在数据分析的问题中, 经常会遇见的一种问题就是相关的问题, 比如抖音短视频的产品经理经常要来问留存（是否留下来）和观看时长, 收藏的次数, 转发的次数, 关注的抖音博主数等等是否有相关性, 相关性有多大。
导读：相关性分析是指对多个具备相关关系的变量进行分析，从而衡量变量间的相关程度或密切程度。相关性可以应用到所有数据的分析过程中，任何事物之间都是存在一定的联系。相关性用R（相关系数）表示，R的取值范围是[-1, 1]。
我们在做人力资源各项工作的目的都是为了可以支持业务的绩效，提升业务的绩效，不管是在招聘，培训，绩效等工作，但是在人力资源的工作中，我们很难直接的去和业务的绩效相关联，都是间接的支持业务的相关绩效，所以在人力资源的工作中我们一直在探索如何找出和有业务最相关的一些因素。 我们从人才发展和能力维度来分析如何通过数据分析的方法来找出业务业绩最相关的那个能力。 要做这个分析首先需要了解的一个概念就是“数据相关性”，所谓的数据相关性是两个变量之间的数据关系，这个数据关系分为两种正相关：Y数据随着X数据的增大而增大，系数K 是个正值负相关：Y 数据随着X的增大而减小，系数K是个负值
本文列出了文献中出现的一些最常见的统计错误。这些错误的根源在于无效的实验设计、不恰当的分析或有缺陷的推理。作者对如何识别和解决这些错误为研究者和审稿人提供了建议。每条错误之后还有Further reading提供之前关于此错误的讨论。
时间序列是按时间顺序的一组真实的数字，比如股票的交易数据。通过分析时间序列，能挖掘出这组序列背后包含的规律，从而有效地预测未来的数据。在这部分里，将讲述基于时间序列的常用统计方法。
所谓联，这里指的就是事物之间的相互影响、相互制约、相互印证的关系。而事物这种相互影响、相互关联的关系，在统计学上就叫做相关关系，简称相关性。
大家好，今天和大家分享的是今年3月份发表在Cancers (IF：6.126)杂志上的一篇文章，The Impact of Normalization Approaches to Automatically Detect Radiogenomic Phenotypes Characterizing Breast Cancer Receptors Status”，作者希望通过不同归一化方法处理影像学相关表型数据后，不同机器学习方法对于鉴别乳腺癌受体状态的性能情况。
导读：相关性分析在量化分析、行业分析、机器学习等领域都有着普遍的应用，本文将围绕相关性分析的定义、相关性系数等重点知识展开介绍，更多数据分析干货可点击数据分析方法论（干货）。
连续变量压缩的基本思路为：建模之前使用主成分、因子分析或变量聚类的方法进行变量压缩，后续建模时使用向前法、向后法、逐步法或全子集法进一步进行变量细筛。虽然方法的名称叫做变量聚类，但却并不是聚类分析，而是一种主成分分析的方法。
假设告诉你有一种新的方法可以像相关性一样衡量两个变量之间的关系，甚至可能更好，你会怎么想呢？具体来说，2020年发表了一篇名为《一个新的相关系数》的论文，介绍了一种新的衡量方法，当且仅当两个变量独立时等于0，当且仅当一个变量是另一个变量的函数时等于1，而且具有一些良好的理论性质，可以进行假设检验，同时在实际应用中对数据不做任何假设。
数据科学家使用统计分析工具深度挖掘数据潜在的内容时经常会遭遇到大数据挖的坑，实际上这些坑并不是只有大数据才有，大自然本身就存在很多虚假的相关性，大数据只是更加剧了这种虚假的相关性。 随着数据来源的增多和预测类型的多样化，数据建模关系的数量开始接近无穷大。正如David G. Young指出的那样，在预测分析的时候，我们要看到相互作用，变化的曲率、意义，有时甚至要看到变化的标志。 在做数据建模的相关性分析时，最关键的是找对数据范围，尤其是设置合适的变量和算法。一旦你找到了变量和算法的正确组合，那么你就掌握了
有时候我们根据需要要研究数据集中某些属性和指定属性的相关性，显然我们可以使用一般的统计学方法解决这个问题，下面简单介绍两种相关性分析方法，不细说具体的方法的过程和原理，只是简单的做个介绍，由于理解可能不是很深刻，望大家谅解。
