数据源于麦肯锡 那么，小白如何快速获得数据分析的能力呢？知乎上有很多书单，你可能也听过很多学习方法，但尝试过就知道这些跟高效没什么关系。...就是数据分析的这个流程。按这样的顺序循序渐进，你会知道每个部分需要完成的目标是什么，需要学习哪些知识点，哪些知识是暂时不必要的。 接下来我们分别从每一个部分讲讲具体应该学什么、怎么学。...中位数、众数、均值、方差等基本的统计量如何应用？如何在不同的场景中做假设检验？数据分析方法大多源于统计学的概念，所以统计学的知识也是必不可少的。...这部分需要掌握的知识点如下： 回归分析：线性回归、逻辑回归 基本的分类算法：决策树、随机森林、朴素贝叶斯…… 基本的聚类算法：k-means…… 特征工程基础：如何用特征选择优化模型 Python 数据分析包...零基础学习数据分析，坑确实比较多，总结如下： 1.环境配置，工具安装、环境变量，对小白太不友好； 2.缺少合理的学习路径，上来 Python、HTML 各种学，极其容易放弃； 3.Python有很多包、
工作8年半，目前是腾讯数据分析专家。擅长全链路数据分析，从埋点设计→数仓建设→指标体系→异动分析→产品分析→用户增长→数据模型→BI等方向，均有所涉及。...本期主要想和大家分享一下，我是如何入门的数据分析，以及给即将入门数据分析的你的一点建议~~ 01 我是如何入门的数据分析？...这两本都是相对比较基础的，通过一些有趣的案例，向你讲述数据分析的基础知识以及该如何上手，通俗易懂、老少皆宜。 同时也附上入行前期我看过的一些纸质书籍。...当我们已经身披铠甲，准备大干一番的时候，可能会遇到一个问题，该如何找到数据分析的职位，刚毕业的同学一般还好，各个公司都会有校招；但对于转行的同学来说，已经错过了校招，并且很多职位最低工作年限要求，都是1...在工作中，多学多看多思考，慢慢将别人的知识转化成自己的，形成一套属于自己的「知识图谱」，是非常重要的。
就是数据分析的这个流程。按这样的顺序循序渐进，你会知道每个部分需要完成的目标是什么，需要学习哪些知识点，哪些知识是暂时不必要的。 接下来我们分别从每一个部分讲讲具体应该学什么、怎么学。...、Apply、直方图等 合并：符合各种逻辑关系的合并操作 分组：数据划分、分别执行函数、数据重组 Reshaping：快速生成数据透视表 - ❹ - 概率论及统计学知识 数据整体分布是怎样的？...中位数、众数、均值、方差等基本的统计量如何应用？如何在不同的场景中做假设检验？数据分析方法大多源于统计学的概念，所以统计学的知识也是必不可少的。...通过可视化的方式来描述数据的指标，其实可以得出很多结论了：比如排名前100的是哪些，平均水平是怎样的，近几年的变化趋势如何…… 你可以使用 Seaborn、matplotlib 等（python包）做一些可视化的分析...这部分需要掌握的知识点如下： 回归分析：线性回归、逻辑回归 基本的分类算法：决策树、随机森林、朴素贝叶斯…… 基本的聚类算法：k-means…… 特征工程基础：如何用特征选择优化模型 Python 数据分析包
那么，小白如何快速获得数据分析的能力呢？知乎上有很多书单，你可能也听过很多学习方法，但尝试过就知道这些跟高效没什么关系。...如何对分析用户画像并进行精准营销？ 如何基于历史数据预测未来某个阶段用户行为？ 问题的定义需要你去了解业务的核心知识，并从中获得一些可以帮助你进行分析的经验。 2....当然如何寻找、筛选优质学习资源，如何避开学习过程中的坑，遇到问题何如解决……这些本身都是我们学习过程中会遇到的问题。 不过不用担心，DC学院推出的这门系统的数据分析课程，就是按照这样的学习路径。...5) 其他类型数据库：SQLite&MongoDB 6) 用 Pandas 进行数据预处理：数据清洗与可视化 第四章：统计学基础与 Python 数据分析 （3周） 1）探索型数据分析...：绘制统计图形展示数据分布 2）探索型数据分析实践：通过统计图形探究数据分布的潜在规律 3）描述统计学：总体、样本和误差，基本统计量 4）推断统计学：概率分布和假设检验 5）验证型数据分析实践
大数据到底应该如何学？ 本文关键字：大数据专业、大数据方向、大数据开发、大数据分析、学习路线 文章目录 大数据到底应该如何学？ 一、食用须知 二、大数据的基本概念 1. 什么是大数据 2....数据是如何采集的 3. 大数据真的能预测吗 三、什么是大数据开发 四、什么是大数据分析 五、应如何学习大数据 一、食用须知 再更一篇技术杂谈类的文章。。。...数据是如何采集的 大数据分析的第一步就是对数据的收集和管理，我们需要先来了解一下数据是如何产生的？又是被如何捕获的？那些看似杂乱的数据真的能被分析吗？...除了分析公司自身业务数据以外，同样可以打造一款通用的大数据产品，大家可以参考我的另一篇文章：如何用开源组件“攒”出一个大数据建模平台。...、MLlib）、Flink、Zookeeper等 素养要求：计算机或大数据相关专业 四、什么是大数据分析 说到数据分析师，这不是本文的重点，因为门槛相对较高，另一方面更偏数学、统计学方向，更多的是与数据
