GraphPad Prism在2022年12月7日发布了Prism 9.5版本。主要更新内容：
数据填报系统是企业收集分散的业务数据的一个重要渠道，与传统的Excel数据汇总相比，它具有自动化、效率高、数据可直接入库的特点。
机器学习的模型训练越来越自动化，但特征工程还是一个漫长的手动过程，依赖于专业的领域知识，直觉和数据处理。而特征选取恰恰是机器学习重要的先期步骤，虽然不如模型训练那样能产生直接可用的结果。本文作者将使用Python的featuretools库进行自动化特征工程的示例。
摘要 三维地图、预测工作表、引用外部数据查询、数据透视表更强大的功能改进、将Excel 表格发布到Office 365 Power BI实现数据的商业智能分析……Excel 2016在数据智能分析与展
在正文内容开始之前，我先给大家推荐一个文档https://google.github.io/styleguide/Rguide.xml
这是免费系列教程《7天学会商业智能(BI)-Tableau》的第3天，前面我们介绍了Tableau是什么，今天介绍如何用Tableau获取数据。你将学会： 如何连接到数据源？ 如何从 Excel 获取数据？ 如何从数据库获取数据？ 如何编辑数据？ 如何添加更多数据源？ 如何行列转置？ 1.连接到数据源 下面的案例Excel表里记录了咖啡销售数据。表中含有的字段：订单编号、订日期、门店、产品ID、顾客、数量。
摘要：三维地图、预测工作表、引用外部数据查询、数据透视表更强大的功能改进、将Excel 表格发布到Office 365 Power BI实现数据的商业智能分析……Excel 2016在数据智能分析与展
机器学习越来越多地从人工设计模型转向使用 H20、TPOT 和 auto-sklearn 等工具自动优化的工具。这些库以及随机搜索（参见《Random Search for Hyper-Parameter Optimization》）等方法旨在通过寻找匹配数据集的最优模型来简化模型选择和机器学习调优过程，而几乎不需要任何人工干预。然而，特征工程作为机器学习流程中可能最有价值的一个方面，几乎完全是人工的。
在我们处理数据的时候，有时需要根据某个列进行计算得到一个新列，以便后续使用，相当于是根据已知列得到新的列，这个时候assign函数非常方便。下面通过实例来说明函数的的用法。
使用表单的API处理数据 你可以将数据以有格式或无格式字符串或者数据对象的形式填充到单元格中。将数据填充到单元格的最好方式取决于你想添加字符串数据还是数据对象，以及你想添加数据到单一的单元格还是某个范围内的所有单元格。 举例来说，如果你使用的数据来自用户的文本框中，你可能想要添加由Spread控件解析的字符串数据。如果你想要添加多个值，并想要直接将它们添加到数据模型中，可以以对象的方式添加它们。 下表汇总了在表单级别添加数据的方法。 数据描述 单元格数目 方法名 具有格式的字符
Apache Hudi代表Hadoop Upserts anD Incrementals，管理大型分析数据集在HDFS上的存储。Hudi的主要目的是高效减少摄取过程中的数据延迟。由Uber开发并开源，HDFS上的分析数据集通过两种类型的表提供服务：读优化表（Read Optimized Table）和近实时表（Near-Real-Time Table）。
dplyr最常用的5个函数： • 按值筛选观测(filter())。 • 对行进行重新排序(arrange())。 • 按名称选取变量(select())。 • 使用现有变量的函数创建新变量(mutate())。 • 将多个值总结为一个摘要统计量(summarize())。 函数的使用方法： (1) 第一个参数是一个数据框。 (2) 随后的参数使用变量名称(不带引号)描述了在数据框上进行的操作。 (3) 输出结果是一个新数据框。
为了一劳永逸地完成镜像配置，我们需要在将镜像链接设置在R的初始配置文件.Rprofile里。
长期以来，Kimball方法一直是维度数据建模技术的标准。根据Kimball的说法，“时间概念渗透到数据仓库的每个角落”。这在数据分析的背景下意味着什么？在较高的层面上，现代分析可以被视为随着时间的推移不断变化的数据的聚合。问题在于，不断变化的数据不仅包括新的添加，还包括对先前数据集的更改。
再通过show DATABASES;命令查看当前有哪些数据库,可以发现确实多了刚才新建文件夹(数据库)。
1 <概述> 1.1 <目的> <读取 WinCC 在线表格控件中特定数据列的最大值、最小值和时间戳，并在外部对 象中显示。如图 1 所示。左侧在线表格控件中显示项目中归档变量的值，右侧静态 文本中显示的是表格控件中温度的最大值、最小值和相应的时间戳。
