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。
用人话来说，就是谁准备、即将、计划、可能会买iphone X。 言归正传，在发了几篇数据分析的文章后，就有朋友跟我说有没有简单的数据分析方法，毕竟不会python、火车头、tableau、水晶易表之类专业的数据采集和可视化工具。 嗯，今天就以探究iphone X购买人群为例子，分享数据简单的数据分析。 ? 先来看看最新的iphone x产品特点，总体来说，和iphone 8相比有不少的改进。 但是要关注的是，这款产品要等到10月27日预售，11月3日才正式发售，现在网络几乎没有相关销售数据，因此本文的数据来源于网络公开数据的整合。 通过分析可以发现，这些信息绝大部分都和“科技”标签相关，对应到文章和产品上，就是大部分文章都从产品的本身来入手，例如手机的外形、配置等方面，但是会显得比较枯燥和单一。 ?
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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。
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。
数据的采集 小编从京东上面爬下了绝大多数的口罩，其中包括商品的名称、价格、评价数量以及好评率等数据， ? 在经过去重等一系列的数据处理之后，最后大概变成了4420行，5列的数据集。 ? 小编从数据集中挑选出来N95的口罩，并且按照商品的评价数量和好评率做了排序。除了上述提到的霍尼韦尔的口罩之外，伊藤良品的口罩也有很好的评价和非常地道的价格 ? ?
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。
呆过的公司里边做数据分析的女生很多，相比男生，女生更坐得住，可以一整天细细地码一堆SQL不烦躁，也可以细细地把Excel抠得比PPT还美观，这导致了数据分析部门男女一般55分，甚至阴盛阳衰。 女生的话，首先是性格上适合做数据分析，如果是数学、统计学背景的话更是对口，乘着大数据的风，越来越多的公司开设了数据分析的岗位，就我目前的公司（电商）来说，光数据分析Title的职位超过300人，分散在各个部门 其他行业如通信（移动、电信）、零售服装（屈臣氏、欧时力）也有很多数据分析的机会。 建议去大公司做数据分析，数据分析毕竟不是前台业务职位，只有公司规模到一定程度才会精细化业务，通过数据运营拉动增长，这样的公司才会对数据足够重视，才愿意花钱养一个数据分析的团队，个人才有向上发展的空间。 从她们的经历你也知道该去什么公司~ 另外在该问题的知乎回答下，总结了以下女生从事数据分析的优势： 作为一个女孩子，沟通技巧会比男生有优势，当数据分析做到资深时，沟通会越来越重要，如何理解客户意图，如何讲好数据故事
来源：大数据与机器学习文摘本文约4000字，建议阅读10+分钟本文介绍了大数据分析Pulsar的好用之处。 在 Apache Pulsar 中，每个订阅中都使用一个专门的数据结构–游标（Cursor）来跟踪订阅中的每条消息的确认（ACK）状态。每当消费者在主题分区上确认消息时，游标都会更新。 这个管理 Ack 的专门的数据结构–游标（Cursor），由 Broker 来管理，利用 BookKeeper 的 Ledger 提供存储，在后面的文章中我们会介绍更多的关于游标（Cursor）的细节。 Pulsar：消息只有被所有订阅消费后才会删除，不会丢失数据。也允许设置保留期，保留被消费的数据。支持 TTL。
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，我就是还是用数据的方式对这款产品的质量和市场口碑做一番粗浅的探究。 一、数据说明： 由于各种原因，本片文章的数据仅来源京东小米官方旗舰店下的产品评价；而且只是针对“小米MIX2 全网通 6GB+64GB\128GB\256GB 黑色 移动联通电信4G手机 双卡双待”产品做分析研究 二、参与评价的用户分析： ? ? 从数据来看，京享值用户占比为56%，plus会员为42%，plus试用会员为2%，需要指出的是，占比最高的京享值用户其京享值最低分为150分，但仅为2位。 二、客户产品情感分析 这部分的数据来源于，采集该商品下所有的客户评论后，对客户的评价做分词处理，再做词频统计。由于京东的客户评价都是购买后的客户评价，因此可信度很高。 2、典型意见分析： 从第一张图可以看出，京东购买用户对小米MIX2的评价主要集中在系统、手感、边框、屏幕、颜值、性价比、物流、速度方面，很适合玩王者荣耀。
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。 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
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。
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。
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）!!!!!!
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