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。
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。
移动推送、BI、云数仓Doris、ES、数据湖DLC、WeData、流计算Oceanus，多款产品助您高效挖掘数据潜力，提升数据生产力！
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。
其实，做数据分析工作也是这样的道理。当领导给你一个任务时，你毫无章法只顾一股脑搜集数据时，最后得出的工作结果也是一样毫无意义。 今天，我们从头到尾，好好梳理一下数据分析的全流程。 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。 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。 分类分析：分类是一种基本的数据分析方式，根据其特点，可将数据对象划分为不同的部分和类型，再进一步分析，能够进一步挖掘事物的本质。 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
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！
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。
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。
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。
数据分析在企业中到底有什么实际作用？ 在任何一个企业中，每个运转的环节都会产出其对应的数据，当企业出现问题时，正确完整的数据分析可以帮助决策者做出明智有利的决策。 所以，数据分析就像是企业的医生，在企业的生存发展上有着至关重要的地位。 其实，不仅是企业，数据分析在个人生活中都有很多用处，万事皆可分析。比如有些伙伴自己做小程序、做个人网站。 而数据分析不单单是一项技术，它给人带来最大的价值是思维方式的转变，数据分析的真正魅力在于形成了一种系统的、客观的、有逻辑的思维方式。 这种思维方式代替了以往零散、臆断、盲目的抉择，这正是数据分析的灵魂所在。 Brian与光环大数据联手给大厂做企业内训的课程，一套系统的数据分析全链路处理的视频学习资料，特别适合对数据分析感兴趣想要入门提高的人学习。
该数据是由美国国家癌症研究所(National Cancer Institute)发起收集的，目的是为了研究高危人群早期癌症检测。 该数据集中，共收录了1018个研究实例。 数据位置: @news-ai:/baina/sda1/data/lidc/ 解析结果 1.图像矩阵像素信息 模块处理的数据为slicer * rows* cols大小的三维矩阵D。 : @news-ai:/baina/sda1/data/lidc_matrix/ (DAT为矩阵，TXT为标注) 数据分析 文件结构 目前测试一共1012个病例数据，每个病例文件夹对应结构： LIDC-IDRI-XXXX "， "Philips"四家制造商提供数据。 分析所有1012个病人XML标注信息，存在如下问题： 医生标注信息可能有误（个人觉得）!!!!!!
那作为普通用户，分享只能发布到Web变成完全公开的内容，就是说，只要知道这个链接的人，都可以完完全全地把所有内容看得通透，比如我发布的这个： ---- 在线M函数快查及系列文章链接（建议复制到浏览器中打开后收藏使用 ---- 但是，有很多情况是，即使是公司的数据分析，也有很大一部分对加密要求没那么高，想给公司内部很多没有power BI账号的人看但又不希望做成完全公开的情况，那是否可以做成一个简单的加密呢 开始之前，先来看个简单的效果，当你输入并选择密码“AK0324”时，即可以在第2页看到相应的分析结果，如果密码不对，那么第2也将无法显示分析结果。 公开链接如下： https://app.powerbi.cn/view? Step 06用加密度量创建数据分析报表 这个步骤……不知道说点啥好……你们自己看着办吧…… Step 07同步切片器 这个步骤的详细操作方法请参考文章《Power BI：有个大招
