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[g4uwywfvci.png] 数据包络分析（Data Envelopment Analysis，也称DEA）是一种用于进行前沿分析的非参数方法。...为什么数据包络分析这么有趣？...数据包络分析的描述和假设 [8wfuvxwfxg.jpeg] 正如我们前面所讨论的，DEA是一种被发明用来衡量商业生产力的方法。因此，它的一些观点来自于在这种背景下衡量生产力的方法。...此外，数据包络分析它假设：特征值可以作为非负权重的加权总和被线性组合起来，并形成输入和输出之间的比率，以测量每条记录的效率。为了让一个记录变得有效，它必须对于被提供的输入给予我们一个“良好”的输出。...数据包络分析不是在我们运行分析之前设置特征值的权重然后决定它们的重要度，而是从数据来估量它们。此外，每个记录的权重都是不一样的！
课程目标 v 理解网站点击流数据分析的业务背景 v 理解网站点击流数据分析中常用分析指标的业务含义 v 掌握网站点击流数据分析系统的技术架构 v 掌握网站点击流数据分析系统中各环节的技术实现 v 能独立设计完成一个初步的网站点击流数据分析系统...网站点击流数据分析，业务知识，推荐书籍： 《网站分析实战——如何以数据驱动决策，提升网站价值》王彦平，吴盛锋编著 1....通过分析这些数据，可以获知许多对网站运营至关重要的信息。采集的数据越全面，分析就能越精准。...基于点击流数据我们可以统计出许多常见的网站分析度量 1.2网站流量数据分析的意义 网站流量统计分析，可以帮助网站管理员、运营人员、推广人员等实时获取网站流量信息，并从流量来源、网站内容、网站访客特性等多方面提供网站分析的数据依据...，即根据需求开发ETL分析语句，得出各种统计结果 5) 数据展现 将分析所得数据进行可视化 2.2 项目结构 由于本项目是一个纯粹数据分析项目，其整体结构亦跟分析流程匹配，并没有特别复杂的结构，如下图：
${queueName} 模块开发——数据展示...在企业的数据分析系统中，前端展现工具有很多， l 独立部署专门系统的方式：以BusinessObjects(BO,Crystal Report),Heperion(Brio),Cognos等国外产品为代表的...使用ssh从mysql中读取要展现的数据 2. 使用json格式将读取到的数据返回给页面 3....Web程序的实现代码 采用典型的MVC架构实现 页面 HTML + JQUERY + ECHARTS Controller SpringMVC Service Service DAO Mybatis 数据库...流量分析 ? ? 来源分析 ? ? 访客分析 ? OVER，整个数据项目实战到此结束！
其实我们在去年十月份的时候就关注过这个技术：Cell Hashing||单细胞多模态分析（https://www.jianshu.com/p/6ae3cc09d335）。...今天我们依然跟着Seurat的官网来看看这个是如何分析的。请注意，如果需要看教程，请看官网。一则受个人的能力所限，一则官网才是更新快和及时的。...acc=GSE108313）下载FASTQ文件 原教程用的是他们处理好的rds文件，而这个我并没有成功下载，就从GEO中下载了表达谱，自己来构建Seurat的对象，所以会有所不同。...这里要注意HTO数据一般和RNA的数据是对应的，对于RNA的我们很熟悉了，但是HTO的数据可能并不熟悉，这就要求我们看看 CITE-seq-Count（https://github.com/Hoohm/...CITE-seq-Count） 的数据处理过程及其输出格式。
6 模块开发——ETL 该项目的数据分析过程在hadoop集群上实现，主要应用hive数据仓库工具，因此，采集并经过预处理后的数据，需要加载到hive数据仓库中，以进行后续的挖掘分析。...ods_click_visit表 6.3 生成ODS层明细宽表 6.3.1 需求概述 整个数据分析的过程是按照数据仓库的层次分层进行的，总体来说，是从ODS原始数据中整理出一些中间表（比如，为后续分析方便...，将原始数据中的时间、url等非结构化数据作结构化抽取，将各种字段信息进行细化，形成明细表），然后再在中间表的基础之上统计出各种指标数据 6.3.2 ETL实现 建表——明细表 (源：ods_weblog_origin...，而且会不断有新的统计需求产生，以下为网站流量分析中的一些典型指标示例。...，从数据采集到数据分析，再到结果数据的导出，一系列的任务分割成若干个oozie的工作流，并用coordinator进行协调 工作流定义示例 Ooize配置片段示例，详见项目工程 1、日志预处理mr程序工作流定义
