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。
下面这个流程是下载这个网站公开数据的方法，使用到的工具是TCGAbiolinks(https://github.com/BioinformaticsFMRP/TCGAbiolinks)， 主要是两种...RNA表达谱数据和基因突变maf数据 下载的所有文件获取方法 站长已经把maf和表达谱文件已经上传到百度云，加入小站vip群里的小伙伴已经获得； 可以转发此条信息到朋友圈或者两个200人以上的微信群，截图发到公众号回复...(Exp,file = paste0(dirpath,x,"_exp.rds")) saveRDS(Maf,file = paste0(dirpath,x,"_maf.rds")) } ## 批量下载数据.../TCGAbiolinks_data/"),silent = T) } 下载数据说明 文件使用 下载文件保存格式是rds，使用下面方法可以加载 TCGA_ACC_Exp<-readRDA("TCGA-ACC_exp.rds...") ##注意文件路径要正确 表达谱数据 表达谱数据包括: TCGA_ACC_Exp_unstrand<-SummarizedExperiment::assay(TCGA_ACC_Exp,1) 临床信息
很多新手一听”用户分析”，就跟条件反射一样开始：“性别、年龄、地域、活跃、留存、流失、转化、RFM……”数据摆了一大堆却没有什么结论。 如何将用户分析做的更体系化？今天系统讲解一下。...一、用户分析体系的最大难点 搭建用户分析体系的最大难点是啥？当然是：缺数据！...第三步：用户活跃情况分析 解决完拉新问题，还可以进一步思考：存量用户活跃程度如何？哪个群体需要帮上一把？站在用户运营的视角，不同层级+不同活跃程度的用户，运营的思路也是不同的。...三、小结 这一套用户分析体系搭建，是紧密结合数据采集过程的，充分考虑了：万一没有数据怎么办。由浅入深的推动（如下图）。...这一套用户分析体系搭建思路，其分析思路，是站在业务视角，思考如何运营用户： 1、高价值用户是谁？值得我投入多少？ 2、我能在哪些渠道，找到这些高价值用户？
绩效分析是数据分析中最重要，也是最容易见成效的部分。绩效是业务部门行动的指挥棒，是企业里领导们最关心的事。数据分析想引起领导重视、驱动业务发展，通过绩效分析来辅助领导决策是最快捷的方法了。...这一流派是数据分析师最怕的，因为分析过程相当搞人！并且分析结果好坏并无定数，完全看老板心情（如下图）。 客观上讲，一个公司能做到以上三点中任意一点，已经算不错了。...其他更差的，比如： l 连量化的绩效都没有 l 绩效目标值随意更改 l 就知道打鸡血，搞花式处罚的 不再一一举例 那么，到底如何改善以上问题呢？...2 绩效分析模型搭建思路 从本质上看， 绩效是驱动业务最有力的鞭子。也正为是鞭子，所以得谨慎使用。...感兴趣的话，本篇集齐60在看，下一篇我们分享：如何从细节中洞察业务发展的关键，敬请期待哦。
对基因组学、表观基因组学、转录组学和临床信息的综合分析有助于鉴定特定的分子亚组并发现胰腺癌的新生物标志物。 二.分析流程 ?...三.结果解读 1.CNVcor和METcor基因数据集之间的比较 作者从TCGA收集了CNV，DNA MET、RNA-Seq（HTSeq计数类型）以及SNV数据，用于进一步分析。...由于CNVcor和METcor数据集中的基因数量众多，作者仅在每个数据集中选择与OS显著相关的基因。最终获得了201个CNVcor基因和295个METcor基因用于进一步分析。...经分析，两者最佳聚类数都为4（CNVcor：图2A；METcor：图2B）。 图2C：CNVcor数据集的四个亚型在OS上显示出显著差异。...使用来自GEO数据库的外部GSE21501和GSE71729数据集来验证结果。 最后，在外部和内部数据集中选择了三个与胰腺癌预后相关的基因（GRAP2，ICAM3和A2ML1）。
它拥有支持共享搭建、自动测试、在测试中暂停代码、将不同测试迭代成一组，等等的功能。 18.在Python中什么是slicing？...如何避免决策树过拟合？...但是处理时间较长，需要进一步研究使其适应大型数据库。 （cnblogs.com/William_Fir） 29.如何理解线性回归？...过度拟合 34.如何判断一组数据是否服从正态分布？...3 绘制数据条形图，如果来自正态分布，条形图呈现钟型 4 偏度系数和峰度系数，如果正态分布，两者都应该是0（适合大样本） 35.如何处理数据缺失值？
基本结构 其实没什么高深的东西，无非是常用的那一套： pandas, numpy, matplotlib… 但是为了更方便使用，加持了 jupyter note...
