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。
数据库作为系统的重要节点，其稳定性和性能格外重要，数据库的全力保障是一个大的挑战。电商大促，这场没有硝烟的战争很多人已有体会，在此不再赘述。...现在，我们直接切入主题--数据库如何 积极应对，全力保障 大促活动。这个题目分解为三个部分进行讲解： 第一部分，准备工作；第二部分，大促进行时；第三部分，大促后复盘。...“功夫在诗外”，同样，大促活动下数据库稳定、顺畅的运行，主要工作在大促前的准备上，所以，准备工作是重点。 一.大促前准备工作 1.对大促活动应该尽可能地去了解，去熟悉。...2.梳理大促活动用到的系统链路，对链路上的系统和应用有个较为清晰的了解，制作大促活动全链路的数据库流程图。 3.梳理链路上的数据库资源。...比如，为应对大促活动的系统请求，SA可能会增加应用的部署。 13.大促期间数据库性能阈值预估。合理的阈值是准确衡量大促情况下数据库健康程度的温度计。 14.梳理可降级的应用。
一年一度的双十一又双叒叕来了，给技术人最好的礼物就是大促技术指南！...而经过这些年的发展，大促早已不仅仅局限于电商行业，现在各行各业其实都会采用类似方式做运营活动，汽车界有 818，电商有 618 、11.11 等等，各种各样的大促场景，对包括数据库在内的基础软件提出了很多新挑战...1.0 时代——满足需求 1.0 是满足需求的时代，业务需求主要包含以下几点： 业务发展非常快，数据量非常大，每笔订单更新有 5-6 次，操作有峰值； 做过调研的技术方案，很难支撑多维分析的需求； 业务方对数据分析的周期要求比较长...大促对于企业而言，除了支持业务创新，也是一次对自身技术架构的大练兵和全链路演练。通过大促的极致考验，企业的 IT 架构、组织流程、人才技能都获得了大幅提升。...而在大促中的经验和思考，也会加速企业日常的业务创新节奏，提升技术驱动的创新效率，打造增长新引擎。
数据分析，大数据应用的一个主要场景，通过数据分析指标监控企业运营状态，及时调整运营和产品策略。大数据平台上运行的绝大多数大数据计算都是关于数据分析的，各种统计、关联分析、汇总报告，都需要大数据平台。...而运营数据的获得，需要在应用程序中大量埋点采集数据，从数据库、日志和其他第三方采集数据，对数据清洗、转换、存储，利用SQL进行数据统计、汇总、分析，才能最后得到需要的运营数据报告。...除了发现提升网站运营效率的关键点与方法，分析找出异常问题的根源也是数据分析工作之一。...分析结果是最终的成果展示，在此之前，数据的采集、清洗、转换、存储、计算、分析，需要大量的工作。...监控大屏： 做展示用，在公司显眼的位置放一个大屏幕，显示主要的运营指标和实时的业务发生情况，给公众和参观者展示直观的公司商业运营情况。
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。
在观向报表系统的基础上，整合京东、天猫、拼多多等多平台全类型电商数据，对行业品牌进行的全方面的分析，洞察全域增长先机。...3、追踪竞品增长趋势 定期追踪复盘竞品渠道分布、产品定价、大促行为及上新情况，及时调整自身可行的发展计划及经营策略。...6、定期复盘大促行为 定期对比自身品牌与竞品在大促期间的实时销售表现，合理评估大促效果，及时优化策略，建立与竞品的竞争优势，为下次大促打好基础。...解决痛点：不能合理评估大促营销策略及大促效果，无法了解竞争优势，无法有效准备下一个大促我们在信息搜索、数据采集、数据可视化方向有多年积累。...现有产品包括观向数据和观向报表，观向数据专注于互联网和电商领域的数据采集分析，为品牌企业提供行业分析、渠道乱价监控、全网公开数据采集等服务；观向报表用于数据可视化和BI分析；
一、缓存技术简介 1、缓存是指将被频繁访问的热点数据存储在距离计算最近的地方，以方便系统快速做出响应。...方案 三、扩展，深度了解JVM堆内内存和堆外内存（转载） 1、什么是堆内内存 Java 虚拟机在执行Java程序的过程中会把它在主存中管理的内存部分划分成多个区域，每个区域存放不同类型的数据。...所以，操作系统并不能直接得到堆内内存区域所存储的数据在主存中的正确地址。在一些特定的时间点，Java虚拟机会进行一次彻底的垃圾回收（full gc）。...这意味着：这样一次垃圾收集对Java应用造成的影响，跟堆内内存所存储的数据的多少是成正比的，过大的堆内内存会影响Java应用的性能。 2....同时因为这部分区域直接受操作系统的管理，别的进程和设备（例如GPU）可以直接通过操作系统对其进行访问，减少了从虚拟机中复制内存数据的过程。
