我们仔细分析一下，原始数据有姓名、性别、IQ、家庭年收入、兄弟姐妹数量、是否想上大学字段，要推动更多学生考大学，我们无非就是要分析出： 1)有上大学计划的人主要原因是什么呢？...2)无上大学计划的人主要原因是什么呢？ 分析出这些原因，就可以提出针对性的建议了。...2.明确因果关系 看下面这个图： 对原始数据表进行分析，我们可以推论出：家庭收入、性别、兄弟姐妹数量、IQ这些因素，很可能会影响有否上大学计划。...我们选择“决策树”的方法，下面是决策树的部分分析结果： 说明： 1.最上面的一个节点表示有55%的人有计划上大学，45%的人没有计划。...4.决策树算法会分析原始数据，将影响程度最大的因素排在上面，次之的因素排在后面。 由上面的分析，我们可以得到这样的一些信息： 1.越是IQ高的越有上大学的计划。 2.家庭收入越高，越有上大学计划。
案例“上大学分析”-体验什么是数据挖掘 某社会机构，收集了大量的学生考大学的数据。该机构希望找出一些规律，以推动更多的学生考大学。...我们仔细分析一下，原始数据有姓名、性别、IQ、家庭年收入、兄弟姐妹数量、是否想上大学字段，要推动更多学生考大学，我们无非就是要分析出： 1)有上大学计划的人主要原因是什么呢？...2)无上大学计划的人主要原因是什么呢？ 分析出这些原因，就可以提出针对性的建议了。 2.明确因果关系 看下面这个图： ?...对原始数据表进行分析，我们可以推论出：家庭收入、性别、兄弟姐妹数量、IQ这些因素，很可能会影响有否上大学计划。至于姓名会不会影响，我们可以用常识判断应该不会，故可以排除。...4.决策树算法会分析原始数据，将影响程度最大的因素排在上面，次之的因素排在后面。 由上面的分析，我们可以得到这样的一些信息： 1.越是IQ高的越有上大学的计划。 2.家庭收入越高，越有上大学计划。
构建表达矩阵 scRNA-seq数据的许多分析以表达矩阵为起点。一般来讲，表达矩阵的每一行代表一个基因，每一列代表一个细胞（但是一些作者会做个转置）。每个条目代表特定基因在给定细胞中的表达水平。...测序数据可视化 (一) IGV基因组浏览器可视化高通量测序数据 高通量数据分析必备-基因组浏览器使用介绍 - 1 高通量数据分析必备-基因组浏览器使用介绍 - 2 高通量数据分析必备-基因组浏览器使用介绍...从39个转录组分析工具，120种组合评估(转录组分析工具哪家强-导读版)一文中可以看出，伪比对工具的准确性和稳定性也相对比较高。...这一高可变性可能会引入很强的偏差，需要在下游分析时考虑到。现在的分析通常根据细胞类型或生物通路把细胞/gene混合一起增加检测能力。...练习1 数据是三个不同来源的诱导多功能干细胞的UMI counts和read counts (有关此数据集的详细信息请参阅后续文章)。
对于Smartseq2或其他双端全长转录本方案，数据通常已经拆分好了。...例如GEO或ArrayExpress之类的公共数据存储库会要求小规模或plate-based scRNASeq数据拆分好再上传，并且很多测序服务商提供的数据都是自动拆分好的。...如果使用的分析流程依赖于拆分好的数据但测序服务商提供的数据没有拆分时就需要自己拆分。因为不同的建库方案引入的barcode序列的长度和位置不同，通常都需要自己写脚本解决。...这些数据通常在比对之前先做拆分，从而可以并行比对，提高效率。 我们有公开可用 ()的 perl脚本，可以拆分任何plate-based的建库方案生成的数据，不管有没有UMI。...数据里多少来自真细胞？为了简化计算，写代码排除掉少于10个分子的条形码。
这边我先简单的用自带的数据分析功能简单的分析一下，后面用SPSS去分析 ? 这个地方我选择本次要分析的问卷，恋爱观 ? 最上面可以进行一些简单的设置，这边先不管。 我们继续~ ?...对于回答时间是40s以下的数据，可以认为是敷衍。这种数据理应在数据分析前期被剔除。 还有2000多秒的情况，一是网络故障，二是手机锁屏，三是睡着了。也要剔除，这个是秒换算分钟是40多分钟。 ?...还有一些实其他（就这问题都回答不上），还有是心理没底（祝你们早日脱单~） ? 在对大学生恋爱的动机是什么？的问题中我们收获到这样的数据 ? 图形更明显。...这是我们在认为大学生认识爱情的主要途径有哪些？获得的数据 ? 可以看到同龄人之间更容易擦出爱情的火花。其次这个是自身体验，我不是问卷的设计者，我这里就猜一下。就是自己去寻找爱情吧。...分析数据一览
