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Python 爬取淘宝商品实战

采集:Python爬取淘宝网商品2. 对进行清洗和处理3. 文本:jieba词、wordcloud可视化4. 柱形图可视化 barh5. 直方图可视化 hist6. 说明:根需求,本案例中只取了 item_loc, raw_title, view_price, view_sales 这4列,主要对 标题、区域、价格、销量 进行。代码如下:? 三、:【1】. 对 raw_title 列标题进行文本:使用结巴词器,安装模块pip install jieba? 价格1万元以上的商品,在售商品量差异不大。【4】. 商品的销量布情况: 同样,为了使可视化效果更加直观,这里我们选择销量大于100的商品。代码如下:??由图表及可知:1. 不同省份的商品平均销量布: 代码如下:??热力型地图?作者后记孙方辉 从事工作,热爱统计与,本文献给学习Python的朋友们,欢迎大佬们的指点!

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学徒作业-单基因的tcga

CCL2基因的表达量,可以把TCGA库里面的90个ESCC病人成高低表达CCL2的两个组,然后可以差异,GSEA等等文章发表在Molecular Cancer 杂志,2020年2月,标题有点长 200块的代码我的学徒免费送给你,GSVA和生存多元化的TCGA库的应用我喜欢把TCGA库的应用划为8个领域:1、探索各类肿瘤不同临床特征(性别、年龄、种族、临床期)的预后(生存曲线)2 水平的预后(生存曲线)8、探索各类肿瘤不同临床特征(性别、年龄、种族、临床期)组后的单个子(mRNA,lncRNA,miRNA,甲基化,蛋白)特性的布锦上添花之生存如果你看的文章足够多 我们已经多次介绍过生存:集思广益-生存可以随心所欲根表达量组吗生存时间点问题寻找生存的最佳基因表达组阈值apply家族函和for循环还是有区别的(批量生存出图bug)TCGA 库生存的网页工具哪家强

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    基因芯片表达差异基因

    下面和大家享一下基因芯片的预处理方法。1)前需要对进行背景信号处理:背景处理即过滤芯片杂交信号中属于非特异性的背景噪音部。 然而,的缺失对后续的统计(尤其是层式聚类和主成)有致命的影响。Affymetrix公司的芯片系统会直接将负值修正为一个固定值。 5) 差异基因表达: 经过预处理,探针水平转变为基因表达。为了便于应用一些统计和学术语,基因表达仍采用矩阵形式。?A.芯片的差异主要包括三种方法:1. 非参:由于微阵列存在“噪声”干扰而且不满足正态布假设,用t检验有风险。非参检验并不要求满足特殊布的假设,所以可使用非参方法对变量进行筛选。如经验贝叶斯法、芯片显著性SAM法。 芯片的差异的常用软件包括:1.

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    深入浅出:怎么从0开始学习大,才能成为合格的师及科学家

    最近有很多人咨询,想学习大,但不知道怎么入手,从哪里开始学习,需要学习哪些东西?对于一个初学者,学习大的思路逻辑是什么? 本文就梳理了如何从0开始学习大,学习的步骤思路,可以给大家一个学习的建议。?很多人认为需要掌握复杂高深的算法,需要掌握技术开发,才能把做好,实际上并非这样。 那么,大体上,大经典案例有以下几种:A、预测产品未来一段时间用户是否会流失,流失情况怎么样;B、公司做了某个促销活动,预估活动效果怎么样,用户接受度如何;C、评估用户信用度好坏;D、对现有客户市场进行细 可以对问题进行细为四类问题:类问题、聚类问题、关联问题、预测问题;1、类问题用户流失率、促销活动响应、评估用户度都属于类问题,我们需要掌握类的特点,知道什么是有监督学习, 4、入门这部是最难也是最有意思的一部,要掌握以下几个部: 1)机器学习的定义在这里跟先不做区别2)代价函的定义3)TrainTestValidate4) Overfitting的定义与避免方法