指派问题 参考 【运筹学】整数规划 ( 整数规划求解方法 | 指派问题 ) 博客 ;
options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))：
单细胞RNA-seq分析介绍 单细胞RNA-seq的设计和方法 从原始数据到计数矩阵
以上过程中，使用锁可以对商品数量数据信息进行保护，实现隔离，即只允许第一位用户完成整套购买流程，而其他用户只能等待，这样就解决了并发中的矛盾问题。
在SQL Server 2008中，新的FILESTREAM（文件流）特性和varbinary列配合，你可以在服务器的文件系统上存储真实的数据，但可以在数据库上下文内管理和访问，这个特性让SQL Server不仅可以维护好数据库内记录的完整性，也能够维护好数据库记录和外部文件之间的完整性。因为这个特性是在现有的varbinary(max)数据类型之上实现的，开发人员可以轻易地用上这个特性，不用对应用程序的架构进行改动。 FILESTREAM使SQL Server数据库引擎和NTFS文件系统成为了一个整体。T
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dplyr 是 tidyverse 包的一部分，提供了许多操作数据框的工具，常用的有：
角色是SQL Server 2008用来集中管理数据库或者服务器的权限。数据库管理员将操作数据库的权限赋予角色。然后，数据库管理员再将角色赋给数据库用户或者登录账户，从而使数据库用户或者登录账户拥有了相应的权限。
FILESTREAM是SQL Server 2008中的一个新特性，允许以独立文件的形式存放大对象数据，而不是以往一样将所有数据都保存到数据文件中。以往在对业务系统的文件进行管理时有两种方法，一种是将文件保存到服务器文件系统中，数据库中只保存了该文件的路径，在使用该文件时应用程序连接到服务器读取文件；另一种是将文件以varbinary(max)或image数据类型保存到SQL Server中。而SQL Server 2008提供了FILESTREAM，结合这两种方式的优点。
R平台及编程语言支持浩大的数据科学技术，他拥有几十年的的历史和超过7000个包，这挂在CRAN的包纷杂的让你无法决定从哪里入手。R-Basics和Visualizing Data with R提供了基础的指导，但是没有详细介绍如何用R操作数据集。 幸运的是，数据库专业人员可以通过他们的精湛的SQL技术，短时间内在这个领域变得更有效率。如你所愿，R支持使用SQL检索中心位置的关系数据库中的数据。然而，一些R包允许你超出这领域创建介于处理和分析数据之间的集席数据集的飞速查询，而不管数据的来源和最终目标。
通过这个简单的语句，你可以成功地创建一个名为 "testDB" 的数据库。记得在实际应用中，你可能需要添加其他选项，比如指定字符集、校对规则等，以满足具体需求。
数据库不仅要能存储数据，它也必须能够保证所保存的数据的正确性，为此MySQL 为用户提高了完整性约束条件。
如果你在Python中处理数据，Pandas必然是你最常使用的库之一，因为它具有方便和强大的数据处理功能。
在许多情况下，机器学习模型比传统线性模型更受欢迎，因为它们具有更好的预测性能和处理复杂非线性数据的能力。然而，机器学习模型的一个常见问题是它们缺乏可解释性。例如，集成方法如XGBoost和随机森林将许多个体学习器的结果组合起来生成结果。尽管这通常会带来更好的性能，但它使得难以知道数据集中每个特征对输出的贡献。为了解决这个问题，可解释人工智能（explainable AI, xAI）被提出并越来越受欢迎。xAI领域旨在解释这些不可解释的模型（所谓的黑匣子模型）如何进行预测，实现最佳的预测准确性和可解释性。这样做的动机在于，许多机器学习的真实应用场景不仅需要良好的预测性能，还要解释生成结果的方式。例如，在医疗领域，可能会根据模型做出的决策而失去或挽救生命，因此了解决策的驱动因素非常重要。此外，能够识别重要变量对于识别机制或治疗途径也很有帮助。最受欢迎、最有效的xAI技术之一是SHAP。
以前我们做系统，数据持久化的存储采用的是文件存储。存储到文件中可以达到系统关闭数据不会丢失的效果，当然文件存储也有它的弊端。
分析师面临的普遍问题是，无论从哪里获得数据，大部分情况都是一种不能立即使用的状态。因此，不仅需要时间把数据加载到文件中，还得花更多的时间来清洗它，改变它的结构，以便后续做分析的时候能更好的使用这个数据。