假设一个公司有5个业务线，业绩如下图，受疫情影响，2、3月份业绩很惨淡，为提升业绩，市场部在4月开展活动，全场8折，不设门槛，全员参加！...本次我们先不展开，大家知道这里边非常凶险就可以了。以后我们再慢慢分享。 其次，关注到活动细节，为领导们的以下决策提供依据： 本月是否加码 下个月是否还做 ?...至于更准确的分析，这个数据是无能为力的。想要精准分析，就得拿准确的库存消耗/生产周期数据，并且得细化到ABCDE每个类别原料备货/生产情况。这里就无能为力了。...而且，这个模板经常教新手沿着“分析背景-分析目标-数据来源-数据清洗-指标解释-建模过程-分析结论-分析建议”的步骤罗列内容，看似全面，实则又臭又长，屁用没有。...即使通过这个简单的例子，我们也看到： 1、在企业里，从来就没有一个数据集把所有问题分析清楚的事，往往是监控一些数据发现问题，讨论后又找其他数据验证，需要关联多组数据。
先说结论：如果你仅仅是会操作工具提取数据，那你离合格的数据分析师还差的很远。 原因是：数据分析有一套标准的工作流程，不是仅仅提数这么简单，更重要的是分析和建议。...一个专业的数据分析师在对业务做数据分析时，流程一般为： 定义问题 搭建框架 数据提取 数据清洗 数据分析 数据可视化 总结建议 如果没有遵循这样的流程，那得出的报告，往往只能得出结论，顶多定位到问题——...因此，定义问题、分析数据及总结建议，才是数据分析师的核心价值所在，也是无数数据分析师仍在持续学习的原因。...而且和看视频一样，自学往往依旧偏重于工具、理论的学习，无法结合真实场景，容易出现纸上谈兵的现象，不推荐用这种方式。 最后谈一下培训课程。...三丰老师--数据分析专家技术总监13 年技术岗位经验，资深数据专家。 工作经历：中华网/实达软件。 无忌老师--数据分析专家对外经贸统计学专业出身，8 年资深数据分析工作经验。
一、前言 前几天在Python钻石交流群【景昱】问了一个Pandas数据分析的问题。...这篇文章主要盘点了一个Pandas处理数据的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
数据分析与敏捷 随着敏捷概念的深入人心，数据分析方法论也发生了革新，敏捷数据分析逐渐进入主流视野。...敏捷数据分析不必在开始时花很长的时间构思大而全的分析指标体系，而是低成本快速进行数据探索，几分钟就做好一个分析结果，通过敏捷数据分析工具实现动态切换视角，灵活展示数据，日积月累，指标自然越来越丰富，计算公式也越来越符合业务逻辑...敏捷数据分析过程 敏捷数据分析几乎不需要专职的数据分析师，也不需要开发工程师介入。...目前大多数敏捷数据分析工具都提供上百种以上的可视化效果可供选择。 ■探索分析 需求方往往只给出了模糊范围或者方向，需要通过数据探索给出数据分析的方向。...总结： 敏捷数据分析侧重于通过可视化和自动化工具对数据进行处理和分析，这些工具涵盖了数据分析的各个阶段。
2023年的NORC民意调查首次显示，56%的美国人认为上大学不值得花费那么多钱。 而仅仅十年前，53%的人认为上大学是值得的。...在18至34岁的人群中，怀疑情绪最为强烈，这意味着现在处于大学年龄段的个人最为怀疑上大学的价值。...最后，民意调查结果显示，越来越多的人对上大学的价值持怀疑态度，特别是在年轻人群中。这一趋势可能受到多种因素的影响，包括学生债务的负担、就业市场的不确定性以及对高等教育质量的担忧等。...学情： 工作之后开设课程需要学情分析： 从课程的学情分析角度来看，大学生智商的下降、对大学学位价值的质疑以及高等教育入学率的下滑等现象，对普通应用型本科产生了深远的影响。...这些数据集已经没有任何适用性。
一、前言 前几天在Python钻石交流群【景昱】问了一个Pandas数据分析的问题。问题如下：各位 请教一下 图中问题该怎么解决 上一篇文章中已经解决了一个问题，这里他又遇到了另外一个问题。...其实和之前的还是有点类似的，也需要打印对应的数据，看看是什么数据类型，然后再做对应的数据处理。...这篇文章主要盘点了一个Pandas处理数据的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
TCGA分析神器 闭关学习TCGA，想用R语言直接下载TGCA数据库RNA-Seq、基因芯片数据等，不给力的电脑，运行速度太慢，还是建议想搞编程的同学，起码电脑内存8G，200G以上，当然懒人有懒人的处理办法...Summary里面主要讲了本软件涉及的数据集，主要是TCGA中的蛋白芯片数据和一些细胞系数据，点击右边的show按钮可以显示特定数据集中的信息概要，比如点击BRCA show可以查看BRCA的详细信息...乳腺癌热图数据，见下图：可通过滚动鼠标对图进行放大缩小 ?...包含三个分析模块，相关性分析（Correlation），差异分析（Differential）和生存分析（Survival）。...相关性分析（Correlation） ? 差异分析（Differential）-结肠癌VS乳腺癌 ? 生存分析（Survival） 红色表示高表达组，蓝色表示低表达组 ?
