如果需要汇总数据而不是检索，SQL 提供专用函数，可用于检索数据，以便分析和报表生成。这种类型的检索例子有：
器学习算法只接受数值输入，所以如果我们遇到分类特征的时候都会对分类特征进行编码，本文总结了常见的11个分类变量编码方法。
工作中经常需要汇总数据而不是将它们全部检索出来（实际数据本身：返回实际数据是对时间和处理资源的浪费），这种类型的检索有以下特点：
上一篇文章简单学习了什么是数据，这次来看看什么是统计指标，进一步了解更多数据分析相关的基础知识。
关系数据库系统和混合/云数据管理解决方案的用户都可以使用SQL灵活地访问业务数据，并以创新的方式进行转换或显示。
在流模式(Streaming mode)下，SkyWalking 提供了 观测分析语言(Observability Analysis Language，OAL) 来分析流入的数据。
查询表中name，gender这两列的所有数据，格式为：select+列名，列名，列名+from+表名
>>>使用PythonXlsxwriter创建Excel电子表格（第2部分：公式，链接与命名区域）
今天为大家介绍的是来自韩国科学技术院的一篇利用相互作用引导进行3D 分子生成的论文。深度生成模型具有加速药物设计的强大潜力。然而，由于数据有限，现有的生成模型常常面临泛化方面的挑战，导致设计创新性较差，并且与看不见的目标蛋白之间往往存在不利的相互作用。为了解决这些问题，作者提出了一种相互作用感知的 3D 分子生成框架，该框架能够在目标结合口袋内进行相互作用引导的药物设计。通过利用蛋白质-配体相互作用的通用模式作为先验知识，作者的模型可以利用有限的实验数据实现高度的通用性。通过分析生成的未见靶标配体的结合姿势稳定性、亲和力、几何图案、多样性和新颖性，对其性能进行了全面评估。此外，潜在突变选择性抑制剂的有效设计证明了提出的方法对基于结构的药物设计的适用性。
ABC管理就是把物品分为三类，例如把占总数10%左右的高价值的货物定位A类；占总数70%左右的价格低的物品定为C类；A、C之间的20%则为B类。在库存管理中应区别对待各类物品。
聚合函数是一类在数据库中用于对多个行进行计算并返回单个结果的函数。它们能够对数据进行汇总、统计和计算，常用于提取有关数据集的摘要信息。聚合函数在 SQL 查询中广泛应用，包括统计总数、平均值、最大值、最小值等。
本文是《SQL必知必会》一书的精华总结，帮助读者快速入门SQL或者MySQL，主要内容包含：
今天，我们进入本系列最后一篇，来看看在一般的随机变量的概率描述中，分数是怎么建模，如何起作用的。
线性回归（Linear regression）虽然是一种非常简单的方法，但在很多情况下已被证明非常有用。
df[](指输出数据的结果属性名称).groupby([df[属性],df[属性])(指分类的属性，数据的限定定语，可以有多个).mean()(对于数据的计算方式——函数名称)
对齐相似细胞类型的细胞，这样就不会因为样本、条件、模式或批次之间的差异而在后续分析中进行聚类。
内容一览：材料检测在工程、科学及制造业中扮演着至关重要的角色。传统的材料检测方法，例如切割和化学试剂检测具有破坏性，同时较为耗费时间和资源。近期，MIT 科学家利用深度学习开发了一种技术，能够填补缺失信息，并进一步通过表面观察确定材料的内部结构。
大好，我是飞哥，我们知道，育种，就是要优中选优，关注的性状需要不断增强，那么如何衡量这种增强呢？这就要计算遗传进展。
在使用Python操作MongoDB数据库时，查询文档是一项非常重要的任务。当我们使用PyMongo进行查询操作时，我们可以获取一个游标对象，它可以用于遍历查询结果并对查询结果进行处理。
大家好，我是飞哥，我们知道，育种，就是要优中选优，关注的性状需要不断增强，那么如何衡量这种增强呢？这就要计算遗传进展。
今天介绍来自西交利物浦大学和福建医科大学的Zitao Song, Daiyun Huang等人六月份发表在Nature Communication的文章“Attention-based multi-label neural networks for integrated prediction and interpretation of twelve widely occurring RNA modifications”。文中提出了一种建立在基于注意力机制的多标签深度学习框架上的方法——MultiRM，它不仅可以同时预测12种广泛发生的RNA修饰的假定位点，而且还可以返回对阳性预测贡献最大的关键序列上下文。该模型从相关序列上下文的角度揭示了不同类型的RNA修饰之间的强关联，能够综合分析并理解基于序列的RNA修饰机制。