WGCNA是目前非常火热的一项研究内容，其全称为weighted correlation network analysis, 直译就是加权基因相关性网络分析。通过这项分析，可以鉴定共表达的基因集合，这样的集合称之为modules, 而且可以将modules与表型数据进行关联分析，挖掘潜在的mark 基因。
大数据的发展经历了从因果分析到相关分析的转变。宏观上来讲，如果两个事务存在某种统计学意义上的依赖性就称两者具有相关性。这里我们就简单聊聊各种相关分析的方法。 1 先以电商中的商品推荐为例，来看看最基本
供应链数据主要描述公司之间存在的商业关系，即客户-供应商关系（customer-supplier）。最近越来越清楚的是，这种关系与上市公司股价的表现具有一定的相关性。Cohen和Frazzini (2008) 发现在美国市场中，分别为供应商和客户的上市公司之间股票价格有明显的相关性和领先滞后效应。Shahrur等 (2009)也在其他22个发达国家股票市场验证了Cohen和Frazzini (2008) 的发现。Wu和Birge (2014) 在此基础上使用中心度等度量指标构建了多个量化交易策略。但有些时候领先滞后效应的方向似乎随着时间和地点的变化而变化，因此对于应该是哪一个没有明确的、最终的一致意见。
线性回归是一种统计方法，用于研究因变量 𝑌 和一个或多个自变量 𝑋 之间的线性关系。其理论依据主要基于以下几个方面：
什么是数据挖掘 前两天看到群里有人问，什么是数据挖掘，现在就数据挖掘的概念做一下分析，并且尽量用大白话说一下数据挖掘到底是个啥东西，为啥大数据来了数据挖掘也火了（其实原来就挺火）。 先看一上概念： 数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。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
来源：OReillyData 作者：Stefan Zapf等 本文长度为2246字，建议阅读5分钟 本文利用新方法探讨相关性和组间相关性，并教你创建太阳系相关图。 一个古老的诅咒一直萦绕着数据分析：我们用来改进模型的变量越多，那么我们需要的数据就会出现指数级的增长。不过，我们通过关注重要的变量就可以避免欠拟合以及降低收集大量数据的需求。减少输入变量的一种方法是鉴别其对输出变量的影响。变量的相关性有助于这种鉴别：如果相关性较强，那么输入变量的一个显著变化将会导致输出变量同等程度的变化。我们要选择跟模型的
我们的世界由复杂的微生物群落构成，这些微生物群落不仅仅是独立个体的集合，更是相互连接的生态群落复合体，这些生态群落会互相交流、共同生存和进化。微生物群的相互作用不仅限于微生物群落之间，还存在于微生物和它们的宿主之间，已有许多研究表明他们在宿主的发育、代谢、体内平衡和免疫中起着关键作用。虽然健康人的微生物组也十分多变，但研究发现微生物群落组成的失衡与不良的宿主反应有关，有时还与严重的病理反应有关，例如，腹泻、糖尿病、结肠直肠癌、炎症性肠病、肠易激综合征和肥胖症等等。
各种数据挖掘文章本质上都是要把目标基因集缩小，比如表达量矩阵通常是2万多个蛋白编码基因，不管是表达芯片还是RNA-seq测序的，采用何种程度的差异分析，最后都还有成百上千个目标基因。如果是临床队列，通常是会跟生存分析进行交集，或者多个数据集差异结果的交集，比如：多个数据集整合神器-RobustRankAggreg包 ，这样的基因集就是100个以内的数量了，但是仍然有缩小的空间，比如lasso等统计学算法，最后搞成10个左右的基因组成signature即可顺利发表。其实还有另外一个策略方向，有点类似于人工选择啦，通常是可以往热点靠，比如肿瘤免疫，相当于你不需要全部的两万多个基因的表达量矩阵进行后续分析，仅仅是拿着几千个免疫相关基因的表达矩阵即可。最近比较热门的有：自噬基因，铁死亡，EMT基因，核受体基因家族，代谢基因。还有一个最搞笑的是m6a基因的策略，完全是无厘头的基因集搞小，纯粹是为了搞小而搞小。目前单细胞转录组大行其道，所以很多人喜欢使用公共的单细胞转录组数据集来缩小基因范围。