随着数字化的脚步加快,越来越多的企业开始注重数据的展示和报告。原有数据的整合,清洗,二次加工变得越来越普遍。为了实现以上功能,企业不得不花大量的人力、物力去做原始数据的加工,但是由于业务场景的快速变化,导致原有代码里面写死的数据处理逻辑和现实的需要产生严重的偏离。针对这些,迫切希望有一个能自己实现数据处理,然后将处理结果进行多维度展示的工具。那么今天,就给大家推荐一款软件工具——Wyn商业智能软件。
归一化的公式:x1 = (x-mix)/(max-min) x2 = x1*(mx-mi) + mi
本文由CDA作者库成员麻赛原创,并授权发布 原文来自公众号麻大湿讲数据(ID:madashi_data)。 客户是最宝贵的资源,没有客户资源就没有生存和发展的土壤,面对海量客户,我们只能将有限的资源用
聚类算法作为无监督的学习方法,在不给出Y的情况下对所有的样本进行聚类。以动态聚类为基础的K均值聚类方法是其中最简单而又有深度的一种方法。K均值的好处是我们可以在了解数据的情况下进行对样本的聚类,当然他也有自己的弱点就是对大数据的运作存在一定的局限。我们以R基础包自带的鸢尾花(Iris)数据进行聚类分析的演示。利用R语言的K均值聚类函数kmeans(),进行聚类,首先我们介绍下kmeans()的构成
在分析表达谱芯片的时候,我们经常会遇到多个探针对应同一个基因的情况。一般遇到这种情况,最常见的两种处理方法是
提到回归树,相信大家应该都不会觉得陌生(不陌生你点进来干嘛[捂脸]),大名鼎鼎的 GBDT 算法就是用回归树组合而成的。本文就回归树的基本原理进行讲解,并手把手、肩并肩地带您实现这一算法。
6、 打印100以内的斐波那契数(迭代法)1 1 2 3 5 8 13 21 …
数据质量在数据分析中的重要性毋庸置疑,其直接影响数据的产出和数据价值的高低,通常我们对数据质量的判断主要依据准确性、完整性和一致性三方面。但是,这几点原始数据往往并不具备。所以数据清洗成为了数据分析的重要前提,并且占据了整个数据分析工作中80%的时间。
可以把DataFrame看作由Series对象组成的字典,其中key是列名,值是Series Series和Python中的列表非常相似,但是它的每个元素的数据类型必须相同
本文为你介绍Pandas基础、Pandas数据处理、金融数据处理等方面的一些习题。
你呀,你别再关心灵魂了,那是神明的事。你所能做的,是些小事情,诸如热爱时间,思念母亲,静悄悄地做人,像早晨一样清白。
拷贝数变异(CNV)在癌症的发生和发展中起着重要作用。随着单细胞测序数据的日渐增长,如何从单细胞转录组数据鉴定CNV 并进一步区分肿瘤细胞也成为了大家感兴趣的课题,今天我们介绍一款基于scRNA-seq数据鉴定CNV的R包。
[1] "The birch canoe slid on the smooth planks."
我们将使用整容手术数据说明两种中心化类型。将此文件加载到SPSS中。假设我们要中心化的变量BDI。
我们的生信入门班和数据挖掘线上直播课程已经有了三年多的历史,培养了一波又一波优秀的生信人才。本期分享的内容不是课堂上讲的,而是给了踮一踮脚能做出来的超纲练习题,启发学员主动学习,而不是一味等待投喂。
本文从RFM模型概念入手,结合实际案例,详解Python实现模型的每一步操作,并提供案例同款源数据,以供同学们知行合一。
【面试题】下面左表是项目对应的销量,需要把同一项目的销量在合并单元格里计算出销量总额及平均值(实现右表这样的效果)
一、玩转字符串 stringr包 图片 1.str_length() 检测字符串长度 x <- "The birch canoe slid on the smooth planks." x ### 1.检测字符串长度 str_length(x) #计算字符串中有多少字符 length(x) #计算向量中元素的个数 图片 图片 2. str_split 字符串拆分 x <- "The birch canoe slid on the smooth planks." x ### 2.字符串拆分 str_sp
在运营场景中, 经常需要对用户进行分层, 把整体的用户分层不同的层次的用户, 然后针对不同层次的用户采取不同的运营策略, 也被称作精细化运营。但是如何运用科学的方法对用户进行划分呢。
前几天在Python星耀交流群有个叫【在下不才】的粉丝问了一个Pandas的问题,按照A列进行分组并计算出B列每个分组的平均值,然后对B列内的每个元素减去分组平均值,这里拿出来给大家分享下,一起学习。
请注意,本文编写于 381 天前,最后修改于 381 天前,其中某些信息可能已经过时。
统计学是一门很深的学问,这里仅仅是出题帮助大家熟练使用R语言来学习统计学知识,具体知识点需要更深入阅读书籍或者教程:
6.12自我总结 一.numpy模块 import numpy as np约定俗称要把他变成np 1.模块官方文档地址 https://docs.scipy.org/doc/numpy/referen
据不靠谱的数据来源统计,学习了Pandas的同学,有超过60%仍然投向了Excel的怀抱,之所以做此下策,多半是因为刚开始用Python处理数据时,选择想要的行和列实在太痛苦,完全没有Excel想要哪里点哪里的快感。
Pandas进阶修炼120题系列一共涵盖了数据处理、计算、可视化等常用操作,希望通过120道精心挑选的习题吃透pandas。并且针对部分习题给出了多种解法与注解,动手敲一遍代码一定会让你有所收获!
