互联网、电商的快速发展，造就了“双11”、“618”这样的网购狂欢。消费者的消费行为也慢慢从线下扩展到线上，这带来的一个结果是：以往难以被收集的消费数据开始更多地被线上商家留存。这些数据有什么用？该如何用？在近期的数据侠线上实验室中，大数据服务提供商“网聚宝”品牌数据部首席数据分析师宋剑豪为我们带来了一场“接地气”的零售数据典型分析方法分享。干货满满，本文为其分享实录。
导读：数据分析逐步成为很多职业的必备技能，也成为大家求职过程中的加分项。随着数据分析方法体系的逐步完善，学习数据分析门槛也逐步降低，本篇就从分析框架角度，带大家揭开数据分析的面纱。
PTSD（创伤后应激障碍）和MDD（重度抑郁症）均为常见且伴有重要精神症状和心理社会失能的精神障碍。PTSD和MDD经常共病，高达50%的PTSD患者也被诊断患有MDD。PTSD和MDD这两种精神障碍，经过标准化的治疗后仍旧有大量的患者存留精神症状，并且那些共病焦虑、抑郁的患者治疗预后更差。应用在PTSD与MDD中，对新兴神经网络异常的理解来解决上述问题显得更为有希望。同时，在数据分析过程中，无论是简单相关（例如皮尔逊相关）发现的相关关系还是利用GLM模型发现的相关关系在在被试量较少的情况下其假阳线都会有一定程度的提升，因此使用灵活而有效的方法去控制预测分析的假阳性发生率是非常有必要的。
言语障碍在某些学龄前儿童中普遍存在，但通常，相当一部分的言语障碍会随着儿童语言能力的发展得到解决。但是，最持久和最严重的语言失用症的神经生物学基础仍然难以得到理解。目前成人语音处理的神经解剖学模型提出了两条平行的语言处理通路（即结构上的连接，白质纤维束），一条是背侧通路，这条通路参与声音到运动语言的转换，另一条是腹侧通路，它支持声音/字母到意思的转换。但是，目前这些理论大多是基于假设的，通过数据驱动的方法对这些通路在非典型言语和语言发展中的作用的检验是缺乏的。对此，来自伦敦大学学院的研究者们对一个言语障碍家庭的行为学数据和脑成像数据展开研究。这个家庭中，家长一方和11个孩子表现出儿童语言失用的特征(与FOXP2变异相关的相同的言语障碍)。目前，这一家族疾病的遗传原因仍有待查明。但引起研究关注的是，在这个家庭中，不同成员在各自的言语障碍方面（指具体的运动语言时的障碍，speech disorder）与语言或读写障碍没有系统性的联系。该研究对7名儿童的大脑进行了MRI扫描。该研究发表在BRAIN杂志。
(2)结构分析阶段:根据相关的电气原理图、网络拓扑和功能需求，确定系统的边界，系统中包含哪些组件和组件，系统中的组件如何相互作用形成框图，根据关心功能的上层系统和实现关心功能需要哪些下层组件形成结构树；
随着双十一购物盛会落下帷幕，各大电商平台纷纷公布出自己今年的成绩。与其它同行不同的是，京东除了公布1598亿的线上下单金额，还公布了线上线下融合的战果。
多重组学技术在生物医学中的应用能够揭示患者水平的疾病特征和对治疗的个体化反应。然而，传统的数据解释方法不足以充分利用多模态数据，多模态数据的规模和异构性质使得数据的整合和挖掘面临困难。
同源重组(HR)通路对于高保真DNA双链断裂(DSB)修复是必不可少的，涉及许多基因，包括BRCA1和BRCA2。由于这些基因失活造成的HR缺陷(HRD)导致基因组改变水平的增加。HRD是许多肿瘤的共同特征，经常见于乳腺癌和卵巢癌。HRD的准确检测具有临床意义。
【新智元导读】3月29日，阿里巴巴副总裁、达摩院机器智能技术实验室副主任华先胜出席 2018 新智元 AI 产业跃迁峰会，做了题为《深入行业，智创未来》的演讲。华先胜分享了视觉智能技术在阿里巴巴的应用实例，对智能设计、拍照搜索、视觉诊断和城市大脑四个领域做重点介绍。本文带来精彩演讲实录。 华先胜：非常高兴有机会来到这里分享阿里巴巴在人工智能方面的研发和实践，前不久我们看到美国总结了二十项在未来三十年可能会改变世界的技术，我把前十项列在了这里。可以看到多多少少都和人工智能直接或者间接相关，也就是说人工智能会是