学员在微信交流群分享了一个2024年5月的单细胞数据挖掘文章，标题是：《Single-cell combined with transcriptome sequencing to explore the molecular mechanism of cell communication in idiopathic pulmonary fibrosis》，研究者们重新分析了 GSE122960 这个单细胞转录组数据集，主要是第一层次降维聚类分群后，提取了巨噬细胞的特异性基因，然后走了随机森林生存分析算法，得到了 five most related key genes (CD163, IFITM2, IGSF6, S100A14 and SOD3). 有了目标的5个基因就可以很方便的各种简单分析来强调他们的生物学意义。比如去跟PDCD1基因看相关性：
Broad GDAC对TCGA的结果进行了整理和深入分析，相关的原始数据和分析结果可以通过网页的方式进行查看和下载，网址如下
授权转载自OReillyData 作者：Stefan Zapf等 一个古老的诅咒一直萦绕着数据分析：我们用来改进模型的变量越多，那么我们需要的数据就会出现指数级的增长。不过，我们通过关注重要的变量就可以避免欠拟合以及降低收集大量数据的需求。减少输入变量的一种方法是鉴别其对输出变量的影响。变量的相关性有助于这种鉴别：如果相关性较强，那么输入变量的一个显著变化将会导致输出变量同等程度的变化。我们要选择跟模型的输出变量强相关的输入变量，而不是使用所有的可用变量。 然而当输入变量之间存在强相关性时，这里就会出现一个
Copula方法是测度金融市场间尾部相关性比较有效的方法，而且可用于研究非正态、非线性以及尾部非对称等较复杂的相依特征关系。因此，Copula方法开始逐渐代替多元GARCH模型的相关性分析，成为考察金融变量间关系的流行方法，被广泛地用于市场一体化、风险管理以及期货套期保值的研究中。
Copula方法是测度金融市场间尾部相关性比较有效的方法，而且可用于研究非正态、非线性以及尾部非对称等较复杂的相依特征关系
股票市场波动性模型一直是金融领域研究的热点之一。传统的波动性模型往往只考虑了静态条件下的波动性和相关性，难以准确捕捉市场的复杂性和多样性。
网络诈骗，电信诈骗层出不穷，花样翻新，防不胜防，伤害普通百姓利益。本文通过对目前社会上关于网络电信诈骗新闻进行提取，从中分析当前网络诈骗发展趋势和关键因素，进而构建合理的反诈骗模型。 1、对关键词分析
在构建全文搜索体验（例如FAQ搜索或Wiki搜索）时，有多种方法可以使用Elasticsearch Query DSL来应对挑战。对于全文搜索，我们的武器库中有很多可用的选项，从最简单的match查询到强大的intervals查询。
多变量时间序列预测一直是各学科面临的持续性挑战。时间序列数据通常表现出多样的序列内和序列间相关性，这导致了复杂且相互交织的依赖关系，成为众多研究的焦点。
摘要写作，背景中按照疾病背景，引出基因，提出科学问题的逻辑进行，内容稍多。方法中列出，太简单了，也不值得学习，所有的数据库都是果友们熟悉的技能。结果是总结式写作，没有具体的数值，但是很清晰，值得借鉴；结论还是蛮清楚的。
相关分析是很基础的一种分析方法，接触spss的同学很快就会学习到想相关分析。虽然他很基础，但是在做很多高级分析之前，都要进行相关分析。这篇问文章就系统的和大家分享一下spss里如何做相关分析。 在spss中相关分析主要分为三大类，分别是双变量相关分析，偏相关分析和距离相关分析。 1、双变量相关分析主要研究两个变量数量之间的相关性。它又分为pearson相关分析，kendall相关分析，kendall等级相关分析，还有spearmen等级相关分析这四种。 Pearson相关分
皮尔森相关系数也叫皮尔森积差相关系数，用来反映两个变量之间相似程度的统计量。或者说用来表示两个向量的相似度。