618年中促进程过半，天猫、京东商城、苏宁易购促销方式各有不同，都希望借助新品爆品吸引流量，配合大促期间的满减打折，提高转化率。 来源：中国大数据
很多行友说，想做项目学习和练手没有数据怎么办。又想给行哥投稿赚钱，没有数据拿头分析啊。...即帮助了老师们的工作，又学到了技术，一举两得的事情我是最喜欢的 2.爬虫 任何数据，只要你在网上能用肉眼看到，理论上都是可以爬取下来的，小到使用爬取个百度图片，大到把一个网站数据库连锅端了完全了没有问题...所以自己做项目分析来练手的数据（除非是得自己生产），都可以用爬虫的方式进行爬取 ?...但是理论归理论，理想很丰满，实际上只能动手复制粘贴 3.白嫖 爬虫不如白嫖，网上的数据源特别多，但是也特别分散或者还收费（例如某觉中国），所以行哥这里给大家精选十大数据网站，让你白嫖到装满电脑为止 3.1...Kaggle数据集：https://www.kesci.com/home/dataset 这是一个集竞赛、数据和学习为一体的网站，之前烂大街的泰坦尼克号数据分析就是这个网站提供的数据源头。
PCA（主成分分析） 主成分分析是一种降维的方法 思想是将样本从原来的特征空间转化到新的特征空间，并且样本在新特征空间坐标轴上的投影方差尽可能大，这样就能涵盖样本最主要的信息 方法： a....将特征值从大到小排列，选择topK，对应的特征向量就是新的坐标轴（采用最大方差理论解释，参考：blog.csdn.net/huang1024） PCA也可以看成激活函数为线性函数的自动编码机（参考林轩田的...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...内部原因：经营问题，设计问题；外部原因：天气原因，整个大环境影响，其他竞争对手采取行动等 27.根据已有数据如何判断用户的一些未来行为？ 基于对业务数据的理解，脑洞要大。...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。
在近期的数据侠线上实验室中，大数据服务提供商“网聚宝”品牌数据部首席数据分析师宋剑豪为我们带来了一场“接地气”的零售数据典型分析方法分享。干货满满，本文为其分享实录。...与此同时，移动支付的发展，同样也让线下的数据被吸收到线上。 对于电商行业来说，越来越多的商家开始重视数据分析，也成立了数据分析部门。...这些“小阶梯”实质上反映的是双11的大促。 通过生命周期分析，我们还可以比较精准地去找到某一些类目的用户的购买习惯，然后去针对他的购买习惯，对其做一些特定的影响和营销的活动。...在对这家公司进行分析时，我们首先想到的不仅仅是数据本身，这根本看不出什么问题，我们会根据他们的业务来帮助其分析具体哪些地方做的不好。...我们经过分析后得出了结论：一是从2015年到2016年，随着市场的变化，用户对大促的趋向性明显增加。二是这家店铺平日拉新客的难度越来越高了。 第三，我们发现他们的新客维护也可能存在一些问题。
基于大数据立体攻防、以攻促防、主动防御、力求取得立竿见影效果的理念，为客户提供基于攻击者视角的外部攻击面管理技术产品和服务。...产品以最佳实践从而实现安全解决方案的扩展，获得客户及行业认可，在赛迪《中国攻击面管理白皮书》、Gartner《Hype Cycle for Security in China, 2022》数说安全《2022年中国网络安全十大创新方向...具有全网大规模（包括开放网络、非公开网络）数据采集能力，智能数据集群达到每秒近十万数据和每天每日数十万份入库数据数万份去重有效数据，当前已采集原始数据达数十亿条，进行智能处理和关联分析后的数据达近万亿条...，每秒最大数据吞吐量为400万，智能分析速度可达到10万条/秒，每天互联网风险文件和代码检测速度最大可达1.2亿个，每天匿名网络入库数量为10-15万篇。
