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。...，用于分析、重新分析和元分析。...网址：https://figshare.com/ 12.BNCI Horizon 2020项目 提供多种模态的数据，包括EEG、ERP、fNIRS、Ecog等。
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。
从 2009 年到 2021 年，从千万交易额到千亿交易额，双 11 已经开展了 12 年。如今，每年的双 11 以及一个月后的双 12，已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。...是什么样的数据库撑起了 2021 年的双 11 双 12 的稳定进行？...《数据 Cool 谈》第三期，阿里巴巴大淘宝技术部双 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台双 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库双 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏，一同揭秘了双 11 双 12 背后的数据库技术...在双 11 双 12，这种方式的弊端会被进一步放大。数据显示，在双 11 秒杀系统中，秒杀峰值交易数据每秒超过 50 万笔，是一个非常典型的电商秒杀场景。...2019 年 7 月，分析型数据库 ADB 3.0(AnalyticDB for MySQL 3.0) 发布，高度兼容 MySQL 协议以及 SQL:2003 语法标准，支持对海量数据进行即时的多维分析透视和业务探索
11.Python都有哪些自带的数据结构？ Python自带的数据结构分为可变的和不可变的。可变的有：数组、集合、字典；不可变的有：字符串、元组、数。 12.什么是Python的命名空间？...LR 用于分类问题的线性回归 采用sigmoid对输出值进行01转换 采用似然法求解 手推 优缺点局限性 改进空间 12. sql中null与‘ ’的区别。...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...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。...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。
随着企业组织创建或者扩展其分析战略，这里有十几个需要揭穿的数据分析神话需要他们牢记在心。 神话1：数据分析需要大量投资 现在来看，几乎每一项技术都必须经过财务稳健性的过滤。“这项技术成本多少？”...“而且，数据和分析通常用于实现三个结果：改善流程效率、收入增长和主动风险管理。总而言之，数据和分析的应用，给任何公司带来了重要的成本收益。”...神话2：你需要大数据来执行分析 对很多人来说，大数据和分析这两个概念是齐头并进的。这个想法是说，企业组织需要在执行分析之前收集大量数据，以便产生业务洞察，改进决策等。...大数据分析的某些好处已经很明确了，那些拥有资源的企业确实可以通过利用数据存储作为分析的一部分来获得显著的竞争优势。但是，大数据是分析必不可少的想法是不正确的。...神话12：人工智能会毁掉人类的工作、破坏经济 从历史上看，新技术的引入颠覆了就业和行业，人们担心人工智能会消除人类执行某些任务的需求。
文章目录 前言 本篇环境 结果展示 项目结构 前言 这一篇是最终篇，也是展示数据分析之后的结果的一篇。...其他文章： 淘宝双11大数据分析（环境篇） 淘宝双11大数据分析（数据准备篇） 淘宝双11大数据分析（Hive 分析篇-上） 淘宝双11大数据分析（Hive 分析篇-下） 淘宝双11大数据分析（Spark...分析篇） 本篇环境 Idea 中搭建一个 SSM 框架的 Web 项目。
这次我们要学习的是制作双坐标柱状图 首先，相信大家得到下面这样的柱状图应该是没有问题的 ?...我们选中要改变坐标的一个指标，然后右击选择，设置数据系列格式，就会弹出下面这个对话框，将下图中红色箭头指示的地方改成次坐标 ? 然后就会变成下面这样了，有部分重叠了对不对！怎么办呢！...像这种双坐标图一般是用在图标中有两个系列及其以上的数据，并且他们的量纲不同或者数据差别很大的时候，可以考虑用这种方法哦~
开源数据计算引擎集算器SPL提供了双维有序结构，在用户分析场景中，可以做到数据整体上对时间维度有序（从而实现快速过滤），同时还可以做到访问时对用户有序（从而方便地逐个取出用户数据进行后续计算），看起来相当于实现了两个维度同时有序...使用SPL的双维有序结构，将一年的明细数据按顺序存入12个分表中，每个分表存储一个月的数据。分表之间，整体上是按照dt有序的。在每个分表内部，则是按照userid、dt有序。...再举一个帐户内计算较复杂的场景：电商漏斗转化分析。 设帐户事件表T1也采用上述方式，存储了12个月的数据。T1包括字段：帐号userid、事件发生时间etime、事件类型etype。...SPL的双维有序结构还支持多线程并行计算，可以利用多CPU、多CPU核的计算能力，进一步提速。 要对用户分析场景提速，既需要利用时间维度有序，又需要利用用户维度有序。...SPL提供的双维有序结构可以大致做到时间和用户两个维度同时有序，能有效利用用户分析场景的两个关键特征提高计算速度。 SPL资料 SPL官网 SPL下载 SPL源代码
但这一巨大量数据实际上有用的没有多少。所以为了利用其隐藏的价值，企业需要收集、过滤，并通过情感分析应用、定位工具以及其它的技术来分析它，从中产生有用的信息，从而为今后的业务发展服务。...云可作为大数据分析的使能器 Forrester定义大数据为“在大规模的经济性下，获取数据的技术和技能。”这里最关键的一个词是经济。...云技术，无论是公有云、私有云还是混合云，在让企业从大数据分析中提取潜在的ROI方面，都是不可或缺的一部分。...这一阶段的大数据过滤是一个完美的公有云平台应用，它可以提供按需扩展的计算和存储资源。 分析 一旦数据转化为可用的形式，那么就进入到分析产生信息的阶段。...从长远来看，提供给分析应用的原始数据没有必要一下保留，需要有效存储是分析处理的结果。公有云和混合云技术可用在分析阶段，在数据集处理阶段可引入Hadoop或类似替代方案。
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！
坚持看完每一篇文章，践行自己最初想学好数据分析的目标，我们不像在学校那样，我们现在要提高效率，必须给自己定位目标以驱动型学习，这样才能学好一件事，李笑来说过，给自己正在做的事情赋予伟大的意义，这就是理想...pandas 提供了三种方法可以对数据进行合并 pandas.merge()方法：数据库风格的合并； pandas.concat()方法：轴向连接，即沿着一条轴将多个对象堆叠到一起； 实例方法combine_first...()方法：合并重叠数据。...pandas.merge()方法 数据库风格的合并，例如，通过merge()方法将两个DataFrame合并： ?...实例方法combine_first()方法 合并重叠数据，例如： ? 这个方法等价与： ?
