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。
忙于项目和公司的事情，好久没有写关于数据分析的文章，很多关注我的朋友都在催促我更新。...二、分析思路和商业理解 这个案例中，根据顾客购买商品的情况，分析商品购买之间的关联，为超市布局和促销方案提供建议。...三、数据准备 从超市结账记录数据库中，提取了某天会员购买记录数据，以此数据作为分析，试图对顾客的购买习惯进行分析，从而得到商品之间的潜在联系。 ? 数据说明 ?...数据预览 从上图中可以看到，超市对顾客购买商品的记录信息是按照每个顾客购买的商品条目来记录数据的。为了进行关联分析，需要对这种数据结构进行调整。...四、关联销售分析 经过以上的数据处理，就满足了关联销售的数据准备。
制作趋势分析图表一、折线图反应数据变化的趋势表，需求：使用折线图展示"2022年点播订单表"每日营收金额变化。...新建页面并命名为折线图，在可视化区域点击"折线图"，然后按照如下配置：图片美化图表格式，打开可视化区域中的"设置视觉对象格式"，按照如下步骤设置格式：视觉对象中打开"数据标签"，设置"值"中的单位为无视觉对象中打开...美化图表格式，打开可视化区域中的"设置视觉对象格式"，按照如下步骤设置格式：视觉对象中打开"数据标签"，设置"值"中的单位为无常规对象中修改"标题"为"2022年每月营收金额"并居中显示图片三、堆积面积图堆积面积图与分区图类似...，区别是分区图单独展示每个类别对应的数据，堆积面积图展示叠加的每个类别对应的数据，只是展示形式不同而已。...美化图表格式，打开可视化区域中的"设置视觉对象格式"，按照如下步骤设置格式：视觉对象中打开"数据标签"，设置选项"位置"为端内，设置"值"中的单位为无常规对象中修改"标题"为"2022年每月营收金额2"
以下是市场调查问卷分析的案例，品牌休闲服购买因素分析，将高速我们是什么决定购买。 ? 【调查问卷 问题】 在购买品牌休闲服时，您最重视的三个因素？...”为例进行分析： 【1】影响购买的第一因素在不同时间段下的变化 ?...【2】看上表，需要眼睛在2001年和2002年两行之间进行对比，读者需要花费更多时间去发现表格中数据所能反映的问题。...【4】有没有一种既吸引眼球，而且最能表达数据含义的图表呢？...帕累托图是比较好的选择，也称为主次因素图或主次因素排列图，作图时插入一行累计百分比的辅助数据即可完成，通过累计百分比曲线，可以很快判断主要因素和次要因素。
双11各大平台的消费GMV(商品交易总额)数据，一度也被视为反映中国居民消费信心的晴雨表。不过，令外界始料未及的是，今年各大平台不约而同地隐藏了GMV。...表面来看，消费能力下滑、封控导致快递投递难等现实因素影响了消费者购买意愿，导致GMV数据难以示人。...随着“双11”收官，美的方面称总销售额夺得了全网第一。海尔智家对外公布的数据也显示，从 10 月 31 日的开门红，到 11 月 11 日冲刺阶段，始终保持全网第一，展示出国民品牌的实力和影响力。...对于是否需要类似双12等其他购物节，她表示其实满足生活需求就可以，因为已经不再计划囤货了。三口之家的女主人刘靓（化名），平时按需购物，不会特意在双11、12这样的购物节来集中购买。...双十一的时间跨度正好处于国庆节过后与圣诞节之间的黄金时段，而双十二的时段则显得较为尴尬，由于双十一购买的产品还未耗尽，双十二就更显得狗尾续貂。
保全网 BaoQuan.com 存证 增信 鉴真 关注微信号：区块链数据保全 双十一、双十二一波购物热潮使得网络营销再度获得了空前的胜利成果，即将到来的“双旦”节日以及接踵而来的春节、情人节，使得各大电商平台为之一振...>>“区块链+电子商务”模式基本构想>> 1)商家将商品各类参数信息发送平台审核，通过后上链存证并对外公布可供销费者选购； 2)消费者通过平台将购买需求加密发送给商家，商家确认； 3)交易双方通过系统构建临时通信信道进行交易细节沟通...但是基于区块链技术的电商平台可完善的解决上述问题，不仅保证了交易过程的简单快捷，而且通过非对称密钥的加密机制以及用户数据请求授权机制，可以有效保证用户数据不会外泄以及非法调用，同时交易数据的上链存证也使得整个交易公开透明且不可篡改...基于区块链的技术特点，每一项交易步骤以及每一个交易数据都会自动上传到链上进行记录，因而可实现商品的防伪鉴真的同时能够对交易的任何一项数据进行追踪溯源，使得交易过程公开透明且不可篡改， 从而保证该体系能够健康持久的发展下去...由于商家数据公开透明受到全网监管，链内的所有成员都可对平台进行维护监管，对商家的刷单、刷信誉等不良行为等都对全网可见，平台方或全体成员均可基于交易数据对商家进行信用评估和资质评估，实现链内生态环境的检测自治功能