早期帕金森病(PD)的诊断仍然是临床上的一大挑战。以往的研究仅用黑质(SN)中的铁、神经肽(NM)或黑体-1(N1)征本身并不能为这些方法的临床应用提供足够高的诊断性能。本研究的目的是利用单个三维磁化传递对比(MTC)梯度回波序列提取代表整个SN的NM复合体体积、铁含量和体积，以及N1征作为潜在的互补成像生物标志物，并评估它们在早期PD中的诊断性能和临床相关性。对40例早期特发性帕金森病患者和40例年龄、性别匹配的健康对照(HCS)进行3T扫描。使用动态编程(DP)边界检测算法半自动地确定NM边界(代表SN部致密区(SNPC)和脑桥臂旁色素神经核)和铁边界(代表总SN(SNPC和SN网状部))。受试者操作特性分析用于评估这些成像生物标志物在早期帕金森病诊断中的作用。应用相关分析研究这些影像指标与临床评分的关系。我们还引入了NM和总铁重叠体积的概念，以证明NM相对于含铁SN的损失。此外，所有80例患者均独立评估N1征象。PD组SN中NM和SN体积低于HCS组，而SN中铁含量高于HCS组。有趣的是，双侧N1信号缺失的帕金森病患者的铁含量最高。单项测量的两个半球的平均值的曲线下面积(AUC)值为：NM复合体体积为0.960；SN总体积为0.788；SN铁含量为0.740；N1标志为0.891。通过二元Logistic回归将NM复合体体积与以下测量中的每一项相结合，得到了右侧和左侧的平均0AUC值：总铁含量为0.976；总SN体积为0.969，重叠体积为0.965，N1符号为0.983。我们发现SN体积与UPDRS-III呈负相关(R2=0.22，p=0.002)。虽然N1标志表现良好，但它不包含任何有关铁含量或NM数量的信息，因此，将该标志与NM和RON测量结合起来，可以更好地解释当N1标志在PD受试者中消失时发生的情况。总之，从单个MTC序列得出的NM复合体体积、SN体积、铁含量和N1征的组合为理解和诊断早期PD提供了补充信息。
ROC曲线，即受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve)，是以灵敏度为纵坐标，1-特异度为横坐标绘制而成的曲线，其在临床医学诊断类稿件中受到人们的广泛关注且应用逐渐深入。而稿件中的ROC曲线应用是否合理及数据逻辑能否行得通，还需认真分析。今天，小编就跟大家聊一聊ROC曲线在医学诊断类稿件中的应用。
双11期间上线某功能/活动，用户开通后参与能给大盘带来交易增量吗？ 业务第一反应大概率是说“会！”。那么，某活动/功能上线与大盘交易提升之间确实存在因果关系吗？如果真实存在，具体增量是多少？
随着软件工程实践的不断深入，人们逐步认识到软件质量和软件生产过程密切相关。像传统制造业一样，只有提高软件生产过程能力才是企业长期、稳定地开发高质量软件产品的保障。那么，对于软件过程的现状和改进的效果如何进行检查？答案是只有通过度量。 软件度量是对软件开发项目、过程及其产品进行数据定义、收集以及分析的持续性定量化过程，能够解决软件项目中很多问题，是软件研发中重要的一环。通过研发度量建立有效的控制、监督、分析和反馈机制，“数”说研发，让目标更明确、现状更清晰、改进更精准。 一、农行研发度量面临的挑战 1、数据量
诊断图的横轴是拟合值，纵轴是残差、标准差或标准差的平方根，一般当各点的标准差集种在0处且分布较为均匀时，则说明拟合结果较好。上图显示2，3，5这三个样本的拟合值可能存在较大误差和，需仔细考虑。
11.11光棍节已经过去，12.12促销又要到来，回望双十一的疯狂与激情，哪些人在买小米、哪些人在买华为，哪些人在买林志玲，哪些人在买杜蕾斯，都将是有趣的话题。11月27日，在京东举办的《京东技术解密》新书发布会上，笔者获得了不少11.11京东商城的趣闻大数据，京东网友的性福指数羞答答出炉，卖出80万块香皂、900万卷手纸，大北京的区县性福对比让我惊讶异常。 《京东技术解密》这本书讲述了京东技术团队从30人到4000人的发展历程，详细介绍了京东在海量订单处理、庞大却高效的供应链管理、大型技术团队管理等方面干
