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。
如何选购及管理腾讯云 MySQL 数据库?有了腾讯云计算作为基础,我们可以把这些复杂的底层操作交给云计算去完成,而我们只要集中精力去实现业务就可以了。...网络:支持基础网络和私有网络,对外公开访问的话选择基础网络。 架构:高可用和基础版,高可用等于是一主2备份,基础版是只有一主。普通业务选择基础版就行,对稳定性要求高的业务就选择高可用版。...资源监控: 负载维度包含的监控数据项有磁盘使用空间、磁盘占用空间、容量使用率、发送数据量以及接收数据量。这些数据能够反映数据库空间增长等一些指标,可以作为数据库升级的依据。...通过这些数据,能够实时了解当前数据库的操作总体情况。 查询缓存维度包含了缓存命中率和缓存使用率,该指标能够反映数据库缓存的效率,当缓存命中率低时,就需要对业务的 SQL 操作进行分析。...数据库管理 数据库列表 在【数据库管理】>【数据库列表】页面,您可以将 SQL 文件导入到指定的数据库。 单击【数据导入】进入数据导入页面。 单击【新增文件】,选择本地 SQL 文件,确认上传即可。
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
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。
本文我们就来看看怎样用数据分析选购手机。 分析思路 思路很简单,上京东商城把所有手机的数据爬下来,然后根据配置、价格过滤出符合条件的手机,在过滤出来的手机里选择一部性价比最高的。...爬取数据 第一步,我们先从京东商城爬取所有在售的手机数据。这里我们关心的主要是价格和配置信息,商品页面上的价格和配置信息像下面两张图所示 ? ?...爬下来的所有数据存入MongoDB。 过滤数据 爬下来的手机数据当中,信息完整的共有4700多条数据,这4700多部手机属于70个手机品牌。 这些品牌画成词云图是这样的 ?...手机的配置主要有以下这些参数 是否双卡双待 机身材质 CPU型号 内存大小 存储容量 电池容量 屏幕材质 屏幕大小 分辨率 摄像头 强哥平时用手机主要是看看书、刷刷知乎微信、买买东西,所以选购新手机的时候最关心的就是速度...考虑以上因素,在对数据做过滤的时候,我设定了以下几个条件 CPU的品牌是高通 内存大小大于等于6GB 存储容量大于等于64GB 电池容量大于3000mAh 必须是双卡双待 价格在1500元以内 过滤数据的代码如下
网络:支持基础网络和私有网络,对外公开访问的话选择基础网络。 架构:高可用和基础版,高可用等于是一主2备份,基础版是只有一主。普通业务选择基础版就行,对稳定性要求高的业务就选择高可用版。...硬 盘:根据数据量大小选择; 数据复制方式:异步复制适合要求较低的业务,同步复制适合要求较高的业务。...更多参考腾讯云官方帮助 二、访问 MySQL 数据库 访问云数据库 MySQL 的方式如下: 内网访问:使用云服务器 CVM 访问自动分配给云数据库的内网地址,这种访问方式使用内网高速网络,延迟低。...注意: 外网访问需要开启数据库实例的外网地址,此操作会使您的数据库服务暴露在公网上,可能导致数据库被入侵或攻击。建议您使用内网访问的方式来登录数据库。...登录成功的页面如图所示,在此页面上您可以看到 MySQL 数据库的各种模式和对象,您可以开始创建表,进行数据插入和查询等操作。
在腾讯云购买云数据库 MySQL及初始化访问数据库是很轻松的事情,有了腾讯云计算作为基础,我们可以把这些复杂的底层操作交给云计算去完成,而我们只要集中精力去实现业务就可以了。...网络:支持基础网络和私有网络,对外公开访问的话选择基础网络。 架构:高可用和基础版,高可用等于是一主2备份,基础版是只有一主。普通业务选择基础版就行,对稳定性要求高的业务就选择高可用版。...硬 盘:根据数据量大小选择; 数据复制方式:异步复制适合要求较低的业务,同步复制适合要求较高的业务。...image.png image.png 更多参考腾讯云官方帮助 二、访问 MySQL 数据库 访问云数据库 MySQL 的方式如下: 内网访问:使用云服务器 CVM 访问自动分配给云数据库的内网地址,...注意: 外网访问需要开启数据库实例的外网地址,此操作会使您的数据库服务暴露在公网上,可能导致数据库被入侵或攻击。建议您使用内网访问的方式来登录数据库。
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)。
,会在配置要求上高一些,但如果是大数据库的话,自然配置会更高一些,那么如何选购数据库服务器呢,需要了解运行的核心数据。...如何选购数据库服务器 比如对内存需求,32G、128G、320G等,一般内存越高搭载的核数就越多,同时在数据高峰期,必然会需要删减数据或扩张内存,但如果操作较为复杂,就会需要停站维护才能升级,而如何选购数据库服务器一定要了解清楚是否可以在线扩展...搭载配置功能需要满足哪些条件 其次就是配置搭载是否灵活,如何选购数据库服务器一定要了解清楚这些方面的问题,因为从基础配置上看,大部分供应商其实都能提供同等的参数配置。...但在后期技术服务方面的不同,却直接影响到运行的稳定性,因此一定要确保所选配的数据库服务器具备成熟的虚拟技术和数据服务技术。...以上就是关于如何选购数据库服务器的相关介绍,可以根据程序或网站的运行规划来评估,所需的内存配置和网络收发宽带等,根据配置价格也在几百到几千元/年不等,如果是企业级的高配置在价格上可能会更高一些。
如何避免决策树过拟合?...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。...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?