今年有一部很火的剧：《长安十二时辰》，改编自“亲王”马伯庸的小说，易烊千玺、雷佳音参演。这部剧到底怎么样？我们用Python来尝试分析一下。 小说： 先从小说开始，小说原著中没有李必，而是李泌。...男主十二个时辰出场走势： 先普及一下，在古代一个时辰等于现代两个小时。每个时辰又分为初、正、末，每个对应现代四十分钟时长。...张小敬酉时的起伏据说好像是因为他入狱了，我没看过这个小说不好分析。 小说词云： 主角就是主角，远超其他。 ? 电视剧： 电视剧是优酷独播，所以选择的弹幕评论都是出自优酷。...优酷用户： 本来只是想看看这部剧的情况，由于它的大火，这次拿到的数据很多。...再加上这部电视剧是会员每周四更新四集，非会员每周一到周五更新一集，不是那种只有会员能看、或所有用户都能看的视频，所以用户数据很有代表性。 就顺带看看优酷用户的情况吧。 优酷用户等级分布： ?
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...这种办法简单，但没有充分考虑数据中已有的信息，误差可能较大。另一种办法就是根据调查对象对其他问题的答案，通过变量之间的相关分析或逻辑推论进行估计。...对随机森林数据属性的统计评分会向我们揭示与其它属性相比，哪个属性才是预测能力最好的属性。 主成分分析（PCA）通过正交变换将原始的n维数据集变换到一个新的呗称作主成分的数据集中。...如果在以后统计分析中还需以引入的解释变量和Y做分析，那么这种插补方法将在模型中引入自相关，给分析造成障碍。 (3)极大似然估计（Max Likelihood ,ML）。...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。
在服装市场调研中，最基础的一项工作就是了解消费者使用及购买的习惯，例如，他们购买服装，是看中质量、品牌还是觉得价格实惠，他们习惯于在节假日购买还是有促销活动时购买，准确把握这些消费行为习惯，可以指导具体的市场运营规划...整体来看，休闲服饰的购买率普遍在九成左右，一线城市和二、三线城市之间并没有明显的差别。休闲服饰的购买普及率普遍高于运动服饰等其他服饰的购买率。 2、购买考虑因素 ?...3、购买时间 ? （图3 休闲服饰购买时间） 从休闲服饰购买时间来看，66%消费者选择在促销打折的时候购买休闲服饰，而有51%的消费者是在换季打折的时候购买，选择在这两个时间购买休闲服饰会更加合算。...大型连锁超市会设置一些休闲服饰品牌的专柜，也有42%的消费者会选择在逛超市的时候购买休闲服饰。网络购买服饰已经成为一种潮流，有43%的消费者会选择在网上购买休闲服饰。 5、购买频率 ?...（图6 休闲服饰购买价格） 从休闲服饰的购买价格来看，全国有41%受访者选择购买100至200元的休闲服饰产品，35%的受访者选择购买200至300元的服饰产品。
文章目录 前言 本篇环境 结果展示 项目结构 前言 这一篇是最终篇，也是展示数据分析之后的结果的一篇。...其他文章： 淘宝双11大数据分析（环境篇） 淘宝双11大数据分析（数据准备篇） 淘宝双11大数据分析（Hive 分析篇-上） 淘宝双11大数据分析（Hive 分析篇-下） 淘宝双11大数据分析（Spark...分析篇） 本篇环境 Idea 中搭建一个 SSM 框架的 Web 项目。
Python爬虫、数据分析、网站开发等案例教程视频免费在线观看 https://space.bilibili.com/523606542 Python学习交流群：1039649593 多图布局 解决元素重叠的问题
这次我们要学习的是制作双坐标柱状图 首先，相信大家得到下面这样的柱状图应该是没有问题的 ?...我们选中要改变坐标的一个指标，然后右击选择，设置数据系列格式，就会弹出下面这个对话框，将下图中红色箭头指示的地方改成次坐标 ? 然后就会变成下面这样了，有部分重叠了对不对！怎么办呢！...像这种双坐标图一般是用在图标中有两个系列及其以上的数据，并且他们的量纲不同或者数据差别很大的时候，可以考虑用这种方法哦~