最近休息了一段时间，也准备了新的课程,经过两个月的筹备，我把数据分析这一块内容已经做了一下整理与总结，最近公众号会出一个数据分析专题了....很多教程数据分析写得比较复杂，我希望自己能写一个比较简单的数据分析专题，让人人能上手! ?...数据分析这一块呢，就是说如果说跳过基础就来讲，讲了只有自己懂，别人不懂, 对读者并无多大用处.所以我就避免这一块问题，我讲的专题就是说每个人能看到我的教程。...说做事情只是自己懂，没有达到一个传播的效果，那个只是自己在娱乐，我希望我做的这个数据分析教程，每个人都能看得懂，只要你按照我的教程来，循序渐进，你就会有所收获。...「从0到1」Python爬虫专题完结版 数据分析教程纲领 第一弹: Python数据分析入门及安装教程 numpy基础 numpy进阶 pandas基础 pandas进阶 数据可视化 numpy与pandas
从今天开始，我们再一起来学习数据分析，共同进步！ 首先先来进行一个数据清洗的实战，使用比较经典的数据集，泰坦尼克号生存预测数据。...data.drop('ticket', axis=1, inplace=True) 至此，我们就把一份原始的数据，处理成了比较标准的，易于数据分析的数据。...透视表分析 在处理数据之后，我们还可以使用透视表，整体分析下数据 这里主要查看下各个特征（船票等级，性别，仓位等）对于存活率的影响 注意数据集 df 与 data 的区别 性别透视表 首先来看下，不同性别...数据清洗的重要性 要知道，一个好的数据分析师必定是一名数据清洗高手。在数据分析的过程中，数据清洗是最占用时间与精力的步骤。数据质量的高低，直接影响我们最后分析的结果，千万马虎不得。...唯一性：数据是否存在重复记录。 在进行数据清洗的时候，一定要先耐心的观察数据，充分的理解每列数据的意义，从真实的情况出发分析数据是否有真实的含义，再根据生活工作中的经验，来逐一处理数据。
前面我们一起完成了一个数据清洗的实战教程。现在，我们一起来学习数据采集的相关知识。...获取数据。打开网站之后，就可以自动化的获取我们所需要的网站数据。 保存数据。拿到数据之后，需要持久化到本地文件或者数据库等存储设备中。...下面我们就来分析下这个网页 目标网站页面分析 注意：网络上的网站页面构成总是会变化的，所以这里你需要学会分析的方法，以此类推到其他网站。正所谓授人以鱼不如授人以渔，就是这个原因。...Chrome 开发者工具 Chrome 开发者工具（按 F12 打开），是分析网页的绝佳利器，一定要好好使用。...其实爬虫，无外乎模拟请求，解析数据，保存数据。
---- 处理数量较大的数据时，一般分为数据获取、数据筛选，以及结果展示几个步骤。在 Excel 中，我们可以利用数据透视表(Pivot Table)方便快捷的实现这些工作。...这个步骤本文不展开讨论，以下是我们作为分析来源的工作表数据： ?...4 增加自定义字段 有时基本的字段并不能满足分析的需要，此时就可以在数据透视表中插入基于公式计算的自定义字段。...下面用不同的方法加入两个自定义字段： 1.简单运算的公式 首先简单计算一下各队的场均进球数： 点击数据透视表中的任意位置，以激活“数据透视表分析” Ribbon 标签 点击“字段、项目和集”按钮，在弹出的下拉菜单中选择...将字段的汇总方式改为“计数” -- 虽然在此处并无太多实际意义 5 利用切片器过滤数据 除了可以在“数据透视表生成器”中指定若干个“过滤器”，切片器(Slicers)也可以用来过滤数据，使分析工作更清晰化
股票作为金融体系的一员，其走势收到了多方面的影响，并不是能够通过一两个算法，一些参数就可以完美预测，这是基于此，才衍生出了进入量化这个学科，专门用来做金融方面的数据分析。...获取数据 首先我们先导入相关库 import pandas as pd import tushare as ts 接下来我们就可以通过 tushare 库来获取股票数据了 import tushare...，时间范围是从2017.05 到2019.11 查看特征 接下来我们看下数据各个列的含义 股票数据的特征 date：日期 open：开盘价 high：最高价 close：收盘价 low：最低价 volume...整理预测值 由于我们需要对训练好的模型做预测来确认模型的性能，所以需要把数据中的 close 数据做位置转移。...= df.label y = Target.valuesprint(np.shape(X), np.shape(y)) >>> (606, 11) (606,) 构建模型 划分训练集和测试集 # 将数据分为训练数据和测试数据
一个线性分类器就是要在 n 维的数据空间中找到一个超平面，其方程可以表示为 ? 一个超平面，在二维空间中的例子就是一条直线。...我们希望的是，通过这个超平面可以把两类数据分隔开来，比如，在超平面一边的数据点所对应的 y 全是 -1 ，而在另一边全是 1 。 ?...但是在真实的世界中，数据往往都不是那么“干净”的，存在异常数据是再正常不过了，此时就需要软间隔。软间隔就是指允许一部分数据样本分类错误，从而使得训练的模型可以满足绝大部分其他样本。...比如该类数据集，任何线性模型都没有办法处理，SVM 也是不可用的。此时，我们就需要引入一个新的概念：核函数。...我们还简单的推导了在线性可分的情况下 SVM 的数学公式，而对于非线性可分的数据，我们需要引入核函数，来映射原始数据到一个新的高纬度空间中，再进行 SVM 构建。 ?