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    【职业规划】)从业指南

    其实从的起源可以发现,它并不是一门崭新的科学,而是综合了统计、机器学习、人工智能、库等诸多方面的研究成果而成,同时与专家系统、知识管理等研究方向不同的是,更侧重于应用的层面。 因此来说,融合了相当多的内容,试图全面了解所有的细节会花费很长的时间。因此我建议你的第一步是用大概三个月的时间了解的几个常用技术:类、聚类、预测、关联、孤立点等等。 2.如果单纯从建立模型的角度来说,人员的确不必是程序员,只要应用合适的算法,基于进行建模,并对模型进行调优就可以了。 说白了,就是一种问题的手段,问题一直会有,解决问题的手段也就一直有存在的必要。 但是,在方面,曾经请教过你,人员的工作性质。一种是在甲方做人员,利用所掌握的知识来解决一些业务问题。

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    化营销圈子:城市应用、、咨询方法、营销引流

    下面是未来2个月主要的享内容:一、内容1、梳理业务逻辑、认识行业的七步方法2、营销销售渠道5步方法3、6个角度和2个体系认识目标客户4、用解读营销策略的原则、体系和模式5 、通过企业营收的机会和不足6、以解读银行报表为例,如何制作一张总经理需要的报表7、以银行客户体系为例,如何深入企业潜在的目标客户8、师收集的方法二、咨询的方法和模型1 、顶级咨询公司是如何在一周内研究透一个行业、一家公司2、顶级咨询公司平均母婴市场的前景和竞争、客户需求的方法和模型3、顶级咨询公司是如何预测某城市膜拜单车2020年市场投放量和营业额的方法4、如何通过搜索高效快速找到需要的研报和资料的方法三 、城市的采集和应用:1、采集城市地理、小区、餐饮、公共设施的方法2、城市区域、商城人流量的方法3、如何通过区位、交通、价格、配套综合选择理想的地铁房4、如何通过城市评估上海某商城的竞争能力和营业能力四 、拆解目前营销与引流成功案例1、用产品市场机会、竞争情况、产品卖点的方法2、解一篇获得113万销售业绩的软文3、目前关于裂变引流的实践和总结4、今日头条、百家号、企鹅号阅读量和点赞量排名前

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    必备工具集,工欲善其事必先利其器

    作者:钱塘???????????????????

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    2017年热度最高的十大技术类技能 上榜!

    26%的受访者表示他们有计划在未来12个月内雇用此类人才。 作为北卡罗莱纳州医疗卫生系统Mission Health项目的经理,Arun Murugesan管理下的团队已经在过去几年中由2名成员扩张至35人。 他预计未来几年内该机构还将招聘15到20名成员,旨在从收集到的当中发出更多洞察结论。“专职发潜力的从业者量已经出现猛增,”他表示。 医疗卫生企业已经将大量资金投入到商务智能与技能领域,但保险与金融服务行业、零售厂商以及其它行业也在积极物色此类专业人才。 商务智能、类职位的有力候选者通常需要具备学、工程技术以及统计学专业背景,Reed表示。他们需要了解如何利用特定商务智能工具并熟悉SQL等相关编程语言。

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    以海底捞为例:餐饮行业的思路和方法

    image.png很多人会对的意义产生疑问,比如哪里来的,比如完了到底有什么用,能不能带来利润的增加呢?那就餐饮行业如何做为例做一个简单的说明。 经过的企业一般都会做如下改进:在点餐过程中,由有经验的服务员根顾客的画像特点推荐菜品,一方面可以提高菜品的销量,另一方面可以减少客户点餐的时间和频率,提高用户体验;根菜品历史的销售请客,综合考虑节假日 、气候和竞争对手等影响因素,对菜品的销量做预测,以便餐饮企业提前准备好原材料;定期统计菜品销售情况,类统计好评菜和差评菜,为促销活动和新菜品推广支持;根就餐频率和金额对顾客的就餐行为做评得到顾客的消费周期,筛选出优质客户,定期回访和联络;根客户来源区域、身份特征、消费情况做归类,探究目标客户的来源画像,做重点区域的流量引流……image.png下图是餐饮行业的基本流程 在中首先要做的就是确定目标,也就说需要解决的问题,在餐饮行业中,一般面临的问题:实现对动态菜品的只能推荐,帮助顾客快速发现自己感兴趣的菜品,同事确保推荐给客户的菜品也是餐饮企业所期望的;对餐饮客户做细