如何用Python分析诸如各国人口和GDP数据，各省市房价等地理相关数据，并在地图上优雅地展示你的结果？你需要geopandas!??...一，GeoPandas总体介绍 geopandas 是pandas在地理数据处理领域的扩展包，主要基于Pandas(普通数据处理), shapely(地理数据分析),fiona(地理数据读取),matplotlib...(地理数据可视化)等构建而成。...其核心数据结构是GeoSeries和GeoDataFrame。...并且需要设置其中的一列GeoSeries为当前活跃状态的GeoSeries，默认的地理数据分析操作都是对活跃状态的GeoSeries进行的。
那就不分析啊！！！...不开玩笑，只需要你设计实验收集样品花钱在公司测序了即可，数据分享到公开数据库后就可以发表在《 BMC Genomic Data》杂志啦，比如2023年8月7号见刊的《The single-cell transcriptome...，可能是需要去 PRJNA938112 里面下载原始数据后进行处理啦。...multiomics analysis reveals regulatory programs in clear cell renal cell carcinoma》，非常贴心的整理了其全套单细胞多组学下游分析...我下载并且解压看了看，还是有很多可取之处，所以组建交流群号召大家一起解读一下这些代码，而且我们 提供这个文章附带的PRJNA768891数据集的上游分析结果给大家哈。
不开玩笑，只需要你设计实验收集样品花钱在公司测序了即可，数据分享到公开数据库后就可以发表在《 BMC Genomic Data》杂志啦，比如2023年8月7号见刊的《The single-cell transcriptome...感兴趣的可以试试看： scATAC-seq4: scATAC-seq上游分析 scATAC-seq3:常用工具—SnapATAC简介 scATAC-seq1：由转录组到表观组 scATAC-seq2:...scATAC-seq技术原理 单细胞ATAC-seq 同样的，单细胞ATAC-seq也是上下游独立开，走在Linux系统的cellranger-atac软件进行上游分析，然后走R语言里面的下游统计可视化即可...multiomics analysis reveals regulatory programs in clear cell renal cell carcinoma》，非常贴心的整理了其全套单细胞多组学下游分析...我下载并且解压看了看，还是有很多可取之处，所以组建交流群号召大家一起解读一下这些代码，而且我们 提供这个文章附带的PRJNA768891数据集的上游分析结果给大家哈。
代谢组学研究产生大量的数据，这些数据具有高维、小样本、高噪声等复杂特征。如何从复杂的代谢组学数据中提取出有价值的信息，筛选出潜在的生物标志物成为近年来代谢组学研究的热点和难点。...据此，本文针对目前代谢组学数据分析中的常用统计学方法及其研究进展进行介绍。...数据的预处理 代谢组学数据分析的目的是希望从中挖掘出生物相关信息，然而，代谢组学数据的变异来源很多，不仅包括生物变异，还包括环境影响和操作性误差等方面。...多变量分析 代谢组学产生的是高维的数据，单变量分析不能揭示变量间复杂的相互作用关系，因此多变量统计分析在代谢组学数据分析中具有重要的作用。...Pasikanti 等（2009) 利用PCA 对尿液膀胱癌代谢组学数据进行分析后观察到质控样品在PCA得分图上紧密聚集，从而验证了仪器检测的稳定性和代谢组学数据的可靠性。
大数据文摘翻译：孙强 校对：甄艾庄（转载请保留） 关键词：大数据争论 直觉 分析 大数据的下一轮演进是否会将直觉从核心业务决策中彻底去除，而完全依赖数据分析的驱动？...位于西雅图的预测分析的公司BoldIQ首席执行官Roei Ganzarski认为不会，但随着大数据的不断增加，人们将越来越多地依赖于大数据分析做实时决策。...这里呈现的大数据挑战就特别适合用软件分析。 “一旦下单，快递公司如何确保其车辆和司机的联络间能做出快速反应，在几毫秒内，它可以告诉你哪些车辆和驾驶员应该做取货和送货，使送货能够按时完成，并能盈利？...在2013年12月哈佛商业评论(Havard BusinessReview)上的一个有关直觉在数据公司的作用的博客，分析专家和作家汤姆·达文波特TomDavenport认为，主要的大数据项目往往由直觉带动...但在企业中，数据分析会在直觉驱动的的决策过程中扮演着越来越重要的作用。 作者：Jeff Bertolucci │Information Week 摘自：informationweek