今天想起这件同事处理的一个性能优化案例，当时虽然解决了，但是还是留下了几个未解的问题，和大家一起讨论一下。 首先，这个问题是根据反馈sql响应很慢，已经开始影响前端应用的登录了。稍后DBA介入，发现是由于CPU使用率过高导致，为了能够延缓问题和进一步分 析，因为数据库中的数据量不大，直接就迁移到了另外一台配置不错的服务器上，但是迁移之后，CPU配置好了很多，问题依旧，同时也在进行问题的诊断和分 析。 得到的慢日志如下，发现大多数的响应时间都耗费在了两个SQL上，其实出自同一个存储过程。 1、慢日志 # Pr
嘉宾｜宋星 编辑｜高玉娴 当我们购买某件商品，脑中闪现的不再是耳熟能详的电视广告台词，而是在社交平台上某位博主的疯狂“种草”；当我们进入某个电商平台，不再信奉卖家的一面之词，而是先把买家评价通览一遍——种种现象表明，消费者正在从商业信息的被动接收者，变成商业信息的主动创造者、承载者和传播者。 这意味着，海量的商业信息将铺天盖地而来，消费者的注意力经历前所未有的分散化、粉末化，忠诚度将持续降低。而企业营销模式，则不可避免地迎来巨大挑战。 为了破此局，越来越多的企业开始进行数字营销运营，通过打造私域，把分
摘自：毕马威大数据挖掘 微信号：kpmgbigdata 刚刚过去的双11、双12网络购物节中，无数网友在各个电商网站的促销大旗下开启了买买买模式。不过，当你在网上选购商品时，同类的商品成千上万，哪些因素会影响你选购某件商品呢？商品评论一定是一个重要的参考吧。一般我们总会看看历史销量高不高，用户评论好不好，然后再去下单。 然而各位一定也有所耳闻，买的不如卖的精，刷单的、刷评论的始终横行网上，没准你看到的评论就是卖家自己刷出来的。事实上，许多精明的淘宝卖家会在双十一等网购高峰期售卖“爆款”，“干一票就撤”，这
刚刚过去的双11、双12网络购物节中，无数网友在各个电商网站的促销大旗下开启了买买买模式。不过，当你在网上选购商品时，同类的商品成千上万，哪些因素会影响你选购某件商品呢?商品评论一定是一个重要的参考吧
当你在网上选购商品时，同类的商品成千上万，哪些因素会影响你选购某件商品呢？商品评论一定是一个重要的参考吧。一般我们总会看看历史销量高不高，用户评论好不好，然后再去下单。 过去不久的双11、双12网络购
从1月计划考试开始，到6月中下旬，我都在复习PMP考试。尽管付出了不少时间，然而仍然不敢保证100%通过。但是在学习的过程中，PMBOK中的知识，却对我造成了极大的触动。
| 导语 在会员服务的极简公式：收入=付费用户数*客单价，上面玩来玩去也绕不开客单价的问题。今天就近期的有效实战经验来分享下调整会员定价提高客单价的几个关键作者：swanshi腾讯高级产品 一、准备调价策略—新价格框架搭建 1.1为什么要调价？ 如果你产品的会员服务价格已经运行了很久，看起来一起都自然而然，但很可能还不在最佳定价上！ 为什么？来看看下面但分析图谱： 上图是一个我在做定价实验时的回收数据，通过不同定价策略，购买用户数量和实际收益会有对应变化 当价格最低的时候，付费人数因价格冲动
双11的第十年在你们一年更比一年强的剁手力中，以2135亿元的成交额画上句号。在第十年这个重要节点，DT君将用数据告诉你，这场24小时不间断的购物狂欢，在全国上下乃至全球又掀起了一场怎样的剁手盛况。
步骤2: 将步骤1复制出来的双key链接中加粗的第一部分双十一链接替换为为返佣合辑页链接：https://cloud.tencent.com/act/pro/cps_3
一项新的记忆评估技术可能为阿尔茨海默病的早期诊断铺平道路阿尔茨海默病是大约 60% 痴呆症病例的根本原因。该方法使用脑电图(EEG)来测量参与者在观看屏幕上闪烁的图像时的大脑活动。
10月20日，天猫双11预售，李佳琦、薇娅的直播成为一大焦点。来自红人点集的数据显示，10月20日李佳琦预售销售额为106亿元，薇娅为82亿元，排名第三的主播带货金额则只有9.3亿元，比李佳琦和薇娅差了一个数量级。当晚，李佳琦和薇娅直播间观看人次累积超过2亿，这些数据让人咂舌。