总共爬取1907条『课程学习』数据，分析哪类学习资源最火热最受大学生群体青睐。并通过可视化的方式将结果进行展示！ 02 数据获取 程序是接着以『B站』为实战案例！...03 数据分析 1.大学生学习视频播放量排名 读取数据 dataset = pd.read_csv('Bili\\lyc大学课程.csv',encoding="gbk") title = dataset...分析 【片片】《人间课堂》播放量最高，播放量:202万。 在B站从大学课程的内容学习吸引人远不上一些课堂内容有趣的话题。...分析 在弹幕数排行中《数据结构与算法基础》最高，弹幕数：33000 通过弹幕量的排行来看，可以看到大家都喜欢在什么样的课堂视频上留言。 与播放量对比，大学生喜欢在课堂内容学习视频上进行发言！...3.up主大学生学习视频视频数 数据处理 #分析3: up主大学生学习视频视频数 def getdata3(): upname_dict = {} for key in upname:
细胞过滤 手动过滤 基于前面的分析定义一个过滤器，不满足任何一个条件的细胞都过滤掉: umi$use <- ( # sufficient features (genes) filter_by_expr_features...PCA分析进而自动挑出异常细胞的方法。...默认，下面这些统计量将用于PCA异常细胞检测的分析： pct_counts_top_100_features total_features_by_counts pct_counts_feature_controls...，然后使用mvoutlier包筛选质控数据与大部分细胞不同的样品定义为低质量细胞。...自动异常细胞检测是很有意义的，可以作为工厂化大批量模式使用，但特异性的手动检测数据集和根据结果、实验调整过滤是推荐的方式。
有裁员的，有不招人的，还有给了offer毁约的，甚至很多之前认为铁饭碗的也免不了失业。 这届大学生挺惨的，上大学在宿舍上网课3年，毕业了，又面临失业。找不到工作。...大学生们将来回忆起大学生活，估计也不是什么美好的回忆。 很多企业主也很惨，因为没有订单，企业亏钱，没办法继续经营下去，没办法扩大生产多招人的比比皆是。...大企业也逃不了同样的命运，国内国外的大企业都差不多，裁员的裁员，不招人的不招人。 所以这个时候专家上场了。 有专家建议说，大学生不但不应该领工资，还要倒过来付钱给企业，以获得就业资格。...我们姑且不论，大学生们获得的经验到底有什么意义，将来能不能把付出的钱赚回来。 最起码的，大学生交了4年大学学费，已经花了家里很多钱了。接下来继续花钱去工作。家里父母积蓄花不完？...你不这样做，连工作的资格都没有，工作的资格都没有，就没有工作经验，没有工作经验就没有收入，没有收入就没有未来。
实际上，对于美国最顶尖的大学来说，入学竞争极为激烈，条件一点也不“宽”；除了像加州理工学院等少数大学外，许多大学的淘汰率并不算很高。 那究竟什么原因造成了美国学生的勤奋？...北大学生算是辛苦，但对于一些特别聪明的理科生和大部分文科生来说，日子要轻松得多——他（她）可以偷懒。...如果学生不读书，不完成课后作业，不要说听不懂老师在讲什么，就连讨论都插不上嘴。...除了一些家庭经济困难学生，国家和学校往往对这部分学生有减免学费的政策之外，许多学生并不觉得上大学的成本有多高，或者说，他（她）们对于上大学的成本的直观感受并不强烈。...因此，和美国学生上大学以后异常辛苦（而且越是人文学科学生越辛苦）的现象恰好相反，中国学生上大学以后相对要轻松得多（而且越是人文学科学生越轻松），这在很大程度上降低了中国大学本科教育的质量。