现代全脑转录图谱为研究脑组织的分子相关性提供了前所未有的机会，可以使用无创神经成像进行量化。然而，将神经影像学数据与转录组测量相结合并不是直截了当的，需要仔细考虑才能做出有效的推断。在本文中，我们回顾了最近的研究工作，探讨了不同的方法选择如何影响成像转录组学分析的三个主要阶段，包括1)转录图谱数据的处理；2)将转录测量与独立衍生的神经影像学表型相关联；3)通过基因富集分析评估鉴定的关联的功能意义。我们的目标是为这个快速发展的领域促进标准化和可复制方法的发展。我们确定了方法可变性的来源，可能影响结果的关键选择，以及减轻假阳性和/或虚假结果的考虑因素。最后，我们提供了在所有3个分析阶段实现当前最佳实践过程的免费可用的开源工具箱的概述。
鹳会接生孩子吗？虽然它已经在相关性和因果关系的背景下得到了理论上的证明，但本文探讨了相关性以及它与因果关系的不同之处。
相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度；着重研究线性的单相关系数。 相关系数 r的值介于–1 与+1之间，在二维线形条件下，当 r为1 时，表示两组变量为完全的正相关；r为-1时则表示完全负相关；r越靠近0轴，两组变量间相关性越弱。一般来说，|r|在0.7以上已属高度相关。 各品种间相关性数据分析图 从和讯金融实验室最近给出的一张25个主连品种间相关性数据分析图（图1）上，我们发现了
默认网络(DMN)在人脑功能网络中扮演者极为重要的角色，一个关于它的重要问题是，默认网络是否会通过网络的动态重组来编码关于环境变化的信息? 想对这个问题进行研究是很困难的，因为功能连接的模式反映了刺激
（5）还会出现一个卡方检验的检验表，此处的渐进显著性未0，表示卡方检验结果是拒绝原假设（原假设：行与列不相关），也就是说行与列是有一定相关性的。
今天给大家介绍一篇刚被Nature Communications接收的文章，“Estimating Heritability and Genetic Correlations from Large Health Datasets in the Absence of Genetic Data”，本研究的主要目的是在不引入新的遗传数据的情况下，利用现有的电子病历和遗传参数，通过机器学习的方法为500多种的疾病来估计其遗传率和遗传相关性。
在时间序列分析中，我们经常通过对过去的理解来预测未来。为了使这个过程成功，我们必须彻底了解我们的时间序列，找到这个时间序列中包含的信息。
Python数据分析是指使用Python编程语言对数据进行收集、处理、分析和可视化的过程。Python是一种非常流行的编程语言，具有简单易学、代码可读性高、生态系统强大的特点，因此在数据科学领域得到广泛应用。
本文的研究目的是基于R语言的k-prototype算法，帮助客户对新能源汽车行业上市公司进行混合型数据集的聚类分析。
在问题研究中，为了不遗漏和准确起见，往往会面面俱到，取得大量的指标来进行分析。比如为了研究某种疾病的影响因素，我们可能会收集患者的人口学资料、病史、体征、化验检查等等数十项指标。如果将这些指标直接纳入多元统计分析，不仅会使模型变得复杂不稳定，而且还有可能因为变量之间的多重共线性引起较大的误差。有没有一种办法能对信息进行浓缩，减少变量的个数，同时消除多重共线性？
随着我国经济的快速发展，上市公司的经营绩效成为了一个备受关注的话题。本文旨在探讨上市公司经营绩效的相关因素，并运用数据处理、图示、检验和分析等方法进行深入研究，帮助客户对我国45家上市公司的16项财务指标进行了因子分析与聚类分析。
掌握常用的数据分析方法论是培养数据分析思维的基础，俗话说“工欲善其事，必先利其器”，而数据分析方法论就是数据分析是最强大的武器之一。这一节会围绕数据分析常用分析方法展开，概括性地介绍数据分析师在日常工作中较为常用的数据分析方法论。
单纯的共表达基因集合的结果并不能与我们的实验设计相关联，对于识别到的几十个共表达基因集合，一一进行富集分析去挖掘其功能，看上去如此的盲目，没有目的性，所以我们需要对共表达基因集进一步挖掘，常规的做法就是分析其中与性状相关的共表达基因，然后针对这些基因通过富集分析来研究其功能。