目的：脑卒中后抑郁(PSD)可能与脑网络特性改变有关。本研究旨在探讨PSD在经典认知任务，即oddball任务下的脑网络特征，以促进我们对PSD发病机制和诊断的认识。
包装市场。虽然包装机械市场前景广阔，但像单机自动化稳定性和可靠性差、外观造型不美观、
文章的最开始，先来致敬RadioWar。一直手痒RFID这个领域，准备了一段时间，开始入门RFID。 先来普及一下基础知识： RFID即为射频识别。NFC近场通信。很多人把NFC和RFID混为一谈，但实际上NFC可以理解为“以RFID技术为基础的一种产品”。 RFID技术中所衍生的产品大概有三大类：无源RFID产品、有源RFID产品、半有源RFID产品。根据RFID Tag的工作方式，有可分为被动，主动、半主动三种。最常见的就是被动式的了。我们目前接触的多的就是无源、被动式产品，其中最为广泛常见的就是MI
转录组分析是目前应用最广的高通量测序分析技术之一。常见设计是不同样品之间比较，寻找差异基因、标志基因、协同变化基因、差异剪接和新转录本，并进行结果可视化、功能注释和网络分析等。 转录组的测序分析也相对成熟，从RNA提取、构建文库、上机测序再到结果解析既可以自己完成，又可以在专业公司进行。 概括来看转录组的分析流程比较简单，序列比对-转录本拼接 (可选)-表达定量-差异基因-功能富集-定制分析。整个环节清晰流畅，可以作为最开始接触高通量测序学习最合适的技术之一。 但重点和难点在于理解这些过程都是怎么做的，有
水力发电是支撑“双碳”目标的重要能源战略措施之一，将有长久而快速的发展，但对于大型水电机组来说，经历了引进消化、自主设计、技术创新几个阶段，下一代水电机组面临智慧化升级；同时，大型水电机组新装机组速度与容量增长呈现周期性的放缓，而且产品更新换代周期长（大型机组寿命长达30年），企业盈利空间被不断挤压，需要撬动存量设备后服务市场。
双十一将至，购物车装的怎么样了？每年一到这时候，各大商家都已开始密集部署活动，等你剁手。
企业在向供应商采购时，供应商在某些时候会给予一些赠品或数量折扣，例如：买一双鞋子赠送一双袜子或者买10双鞋子赠送同款的1双鞋子等，这些赠品或数量折扣在采购订单中无价值，一种常规的处理方式是把赠品/折扣货物创建免费采购订单，另一种方式就是创建含有赠品的采购订单。
PPV课大数据 电商行业的人一定对啤酒与尿布的故事有所耳闻，20世纪90年代美国沃尔玛超市管理人员分析销售数据时候，发现了一个奇怪的现象：在一些情况下，啤酒和尿布看上去毫无关系的商品经常出现在同一购物
包治百病 口红续命 双十一已过半，熬到凌晨2点才睡的你 看着已清空的购物车 是否觉得自己的美貌又增添了几分 然鹅，好看的皮囊千篇一律 有趣的灵魂万里挑一 如何在双11快速鉴别身边“有趣的灵魂”？ 看TA的购物车买了啥就知道～ 一年一度的购（duo）物（shou）节 有的小哥哥小姐姐们抢券、盖楼、熬夜 是为了买包包、买口红、买衣服、买AJ 而还有一部分小哥哥和小姐姐 却抢着为知识买单 他们既要精致的外表 更要精致的灵魂 这与非著名教育学家鹅老师的观点不谋而合 有句话说 三
市面上讲Java框架的书很多，包括SpingBoot、SpringCloud、Kafka等，但这些书通常只会让你技术的“量”增长，而“质”仍处于SSM的阶段。而且互联网上并没有体系化、结构化的提升技术的“质”的教材，于是团长行动了起来，给大家推荐分享一本能将技术“质”的提升的书籍。
一个项目做请购单遇到两个问题，虽然问题不大，但很有代表性，这种细节问题在软件应用到一定的深度才会暴露出来，在这里分享一下：
自 2013 年 ALLIN 无线到今天，已经走过 10 个年头，淘宝终端统一网络库 AWCN (Ali Wireless Connection Network) 从淘内孵化，一路过来伴随着淘宝业务的发展，经历集团 IPv6 战役、协议升级演进等，逐步沉淀为阿里集团终端网络通用解决方案，是兼具高性能、多协议、可容灾、可观测的终端网络基础统一设施。
有大量的公益组织对现代化的管理工具使用程度很低，有些甚至还停留在用Excel来登记和管理的原始水平上，为公益组织提供管理的云服务存在巨大的市场需求。