HDFS集群负责海量数据的存储，集群中的角色主要有： NameNode、DataNode、SecondaryNameNode YARN集群负责海量数据运算时的资源调度，集群中的角色主要有： ResourceManager...-- 配置Hadoop存储数据目录,默认/tmp/hadoop-${user.name} --> hadoop.tmp.dir fs.trash.interval ...-- 指定namenode元数据的存放位置 --> dfs.namenode.name.dir file:///export/server...本文由 Lansonli 原创，首发于 CSDN博客 大数据系列文章会每天更新，停下休息的时候不要忘了别人还在奔跑，希望大家抓紧时间学习，全力奔赴更美好的生活✨
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。...第四步：得出结论 数据分析工作进行到这一步，便到了收尾、汇报阶段，也就是得出结论。在过去的工作中，我们可能会采取Excel表格汇报工作。但这有一个非常大的问题：找不到主次和痛点。...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
今天分享数据分析师必备的工作能力——需求梳理。需求梳理很不起眼，甚至很多小伙伴感受不到他的存在。但它结结实实影响到大家的下班时间和绩效。 一、什么是数据需求？...顾名思义，数据需求，就是业务部门对数据分析产出的需求。有小伙会说：这还有需求呀，我们公司都是一通电话：“歪！给我个XX数据，快！”就完事了，根本不存在啥需求。 确实有这种无脑公司。...，可以在一大堆需求塞车的时候，按领导等级高低排序给数。...管得了期望时间，才好体现数据分析的业绩。...八、小结 满足了5w的，就是一个完整的数据分析需求了。梳理数据分析需求，不但能减少重复工作，更可以为数据分析师发现项目机会，提高BI使用率，体现工作业绩打下坚实的基础。至于具体如何做，下篇再分享。
大数据分析Storm:Apache Storm是一种开源的分布式实时计算系统。Storm加速了流数据处理的过程，为Hadoop批处理提供实时数据处理。...SQLStream:SQLStream为流媒体分析、可视化和机器数据持续集成提供了一个分布式流处理平台。...提供数据存储服务获取、分析和访问任何数据格式、数据管理服务以处理、监控和运行Hadoop及数据平台服务安全、存档和规模一致的可用性。...Presto:Presto框架转眼间从Facebook框架是一个Presto是Facebook开发的开源分布式SQL查询引擎，支持对任意级大小的数据源进行快速地交互分析。...Lambda架构框架主要包括： Twitter’sSummingbird：Twitter的开源Summingbird大数据分析工具，通过整合批处理与流处理来减少它们之间的转换开销。
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）。...图 5 也就是说，与大多数癌症类型相比，TCGA-SKCM、TCGA-UCEC、TCGA-LIHC 和 TCGA-GBM 与免疫抑制特征呈负相关，因此在 TEX 分泌方面可能存在相当大的肿瘤间异质性。
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。
越来越多的企业通过挖掘客户数据提升客户关系，了解客户需求。 今天的CRM数据分析能力已经不止局限于客户邮件、电话等数据，而是能够识别客户购买行为，了解客户情绪。...在某些情况下，数据能够揭示顾客的需求，以及接下来的购买计划。这正是CRM数据分析的卓越之处，通过把为外部数据，如社交媒体数据，购买历史，产品趋势和最新发布等，与内部数据结合起来以提升洞察力。...与外部数据集成。互联网包含大量的数据。客户信息就在互联网上。...随着大数据技术和分析技术的成熟，现在的系统可以根据现有数据预测顾客未来的需求。通过预测模型，销售人员可以更好地了解客户需求。CRM的预测模型还能够更深入地了解充分满足客户需求的产品。...大数据和云计算为销售和市场人员带来了福音。更多的数据挖掘和数据分析技术会融合进来，为企业提供洞察力。随着越来越多的系统走向云端，开放其他线上服务和数据，CRM会获得更多信息，提供更有意义的成果。
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