导语：近年来，“裸贷”新闻层出不穷，那些打着专门服务女大学生口号的非法贷款机构，号称只要学生证和身份证，裸体拍摄照片或视频即可抵押贷款。本期，小助手带你深挖裸贷背后的黑色产业链条。 ?...琳琳家境普通，生活并不富裕，上大学后，看到周围的同学都在用苹果手机很是羡慕，她无意间听同学说起一个贷款平台，便贷款6000元买了iPhone7。...“裸贷、肉偿、自杀”这样的关键词直戳当今社会心窝、引人深思，为什么裸贷黑产人员偏偏选择女大学生？先来看一组某校园贷平台发布的数据，某贷款平台的数据显示，有六成的学生并不清楚校园贷款存在的风险。...当借款人无力偿还，放贷人员还会引诱女大学生进行裸贷甚至要求女大学生肉偿。 ? 某校园借贷平台对8万多名大学生用户做了“借前风险测试”，平均分值65分！...（裸贷产业链条） 中介——稳赚不赔 中介除了发展裸贷业务，还承担着“发展下家、资源售卖、肉偿交易”的职责。
p=31765 原文出处：拓端数据部落公众号 随着大学的普及教育，大学生就业形势变得更加困难，很多学生都意识到这个问题。所以走出象牙塔，去接触社会，来增长社会经验也会成为一个必然趋势。...对象：采取随机抽取的方法对某大学大学生进行随机调查，调查地点是宿舍及饭堂，共发放问卷450份，有效回收400份。 因子分析和关联度 1....data=scale(datacor) 变量间的相关分析 查看性别和大学生有必要做兼职之间是否有相关关系 cor.test您的性别是..., 你认为大学生有必要做兼职吗.) ##...---- 最受欢迎的见解 1.matlab偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR) 2.R语言高维数据的主成分pca、 t-SNE算法降维与可视化分析 3.主成分分析(PCA)基本原理及分析实例....r语言中的偏最小二乘回归pls-da数据分析 8.R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化 9.R语言主成分分析（PCA）葡萄酒可视化：主成分得分散点图和载荷图
虽然前面做了原始数据质控和测序数据质控移除了一部分从reads数层面就不合格的细胞，还需要进一步根据表达矩阵移除其它类型低质量细胞。如果未能识别并移除低质量细胞会混淆下游分析中的有意义的生物信息。...因此，执行质控时，我们是通过数据集内部比较找到异常细胞，而不是依赖于其它独立的质量标准。因此比较不同的建库方法获得的不同数据集时需要格外注意。...Tung数据集 我们使用芝加哥大学Yoav Gilad实验室的3个不同来源的诱导多能性干细胞 (iPSC)的数据集 (http://jdblischak.github.io/singleCellSeq/...细胞分选采用Fluidigm C1微流控台，同时使用UMIs和ERCC spike in进行质控为了保证可重复性，数据是2016年3月15生成的原始数据的拷贝，存储于tung文件夹下。...通过使用SingleCellExperiment (SCE) 和scater包标准化分析过程。
Part1 前言篇 在刚刚结束的第43届ACM国际大学生程序设计竞赛亚洲区总决赛（Asia-East Continent Final）中，由中山大学数据科学与计算机学院的三名本科生组成的队伍，在郭嵩山老师的带领下...Programming Contest, 简称ACM-ICPC），是一项旨在展示大学生创新能力、团队精神和在压力下编写程序、分析和解决问题能力的年度竞赛。...Part2 分析篇 ACM/ICPC竞赛是计算机学科的盛宴，其历史悠久，影响力大。我们何不把历年的比赛情况数据拿来分析一番？...（年平均获奖牌数）： 图2：金牌总数统计 图3：银牌总数统计 图4：铜牌总数统计 2.2 基于因子分析的综合排名和聚类分析 2.2.1 历年数据 我们整理了各高校机构历年参加中国各赛区区域赛的数据如下表...为此，用KMO检验和Bartlett's检验分析选择的变量是否适合做主成分分析。KMO检验主要用于主成分提取的数据情况。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播