数据规范化 在正式处理数据之前，我们先来看一个概念-数据规范化 那么什么是数据规范化呢 数据规范化是数据挖掘的一项基本工作，之所以称之为基本，是因为不同评价指标往往具有不同的量纲，数值间的差别可能很大，...不进行处理可能会影响到数据分析的结果。...为了消除指标之间的量纲和取值范围差异的影响，需要进行标准化处理，将数据按照比例进行缩放，使之落入一个特定的区域，便于进行综合分析。同时数据规范化对于基于距离的算法尤为重要。...，该列都是相同的，即对我们的预测是不会产生任何影响，可以删除 df_new.drop(['Brand'], axis=1, inplace=True) 数据关联性分析 matrix = df_new.corr...在这个过程中，你应该对数据探索，数据可视化，数据规范化等技能有 了一定的体会。
何为交叉验证呢，就是把训练集进一步分成训练数据（Training Data）和验证数据（Validation Data），在训练数据上取不同的 K 值进行模型训练，然后在验证数据上做验证，最终选择在验证数据里最好的...实现核心函数 下面就开始实现 KNN 算法的核心函数 首先计算需要测试的样本和已知样本所有数据的距离 distances = [euc_dis(x, testdata) for x in X] X 就是已知样本的数据集...as np 导入 iris 数据 # 导入iris数据 iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target X_train, X_test...KNN 算法的优劣 优点 KNN 算法简单易懂，精度高，理论成熟，既可以做分类也可以做回归 既可以应用在数值型数据上，也可以应用在离散型数据上 当 K 值选择的比较合理时，该算法对异常值会变的不敏感 缺点...当样本数据过大时，计算量也随之增大 在样本不平衡的数据集上表现不是很好（有些分类数据量大，有些分类数据量非常小） 对于数据间的内在联系，是无法给出的 总结 今天我讲解了机器学习算法中最简单最易懂的 Hello
推荐阅读：和50万人一起学Python 摘要 在用Python做数据分析的过程中，有一些操作步骤和逻辑框架是很固定的，只需要记住其用法即可。本节内容介绍Pandas模块在数据分析中的常用方法。...内容目录 1、数据的生成与导入 2、数据信息查看 2.1、查看整体数据信息 2.2、查看数据维度、列名称、数据格式 2.3、查看数据特殊值和数值 2.3.1...5.2、数据透视表用法 5.3、数据采样 5.4、数据求均值 ，方差等 5.5、数据求相关系数 6、数据存储 6.1、存储到Execl 6.2、存储到CSV...生成数据直接创建一个Dataframe即可 本次数据为泰坦尼克号数据 2、数据信息查看 目的：了解数据的概况，例如整个数据表的大小、所占空间、数据格式、是否有空值和重复项，为后面的清洗和预处理做准备...例：查看前五行数据 3、数据的清洗和预处理等步骤 对清洗完的数据进行预处理整理以便后期的统计和分析工作。
乳腺癌预测 本例子使用的数据可以在这里下载 https://github.com/zhouwei713/DataAnalyse/tree/master/SVM 数据探索 我们先来加载数据，查看下数据情况...breast.columns[1:11]) breast_se = list(breast.columns[11:21]) breast_worst = list(breast.columns[21:31]) 特征关联性分析...又因为上面的相关性分析，可以把相关性高的特征中选出一个作为代表即可。...特特征提取由于我们的数据集中，每一列都是字符，不是数字类型，所以不能够通过构造热力图来判断特征之间的相关性，那么我们可以使用另一种更加普遍的方式，主成分分析法来做特征提取 主成分分析 PCA 是一种统计方法...、数据探索、数据清洗、特征转换、特征选择（主成分分析）、SVM 训练和评估等环节。
