1.概述 数据包络分析方法(Data Envelopment Analysis,DEA)是评价多输入指标和多输出指标的较为有效的方法，将多投入与多产出进行比较，得到效率分析，可广泛使用于业绩评价。...数据包络分析是一种具有相同类型决策单元进行绩效评价的方法（相同类型是指这类决策单元有相同性质的投入和产出。比如说医院投入的是医护人员面积，床位数，医疗设施等等，产出的是门诊病人人次，住院人次。...图片 以上面的分析结果为例，可以看综合效益为1.0的DEA有效，代表该决策单元的投入与产出结构合理，相对效益最优。...数据包络分析DEA时，首先需要分析综合效益值θ，即首先判断DMU是否有DEA有效，如果有效，则说明该DMU较优，反之说明‘非DEA有效’。...投入冗余投入过多，需要减少多少才更优（松驰变量S-）产出不足产出过少，需要增加多少才更优（松驰变量S+） 数据包络分析DEA时，首先需要分析综合效益值θ，即首先判断DMU是否有DEA有效，如果有效
[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！
数据包络分析是一种用于进行综合评判分析的非参数方法。它使用线性规划来估计多个决策单元(DMU)的有效性，它广泛应用于生产、管理学和经济学等领域中。...评价思想 核心是通过对每个DMU的输入和输出数据进行综合分析，得出每个DMU效率的相对指标，然后将所有DMU效率指标排序，确定相对有效的DMU即有效的决策单元，为管理人员提供管理决策信息 举个例子，每个公司的各个部门可以看成是每个...对上面这个分式规划，很明显这个和输入输出数据的量纲单位无关，即不管输入输出量纲是否相同，计算所得的最优评价指数是不变的(毕竟是分式)，现在的问题是如何求解这个最优化问题，分式规划或者叫非线性规划，在这类规划中我们需要尽可能地将其转化为线性规划...特点 非常适合用于多输出-多输入的有效性综合评价问题 应用DEA方法建立模型前无需对数据进行量纲化处理 无需任何人工赋权 结果只能评价决策单元的相对发展指标，而无法对实际的发展水平量化表示 由于各个决策单元都是从最有利于自己的角度分别求得权重
数据包络分析–SBM Model DEA–SBM model 扩充知识–radial and non-radial SBM model 模型解释1 模型解释2 变型 对偶模型 SBM-efficiency...比如说，在第一章中所介绍的CCR模型，其模型可表示为（用基于输入向的包络型）： 可以看到x0是通过与theta进行乘积来实现压缩（theta小于等于0），这说明投入项可以按照一个比例进行乘积，
数据包络分析(data envelopment analysis,DEA)是一个对多投入\多产出的多个决策单元的效率评价方法。是1978年由CHARNES和COOPER创建的。可广泛使用于业绩评价。...样例数据： ? 可视化展示函数： ?
本文主要介绍用数据包络分析和基因算法按上市公司的基本面数据进行选股分析。其中基因算法用于选择基本面指标，数据包络分析对股票进行效率评分。 ...由于代码较长，本文只贴出一部分 完整代码获取方式在文末放送 “ 数据包络分析 ” 数据包络分析（DEA）是线性规划模型的应用之一，它是由美国运筹学家A. Charnes和W. W....通过实证分析，股票效率分析的DEA方法也是可行的，成功的。...数据包络分析的步骤如下：1.明确评价目的；2.选择决策单元；3.建立输入/输出指标体系；4.搜集和整理数据资料；5.DEA模型的选择；6.分析评价结果并提出决策建议。 . ? ? ? ?...好了，今天就写这里，想要获取完成代码，请在后台回复“数据包络分析”
Minitab是一款广泛应用于数据分析领域的软件，它在数据处理、统计分析、图表制作等方面都有着独特的功能，下面就让我们通过实际案例来了解Minitab的独特之处。...作为一款数据分析软件，Minitab最大的优势不仅仅在于其功能的强大，还在于其操作的简单易用。通过Minitab，用户可以轻松地进行数据收集、处理、分析和报告，从而更好地理解业务情况和快速做出决策。...不过，在样品提取的过程中，由于各种原因，我们得到了一些异常的数据，这些数据需要进行清洗。最初，我们使用的是一款常规的数据处理软件，但是由于其功能限制，我们很难找到这些异常数据。...除了数据处理功能之外，在实际应用企业生产数据分析时，Minitab的“统计分析”功能也十分重要。如在某家企业的质量分析中心，他们利用Minitab进行生产过程的统计控制。...总之，Minitab是一款十分优秀的数据分析软件，其简单易用、功能强大的特点使其被广泛应用于各个领域，帮助用户进行更加准确、更加高效的数据分析。
现在很多厂商都说自己的产品是大数据分析软件。如果只是根据功能去区分这些产品，的确是件难事，因为很多工具具有相似的特征和功能。此外，有些工具的差异是非常细微的。...这些厂商分别代表着大数据分析市场的不同方面。我们将结合之前文章中提到的特点，对这些产品进行对比，看这些产品是如何满足企业用户的业务需求。 如何选择最适合的大数据分析软件？ 分析师的专业知识和技能。...另一方面，这样的大数据分析工具可能只可以作为更大软件许可协议的一部分才能够购买。 规模小点的厂商，如KNIME、Alteryx和RapidMiner，收入主要来自许可授权和支持少量大数据分析产品。...大数据分析软件的市场可能让人找不到北，但是我们希望，本系列采购指南文章能够帮助你更好地理解大数据分析软件能够带给企业什么好处，帮助你更好地区分主流大数据分析产品和工具。...现在，我们特分享主流大数据分析软件厂商一览表。