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点,并以文字的形式跟大家一起交流,互相学习,一个人虽可以走的更快,但一群人可以走的更远。
R语言中的分类变量在进行回归分析时,通常会进行一些编码设置,最常见的是哑变量设置,除了哑变量,还有其他的很多类型。
假设我们现在要预测某个连续变量的大小,那么最常见的方法就是用平均值来。假设现在我们要预测班级中某个学生的成绩,而班级中除了我们要预测的学生以外其他学生的平均成绩为 60 分,那么我们用 60 分来预测这个学生肯定是比 0 或者 100 显得合理一点。下面来尝试证明一下:
关于推荐系统,如果在忘掉所有的公式和代码,忘记所有的语言描述,脑海里就剩下几张图景,会是什么?一张二维表格,一个拓扑图,一条时间线。这三幅图景,是我看待推荐算法的三种视角。
Hello亲爱的小伙伴们,大猫课堂又回来啦。从今天开始大猫会选择一些Stackoverflow.com上有关R数据处理的问答摘录给大家。这些问题都是在平日的工作中有很高可能性出现并且看似容易实则让人抓狂的问题,在Stackoverflow上他们有着很高的人气。事实上,这些问题也就是你在“看懂一本R的教材”和“成为R大神”之间的距离。大猫除了进行翻译,也会在其中增加一些相关知识点,相信掌握了这些问题,一定会对你的研究工作大有裨益。
(说明:我们拿到的bed文件时常是客户在Windows系统下编辑好的,其行尾是\r\n,在进行NGS分析前最好将其转换为Unix风格的行尾\n。)
MTR是一款非常好用的网络分析工具。相信好多人都用过,因为个人工作中需要经常用到分析网络状况,加之它非常简单实用,今天民工哥给大家介绍并推荐一下。
『Pandas进阶修炼120题』系列现已完结,我们对Pandas中常用的操作以习题的形式发布。从读取数据到高级操作全部包含,希望可以通过刷题的方式来完整学习pandas中数据处理的各种方法,当然如果你是高手,也欢迎尝试给出与答案不同的解法。
本系列将介绍如何在现在工作中用两种最流行的开源平台玩转数据科学。先来看一看数据分析过程中的关键步骤 – 探索性数据分析。
数据框函数- 排序arrange()和desc参数、distinct()去重复、mutate()数据框新增列
作为一种高级编程语言,Python 还可以让你通过处理常见的编程任务来专注应用程序的核心功能。并且,编程语言的简单语法规则进一步简化了代码库的可读性和应用程序的可维护性。
作者: 左飞 著有《算法之美——隐匿在数据结构背后的原理(C++版)》 原文 http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/50521348 〇、序言 创新对于学术研究或产业应用都具有不言而喻的重要作用,现在国家也提出了要建立创新型国家的发展战略。如果回到我们所探讨的图像处理或数据挖掘研究,细细品读其中的某些点滴,你是否能窥探出些许启迪?首先,创新可以分成两种,一种是原始创新,另外一种就是所谓的二次创新。如果一个东西过去完全不存在,你鬼使神差的就想出来
大家好,关于Python数据分析的工具我们已经讲了很多了,相信一直关注的读者对于Pandas、NumPy、Matplotlib的各种操作一定不陌生,今天我们就用一份简单的数据来学习如何使用Python进行数据分析,本文主要涉及下面三个部分:
大家好,本文为R语言数据处理120题系列完整版本。作者精心挑选120道数据处理中相关操作以习题形式发布,一共涵盖了数据处理、计算、可视化等常用操作,并对部分题目给出了多种解法与注解。动手敲一遍代码一定会让你有所收获!
•此时,B2单元格为被引用单元格,E2单元格为引用单元格,被引用单元格修改,引用单元格同样变化。
对于机器学习/数据科学的研究者而言,回归分析是最基础的功课之一,可以称得上是大多数机器学习/数据科学研究的起点。
在日常工作中,有时候单一的图表类型无法满足多维度的数据展示,这时候就要考虑使用组合图表。
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