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    以海底捞为例:餐饮行业的思路和方法

    很多人会对的意义产生疑问,比如哪里来的,比如完了到底有什么用,能不能带来利润的增加呢?那就餐饮行业如何做为例做一个简单的说明。 经过的企业一般都会做如下改进:1、在点餐过程中,由有经验的服务员根顾客的画像特点推荐菜品,一方面可以提高菜品的销量,另一方面可以减少客户点餐的时间和频率,提高用户体验;2、根菜品历史的销售请客 ,综合考虑节假日、气候和竞争对手等影响因素,对菜品的销量做预测,以便餐饮企业提前准备好原材料;3、定期统计菜品销售情况,类统计好评菜和差评菜,为促销活动和新菜品推广支持;4、根就餐频率和金额对顾客的就餐行为做评 下图是餐饮行业的基本流程,并且对每个流程的维度指标做了。 在中首先要做的就是确定目标,也就说需要解决的问题,在餐饮行业中,一般面临的问题:实现对动态菜品的只能推荐,帮助顾客快速发现自己感兴趣的菜品,同事确保推荐给客户的菜品也是餐饮企业所期望的;对餐饮客户做细

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    | 师都在看的聚类知识点总汇

    概 念聚类是按照个体的特征将他们类,让同一个类别内的个体之间具有较高的相似度,不同类别之间具有较大的差异性。聚类属于无监督学习。 K-Means划法K表示聚类算法中类的个,Means表示均值算法,K-Means即是用均值算法把成K个类的算法。 层次聚类法层次聚类算法又称为树聚类算法,它根之间的距离,透过一种层次架构方式,反复将进行聚合,创建一个层次以解给定的集。层次聚类算法常用于一维的自动组。 绘制图形: #使用主成进行降维pca_2 = PCA(n_components=2)data_pca_2 = pd.DataFrame(pca_2.fit_transform(data))plt.scatter 学原理实现导入一份如下布的点的集合?

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    Armory:一款外部工具

    今天给大家介绍的是一款名叫Armory的开源工具,该工具可以从多款安全工具中检索和获取大量外部,然后将这些存储到库中,并对进行关联处理。? 工具介绍Armory可以从多款安全工具中检索和获取大量外部,然后将这些存储到库中,并对进行关联处理。 除此之外,Armory具有高扩展性,广大研究人员可以根自己的需要来开发功能模块,并以自己期望的格式来导出或生成报告。 该参需要指向工具目录的根路径。工具模块生成的所有文件都会存放在这个路径下,包括sqlite3库。工具使用该工具的使用为“功能模块“和“报告”这两个部。 功能模块Armory的功能模块负责运行工具主程序,筛选,并将最终的写入到库中。

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    一、概述都是从中提取一些有价值的信息,二者有很多联系,但是二者的侧重点和实现手法有所区的不同之处: 1、在应用工具上,一般要通过自己的编程来实现需要掌握编程语言;而更多的是借助现有的工具进行。 3、交叉学科方面,需要结合统计学、营销学、心理学以及金融、政治等方面进行综合更多的是注重技术层面的结合以及学和计算机的集合 的相似之处: 1、都是对进行人员在结果表达及方面也会借助的手段。二者的关系的界限变得越来越模糊。 6 的开发流程 6.1 获取 6.2 清洗 6.3 变换 6.4 特征工程 6.5 模型训练 6.6 模型优化 6.7 结果三、相比于更多在于利用一定的工具和一定的专业知识

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    之会员

    引言说到,就不得不说到会员。老生常谈的问题,包括会员级、用户画像、会员个性化营销、会员价值等等。 而现在围绕会员的运营模式也在发生着变化,从过去做产品,到现在做会员服务,从P到S的转变势必会需要介入会员的特征、习惯、活跃、忠诚度等。 在这过程中,先找出我们的潜在用户,什么意思,就是可能会用我们业务的用户。比如你推车主业务,前提是我要有车吧。比如你推理财产品,前提我有资金。找到这些潜在用户,怎么他们的价值。 常见的中应用到得是预测LR、RF,根过往他们的消费历史来训练。而针对流失的用户我们需要不需要挽回呢?我们之前零售测算过的成本发现通过挽回用户的方式得不偿失,成本很高。 围绕会员价值的有很多,会员价值包括历史价值、当前价值、影响价值和未来价值。比例大致在2:5:1:2 。所以当你在给会员价值打的时候,需要结合他多方面的影响来权重考虑。

