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。
有同学问：经常听到“搭建运营分析体系、搭建业绩监控体系、搭建商品分析体系”等等要求。可到底数据分析体系是什么？似乎经常看到的，只有AARRR五个字母，又语焉不详。到底怎样才算是建了个体系？...搭建数据分析体系，是从初级数据分析向高级发展的必备一环。留心看哦。 搭建数据分析体系的常见错误 1、罗列指标，没有重点。 很多文章一讲数据分析体系，就铺陈了大量指标。先看哪个，后看哪个，根本没说明。...把数据报表、专题报表串起来，有层次展现，应用到业务中的，才是真数据分析体系。 搭建数据分析体系的基本思路 数据分析本质是为业务服务的。尽可能多帮助业务工作，少浪费业务时间，才是服务宗旨。...所以，在搭建数据分析体系时，要先问自己： 1、我在为谁们服务？ 2、他们中每一位，有什么工作职责？ 3、提供什么样数据，能更好帮助他们工作？ 4、在什么时间提供帮助，能更少干扰他们？...数据不是万能的，比如一个新媒体小哥写文章，数据不能只告诉他怎么写。但是具体到业务细节，数据可以提供很多参考，如下图所示： ? 这一步，是提升数据分析质量的关键。
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。
尤其是建立“业务分析模型”。往往自己辛辛苦苦搞得LR、SVM、CNN被业务方狂喷：你这都是啥东西！脱离业务！不切实际！所以到底什么是“业务分析模型”，又改怎么建？...我们今天系统讲解一下 1 业务分析模型是什么 首先，一个正儿八经的分析模型得包含三个条件： 有合理的逻辑 有明确的目标 有数据的支持 所以，首先得把SWOT，PEST，4P之流的垃圾扫出“模型”队伍...显然，我们不能指望产品经理、销售、运营、售后、物流的人去学《机器学习》《数学建模》《统计学》《python编程》所以数据分析师们经常打交道的算法模型就不要在这里用了——业务看不懂，参与不进来，问题解决不了...有的同学会疑惑：可我的领导只会提“建个模型”，说不出是业务模型还是算法模型，我怎么区别呢？...有哪些数据采集？ 当前问题状态如何？ 有了这些，我们可以具体讨论，该如何建模。 ?
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。...意味着什么 对ECMWF预报产品熟悉的都知道，ECMWF的数值预报系统非常强大，这是由一群世界上顶尖的气象以及技术人才搭建出来的预报系统，预报准确性在世界范围内也是首屈一指。...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。
随着多个平台信息互通以及第三方入口渠道不断普及的情况下，各式各样不同行业的手机平台都需要搭建一个api安全网关来做入口认证。...而如何做好这些访问者的流量控制以及访问体验就是api安全网关的重要功能，api安全网关怎么选择呢？ api安全网关怎么选择？...正是由于api网关对于企业应用的重要性，因此api安全网关怎么选择是一个重要的问题。...如果是小型应用或者是个人单位的话，对api安全网关的建设就比较简单。 搭建一个api网关容易吗？ 知道了api网关的重要性以及api安全网关怎么选择，那么搭建一个api网关容易吗？...以上就是api安全网关怎么选择的相关内容。在选型 api网关的时候，要综合考虑互联网应用的访问流量微服务模块以及其他的综合特点。
你怎么确定你的判断是准确的？ 现在业务说你判断错了，你怎么应对？ 用数据下判断，是看似简单，实则极大影响数据分析结果的一个问题。同样是本月销售业绩1000万，如果判断是：业绩很好。...那么下一步的分析就是总结成功经验。如果判断是：业绩很差。那么下一步的分析就是发现问题，寻找方案。 1 数据诊断问题，为啥那么难 ? 这一点看似简单，可网上90%的文章教的是错的。...丫今天说好，明天说不好，后天说：请数据分析深入分析到底好不好，大后天再说：你这分析不符合业务直觉。...虽然明知道自己做了他不用会用，但是他还是让你讲一堆道理，不然就怪你：没有深度分析！如果一定要凭空定指标，怎么办呢？...做数据分析，就是要当老板的贴心小助理，这些问题帮老板想在前头，也是大功一件。
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？...在Python中，模块是搭建程序的一种方式。每一个Python代码文件都是一个模块，并可以引用其他的模块，比如对象和属性。 一个包含许多Python代码的文件夹是一个包。...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？...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。
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...
