对于刚进入EEG领域的同学来说，利用网上公开的EEG数据库练练手，顺便发表一些论文是个不错的选择。...公开数据库对于促进科学研究的快速发展意义重大，公开数据的建立可以让全世界各国的领域内研究者对某些问题进行更深入更全面的研究。...EEG/ MEG/MRI/ fNIRS公开数据库大盘点》），但最近笔者又搜罗了不少EEG的公开数据库网站，因此在这篇推文里笔者把目前的EEG公开数据库进行了较为全面的总结，希望对大家有所帮助。...网址：http://www.eecs.qmul.ac.uk/mmv/datasets/deap/ 2.OpenNEURO 该数据库是一个用于分析和共享来自人脑成像研究的神经影像数据的开放平台。...，用于分析、重新分析和元分析。
预计阅读时间：5min 阅读建议：本篇为网址推荐类文章，建议收藏，业余时间慢慢品尝。 解决痛点：要提升数据分析及挖掘能力，需在工作中不断探索，但如果工作中没有涉及，要怎么办呢？...利用公开数据集，在业余时间实操方法论及模型，是比较好的方式。而公开数据哪里找呢？这些网址也许你用的到！...00 序言 小火龙为大家总结了10个常用的公开数据集，涵盖三大方向，包括：国家官方统计数据、第三方机构统计数据、数据科学竞赛数据。...02 第三方机构统计数据 网站3：百度指数「常用指数：5星」 https://index.baidu.com/v2/index.html#/ 基于百度的用户行为数据，覆盖面较广，支持以API形式调取，可用于分析行业热度等...03 数据科学竞赛数据 网站8：Kaggle 「常用指数：5星」 https://www.kaggle.com/ Kaggle是2010年创立的数据挖掘线上竞赛平台。
全网又销售了多少呢？我们一起来看看《618全网销售数据分析报告》吧。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?...推荐阅读阿里P8新人包养事件，当事人主管回应已辞退！...推荐两个团队技术号 Github研习社:目前是由国内985博士，硕士组成的团体发起并运营，主要分享和研究业界开源项目，学习资源，程序设计，学术交流。回复就无套路送你一份自学大礼包。...主要分享和研究机器学习、深度学习、NLP 、Python，大数据等前沿知识、干货笔记和优质资源。回复就无套路送你一份机器学习大礼包。
数据质量（Data Quality）是数据分析结论有效性和准确性的基础也是最重要的前提和保障。...DataCorrecting Data Profiling Data Profiling，其实目前还没找到非常恰当的翻译，Oracle里面用的是“数据概要分析”，但其实“Profiling”这个词用概要分析无法体现它的意境...，看过美剧Criminal Minds（犯罪心理）的同学应该都知道FBI的犯罪行为分析小组（BAU）每集都会对罪犯做一个Criminal Profiling，以分析罪犯的身份背景、行为模式、心理状态等，...虽然说分析型数据的实时性要求并不是太高，但并不意味了就没有要求，分析师可以接受当天的数据要第二天才能查看，但如果数据要延时两三天才能出来，或者每周的数据分析报告要两周后才能出来，那么分析的结论可能已经失去时效性...，分析师的工作只是徒劳；同时，某些实时分析和决策需要用到小时或者分钟级的数据，这些需求对数据的时效性要求极高。
简单理解下数据仓库是多个数据库以一种方式组织起来 数据库强调范式，尽可能减少冗余 数据仓库强调查询分析的速度，优化读取操作，主要目的是快速做大量数据的查询 数据仓库定期写入新数据，但不覆盖原有数据，而是给数据加上时间戳标签...这种办法简单，但没有充分考虑数据中已有的信息，误差可能较大。另一种办法就是根据调查对象对其他问题的答案，通过变量之间的相关分析或逻辑推论进行估计。...对随机森林数据属性的统计评分会向我们揭示与其它属性相比，哪个属性才是预测能力最好的属性。 主成分分析（PCA）通过正交变换将原始的n维数据集变换到一个新的呗称作主成分的数据集中。...如果在以后统计分析中还需以引入的解释变量和Y做分析，那么这种插补方法将在模型中引入自相关，给分析造成障碍。 (3)极大似然估计（Max Likelihood ,ML）。...②每个插补数据集合都用针对完整数据集的统计方法进行统计分析。③对来自各个插补数据集的结果，根据评分函数进行选择，产生最终的插补值。
在当下这个数据驱动的时代，毫不夸张的说各行各业的商业决策和运营管理都离不开数据分析，因此数据分析已经成为当前每个人的必备技能和加分项。...对于许多初学者来讲，想要入门Python数据分析常常不知道从何下手。本文将为大家推荐一些适合零基础学习者阅读的Python数据分析入门书籍，感兴趣的话就接着看下去吧！ ?...2、《深入浅出数据分析》 推荐理由：《深入浅出数据分析》是学习数据分析最深入浅出的入门书籍之一。该书以生动形象的语言，从各个场景介绍了数据分析的方法以及应用。...3、《Python数据分析基础教程》 推荐理由：这无疑是一本面向新手的Numpy入门指南。整本书短小精干，条理清晰，将Numpy的基础内容讲得清清楚楚明明白白，因此十分适合零基础来进项入门学习。...5、《利用Python进行数据分析》 推荐理由：本书讲的是利用Python进行数据控制、处理、整理、分析等方面的具体细节和基本要点。
