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。
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。
发生了什么 相信关注新闻的小伙伴已经从各个渠道听说了，ECMWF在2022年1月25日发布了一个非常重磅消息——公开预报数据。...早在2020年他们就免费开放了非常丰富的预报图表，预报员可以借此完成主观上的预报分析，当然也有技术人员通过一些方式将图表反向计算成格点数据。...不过这一次，ECMWF直接免费公开数值预报结果，还真不敢想象，毕竟在不久之前ECMWF的高分辨率数值预报产品还只有每年花上百万元购买这一个选项。至此，ECMWF在开放数据的道路上又向前迈出了一大步。...因此，这次数据的公开不论对业务还是科研来说都有着非常积极的意义，极大的降低了大家获取高质量预报数据的难度与成本。...目前免费开放的数据空间分辨率是0.4°，时间分辨率最高3h，而付费数据可以做到空间分辨率0.1°，时间分辨率最高1h。
但是说到相对应的预防措施，钟南山院长也提到出门尽量要带口罩，可是市面上的口罩这么多，你怎么知道哪一款能够真的起到预防作用呢？今天小编就为大家来盘点一下，哪些口罩最适合预防这种传染性疾病。...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 ? ?
给你一个无序数组，怎么才能合理采样？ 无序数组是相对有序数组而言的，无序数组并不等于随机，我们要做的是将无序数组洗牌，得到随机排列。 对于无序数组，n个元素能产生n！种排序。如果洗牌算法能产生n！...当你的核心业务是 OLAP 时，一个列式数据库，绝对是更好的选择”4.K-Means算法原理及改进，遇到异常值怎么办？评估算法的指标有哪些？...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...数据缺失怎么办 删除样本或删除字段 用中位数、平均值、众数等填充 插补：同类均值插补、多重插补、极大似然估计 用其它字段构建模型，预测该字段的值，从而填充缺失值（注意：如果该字段也是用于预测模型中作为特征...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。
, '蜀'), (3, 'z诸葛亮', '蜀'), (8, 'c曹操', '魏'), (15, 'x荀彧', '魏'), (20, 's孙权', '吴'); 现在表中的数据就是这样的...创建死锁情景 我们先创建一个发生死锁的情景，在Session A和Session B中分别执行两个事务，具体情况如下： 我们分析一下： 从第③步中可以看出，Session A中的事务先对hero表聚簇索引的...TRANSACTION 30477, ACTIVE 10 sec starting index read # 此事务使用了1个表，为1个表上了锁（此处不是说为该表加了表锁，只要不是进行一致性读的表，都需要加锁，具体怎么加锁请看加锁语句分析或者小册章节...思索分析的思路 查看死锁日志时，首先看一下发生死锁的事务等待获取锁的语句都是啥。...找到发生死锁的事务中所有的语句之后，对照着事务获取到的锁和正在等待的锁的信息来分析死锁发生过程。
从9月11日到今天的19日已经有9天了，我特别好奇这款产品的销量是怎么样的，市场接受度是怎么样的，市场对产品的评价是什么。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。
答案一： 先从问题本身来回答一下，培养数据分析的能力，简单说就是 理论+实践 理论：是进行分析的基础 1）基础的数据分析知识，至少知道如何做趋势分析、比较分析和细分，不然拿到一份数据就无从下手； 2）基础的统计学知识...实践：可以说90%的分析能力都是靠实践培养的 1）明确分析的目的。如果分析前没有明确分析的最终目标，很容易被数据绕进去，最终自己都不知道自己得出的结论到底是用来干嘛的； 2）多结合业务去看数据。...最好从数据最初是怎么获取的开始了解，当然指标的统计逻辑和规则是必须熟记于心的，不然很容易就被数据给坑了； 4）最后就是不断地看数据、分析数据，这是个必经的过程，往往一个工作经验丰富的非数据分析的运营人员要比刚进来不久的数据分析师对数据的了解要深入得多...答案二： 最重要的是形成数据分析的思想、意识，并不断在实践过程中找到数据的关联性，挖掘其内在含义，提升自己的数据分析能力，并利用分析结果对未来的工作作出前瞻和指导，也同时检验自己的成果。...，归纳数据，发现自己分析的不足、考虑问题的全面性，为接下来的分析工作做经验储备； 这样的意识就是： 事前估计，为什么会有这样的预测，有什么样的数据或是模型支持此分析结果； 事中监测，有哪些突变或是自己尚未前瞻到的异常用户数据
看了其他高赞回答，给没有数据分析思路的朋友的感觉仍然是“你说的很有道理，但是我为啥还是没有数据分析思路？”。...3.通过一个案例做到举一反三 ---- 一、什么是数据分析思路？ 没有数据分析思路的人经常会有以下3种症状。 症状一：没有数据分析意识。 症状表现：经常会说“我觉得”“我感觉”“我认为”。...你可能有这样的感觉： 面对问题，没有思路，怎么办呢？ 面对一堆数据，我该如何下手去分析呢？ 这些症状是大部分运营人员、产品经理和数据分析相关从业人员的真实日常写照。 那究竟什么是数据分析思路呢？...只有明确了问题，才能围绕这个问题展开后面的分析。如果一开始问题就定义错了，那再怎么分析，也是白费时间。 第2步：分析原因。...---- 四、总结 1.什么是数据分析思路？ 数据分析思路的本质是掌握常用的分析方法。 image.png 2.如何具有数据分析思路？ 掌握下面10种常用的分析方法。