今年的疫情让我们很多人对于打工望而却步，没办法，钱可以再挣，但是生命只有一次，于是，宅在家的我们无事可做，只好看看电影来打发下我们无聊的时间。
iPhone X发布已有2天，在中国收到的评论呈现出前所未有的两极分化。 好的给予了溢美之词： “苹果 iPhone 发布会超全记录：iPhone X 技术颠覆，价格贵哭”、“iPhone X发布！致敬乔布斯，没有比它更美好的方式了”； 不好的还是说苹果没创新： “史上最贵iPhoneX的尴尬：设计不及小米，技术晚于华为，买吗？”、“除了涨价 iPhone 8已经没有颠覆性的创新”。 排除连iPhone 8和iPhone X都不区分的“恶意差评”，我们来看看iPhone X最被差评的地方在哪里：全面屏、无
这道理放在编程上也一并受用。在编程方面有着天赋异禀的人毕竟是少数，我们大多数人想要从编程小白进阶到高手，需要经历的是日积月累的学习，那么如何学习呢？当然是每天都练习一道题目！！
这届双十一显得有些疲，我在朋友圈说“《静悄悄的双11》这类报道应该很快就要出炉”不久，对应内容就已出现多篇。一方面，在新的市场竞争环境中，头部平台变得更加低调，不再有“二选一”这样的口水战，对GMV等数据的公布变得低调了许多，甚至一些平台还要求品牌不得高调发送“战报”。另一方面，因为疫情的原因，各大主流电商平台11月11日当天的“双11直播”活动转战线上，进一步降低了声量。总而言之，今年的双十一，平台低调多了。
每年双11是电商零售行业的盛事，也是物流快递业的大考。在我印象中，过去每年双11过后，都会伴随着物流爆仓、快递小哥累到不行的新闻。每年双11我都会参与剁手，前几年来自外省的包裹要等一周甚至两周才收到，但今年双11我买的东西尽管到货没有平日快，却也在两三天内陆陆续续到达了。翻了下朋友圈，发现关于包裹延迟到达的吐槽也比往年少了许多，双11物流这个老大难问题似乎已经得到顺利解决。 快递终于不再是双11的瓶颈 今年双11快递行业比往年“好过”，有些出人意料。 今年双11天猫交易额达到1682亿，全网交易额达25
学术研究发展了这么多年，前人已经为我们积累了丰厚的科学经验，形成了多种常见的研究（学术文章）类型，并且形成了固定的写作套路，甚至产生了标准，譬如 Meta 分析要严格对照 PRISMA guidelines 进行写作。
12 月 8 日晚 19:00，「Milvus 冬日限定趴」 在 Zilliz 视频号直播间与大家相聚！在 2.2 新版本发布之际，Milvus 社区用户的老朋友，Zilliz 研发工程师李成龙带来了 Milvus 新功能的解读。来自什么值得买的架构师杨守斌和苏宁的智能运营研发中心技术总监宋志也来到直播间与大家分享了 Milvus 在电商领域中的实践。
性能优化是一个永恒的话题，性能优化也是最具有价值，最值得花费精力深入研究的一个课题，因为资源是有限的，时间是有限的。在Oracle数据库中，随着Oracle功能的不断强大和完善，Oralce数据库在性能方面实现自我诊断及优化的功能也越来智能化，这大大的简花了人工优化的脑力和体力的开销，尤其是借助ADDM自动诊断并给出调整建议。本文主要描述ADDM功能及特性。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Ramesh Ilangovan 编译 | 白丁、大饼、宁云州 所谓数据科学家就是比软件工程师更擅长统计学，比统计学家更擅长软件工程的人。 --Josh Wills, Cloudera云纪元 毫无疑问，数据科学是如今职场上最受追捧的技能之一。CNBC的一篇文章在综合考虑就业机会、薪水中位数、体力工作强度、工作压力等因素后，将“数据科学家”评选为2017年最受欢迎的10大职业之一。数据科学在职场中确实越来越热，数据科学家年薪的中位数超过了11万美元而且职场中对于数据
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