相比对经济学的常规定义，我更倾向于：经济学是一门经纶济世的学问；是一种治国理事的方法；是以少费而多利的谋略。...马克思主义经济学认为经济学的研究对象是特定生产方式之下的社会生产关系，而不是物的关系；分析的逻辑起点是社会人继而产生了整体主义分析方法。...西方经济学研究对象是如何配置稀缺资源，理论前提是资源的稀缺性与人的自立本性，分析的逻辑起点是经济人继而产生个体主义成本收益分析方法。...经纶济世要求有两点，文能安邦兴业（社会主义经济理论要搞好），武能御侮却敌（学国际经济学，师夷长技，强国卫民）。...第9章 经济一体化与国际经济秩序分析 第5章 国际收支分析 第10章 结束语：经济全球化趋势 4，财政学部分 第1章 财政职能 第5章 税收制度 第2章 财政支出规模与结构 第6章 国债理论与管理
鸭鸭在开始之前给鸭仔们介绍几个数据分析经常用到的指标： ? 平均数：数据当中有异常数值，平均值是不准确的，平均数有时候用来愚弄大众的智商。...这个数据集下载链接 Baby Goods Info Data-数据集-阿里云天池 ? 题目要求：我们根据父母的购物行为预测儿童的信息，或者根据儿童的年龄预测父母的行为。...首先鸭鸭认为数据分析的第一步一定要明确自己要解决什么问题： 第一层： 婴幼儿出生时间分布及原因分析； 婴幼儿商品购买数量分布及对商品畅按畅销度划分； 从性别、年龄、时间（月份）3个维度分析对婴幼儿商品购买数量的影响...【数据分析】 这也是最关键的一步了，这里给大家几个思路。 1.鸭鸭比较婴幼儿年龄和妈妈购买时间可以知道妈妈在婴幼儿哪个年龄段购买，还有些妈妈是在未出生前就已经购买了。...5.鸭鸭可以分析某大类产品的购买量，如果可以从property当中获取商品价格，那么在结合其性质可以分析妈妈们选择婴幼儿商品当中必需品的选择或者说易消耗品的选择的价格考量。
二 认识numpy numpy的本质其实还是一个多维数组，虽然我们之前学习过数组对象(Python中的list或者tuple)和numpy的数据看似一样，但是数组是无法直接参与数值运算的，而numpy对象却可以
至于CVCDAP分析的则是单一组学方面的各种分析。...以上这些数据库虽然各有各的用处，但是如果我们想要做多组学之间的相关分析的话，比如我们想要做TP53和miRNA之间的相关性的话，那以上的这些数据库就不能用了。...所以今天就来给大家介绍一个多组学关联分析的数据库： LinkedOmics (http://www.linkedomics.org/login.php) 01内置数据集介绍 在使用一个工具之前，首先还是要了解这个数据库里面包括哪些东西的...关于LinkedOmics而言，主要包括的还是TCGA的内置数据。由于是要做多组学的关联分析的，一定要对于TCGA数据包括哪些数据要有一定的认识。这样才能方便我们来进行交叉分析的。...对于这个数据库，如果我们想要进行多组学交叉分析的时候还是挺有用的。有一个缺点就是其能分析的临床参数还是少了一些。这个要是有需要可能就得自己分析了的。
如何分析大数据？从以下六个方面考虑 1.可视化分析 不管是数据分析专家还是普通用户，数据可视化都是数据分析工具的基本要求。可视化可以直观地显示数据，让数据自己说话，让用户看到结果。...3.预测分析能力 数据挖掘使分析师可以更好地理解数据，而预测分析则可以使分析师基于视觉分析和数据挖掘的结果做出一些预测性判断。 4.语义引擎 我们知道，非结构化数据的多样性给数据分析带来了新的挑战。...它承担着集成业务系统数据的任务，为业务智能系统提供数据提取，转换和加载（ETL）。查询和访问数据以提供用于在线数据分析和数据挖掘的数据平台。 如何进行数据处理和分析？...而如何在这些数据库之间执行负载平衡和分片也需要深入思考。 步骤2：导入和预处理数据 收集过程只是构建大数据平台的第一步。在确定需要收集哪些数据之后，下一步需要统一处理不同来源的数据。...步骤3：统计分析 统计和分析主要使用分布式数据库或分布式计算集群对存储在其中的海量数据进行常规分析和分类，以满足最常见的分析需求。