在日常数据处理工作中，我们经常面临着需要从多个表格文件中提取信息并进行复杂计算的任务。本教程将介绍如何使用Python编程语言，通过多个表格文件，计算特定单元格数据的平均值。
今天为大家介绍的是来自Shengyong Yang团队的一篇论文。基于深度学习的分子生成技术在许多领域都有广泛的应用，尤其是在药物发现中。然而，目前大多数深度生成模型都是基于配体的，并没有在分子生成过程中考虑化学知识，这通常导致较低的成功率。在这里，作者提出了一个基于结构的分子生成框架，它明确考虑了化学知识（命名为PocketFlow），能够在蛋白质结合口袋内生成新的配体分子。
本文主要介绍 Elasticsearch 的聚合功能，介绍什么是 Bucket 和 Metric 聚合，以及如何实现嵌套的聚合。
普通最小二乘法如何处理异常值？它对待一切事物都是一样的——它将它们平方！但是对于异常值，平方会显著增加它们对平均值等统计数据的巨大影响。
AB实验主要分为两部分，第一部分搞清楚自己需要实验的场景，第二部分是基于不同的场景如何设计和开展实验。
在整个人体组织中，细胞类型、状态和相互作用是非常多种多样的，为了更好的了解这些组织和存在的细胞类型，我们需要更高分辨率的技术，而scRNA-seq提供了在单个细胞水平上表达哪些基因的信息，恰好能满足我们的需求。
常用文本函数： |函数| 说明 | |--|--| | Left() | 返回串左边的字符 | | Length() | 返回串的长度 | | Locate() | 找出串的一个子串 | | Lower() | 将串转换为小写 | | LTrim() | 去除串左边的空格 | | Right() | 返回串右边的空格 | | RTrim() | 去掉串右边的空格 | | Soundex() | 返回串的SOUNDEX值 | | SubString() | 返回子串的字符 | | Upper() | 将串转换成大写 |
质子磁共振波谱(MRS)是一种非侵入性脑成像技术，用于测量不同神经化学物质的浓度。“单体素”MRS数据通常在几分钟内采集，然后在时间上平均单个瞬态来测量神经化学物质的浓度。然而，这种方法对神经化学物质的快速时间动态不敏感，包括那些反映与感知、认知、运动控制和最终行为相关的神经计算功能变化的神经化学物质。这篇综述讨论了功能MRS (fMRS)的最新进展，现在能够获得神经化学物质的事件相关测量。事件相关fMRS将不同的实验条件呈现为一系列混合的试次。关键的是，这种方法允许以秒级的时间分辨率获得光谱。作者们提供了事件相关的任务设计，MRS序列的选择，分析管道以及事件相关fMRS数据适当解释的全面用户指南。研究者们通过检查用于量化GABA（大脑中的主要抑制性神经递质）动态变化的范式，提出了各种技术考量。总的来说，研究者提出，尽管还需要更多的数据，但事件相关fMRS可以用于测量神经化学物质的动态变化，其时间分辨率与支持人类认知和行为的计算相关。
t 检验是比较两组均值的统计检验。这是检查两组是否来自同一群体的最常用技术之一。行业中 t 检验最普遍的应用之一是 A/B 测试，例如比较两个版本的 UI，以确定哪个版本产生更多的点击次数或在页面上花费的时间。
本文介绍一篇拜罗伊特大学2022年7月发表在nature communications的《ProtGPT2 is a deep unsupervised language model for protein design》。蛋白质设计在自然环境和生物医学中发挥着重要作用，旨在为特定用途设计全新的蛋白质。受到近期Transformer架构在文本生成领域成功的启发，作者提出ProtGPT2，一种在蛋白质空间上训练的语言模型，用于生成遵循自然序列原则的全新蛋白质序列。ProtGPT2生成的蛋白质显示出天然氨基酸倾向，而无序预测表明，88%的ProtGPT2生成的蛋白质是球状的，与自然序列一致。蛋白质数据库中的敏感序列搜索表明，ProtGPT2序列与自然序列有着远亲关系，相似网络进一步证明，ProtGPT2是对蛋白质空间中未探索区域的采样。ProtGPT2生成的序列在探索蛋白质空间的未知区域时，保留了天然蛋白质的关键特征。