10x 的介绍，还有一个文献的解读 蓬勃发展的单细胞转录组 学习资源大全 文献解读 单元二 - 常规转录组数据分析回顾 主要是考虑到完全复现这篇文章数据的全部处理过程，需要掌握linux，r，转录组，考虑到不少人会基础知识有点薄弱 ，所以通过引入常规转录组数据分析的演示来提醒大家巩固基础知识！ 差异表达分析之DEseq2和edgeR以及limma包 PCA及tSNE细胞分群 各细胞亚群的top显著差异表达基因的GO和KEGG数据库注释 单元三 - 单细胞转录组数据初探 重新这篇以追求每个细胞检测到的基因数量的代表性技术 单元四 - 公共数据库整合分析 单细胞转录组数据分析是文章的精华，但是基于生物学背景的公共数据库整合挖掘也必不可少，这里完全模仿文章的分析流程，提供大家在自己的领域触类旁通的技能底蕴。 下载TCGA数据库的BRCA样本的array和seq的表达矩阵 下载METABRIC数据库的表达矩阵 下载参考文献的乳腺癌数据集 下载6个参考文献的基因集 不同基因集在不同数据集的相关性分析 单元五-
据说，数据分析会为销售管理带来巨大的价值—— 财务表现力提升2倍 决策速度提升5倍 执行力提升3倍 利用数据指导工作的积极性提升2倍 那还不快来加入我们，一起学习 《销售总监的数据分析三把刀 》之 《第三把刀：订单分析 挖掘潜在商机》 可能是最简单的销售数据分析课 50分钟的投入，百万商机的回报 适合人群： 1、CEO、销售总监等对企业营销负责的高级管理人员； 2、想从数据分析中受益 此次课程教你通过订单数据，根据自己的场景，最大化它们的分析价值。 比如： 1、在线教育：通过订单数据，制定营销策略 2、传统行业：通过订单数据，扫除负利润分子 3、零售门店：通过订单数据，挖掘价值差异 内容会涉及数据分析逻辑、拆分维度、RFM模型等，不容错过！ 挖掘潜在商机》 1、概述：订单分析的重要性 2、具体场景之：在线教育 3、具体场景之：制造业 4、具体场景之：零售门店客户分析 5、课程重点回顾 扫码进群，静待开课 数据观｜新一代商业分析平台
搜索引擎全网采集Msray-plus，是企业级综合性爬虫/采集软件。支持亿级数据存储、导入、重复判断等。无需使用复杂的命令，提供本地WEB管理后台对软件进行相关操作，功能强大且简单易上手! 1：可从国内外多个搜索引擎批量采集用户导入的关键词对应的搜索结果(SERP数据)，并进行结构化数据存储与自定义过滤处理；2：可从用户提供的url种子地址，源源不断的自动爬取全网网站数据，并进行结构化数据存储与自定义过滤处理 同时支持存储域名、根网址、网址(url)、IP、IP所属国家、标题、描述、访问状态等多种数据，主要运用于全网域名/网址/采集、行业市场研究分析、指定类型网站采集与分析、网络推广分析以及为各种大数据分析等提供数据支撑 导出和数据分析软件可进行全网公开数据挖掘，大规模采集互联网公开数据，精准挖取采集内容。 可将采集到的数据进行本地存储，或者远程推送到自己的客户端，进行二次利用，业务分析.
文摘菌统计了2016-2017年贾跃亭公开发布的公开致辞，总共7次（次数太少我们就不用爬虫直接手动找了），包括新品发布、公司致辞和致用户信等，共15k字左右；同时，我们还搜集了全网“贾跃亭”相关舆情百万余条超过 首先，文摘菌想看看，在这两年中，贾跃亭在公开发言中最喜欢使用的词语是什么。 尽管贾跃亭的公开信字数略少，从文本分析中，文摘菌还是得出了一些有趣的信息。 为了搞清楚网民对贾跃亭近段时间表现的看法，文摘菌特意利用新浪微舆情下载了全网舆情数据(包括微博、微信、论坛、客户端、政务、报刊博客、外媒等信息发布渠道)，鉴于数据量太大，我们这里只分析2017.12.01 -2018.01.03期间的全网数据，希望从这些数据中，看看贾跃亭自己在最近一次公开信中的描述，和网络上对他的舆论到底有何差异。 特别鸣谢技术大咖【苏格兰折耳喵】的支持： 苏格兰折耳喵，数据产品一枚，擅长数据分析和可视化表达，热衷于用数据发现洞察，指导实践。