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!
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。
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。...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
TCGA的isoform转录本表达谱数据搞起来会有些麻烦,主要有两点一个是下载以后会出现重复名字和列的bug,这个需要重新整理一下query文件才能往下进行,另外一个就是hg19注释问题,用的是UCSC...knowngene这个是数据注释的那个名字很诡异类似 uc001aaa.3这个样子, 需要折腾一下,先转成EntrezID,才能很好的注释转录本对应的基因名字,下面就是代码大家可以自己运行一下看看。...isoform转录本数据能干嘛? 同一基因在转录过程中会有很多不同的转录本产生,直观体现就是长短不一。往小了说可以矫正基因表达量,往大了说可以研究剪切事件。 行了,字数凑的差不多,看代码吧!
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。
如何分析大数据?从以下六个方面考虑 1.可视化分析 不管是数据分析专家还是普通用户,数据可视化都是数据分析工具的基本要求。可视化可以直观地显示数据,让数据自己说话,让用户看到结果。...3.预测分析能力 数据挖掘使分析师可以更好地理解数据,而预测分析则可以使分析师基于视觉分析和数据挖掘的结果做出一些预测性判断。 4.语义引擎 我们知道,非结构化数据的多样性给数据分析带来了新的挑战。...它承担着集成业务系统数据的任务,为业务智能系统提供数据提取,转换和加载(ETL)。查询和访问数据以提供用于在线数据分析和数据挖掘的数据平台。 如何进行数据处理和分析?...而如何在这些数据库之间执行负载平衡和分片也需要深入思考。 步骤2:导入和预处理数据 收集过程只是构建大数据平台的第一步。在确定需要收集哪些数据之后,下一步需要统一处理不同来源的数据。...步骤3:统计分析 统计和分析主要使用分布式数据库或分布式计算集群对存储在其中的海量数据进行常规分析和分类,以满足最常见的分析需求。
序言 本片主要给大家介绍一下如何利用Python分析数据。 假设你的客户(可能是你的领导,也可能就是你自己),给你发来一份销售数据,他希望你分析分析,看看如何提高销量。...你的分析观点往往来自于你的分析思维,所以正确地运用好分析思维是非常重要的。 参考《数据分析的 8 种思维》,首先,我们可以运用对比思维,对数据进行有效的对比,这是数据分析工作的核心方法之一。...对于「如何提高销量」这样一个大问题,我们很难直接回答,可以试着细分为小问题,例如:哪种促销方式效果更好?我们的用户希望得到什么?...提出建议 你怀着激动的心情,开始撰写数据分析报告。此时你要记住,数据分析报告的重点,不是那些花里胡哨的图表,而是提出有效的行动建议。 除非将数据分析用于做出更好的决策,否则,数据分析将毫无用处。...然后,综合运用各种分析思维和分析工具,对数据进行分析推理。 最后,得出主要的分析结论,提出有效的行动建议。
如今,大多数公司都意识到数据驱动的商业策略的价值,因此需要有数据分析才能的人来洞察不断收集的信息。随着我们继续将现实世界数字化,对分析师的需求只会增加。 可以了解之前讲解的《数据分析为什么火了》。...如果你刚开始学习数据分析,那么怎么入门呢?其实各大招聘网站的数据分析职位就是一个很好的参考。那么数据分析师究竟需要哪些技能呢?...和SQL一样,R和Python可以处理Excel不能处理大数据量的事情。它们是强大的统计编程语言,用于对大数据集执行高级分析和预测分析。...五、机器学习 现在AI和预测分析是数据科学领域最热门的两个主题,数据分析师不只是单单对历史数据的统计操作了,对机器学习的理解已被确定为分析师的工作之一。...但是我们是数据分析师,不是算法工程师,我们首先要考虑的就是分析结果和我们之前的用户故事有什么联系,我们要找到这部分联系,解释给老板。那么如何来培养这种能力呢?
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
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