勒索软件团伙在攻击中使用了越来越多的数据泄露工具，赛门铁克在三个月内就发现了十几种不同的工具进行数据泄露。虽然其中一些工具是恶意软件，但绝大多数都是合法软件。...勒索软件团伙应用数据泄露工具的范围正在扩大，主要驱动因素有两个： 攻击者意识到了某些软件的潜在功能可以利用 攻击者希望找到过于显眼的攻击工具的替代品 尽管 Rclone 目前仍然是勒索软件团伙最常用的数据泄露工具...数据泄露只是这些良性软件的功能之一，大多数软件都可以变成访问失陷主机的后门。...勒索软件团伙与数据泄露工具 在过去三个月中，攻击者最常用的数据泄露工具如下所示： Rclone：Rclone 是管理云上数据内容的开源工具，经常被勒索软件团伙用于窃取数据。...Atera：攻击者经常滥用的合法远程访问软件。 WinRAR：用于压缩和解压的软件，攻击者使用此类软件压缩回传的数据。
数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。...数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，作出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，作出正确的决策...数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤。...数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。[1] 机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。...机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准。 精选数据挖掘和机器学习软件列表 ? ? ?
欢迎使用SPSS软件，这是一款非常强大的数据分析工具，被广泛应用于社会科学、医学、商业等领域中的数据分析和研究。...SPSS软件的核心功能是数据分析，它可以帮助您处理和分析各种类型的数据，包括文本、数字、图像等。SPSS软件的界面非常友好，使用起来非常简单。您可以通过菜单栏、工具栏和图形界面来操作SPSS软件。...在数据分析方面，SPSS软件提供了丰富的功能和工具。您可以使用SPSS软件进行描述性统计、假设检验、方差分析、回归分析、聚类分析等各种类型的统计分析。...SPSS软件还支持数据可视化，可以帮助您更好地展示和解释数据。除了基本的数据分析功能，SPSS还提供了高级的数据挖掘和预测模型功能。...总之，SPSS软件是一款非常实用、易于使用的数据分析工具，它可以帮助您更好地处理和分析数据，从而为您的决策提供更准确的支持。
前言Python是非常适合用于数据分析的，除了Python代码简单以外，Python还有非常多的第三方库，对于数据分析有很大帮助，今天我们就介绍一下Python进行数据分析的神器——pandas。...注：日常工作中，我们通常在导入时将pandas导入为pd总结本文主要介绍了pandas的安装还有一个简单示例，我们需要注意新版本pandas不再支持Python2.x版本，后续我们将介绍pandas的数据结构
⭐️前言 恶意软件，改你的注册表，搞你的启动项。 让他的软件自动运行，我们如何避免？ 我们要用process monitor分析一下！ 跟上爆哥的节奏！...看看这个间谍软件做了什么 真的可怕。他会改你的注册表，把自己加到启动菜单 ！！！！！！！！！！...看看做了什么恶 学会用调试器OD OD能看 寄存器 反编译代码 栈 内存转储数据 非常无敌！...⭐️总结 静态分析拿来总揽全局，看看大概流程 动态分析，根据静态分析的字段来找，然后细看局部！ 当然，我们可以先用winhex这样的二进制工具看一下整体！ 再用od看一下需要特别关注的地方！...其次了，windbg也很棒，用来看内核程序，分析rootkit这样的内核恶意程序离不开他！
这一篇给大家推荐一个空转分析的优秀软件---SpaCET，文章在Estimation of cell lineages in tumors from spatial transcriptomics data...，2023年1月发表于NC，个人感觉软件集中了空转分析的重要功能，包括细胞互作和共定位，软件在SpaCET。...SpaCET是一个R包，用于分析癌症空间转录组学(ST)数据集，以估计肿瘤微环境中的细胞谱系和细胞间相互作用。简单地说，SpaCET首先通过整合常见恶性肿瘤的基因模式来估计癌细胞的丰度。...图片 安装 # install.packages("devtools") devtools::install_github("data2intelligence/SpaCET") 示例一、依据内置数据集分析空间数据...spatialFeatures=c("Malignant","Malignant cell state A","Malignant cell state B"), nrow=1 ) 图片 示例二、依据匹配的单细胞数据集分析空间数据