如果我们不想购买尾部的数据，又想获得比较精准的行业的薪酬数据我们可以通过以下几个方法获取： ? 在日常招聘的时候如果候选人是行业竞争对手的，记得对薪酬信息进行记录整理，然后也可以在行业里进行薪酬数据的交换，这种信息获取一般比较的真实，并且也不用花太多的价钱。 还有一种就是企业公开信息的获取，一些行业报告，如果是上市公司的话，在上市报表里也有一些薪酬的信息。 ? 所以通过以上这些方法可以获取行业的薪酬信息，那当我们获取了信息后如何对薪酬数据进行分析，汇总，如何根据我们分析的数据对自己公司内部的薪酬体系进行薪酬的重新调整呢? 我们为大家设计来发了《薪酬数据分析》线上系列课程，通过案例分析，演绎如何进行薪酬的回归曲线分析，薪酬宽带的设计，帮助大家进行薪酬的调整设计，欢迎各位学习！
本系列文章具有尝试研究性质，文章的数据全部来自互联网全网公开数据，所得结论仅用于研究讨论目的，本文的评价依据均来自数据，不代表本文作者及作者所在机构立场。 本文为之（一），主要内容是对2014年全国及关注热点地区的裁判文书总体公开效果进行量化分析；专题之（二）通过大数据分析2014年全国民事案件的公开情况；专题之（三）通过大数据分析2014年全国刑事案件公开情况 ；专题之（四）通过大数据分析2014年全国行政及国家赔偿案件公开情况；专题之（五）通过大数据分析2014年最高院诉讼案件的公开情况。 2013年互联网公开数量的3倍，通过对互联网全部公开裁判文书分析，本文的数据分析除了最高院在裁判文书网公开的数据，还包括散落在各省高院、各地中院、专门法院、各县人民法院的裁判文书发布平台数据。 通过全网数据比较，2014年全网公布的裁判文书量，在最高院上网《规定》作用下，相比2013年互联网公布量出现了指数性增长，并在2015年保持公开裁判文书快速增长，此外近期互联网公开的刑事起诉书数量显著增长也引起了笔者的注意
前言 我们使用的是公开数据集： https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231715/information 数据集包含了 4 张表，房东，价格， 我们使用此数据来探索北京短租房现状是如何的。 按照上面得出的逻辑，在价钱方面，这三个地区也应该是名列前茅猜对，我们来看看一每个地区每晚的平均价格排名： ? 天哪！ 看到每晚一千多的价钱，是否会有一种住不起的感觉，别担心，在价钱方面，大部分的价格还是合理的： ? 整体每晚房价还是集中于 0-600 之间，是一个大众都接受的价格。 当然了，每晚价钱受什么影响，也是大家比较关心的问题，小编计算了一些所拥有的数据的相关系数，并没有什么关联，所以可能可能与各行政区的消费水平，政策，人口流动，交通等有关。
不过时间也仅允许我找到漏洞并提交，至于全网测试/批量真心是心有余而力不足啊。 这个洞：http://wooyun.org/bugs/wooyun-2014-087731 绝对能通杀大部分的thinkphp站，不过需要一些精细化的分析，像一些表单、搜索位置出现漏洞的可能性很大，但网上一些 现在遇到的问题就是exp不是通用的，很多情况下需要一定黑/白盒分析才能确定。或者找到一些thinkphp二次开发的CMS进行通用exp编写，但很多商业cms我并不知道，也没时间去搜集。 所以把任务交给大家了，感兴趣地可以全网搜集一些thinkphp二次开发的站点，先列出来。之后漏洞公开以后大家可以测试一下。 这里提供一个指纹吧：/? 希望有人能做个扫描器全网扫一下，到时候能给我分享一下结果就行了。 时间少的人真是伤不起，睡觉去了。
腾讯云为您提供SSL证书（服务器证书）的一站式服务，包括免费SSL证书、付费SSL证书的申请、管理及部署功能以及与顶级的数字证书授权（CA）机构和代理商合作，为您的网站、移动应用提供 HTTPS 解决方案……
扫码关注腾讯云开发者
领取腾讯云代金券
云服务器
即时通信 IM
网站备案
对象存储
实时音视频