看了其他高赞回答，给没有数据分析思路的朋友的感觉仍然是“你说的很有道理，但是我为啥还是没有数据分析思路？”。 为了彻底解决这个难题，我会从以下几个方面系统，手把手教会你： 1.什么是数据分析思路？...2.如何快速具备数据分析思路？ 3.通过一个案例做到举一反三 ---- 一、什么是数据分析思路？ 没有数据分析思路的人经常会有以下3种症状。 症状一：没有数据分析意识。...你可能有这样的感觉： 面对问题，没有思路，怎么办呢？ 面对一堆数据，我该如何下手去分析呢？ 这些症状是大部分运营人员、产品经理和数据分析相关从业人员的真实日常写照。 那究竟什么是数据分析思路呢？...只有明确了问题，才能围绕这个问题展开后面的分析。如果一开始问题就定义错了，那再怎么分析，也是白费时间。 第2步：分析原因。...---- 四、总结 1.什么是数据分析思路？ 数据分析思路的本质是掌握常用的分析方法。 2.如何具有数据分析思路？ 掌握下面10种常用的分析方法。
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。...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！
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。
数据挖掘项目 1.数据导入 一共有4754个样本，90列的数据 表格中 “status” 是结果标签：0表示未逾期，1表示逾期。...未逾期：3561 逾期：1193 2.数据类型分析 90列中70列为float，13列为int,7列object object类型的列名，以及其分布 3.删除无关变量 4.缺失值处理...5.划分数据集 测试集30%，训练集70%，随机种子设置为2018 待续… 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
数据只是数据分析的素材，数据分析则是一个系统工作。...数据分析的工具随着时代变化日新月异，数据来源随着工具变化越来越丰富，但是要分析的问题始终是那些。...之所以强调这个顺序，是因为这是很多数据分析师们思路断片的核心症结：不知道业务需要什么？作为专职数据分析，我们在处理的都是第4,5,6步的工作。大部分时间在处理基础数据，保证数据正确可靠。...你问他分析目标，不是回答：“这不关你事”就是回答：“你是分析，你问我”总之话不投机半句多。 不会说：不懂数据，不知道怎么提分析需求。。...总之，想做出在企业里有用的数据分析，思路一定是从具体的企业业务里来。脱离背景，谈《分析就是一句话》不是吧数据分析整成玄学，就是把数据分析降为拍脑袋。
好文分享第16篇 一.没有思路怎么办？ 通常我们面对问题的想法是这样的，比较零散 ? 今天教大家一个方法（逻辑树分析方法），可以把这些零散的想法整理成有条理的思路，帮助你快速解决问题。...在面对问题的时候，我们通常用3步来分析： 第1步，明确数据 第2步，分析原因 第3步，给出建议 下面我们通过一个面试题来看，每一步如何去做。...在这个案例里给的指标是日活跃用户率，可以这样问： 活跃用户是怎么定义的？ 是指一天之内登陆了app算活跃用户？还是打开使用了app里哪个功能算活跃用户？...这时候面试官会给你前几周的数据，假如是下面图片中的情况： ? 2.第2步：分析原因 第1步明确数据以后，我们就可以按着这个思路开始第2步，分析原因。 ?...是每到周末数据就下跌，还是只有本周数据下跌了？ 用对比分析方法，将本周数据与前几周数据对比。发现只有本周六的日活跃率出现断崖式下跌。说明问题严重。 2）问题严重如何分析？
首先总结下平时数据分析的一般步骤。...第一步：数据准备：（70%时间） 获取数据（爬虫，数据仓库） 验证数据 数据清理（缺失值、孤立点、垃圾信息、规范化、重复记录、特殊值、合并数据集） 使用python进行文件读取csv或者txt便于操作数据文件...残差分析、对数图、倾斜 多个变量：假色图、马赛克图、平行左边图 第三步：数据建模 推算和估算（均衡可行性和成本消耗） 缩放参数模型（缩放维度优化问题） 建立概率模型（二项、高斯、幂律、几何、泊松分布与已知模型对比...） 第四步：数据挖掘 选择合适的机器学习算法（蒙特卡洛模拟，相似度计算，主成分分析） 大数据考虑用Map/Reduce 得出结论，绘制最后图表 循环到第二步到第四步，进行数据分析，根据图表得出结论完成文章...结合实际业务来做数据分析 “无尺度网络模型”的作者艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西认为——人类93%的行为是可以预测的。数据作为人类活动的痕迹，就像金矿等待发掘。
实验目的 通过本次实验，掌握使用Wireshark抓取TCP/IP协议数据包的技能，能够深入分析IP帧格式。通过抓包和分析数据包来理解TCP/IP协议，进一步提高理论联系实践的能力。...二.实验内容 1.本次实验重点：利用Wireshark抓IP包及IP包的分析。 2.本次实验难点：分析抓到的IP包。 3.本次实验环境：Windows 7，Wireshark。...实验过程 IP包抓取及分析过程如下： 第一步，确定使用的协议，使用HTTP服务。选择http://www.sina.com.cn/作为目标地址。...第三步，通过显示过滤器得到先关数据包：通过抓包获得大量的数据包，为了对数据包分析的方便，需要使用过滤器，添加本机IP地址和IP协议过滤条件。...第四步，分析IP数据包，根据图中的数据帧格式，分析IP包的各部分。 版本(4bit)。ip报文中，版本占了4位，用来表示该协议采用的是那一个版本的ip，相同版本的ip才能进行通信。
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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