发育和精神病理学之间关系的神经生物学基础仍然不清楚。在这里，我们确定了一个在正常发育和一些精神神经疾病中共同的皮层厚度（CT）空间模式。主成分分析（PCA）被应用于Desikan-Killiany模板中的68个区域的CT，这些区域来自三个大规模的数据集，一共包括41,075个神经正常发育被试。PCA产生了一个大范围的主要空间主成分（PC1），并且这个结果是跨数据集可重复的。然后在一个包括14886名精神疾病患者和20962名健康对照组的7个ENIGMA疾病相关数据集中，健康成人被试的PC1与精神与神经疾病患者的CT差异模式进行了比较，正常成熟和衰老的被试来自于ABCD研究和IMAGEN发展研究的总共17697扫描，和ENIGMA寿命工作组的17075名被。同时还包含了艾伦人类脑图谱的基因表达数据。结果显示，PC1模式与在许多精神疾病中观察到的较低的CT之间存在显著的空间对应关系。此外，PC1模式也与正常成熟和衰老的空间分布模式相关。转录分析发现了一组包括KCNA2、KCNS1和KCNS2在内的基因，其表达模式与PC1的空间模式密切相关。基因富集分析表明，PC1的转录相关富集到多个基因本体类别，并从儿童后期开始，与青春期前到青春期的过渡过程中显著的皮层成熟和精神病理的出现相一致。总的来说，本研究报告了一种可重复的CT潜在模式，该模式捕获了正常大脑成熟和精神疾病谱系中皮层变化的区域间特征。PC1相关基因表达的青春期富集暗示了在青春期出现的精神疾病谱系的发病机制中神经发育的中断。
在一次课题组师兄汇报的时候，我第一听说了Mantel Test，当时第一眼就被这个漂亮的图形所吸引，所以就想着以后也能用到自己的文章里，便自己花时间了解了下。
脑解剖扫描预测的年龄和实际年龄之间的差异，如脑年龄增量，为非典型性衰老提供了一个指示。机器学习 (ML) 算法已被用于大脑年龄的估计，然而这些算法的性能，包括（1）数据集内的准确性， (2）跨数据集的泛化， (3）重新测试的可靠性，和（4）纵向一致性仍然没有确定可比较的标准。本研究评估了128个工作流程，其中包括来自灰质 (GM) 图像的16个特征和8个具有不同归纳偏差的ML算法。利用四个覆盖成人寿命的大型神经成像数据库进行分析 （总N=2953,18-88岁），显示了包含4.73—8.38年的数据集中平均绝对误差 (MAE ) ，其中32个广泛抽样的工作流显示了包含5.23—8.98年的交叉数据集的MAE。结果得到：前10个工作流程的重测信度和纵向一致性具有可比性。特征的选择和ML算法都影响了性能。具体来说，体素级特征空间 （平滑和重采样） ，有和没有主成分分析，非线性和基于核的ML算法表现良好。在数据集内和跨数据集内的预测之间，大脑年龄增量与行为测量的相关性不一致。在ADNI样本上应用表现最佳的工作流程显示，与健康对照组相比，阿尔茨海默病患者和轻度认知障碍患者的脑龄增量明显高于健康对照组。在存在年龄偏倚的情况下，患者的脑龄增量估计因用于偏倚校正的样本而不同。总之，大脑年龄具有一定应用前景，但还需要进一步的评估和改进。
相关关系：变量之间存在着的非严格的不确定的关系，对它们进行深层次的分析，观察它们的密切程度。
Apache Spark中的理念之一就是提供丰富友好的内置库，以便用户可以轻松组织数据管道。随着 Spark，尤其是 MLlib 在数据科学家和机器学习从业者中迅速风靡，我们窥见了模型拟合之外对数据分析支持的需求。为了满足这种需求，我们开始添加通用统计函数的可扩展实现来升级数据管道的各个组件。现在我们很高兴地宣布Apache Spark 1.1 内置了对探索性数据管道中常见的几种统计算法的支持：
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 人工智能与Python公开课 限时免费 文末领取 前言 典型关联分析(Canonical Correlation Analysis，简称CCA)是最常用的挖掘数据关联关系的算法之一。比如我们拿到两组数据，第一组是人身高和体重的数据，第二组是对应的跑步能力和跳远能力的数据。那么我们能不能说这两组数据是相关的呢？CCA可以帮助我们分析这个问题。 CCA概述 在数理统计里面，都知道相关系数这
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