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    浅谈

    浅谈?  都可以做为“玩”的方法论,两者有很多的共性,也有显著的差异。?   从的结果看,的结果是准确的统计量,而得到的一般是模糊的结果。 很多时候师也在做方面的工作,而工程师也会做的工作,也有很多时候用到的工具和模型,很多从业者使用SAS、R就是一个很好的例子。 的区别  可以为广义的和狭义的,广义的就包括狭义的,我们常说的就是指狭义的。 所以(狭义)与构成广义的。  来源:科学网公众号

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    【R语言进行】回归

    线性回归模型的来源于澳大利亚的CPI,选取的是2008年到2011年的季度。 LogisticRegression (with R)》3、广义线性模型广义线性模型(generalizedlinear model, GLM)是简单最小二乘回归(OLS)的扩展,响应变量(即模型的因变量)可以是正整 ,其布为某指布族。 广义线性模型可以通过glm()函建立,使用的是包‘TH.data’自带的bodyfat集。 由上图可知,模型虽然也有离群点,但是大部都是落在直线上或者附近的,也就说明模型建立的比较好,能较好的拟合

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    人工智能、机器学习、深度学习、都是什么意思

    在开始学习python大之前,我们先要搞清楚人工智能、机器学习、深度学习、都是什么意思。 会用30多堂课的内容带大家学习python、爬虫,,机器学习,可视化。想转行大、人工智能的朋友可以加入,欢迎支持。? 利用各种技术与统计方法,将大量的历史,进行整理,归纳与整合,是从海量中“”隐藏信息,如趋势、特征及相关的一种过程。 只是在已定的假设,先验约束上处理原有计算方法,统计方法,将转化为信息,而这些信息需要进一步的获得认知,转化为有效的预测和决策,这时就需要,也就是我们师系统成长之路的“ 是把变成信息的工具,是把信息变成认知的工具,如果我们想要从中提取一定的规律(即认知)往往需要结合使用。

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    与预测术语

    (Big Data): 大既是一个被滥用的流行语,也是一个当今社会的真实趋势。此术语指代总量与日俱增的,这些每天都在被捕获、处理、汇集、储存、。 机器学习(Machine Learning): 一个学科,研究从中自动学习,以便计算机能根它们收到的反馈调整自身运行。与人工智能、、统计方法关系密切。 在商业领域,预测模型及被用于当前和历史事实,以更好了解消费者、产品、合作伙伴,并为公司识别机遇和风险。 文本(Text Mining): 对包含自然语言的。对源中词语和短语进行统计计算,以便用学术语表达文本结构,之后用传统技术文本结构。 网络网络(Web Mining Web Data Mining) : 使用技术从互联网站点、文档或服务中自动发现和提取信息。

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    云大:为云带来绿色和加速(CS)

    引入了利用云资源对云中的海量进行的概念。但我们能做得更好吗?是的,当然!本章的主要贡献是识别出四种改变游戏规则的技术,用于加速云中任务的计算和。 图形处理单元可以用来进一步加速过程,这被称为GPU加速。此外,在大中还可以引入近似计算,通过减少时间和能量来提高过程的效率,从而促进整个计算过程的绿色。 量子计算是近年来不断发展的范例,它也可以在极短的时间内促进高效和快速的大。我们将这三种技术结合大的视角,以整体架构的方式,考察了它们在大中的重要性。 本文还简要介绍了大和云的概念。 云大 为云带来绿色和加速.pdf

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    】客户价值

    最近购买日Recency, 各期购买频率Frequency, 各期平均单次购买金额Monetary)能够科学地预测老客户(有交易客户)今后的购买金额,再对销售毛利率、关系营销费用进行推算,就能按年、按季、按月出今后几期的客户价值 RFM方法是国际上最成熟、最为接受的客户价值方法,RFM实际上是一整套方法中的部内容,但最具代表性,其它还包括客户购买行为随机模型、马可夫链状态移转矩阵方法、贝氏机率推导状态移转概率方法、回归拟合方法等 揭秘后,您就更加理解用必要长度和宽度的样本建立起一套牢固、可靠随机模型的重要意义,样本越大,客户价值推测结果就越接近即将发生的事情。 p=8.57, q=1.53, k=3224.15图1图2曲线形状均由其参a、b、p、q、k决定。频率概率布列符合负二项配,参a、b由客户的平均购买频率计算出来。 用积表达式描述就是:平均金额移转期望值 = ∫紫色曲线函dm ∫蓝色曲线函dm,积区间由mi到500,000.00。购买频率移转期望值也类似,只是频率概率为离散函

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