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。
作者 | 刘燕 2022 年，捕捉这 12 个数据分析趋势！ 1 数据和分析新观点：构建业务价值的新等式 不少中国企业通常把「数据和分析」作为一个 IT 名词。...业界也已展开了更多公开标准的“元数据”，大家在分享数据之外，也分享数据如何对业务赋能。 主题二：关注人，增强员工能力与决策 第二个大主题，主要是从“人”的角度出发的一些思考。...过去那些 IT 嵌入式的数据分析报表已渐渐可以由业务侧的员工来做，他们可以自己完成一个数据分析的数据产品或分析型的应用。...过去，企业先做数据分析的架构建设，再去想如何加速数据分析的部署。...所以，企业数据分析的管理者，可能要放弃 All in 的形式，关注在一些公有云或数据中心中部署数据分析能力，在分布式的数据分析环境中部署。
下面将按照12 个步骤来简要阐述数据分析流中的注意事项，将体系化的建模思路和非系统化的经验指导融为一体，从而多维度描述数据分析流和建模过程。...01 数据源 对于初级分析师而言，数据源的重要性远不及中高级分析师，大多数场景面对的数据源都来自SQL 抽取和问卷，以简单的结构化数据为主；对于中高级的分析师而言，需要掌握批次数据、流数据甚至是分布式的高性能处理...02 数据源与需求 数据源与需求包括痛点和量化。 数据分析初期可以踩着业务痛点走，但后期还是需要自己的分析框架，因为业务问题会将数据分析引向一个无章法的框架中，即点与点无法连接。...06 数据预分析 数据预分析或特征工程在机器学习领域中的建模、数据管理、数据治理方面非常重要，它的重要性俨然已超越建模本身，数据预分析的对象包括缺失值、异常值、特征筛选、特征变换、共线性、特征编码。...12 输出 在早期统计学领域，如果模型伴有通俗易懂的可视化输出，那么该模型往往在实际应用中的频率较高，这种现象同样也体现在机器学习中。
如果你正开始学习Python，而且目标是数据分析，相信NumPy、SciPy、Pandas会是你进阶路上的必备法宝。尤其是对数学专业的人来说，Pandas可以作为一个首选的数据分析切入点。 ?...本文将介绍12种用于数据分析的Pandas技巧，为了更好地描述它们的效果，这里我们用一个数据集辅助进行操作。...为nominal数据编码 有时候我们需要对称名数据（nominal数据）重新分类，这可能是由于各种原因造成的： 一些算法（如Logistic回归）要求所有输入都是数字，所以我们要把称名变量重新编码为...12. 迭代dataframe的行 这不是一个常用的技巧，但如果遇到这种问题，相信没人想到时候再绞尽脑汁想办法，或者直接自暴自弃用for循环遍历所有行。...编译：Bot 原文地址：www.analyticsvidhya.com/blog/2016/01/12-pandas-techniques-python-data-manipulation/
bioconductor.org/books/release/OSCA/overview.html 无论是scRNA-seq，还是Bulk RNA-seq，批次效应都是一个很头疼的问题，如何有效地校正、并且正确地使用校正后的数据是很值得讨论的分析点...此外如果先前已对每个批次进行单独的全套流程的单细胞数据分析，然后再尝试多个批次的合并效果。...举例来说，batch1有10个细胞，batch2有20个细胞，那么校正批次效应的聚类结果cluster1--4:8,cluster2--6:12是符合预期的。...由于修改了原始数据集的表达水平（log-fold change value），作者不建议使用校正后的表达值进行DEA差异分析等基于基因表达的分析方法，而是使用原始的表达水平，并设置批次参数。...我想：基于marker gene的细胞类型鉴定应该也需要基于校正批次效应合并后的表达矩阵的聚类分群结果，再结合对各个批次原始数据单独分析加以判断。
开源数据计算引擎集算器SPL提供了双维有序结构，在用户分析场景中，可以做到数据整体上对时间维度有序（从而实现快速过滤），同时还可以做到访问时对用户有序（从而方便地逐个取出用户数据进行后续计算），看起来相当于实现了两个维度同时有序...使用SPL的双维有序结构，将一年的明细数据按顺序存入12个分表中，每个分表存储一个月的数据。分表之间，整体上是按照dt有序的。在每个分表内部，则是按照userid、dt有序。...再举一个帐户内计算较复杂的场景：电商漏斗转化分析。 设帐户事件表T1也采用上述方式，存储了12个月的数据。T1包括字段：帐号userid、事件发生时间etime、事件类型etype。...SPL的双维有序结构还支持多线程并行计算，可以利用多CPU、多CPU核的计算能力，进一步提速。 要对用户分析场景提速，既需要利用时间维度有序，又需要利用用户维度有序。...SPL提供的双维有序结构可以大致做到时间和用户两个维度同时有序，能有效利用用户分析场景的两个关键特征提高计算速度。 SPL资料 SPL下载 SPL源代码
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。
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