全球已进入大数据时代，数据分析工作体现在多个领域，覆盖企业运营全过程，持有数据分析师专业技能证书的专业人员所开展的数据分析工作已经涉足到了很多领域，包括政府相关机构、企事业单位以及其他领域。...目前，我国对于数据分析专业人员的需求数以万计，数据分析工作的重要性不言而喻。...会计师事务所的会计师 会计工作主要集中在对已发生的财务数据进行分析和统计，而数据分析师是对未发生的投资数据进行分析，来对投资方案的可行性进行研究，并得出相应的结论。...注会因为自身工作性质的原因有时接触到数据分析的工作，但他们本身专业知识和数据分析有很大差别，如果需要解决相关的数据分析的问题，或者需要进一步提升自己，还需要专门学习数据分析。...财务人员 财务工作主要集中在对已发生的财务数据进行分析和统计，而数据分析师是对未发生的投资数据进行分析，来对投资方案的可行性进行研究，并得出相应的结论。
本文约10500字，建议阅读15+分钟 统计学中常用的数据分析方法汇总。...简而言之，有了相关系数，就可以根据回归方程，进行A变量到B变量的估算，这就是所谓的回归分析，因此，相关分析是一种完整的统计研究方法，它贯穿于提出假设，数据研究，数据分析，数据研究的始终。...Part2推论统计 推论统计是统计学乃至于心理统计学中较为年轻的一部分内容。它以统计结果为依据，来证明或推翻某个命题。...内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 Part6列联表分析 列联表是观测数据按两个或更多属性（定性变量）分类时所列出的频数表。...聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。 从统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。
上一篇总结了Python数据处理包Pandas的DataFrame，介绍了Axes相关的属性和方法。文章的图形展示效果不是很友好，再换一种形式。 同时继续总结，数据框的访问相关的属性和方法。...01 轴(Axes) 相关 构造一个数据框 In [1]: import datetime as dt In [3]: import pandas as pd In [4]: df = pd.DataFrame...-13p2 3 lg 2019-04-14p3 5 jh 2019-04-15 行、列索引的类型，统计及筛选 In [12]: df.dtypes # 展示每列的数据类型...Out[15]: idp1 1p2 3p3 5 整个数据框相关，沿着两个轴的数据统计 In [16]: df.values # 返回NumPy数据对象Out[16]: array...Python数据与机器学习 致力于做最有态度、走心的原创公众号 长按二维码订阅 ? 给个好看
、电商数据分析到零售数据分析，从数据抓取、数据分析、数据挖掘到数据可视化，可谓百花齐放。...但是作为数据分析师，内功还是非常重要的，而内功之一，就是统计学知识，这点是非常重要的。任正非很重视统计学。他说：计算机科学不仅仅是技术，还应该以统计学为基础。...大数据需要统计学，信息科学需要统计学，生命科学也需要统计学。国家要搞人工智能，更要重视统计学。统计学不是一个纯粹的学科，而是每一个学科都要以统计学为基础。...那么作为数据分析师，要如何依据上面的数据衡量每个唤醒方案的效果，选出最优方案呢？这个问题结合业务的分析，还是可以实现的。但是这里主要结合基本的统计学知识来做基本的分析。...通过以上分析，主要还是想说明一点，统计学知识在数据分析中，起着非常重要的作用，是数据分析师需要掌握的内功心法。 ?
目标 你觉得自己在数据科学的知识海洋里面迷失，是因为套用的学习模式不对。 从上小学开始，你就习惯了把要学习的内容当成学科知识树，然后系统地一步步学完。前面如果学不好，必然会影响后面内容的理解消化。...动手实践，不断迭代的原理，在《如何高效学Python？》和《创新怎么教？》文中我都有详细分析，欢迎查阅。 这里我给你讲一个真实的例子。 我的一个三年级研究生，本科学的是工商管理。...然后我把数据采集和分析环节交给了他，他也很完满地做出了结果。 有了这些经验，他意识到了自己毕业论文数据分析环节的缺失，于是又顺手改进了毕业论文的分析深度。...深度 确定目标后，你就明白了该学什么，不该学什么。 但是下一个问题就来了，该学的内容，要学到多深、多细呢？ 在《贷还是不贷：如何用Python和机器学习帮你决策？》一文里，我们尝试了决策树模型。...欢迎读读《如何高效学Python？》，希望对你快速上手能有帮助。 协作 了解了该学什么，学多深入之后，我们来讲讲提升学习效率的终极秘密武器。 这个武器，就是协作的力量。
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