用户分析（或帐户分析），是指对用户、帐户明细数据进行统计分析计算。常见的有：用户行为分析、银行帐户统计、漏斗转化率、保险单分析等等。...开源数据计算引擎集算器SPL提供了双维有序结构，在用户分析场景中，可以做到数据整体上对时间维度有序（从而实现快速过滤），同时还可以做到访问时对用户有序（从而方便地逐个取出用户数据进行后续计算），看起来相当于实现了两个维度同时有序...关于双维有序结构原理，更详细的介绍请参考: SPL虚表的双维有序结构 这里通过两个实际例子来进一步说明，先看一个简单的涉及去重计数的常规任务。...SPL的双维有序结构还支持多线程并行计算，可以利用多CPU、多CPU核的计算能力，进一步提速。 要对用户分析场景提速，既需要利用时间维度有序，又需要利用用户维度有序。...SPL提供的双维有序结构可以大致做到时间和用户两个维度同时有序，能有效利用用户分析场景的两个关键特征提高计算速度。 SPL资料 SPL官网 SPL下载 SPL源代码
VFP双表事务处理，双表是指本地表和远程表同时加上事务，这样本地表和远程表，要么同时成功，要么同时失败。...事务是为了保证所处理数据的完整性，如n个相关表被同时修改,在保存数据时，要么全部保存，要么都不保存，这只有用事务来实现。 举例： 入库单增加了一个物料，库存表的相应也应该增加。...如果入库单保存成功，库存表没有保存成功，便会出现数据不一致。而加上事务之后，如果库存表没有保存成功，入库单的数据也会回滚，便不保存。...VFP双表事务 Begin Transaction &&临时表事务 Try SQLSetprop(nDatasource,'transactions',2) &&手动事务处理
引言数据分析为我们提供了对市场动态的深刻洞察，能够帮助企业优化运营策略、提升用户体验和增加收入。...在本案例中，我们将通过Python进行电商平台用户购买行为数据的分析，揭示不同用户群体的消费模式以及热门产品的销售趋势。通过数据分析，我们希望为平台提供更精确的市场决策依据。...注意：由于本文为学习目的，所使用的数据为生成的虚拟数据，非真实的电商数据。其主要目的是展示数据分析的过程和方法。生成虚拟电商数据如果你没有现成的电商数据，可以使用pandas和numpy生成虚拟数据。...().sum())# 填充缺失值df.fillna(method='ffill', inplace=True)数据分析用户购买行为概况首先，我们来分析每个用户的购买总额和购买频次。...10点左右比较高，5以内和15以上的购买频率较低总结本文通过一个电商平台用户购买行为的案例，展示了如何使用Python进行数据分析。
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！
但这一巨大量数据实际上有用的没有多少。所以为了利用其隐藏的价值，企业需要收集、过滤，并通过情感分析应用、定位工具以及其它的技术来分析它，从中产生有用的信息，从而为今后的业务发展服务。...云可作为大数据分析的使能器 Forrester定义大数据为“在大规模的经济性下，获取数据的技术和技能。”这里最关键的一个词是经济。...云技术，无论是公有云、私有云还是混合云，在让企业从大数据分析中提取潜在的ROI方面，都是不可或缺的一部分。...这一阶段的大数据过滤是一个完美的公有云平台应用，它可以提供按需扩展的计算和存储资源。 分析 一旦数据转化为可用的形式，那么就进入到分析产生信息的阶段。...从长远来看，提供给分析应用的原始数据没有必要一下保留，需要有效存储是分析处理的结果。公有云和混合云技术可用在分析阶段，在数据集处理阶段可引入Hadoop或类似替代方案。
---- 2.线性回归 首先，作者引用类似于斯坦福大学机器学习公开课线性回归的例子，给大家讲解线性回归的基础知识和应用，方便大家的理解。...同时，作者强烈推荐大家学习原版Andrew Ng教授的斯坦福机器学习公开课，会让您非常受益。 假设存在表1的数据集，它是某企业的成本和利润数据集。...这些优化都更好地帮助我们分析真实的数据集。...---- 3.多项式回归预测成本和利润 本小节主要讲解多项式回归分析实例，分析的数据集是表17.1提供的企业成本和利润数据集。下面直接给出线性回归和多项式回归分析对比的完整代码和详细注释。...---- 3.鸢尾花数据集回归分析实例 下面将结合Scikit-learn官网的逻辑回归模型分析鸢尾花数据集。
其实，做数据分析工作也是这样的道理。当领导给你一个任务时，你毫无章法只顾一股脑搜集数据时，最后得出的工作结果也是一样毫无意义。 今天，我们从头到尾，好好梳理一下数据分析的全流程。...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
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