一
Pushpin 是一个用 Rust 和 C++ 编写的反向代理服务器,可以轻松实现 WebSocket、HTTP 流和 HTTP 长轮询服务。该项目在实时推送解决方案中是独一无二的,因为它旨在满足 API 创建者的需求。Pushpin 对客户端来说是透明的,并且可以轻松集成到 API 堆栈中。
在 Excel 中有包含四个字段的数据表,且各字段的数据内容不一。其中的 ID 字段为 {key}value 结构的数值,如下图所示:
作者:拉金德拉·阿卡拉卡(Rajendra Akerkar)、普里蒂·斯里尼瓦斯·萨加(Priti Srinivas Sajja)
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FileThis数据在爆炸性增长,而这些数据却不再属于创造数据的人,大数据的原始信息从我们的生活中产生,我们却不能轻松回顾我们的“数据生活”。但是在将来,用户将对他们的数据获得更多的控制权。 最近,出现一些新的服务,允许用户从他们公司拿回自己的信息。例如今天开始全面启动的FileThis,它允许你收集、加密和存储你的所有电子账单,并将来自不同公司文档整理到一起。 FileThis公司的首席执行官兼联合创始人Brian Berson说:“你有很多的文档资料——我们也相信你拥有这些文件的所
云数据库的出现帮助人们更好的安排了工作时间,同时也可以丰富自己与客户之间的业务往来,如果能够长久使用它的话,那么便可以接下更多的订单,在工作之时也不会出现思绪混乱、信息混乱等问题,那么云数据库怎么使用呢?
导读:在数据科学活动的不同阶段,有很多可用的支持工具和技术。本文介绍各种活动阶段使用的工具和技术,如数据获取、数据清洗、数据管理、建模、模拟和数据可视化。
使用具有专用软件的物理设备(如终端、传感器和扫描仪等)也可用于管理物理设备和系统之间的接口。随后,这些数据可以通过典型的编程语言(如Java、Visual Basic、C++、MatLab和Lisp)来进行部分管理。也可使用开源和专用的数据采集软件,如MIDAS(最大集成数据采集系统)。
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