小编说：Druid 作为一款开源的实时大数据分析软件，最近几年快速风靡全球互联网公司，特别是对于海量数据和实时性要求高的场景。如果你对Druid还很陌生，那赶紧跟着本文快速了解一下吧。...大数据分析和Druid 大数据一直是近年的热点话题，随着数据量的急速增长，数据处理的规模也从GB 级别增长到TB 级别，很多图像应用领域已经开始处理PB 级别的数据分析。...为了解决数据实时性的问题，大部分公司都有一个经历，将数据分析变成更加实时的可交互方案。其中，涉及新软件的引入、数据流的改进等。数据分析的几种常见方法如下图。 整个数据分析的基础架构通常分为以下几类。...支持流式数据摄入 很多数据分析软件在吞吐量和流式能力上做了很多平衡，比如Hadoop 更加青睐批量处理，而Storm 则是一个流式计算平台，真正在分析平台层面上直接对接各种流式数据源的系统并不多。...查询灵活且快 数据分析师的想法经常是天马行空，希望从不同的角度去分析数据，为了解决这个问题，OLAP 的Star Schema 实际上就定义了一个很好的空间，让数据分析师自由探索数据。
前言 前面我们介绍了pandas Series数据结构，本篇文章我们来介绍另外一种pandas数据结构——DataFrame。...DataFrame DataFrame 是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔型值）。...copy：拷贝数据，默认为 False 下面是我们的一个简单实例： import pandas as pd data = [['Muller',33],['Sane',27],['Reus',30]...也可以返回多行数据，使用 [ ... ] 格式，......，DataFrame是一个表格型的数据结构，也可以看做是 由 Series 组成的字典，只是共用索引，DataFrame同样可以根据索引实返回指定数据。
图片前言上一篇文章我们介绍了pandas的安装，并且写了一个简单的示例，本篇文章我们就开始学习pandas的数据结构。...数据结构-SeriesPandas Series 类似表格中的一个列（column），类似于一维数组，可以保存任何数据类型。...Series 由索引（index）和列组成，函数如下：pandas.Series( data, index, dtype, name, copy)参数说明：data：一组数据(ndarray 类型)index...：数据索引标签，如果不指定，默认从 0 开始dtype：数据类型，默认会自己判断name：设置名称copy：拷贝数据，默认为 False创建一个简单的 Series 实例：import pandas as...，这个数据结构较为简单，后续我们将介绍dataframe数据结构。
Seurat软件学习1-多个模型得数据进行整合：https://cloud.tencent.com/developer/article/2130078图片scRNA-seq整合介绍两个或多个单细胞数据集的联合分析带来了独特的挑战...这些方法首先识别处于匹配生物状态的跨数据集的细胞对（"锚"），可用于校正数据集之间的技术差异（即批处理效应校正），并对不同的实验条件进行scRNA-seq比较分析。...1.为下游分析创建一个 "整合 "的数据检测方法2.识别两个数据集中都有的细胞类型3.获得在对照组和刺激组细胞中都保守的细胞类型标志物4.比较数据集以找到细胞类型对刺激的具体反应设置Seurat对象为方便起见...，我们通过SeuratData软件包处理这一数据集。...这个函数对每个数据集/组进行差异基因表达测试，并使用MetaDE R软件包中的元分析方法结合p值。例如，我们可以计算出第6组（NK细胞）中不论刺激条件如何，都是保守标记的基因。
需求分析是软件定义时期的最后一个阶段，它的基本任务是准确回答“系统必须做什么？” ? 用思维导图对需求分析进行了简单的总结 ? ...1、在结构化分析方法中，“数据字典”是建模的核心，有三种建模方式，每一种方式对应有一种相应的工具来描述 （1）、数据模型，用实体-联系图描述； （2）、功能模型，用数据流图描述； （3）...2、在结构化分析方法中，数据流图和数据字典共同构成系统的逻辑模型。没有数据字典，数据流图就不严格，然而没有数据流图，数据字典也难于发挥作用。...只有数据流图和对数据流图中每个元素的精确定义放在一起，才能共同构成系统的规格说明。 ...3、还有一点需要注意的是，在需求分析阶段结束之前，系统分析员应该写出软件 需求规格说明书，以书面形式准确的描述软件需求。
STATA是一款经济学和社会学研究领域常用的统计软件，其提供了许多独特的功能，可以帮助研究人员更好地分析和解释数据。下面，我们将通过实际案例来介绍STATA的一些独特功能。...独特功能一：数据处理与清洗STATA最新软件获取：hairuanku.top/gQFYVr.STATA里面有详细安装教程在经济学和社会学研究中，数据处理和清洗是非常重要的步骤。...独特功能二：面板数据分析面板数据是经济学和社会学领域的常见数据类型，它包含了多个个体在不同时间点上的观察结果。STATA提供了面板数据分析的独特功能，可以帮助研究人员更好地分析和解释面板数据。...独特功能三：高级统计分析STATA提供了许多高级统计分析方法，如回归分析、时间序列分析、因子分析、聚类分析、生存分析等等，这些功能可以帮助研究人员更好地分析和解释数据，探索数据背后的规律和关系。...通过以上几个实际案例，我们可以看到STATA软件的独特功能运用范围非常广泛，不仅涉及数据处理与清洗、面板数据分析、高级统计分析和数据可视化等方面，同时也可以扩展到更多的经济学和社会学领域研究。
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