2 如何搭建数据监控体系 如数据监控体系的名字，监督+控制，因此搭建数据监控体系包含两大关键工作： 建立数据指标体系，对业务情况进行监督。 将数据应用到管理流程，实现控制。...之前已经分享过如何建立数据指标体系，大家可以参见《数据分析体系是什么？该怎么搭建？》，今天重点说说控制该怎么个控制法。...然后感慨：我又没做过“销售/运营/产品/风控，我要怎么控制呀……”实际上企业里的管理完全不需要这么琐碎纠结。...效果是有层次的： 初级：控制被业务接收 中级：业务按控制行动 高级：行动对指标有显著作用 搭建数据监控体系，最不能少的环节就是结果回顾。而且要先看是哪个层级的效果，再看具体效果大小。...有些同学把监控搞得复杂无比，硬塞一堆指标希望直接读出问题分析，这样做会极大拖慢监控运转效率。在方向不清晰的时候，看的数据越多，脑子越乱。
数据分析什么要搭建指标体系？有什么用？可能大部分人都说不清楚。在我看来，搭建指标体系的价值主要有3点： 1....减少重复工作，提高分析效率 有了指标体系，数据分析师就可以少干点临时提数的活，指标体系建立后应该能覆盖大部分临时数据分析需求，如果指标体系搭建完了，还是有很多临时的分析需求涌现，那证明这个指标体系是有问题的...不过这些价值发挥的前提是建立合理、有效的指标体系，且数据质量有保证，数据质量都不能保证，指标体系搭的再好，分析出来的结果也没什么意义。 2 怎么判断指标体系是否有效？...掌握基本的思维模型，全面洞悉业务 数据分析离不开业务，了解业务是我们搭建指标体系的前提，掌握一些基本思维模型，可以帮助我们快速、全面的洞察业务： (1)是什么？为什么？怎么办？...这个概念在我们搭建数据分析指标体系的时候同样有指导意义。
---- 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。
由于大多数人对云数据库的相关服务并不了解，也不知道怎么搭建自己的云数据库，所以导致大量的数据丢失，下面为大家简要介绍怎么搭建自己的云数据库，以及搭建云数据库是否需要费用。...怎么搭建自己的云数据库 首先，需要准备好个人或者企业的云主机，云主机是云数据库的基础，如果没有云主机便不能搭建云数据库。登录云主机并进行相关设置，检测环境是否安全。...搭建云数据库收费吗 云数据库的收费非常有特点，是按照需求进行收费的，如果需求较高，那么所收的费用也会较高，如果需求较低，那么所收的费用也会相应减少。...搭建云数据库是不需要收费的，但是在后期使用的过程中，则需要按照需求进行付费。不同类型的云数据库所需要付出的话，可以选择费用高质量好的云数据库。...以上分别为大家介绍了怎么搭建自己的云数据库，以及搭建自己的云数据库是否需要收费。不管是企业还是个人，都可以搭建自己的云数据库，云数据库对于保存和管理数据来说非常方便。
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。
（4）如何去搭建一套好的指标体系？ 只要弄清楚了这4个问题，指标体系的搭建工作就迅速地开展、快速地落地，精准地产生业务价值。 以上是对于数据同学而言的工作。...怎么评价一套指标体系的好坏？ 标准源自目标，目标源自问题。数据分析通常要解决的4类问题，分别是：描述现状、分析原因、预测未来、改善未来。...快问快答：那么是不是说一开始搭建一个指标体系，就要搭建一个对所有业务细节都清晰量化的大而全的指标体系呢？ ● No！这会导致分析瘫痪的现象出现；即决策分析的机会成本，将超出做出决定可获得的收益。...以上简单回答了数据同学的4个问题：搭建指标体系的原因、标体系的定义与组成、搭建的方法、衡量的标准。 现在来回答业务岗、综合管理岗位同学关心的问题：指标体系能帮助组织做什么？该怎么用？...补充这部分内容的主要原因是，听到身边朋友们的一些讨论： ● “数据组设计了一堆指标，但是那么多指标，该怎么用呢？哪个重要呢？” ● “我们公司其实挺数据驱动的。
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