Elasticsearch（中文名：弹性搜索）是一个开源的分布式搜索和分析引擎，它构建在Apache Lucene搜索库之上。它由Elastic公司开发，并于2010年首次发布。Elasticsearch旨在处理大规模数据集并提供快速的搜索、分析和数据可视化功能。它被广泛应用于各种用途，如全文搜索、日志分析、业务指标分析、安全事件检测等。
在药物发现工作流中，化学优化的一个重要概念是化学系列 (chemical series)。这些是共享一个共同结构基序 (structural motif, 或称之为骨架) 的分子集合。
回归模型的性能的评价指标主要有：RMSE(平方根误差)、MAE（平均绝对误差）、MSE(平均平方误差)、R2_score。但是当量纲不同时，RMSE、MAE、MSE难以衡量模型效果好坏。这就需要用到R2_score，实际使用时，会遇到许多问题，今天我们深度研究一下。
描述性统计是以数字和图表的形式来理解、分析和总结数据。对不同类型的数据(数值的和分类的)使用不同的图形和图表来分析数据，如条形图、饼图、散点图、直方图等。所有的解释和可视化都是描述性统计的一部分。重要的是要记住，描述性统计可以在样本和总体数据上执行，但并不会使用总体数据。
加载数据最方便、最简单的办法是我们能一次性把表格(CSV 文件或者 EXCEL 文件)导入。然后我们能用多种方式对它们进行切片和裁剪。
来源：DeepHub IMBA本文约2200字，建议阅读5分钟统计学是涉及数据的收集，组织，分析，解释和呈现的学科。 统计的类型 1) 描述性统计 描述性统计是以数字和图表的形式来理解、分析和总结数据。对不同类型的数据(数值的和分类的)使用不同的图形和图表来分析数据，如条形图、饼图、散点图、直方图等。所有的解释和可视化都是描述性统计的一部分。重要的是要记住，描述性统计可以在样本和总体数据上执行，但并不会使用总体数据。 2) 推论统计 从总体数据中提取一些数据样本，然后从这些数据样本中，推断一些东西(结论)。
作者：挂枝儿 原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/110886609
贝叶斯统计在机器学习中占有一个什么样的地位，它的原理以及实现过程又是如何的？本文对相关概念以及原理进行了介绍。 引言：在很多分析学者看来，贝叶斯统计仍然是难以理解的。受机器学习这股热潮的影响，我们中很多人都对统计学失去了信心。我们的关注焦点已经缩小到只探索机器学习了，难道不是吗？ 机器学习难道真的是解决真实问题的唯一方法？在很多情况下，它并不能帮助我们解决问题，即便在这些问题中存在着大量数据。从最起码来说，你应该要懂得一定的统计学知识。这将让你能够着手复杂的数据分析问题，不管数据的大小。 在18世界70年代
其中μ为类特有的均值向量，σ为类特有的协方差矩阵。利用贝叶斯定理，我们现在可以计算类后验
转载自https://blog.csdn.net/u011479200/article/details/78633382
作者：Dishashree Gupta 翻译：闵黎 卢苗苗 校对：丁楠雅 本文长度为6500字，建议阅读20分钟 本文是Analytics Vidhya所举办的在线统计学测试的原题，有志于成为数据科学家或者数据分析师的同仁可以以这41个问题测试自己的统计学水平。 介绍 统计学是数据科学和任何数据分析的基础。良好的统计学知识可以帮助数据分析师做出正确的商业决策。一方面，描述性统计帮助我们通过数据的集中趋势和方差了解数据及其属性。另一方面，推断性统计帮助我们从给定的数据样本中推断总体的属性。了解描述性和
如果读者们计划学习数据分析、机器学习、或者用 Python 做数据科学的研究，你会经常接触到 Pandas 库。Pandas 是一个开源、能用于数据操作和分析的 Python 库。
R², RMSE, MAE 如果你像我一样，你可能会在你的回归问题中使用R平方(R平方)、均方根误差(RMSE)和均方根误差(MAE)评估指标，而不用考虑太多。? 尽管它们都是通用的度量标准，但在什
AVG返回NUMERIC或DOUBLE数据类型。 如果expression是DOUBLE类型，AVG返回DOUBLE; 否则，它返回NUMERIC。
在上贴〖Quantopian 系列一〗我们初探了的流水线（pipeline），本帖我们就把它揉碎了讲。
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