生信技能树核心成员，单细胞天地特约撰稿人，简书创作者，单细胞数据科学家。 ? 我们知道没有一个细胞是孤立的，而细胞之间的交流又不能打电话，所以相对位置对细胞的分化发育起着极其重要的作用。...正如我们之前介绍过的： 10X空间转录组Visium:基本概念 10X空间转录组Visium || 空间位置校准 Seurat 新版教程：分析空间转录组数据（上） Seurat 新版教程：分析空间转录组数据...（下） 今天我们就以10X-Visium，我们来看看在scanpy中如何分析空间转录组数据。...其实分析的框架依然是质控-降维-分群-差异分析-markergene。 要运行一套教程前提是要有相应的软件和示例数据，这里我们已经下载安装好了。就直接开始了。...然而，分析这些数据的方法还没有建立。在这里，我们描述SpatialDE，这是一种从多路成像或空间rna测序数据中识别具有表达变异空间模式的基因的统计测试。
而通常情况下，我们的 EM 聚类大多是基于高斯混合模型（GMM）的，即假设数据点是符合高斯分布的。这样，我们就拥有了两个参数来描述一组数据点，均值和方差！ 其聚类过程如下 ?...2.给定每个簇的高斯分布，计算每个数据点属于一个特定簇的概率。一个点越靠近高斯的中心，它就越可能属于该簇。 3.基于这些概率，我们计算一组新的高斯分布参数使得簇内的数据点的概率最大化。...举个栗子 假设我们从一所高中里随机抽取了500个同学的鞋码数据，现在我们要在不知道任何信息的情况下对这500个数据进行分类，哪个是来自男生，哪个是来自女生；我们可以通过高斯分布来拟合数据，假设男生女生的鞋码都是符合高斯分布的...给定一个初始的参数值（均值和方差），根据这个已知参数的高斯分布可以粗略地将每一个数据都划分到指定类（属于男生或女生），这样我们就得到了500个鞋码的初始分类情况；接着利用这些属于男生分类的鞋码数据重新估计男生鞋码的高斯分布的参数...最后再迭代 E、M 两步，直到数据不再变化为止。 ? 练习题 请用自己的话，总结下 EM 算法的原理？
课程安排 在本教程中，我们将涵盖以下内容： 实验设计[8] 数据背景[9] 获取数据[10] miRNA 数据分析[11] miRNA reads 的质量评估[12] miRNA 定量：MiRDeep2...原始数据集可在 NCBI SRA 数据库中找到，accession number 为SRP258575[25]。与之前一样，本教程将使用数据的简化版本。...原始数据集可在 NCBI SRA 数据库中找到，accession number 为SRP032274[26]。为了减少分析运行时间，本教程将使用原始数据的子集。...，本教程中样本已经过下采样以降低深度（这里仅介绍下采样方式，不需要再次对数据集进行下采样）。...您可以按照上述教程使用完整数据集进行分析，也可以将我们从完整数据集生成的 DESeq2 分析结果导入到您的历史数据中。
如果只是做单个样本的sc-RNA-seq数据分析，并不能体会到Seurat的强大，因为Seurat天生为整合而生。...本教程展示的是两个pbmc数据（受刺激组和对照组）整合分析策略，执行整合分析，以便识别常见细胞类型以及比较分析。虽然本例只展示了两个数据集，但是本方法已经能够处理多个数据集了。...整个分析的目的： 识别两个数据集中都存在的细胞类型 在对照组和受刺激组均存在的细胞类型标记（cell type markers） 比较数据集，找出对刺激有反应的特殊细胞类型（cell-type） 数据准备...我已经下载好数据了，但是： 遇到的第一个问题就是，数据太大在windows上Rstudio连数据都读不了。...，并使用MetaDE R包中的meta分析方法组合p值。
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