在我接触FileTable之前，存储文件都是存储文件的链接和扩展名到数据，其实并没有实际的把文件存储到数据库。 FileTable不同于一般的表，他可以存储非结构数据和元数据（如：文件、文档），存储的文件可以像普通的文件一样通过一个路径被访问，而且不必对客户端程序修改。 FileTable 不支持内存映射文件。 “记事本”和“画图”是两个常见的使用内存映射文件的示例应用程序。 不能在 SQL Server 所在的计算机上使用这些应用程序来打开存储在 FileTable 中的文件。 但是，可以从远程计算机使用
inner_join()函数和merge()函数都用于将两个数据框按照某些共同的列进行合并，但它们有一些区别：
直观的说 1）首先，在数据库Sql server2019中新建一个数据库eg:students；
注意：本文沿用数据分析第一课【Python数据分析—数据建立】里的数据框date_frame：
PyCharm 2024.1 发布了，带来了针对 Hugging Face 模型和数据集的快速文档预览、为 JavaScript 和 TypeScript 提供的本地ML基于的全行代码补全、编辑器中的粘性行以及编辑器内代码审查等新特性。这一版本旨在通过增强的代码写作支持、更流畅的导航以及更紧密的版本控制集成，提升开发者的编程效率和体验。
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JPA是Java Persistence API的简称，中文名Java持久层API，是JDK 5.0注解或XML描述对象－关系表的映射关系，并将运行期的实体对象持久化到数据库中。
在 iVX 中 数据库 作为数据存储仓库，通过 数据库 可以永久性存储存储数据，而 后台服务 起到数据传输作用，将 数据库 的数据传输到前台页面之中，页面再使用这些数据。
继上个版本号“RDIFramework.NET V2.8版本号公布”5个多月的时间。V2.9版本号面世了，感谢各位的支持。欲了解2.8版本号新增与更新的内容能够查看以下的链接地址，此文就不再展示2.8版本号中的特色了。
Apache Atlas为Hadoop提供了数据治理功能。Apache Atlas用作公共元数据存储，旨在在Hadoop堆栈内外交换元数据。Atlas与Apache Ranger的紧密集成使您能够在Hadoop堆栈的所有组件之间一致地定义、管理和治理安全性和合规性策略。Atlas向Data Steward Studio提供元数据和血缘、以支持跨企业数据整理数据。
本篇描述了如何计算R中的数据框并将其添加到数据框中。一般使用dplyr R包中以下R函数：
在诸如基于条件查找最小值或最大值、计算标准偏差等情形时，Excel没有提供相应的内置函数，必须编写数组公式，其中往往涉及到在数组中使用比较运算符。
1. 引用数组，包含一个以上的单元格引用，例如单元格区域、工作表引用和定义的名称。
在数据库管理系统中，添加数据是一项常见的任务。无论是向现有表中添加新行，还是创建新表并插入数据，都需要使用SQL（Structured Query Language）语句来执行。本文将介绍SQL中如何添加数据的基本方法，以及一些常用的技巧和最佳实践。
本文为知乎答主宇轩原创，CDA数据分析师已获得授权 这里正在更新完毕最常用的快捷键和最完整的EXCEL快捷键，并且把最有用的都突出显示了。 快捷键的内容分三类： 1.F键：与F1-F12组合快捷键 2.Ctrl组合键 3.其他有用的快捷键 F键常用推荐 F1 ：显示“Excel 帮助”任务窗格。（重要） Alt+Shift+F1/Shift+F11 ：可插入新的工作表。 Shift+F2 ：可添加或编辑单元格批注。（重要） Shift+F3 ：显示“插入函数”对话框。 F4 ：重复上一个命令或操作，在公
变量可归结为名义型、有序型或连续型变量。名义型变量是没有顺序之分的类别变量。类别（名义型）变量和有序类别（有序型）变量在R中称为因子（factor）。因子在R中非常重要，因为它决定了数据的分析方式以及如何进行视觉呈现。因子（factor)是R语言中比较特殊的一个数据类型， 它是一个用于存储类别的类型，举个例子，从性别上，可以把人分为：男人和女人，从年龄上划分，又可以把人分为：未成年人（<18岁），成年人（>=18）。R把表示分类的数据称为因子，因子的行为有时像字符串，有时像整数。因子是一个向量，通常情况下，每个元素都是字符类型，也有其他数据类型的元素。因子具有因子水平（Levels），用于限制因子的元素的取值范围，R强制：因子水平是字符类型，因子的元素只能从因子水平中取值，这意味着，因子的每个元素要么是因子水平中的字符（或转换为其他数据类型），要么是缺失值，这是因子的约束，是语法上的规则。
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