01 什么是数据科学 数据科学通常被描述为统计和编程的交集。在本文中,我们讲介绍如何在你的电脑上设置立专业数据科学环境,这样你就可以开始动手实践与流行的数据科学库! 什么是专业的数据科学环境?...有许多有实践经验的数据科学家继续使用R -特别是如果他们有很强的统计学背景。...但总的来说，Python是一种更通用、更流行的编程语言，它可以更容易地解决更广泛的问题，从web抓取和数据清理到建模和构建仪表板或生产您的模型。如今，大多数数据科学家都在使用Python 3。...它还包括很多你需要的数据科学的软件包，像pandas，statsmodels和scikit-Learn。 安装过程取决于你使用的是Windows还是Mac或者是linux系统。
数据驱动增长，是很多公司对数据分析师的要求，可具体到操作上，大家就开始纠结了。虽然增长黑客上白纸黑字写了AARRR五个大字，可真到分析的时候，就总被吐槽： “新客户数10000人，所以呢？”...要怎么分析才能成体系的输出结论？今天系统分享一下。 00 用户增长的本质 先忘记模型、数据、方法论。就问一个最简单的问题：“如果让你自己做生意，你会思考啥？”...两个方式下，数据看法不同： 大海捕鱼式：需要评估市场空间，市场增长速度，竞争对手情况，需要大量二手数据。 池塘养鱼式：内部客户已有数据基础，待转化的范围是有限的，直接做客群分析即可。...，突破了现有数据，需要结合大量的行业数据与测试数据，才能下结论。...这样对于数据分析师的工作是有很大挑战的，但是对增长来说非常有帮助。肯定有同学会问：具体的测试分析该怎么做，才能得出靠谱结论。大家感兴趣的话，本篇集齐60在看，我们下一篇分享哦，敬请期待。
每年4季度，很多企业都会密集地上线运营活动，相关的分析需求也大量增加。这就带来了新问题：当一堆运营活动重叠的时候，到底该咋分析？今天系统讲解一下。...单个活动VS 策略组合 如果只做一个活动的分析，估计很多同学都没问题。 因为我们有活动分析四步法： 第一步：定目标 第二步：找差距 第三步：看过程 第四步：写建议 搞掂！（如下图） 但是！...这种时候，又自然无法进行策略上分析。 第三步：关注整体影响 当活动实际开始以后，每个活动的策划，都会盯紧自己的活动，输出单个活动的分析结果。...数据分析师连发生了什么都是后知后觉，数据没有做标记，活动规则之间相互重叠毫无策略可言，又能做什么分析呢？ 那作做数据的同学能做哪些改善呢？首先可以做的是第二步：收集信息。...这样即使业务方管理混乱，做数据的同学也能自己积累经验，增强分析能力。 所以强烈建议做数据的同学们把收集工作做起来，毕竟涨的本事是自己的，无论走到哪里都好用，与大家共勉。
《数据安全法》从数据全生命周期角度出发，明确了数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等环节，厘清了数据安全防护的主体责任，确立了数据分类分级保护制度和数据安全审查制度，对数据交易平台作出了新规定...在产业数字化的新形势下，面对《数据安全法》全新升级的合规要求，如何深化自身的数据安全防护能力建设？如何搭建安全合规的数据安全治理-管理体系？是企业迫切需要解决的问题。...带着这些问题，来腾讯安全「产业安全公开课」寻找答案！...课程前瞻 ▼ 数据安全法新规下，如何轻量化的满足合规要求 《数据安全法》的出台正式以法律形式将数据安全上升到国家安全的战略。...面对安全与合规的双重需求，企业如何建立数据处理全流程的安全管控？
---- Hadoop集群搭建 集群简介 HADOOP集群具体来说包含两个集群：HDFS集群和YARN集群，两者逻辑上分离，但物理上常在一起。...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...本课程搭建的是集群模式，以三台主机为例，以下是集群规划: 主机 组件 node1 (192.168.88.161) node2 (192.168.88.162) node3 (192.168.88.163...DataNode 是 是 是 ResourceManager 是 否 否 NodeManager 是 是 是 集群环境准备 集群模式主要用于生产环境部署，需要多台主机，并且这些主机之间可以相互访问，我们在之前搭建好基础环境的三台虚拟机上进行...Hadoop的搭建。
大数据平台可以对这些数据进行集中的数据分析管理，然后对不同类型的客户进行用户标签设定。...3.金融行业精准营销管理 利用大数据分析平台，对多样化的用户数据（基本信息数据、财富信息数据、教育数据、消费数据、浏览数据、购买路径、客户的微博、客户的微信、客户的购买行为）进行挖掘、追踪、分析，以提升精准营销水平...舆情分析：银行可以通过网络爬虫，在互联网上对：B2B平台、社区、论坛、微博、博客等等多平台数据进行爬取，搜索有关金融机构的信息，通过舆情分析，来对采集到的数据进行进一步的分析，看看哪些是正面信息，那些是负面信息...5.金融产品管理 利用大数据分析平台，金融机构能够获取客户的反馈信息，及时了解、获取和把握客户的需求，通过对数据进行深入分析，可以对产品进行更加合理的设置。...利用大数据平台，金融机构可以快速高效地分析产品的功能特征和喜欢的状态，产品的价值，客户的喜好原因，产品的生命周期，产品的利润，产品的客户群等。
导言：地产企业面临着独特的数字化转型难题：业务广泛、资源庞杂、管理琐碎，导致了数据体系的凌乱，没有使数据资产真正发挥应有的价值。如何将数据分析工作真正的聚焦到企业独特的业务发展需求上？...3、单一报表，缺乏数据体系应用 单一的报表展现，没有企业数据应用体系的搭建；不同层级间对于不同数据分析需求的满快速灵活的需求响应能力不足；分析维度单一，形式简单固化。...数据分析平台建设原则与思路 结合服务经验，我们总结了一套服务于地产行业的数据分析方案。由于地产企业的规模往往较为庞大，涉及的业务面广泛，因此需要分阶段、分步骤的进行数据分析体系搭建。...围绕企业价值的数据分析框架搭建 数据系统的部署，最终目的还是为企业创造价值。要做到这一点，首先要做价值分解，找到企业的核心能力要求，例如地产企业的销售管理能力、产品管理能力、成本管控能力等。...因此，以企业价值出发点的数据分析体系搭建，可以使数据更加精准的服务于企业真实的经营发展需求，为企业提供基于数据的科学预测决策，使数据的价值得到最大化的释放。
来源：http://blog.csdn.net/raptor/article/details/78035782
很多同学搞不清楚数据运营和数据分析啥区别。一提起要“搭建数据运营体系”或者“建立数据运营机制”就懵圈： 1、这跟我做一套数据指标有什么区别？ 2、为啥我做了数据指标，可运营部门根本不理我？...3、好像每一种运营都有自己的指标体系了，还咋个数据运营法？ 今天我们系统解答一下。 先问一个最关键问题：数据运营，重点在数据上，还是运营上？...诸如此类 运营在体现自己功劳的时候一定会带上数据。因此往往各个部门已经建立了自己的数据指标。 02 数据运营的破题关键 如果数据运营把重点放在数据上，那最终就是沦为跑数机器的命。...在一个需要相互配合的工作里，各自考核数据，必然导致部门间相互拆台。因此数据运营的更好用法，不是拿来当跑数机，而是建立一套从整体目标出发的数据考核机制，让所有部门跳出小圈子，为整体利益服务。...03 数据运营体系搭建方法 第一步：共识整体目标，制定整体战术。各个运营小组，共识年度大部门整体目标（比如DAU、转化率、销售金额等），并且选择落地大目标的战术，把大目标分解到各个月。
数据分析能主动做出预警，是所有人的终极期望。可现实是很惨淡的，经常是指标已经下跌了，业务部门忙得团团转了，数据分析才慢慢悠悠地分析“昨天为啥DAU下降30%”。...那如何提前做出预警？今天系统讲解一下。 01 第一步：清晰角色 首先要清晰：预警是给到人的警报。因此谁需要听这个警报，是第一顺位要考虑的。...真正靠谱的做法，是数据分析师保持高度的消息灵通，按照上文的四个步骤，提前做好准备，才能应对变化。未卜肯定先知不了，但是卜过，就有机会发现问题。 很多不懂行的人，会以为数据真的能让人开天眼般洞察一切。...实际上恰恰相反，一个数据分析师，得先开天眼，对公司情况了若指掌，之后才能对数据走势做出判断。 这一点切记切记。...这三点，刚好对应了管理问题、分析方法问题、基础建设问题。
搞新闻的人都知道5W1H，这种分析方法在数据分析时同样适用。 What：什么事情、Where：什么地点、When：什么时候、Who：什么人、Why：什么原因、How：如何做。...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。...第二步：拿到数据 面对海量的数据，我们从哪里拿？怎么拿？在这一步时，我们应该将其进一步细分为搭建数据框架和提取数据。...搭建框架是数据分析的基本功之一，每当产生新的业务需求时，都应该通过框架进行思考，这对解决问题起着至关重要的作用。 通过上一步骤，我们拿到了数据，但这些数据一定能直接用吗？...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
鸭鸭在开始之前给鸭仔们介绍几个数据分析经常用到的指标： ? 平均数：数据当中有异常数值，平均值是不准确的，平均数有时候用来愚弄大众的智商。...这个数据集下载链接 Baby Goods Info Data-数据集-阿里云天池 ? 题目要求：我们根据父母的购物行为预测儿童的信息，或者根据儿童的年龄预测父母的行为。...首先鸭鸭认为数据分析的第一步一定要明确自己要解决什么问题： 第一层： 婴幼儿出生时间分布及原因分析； 婴幼儿商品购买数量分布及对商品畅按畅销度划分； 从性别、年龄、时间（月份）3个维度分析对婴幼儿商品购买数量的影响...【数据分析】 这也是最关键的一步了，这里给大家几个思路。 1.鸭鸭比较婴幼儿年龄和妈妈购买时间可以知道妈妈在婴幼儿哪个年龄段购买，还有些妈妈是在未出生前就已经购买了。...5.鸭鸭可以分析某大类产品的购买量，如果可以从property当中获取商品价格，那么在结合其性质可以分析妈妈们选择婴幼儿商品当中必需品的选择或者说易消耗品的选择的价格考量。
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