有人会推荐《SQL必知必会》，其实这本书零基础的人看不懂，有基础的倒是可以把这本书当做一本字典来使用，遇到问题了，可以查找对应的内容。 3、业务知识 数据分析是一个行业特征很明显的职业。...下面推荐几个行业的书，可以帮助你掌握该行业的业务知识，在面试中可以回答业务知识相关的面试题。学会面对一堆数据，正确分析的思路是什么。...学习Python分为两部分： 1）掌握Python基础语法 2）学会如何使用Python进行数据分析 推荐理由：如果之前没有学过编程，那么看其他编程的书会让你无聊，最后导致放弃。...推荐理由：前面的《与孩子一起学编程》可以帮助你学会Python基础语法。学会以后，就可以看《利用Python进行数据分析》学习如何使用Python进行数据分析了。...推荐：数据分析师学习路线
当我们把这6个问题分析透彻，自然就找到了搜集数据的切入点，而不是在海量复杂的数据中大海捞针。 这一步结束时，我们便可以明确数据分析流程：第一步是拿数据，第二步是分析数据，第三步是得出结论。...并不是，我们还需要进行数据预处理，将无用的数据处理掉，拿到干净的重要数据进行分析。 第三步：分析数据 进行到这一步时，我们还需要掌握足够的分析方法，今天我们了解一下常用的6个分析方法。...分类分析：分类是一种基本的数据分析方式，根据其特点，可将数据对象划分为不同的部分和类型，再进一步分析，能够进一步挖掘事物的本质。...第五步：复盘学习 数据分析需要持久深入学习，有了得心的工具，我们也要掌握足够多、足够有效的方法论。接下来，给大家推荐一些好物。...书籍： 数据分析入门阶段： 《深入浅出数据分析》 《谁说菜鸟不会数据分析》 《赤裸裸的统计学》 数据分析进阶阶段： 《精通web analytics 2.0》 《网站分析实战》 《深入浅出统计学》 《数据化管理
自古以来，吃在当季都是备受推荐的健康饮食方式。...所有结果由数据分析自动生成，不需要任何人工干预，弥补了以上所列的人工整理表格的不足。而且有自动发现和适应食材新品类的功能，只要新品类的相关信息进入分析系统，系统就能适时自动给出对应的应季时间。...三、数据分析理论依据和方法 整个数据分析基于以下两个图： ? 理论依据：食材属于初级农产品，农产品的价格和供应负相关，供应量越大价格越低，供应量越少价格越高。 ?...四、现状和进展 分析结果已作为产品上线，名字是『今日饮食』，可通过搜索微信公众号“今日饮食”体验，Android应用也可在各大手机应用中心下载，搜索关键词为“今日饮食”，产品定位为基于大数据分析的应季食材推荐...五、其它 今日饮食是基于大数据的应季食材推荐具有实用，新颖，和首创性，目前在市场上没有类似产品。分析结果数据也可提供API方式调用，传入地理位置信息，返回特定地理区域当前的应季食材列表。
数据介绍 本研究所用单细胞数据来自NCBI BioProject。从TCGA和GEO中获取了RNA测序数据和样本的临床信息。 技术路线 本研究技术路线如图所示。...从接受酪氨酸激酶抑制剂(TKI)治疗的非小细胞肺癌(NSCLC)患者的单细胞RNA-seq数据中，本研究将3754个癌细胞聚集在一起，通过无监督图的聚类分析得出几个聚类。...图 3 04 TEXscore预测对免疫检查点阻滞剂的治疗反应 接下来，本研究使用接受抗 PD-L1 治疗的转移性尿路上皮癌患者的 IMvigor210 数据集来分析 TEXscore 在筛选具有潜在治疗益处的患者中的表现...结果发现在TCGA 数据集中，不同肿瘤类型的免疫抑制微环境模式显著不同（图5 A）。...总之，这篇文章向大家展示了外泌体相关的分析思路，希望能对大家有所启发！
就像现代推荐系统中记录的点击数据和实际在线环境之间存在差距一样，培训数据和测试数据之间也会存在差距，主要是关于趋势和项目的受欢迎程度。 获奖的解决方案需要在历史上很少接触的产品上表现良好。...（2）train_item_df 商品数据，给出了商品文本表示向量和图片表示向量 ? 这里目前没有过多的分析，后面会结合用户行为进行分析。...（3）train_click_0_df 用户点击行为数据 ? 下面给出user_id和item_id的分布可视化展示 ? 2.3 深入分析 （1）用户重复点击 ?...（3）向量表示分析 ? 只是仅对其中一个用户进行向量分析，发现很多商品没有对应的文本向量和图片向量。接下来分析分析用户的点击序列中，前后商品的关系，即相似性分析。...根据向量相似性进行推荐，也是一个尝试的方向，不过看到用户前后点击的商品相似性并不高，让我有些迟疑。或许还需要更多的分析，如结合时间之类的属性。
作者 CDA数据分析师 在开始这次公开课的内容介绍之前，我想带你了解一些大数据的概念和知识。 一、为什么大数据时代下Spark如此火热？ 伴随Spark技术的普及推广，对专业人才的需求日益增加。...最近，一份由O`Reilly做出的数据调查表明，数据技术人才学会使用Apache Spark和它与影随行的编程语言Scala，比博士学位更多地提高工资收入。...在2017年的数据技术界年收入调查中，O`Reilly发现，使用Apache Spark和Scala语言的人和工资更高的人之间有很强的关联性。...在处理大规模数据集时，速度是非常重要的。速度快就意味着我们可以进行交互式的数据操作，否则我们每次操作就需要等待数分钟甚至数小时。Spark的一个主要特点就是能够在内存中进行计算，因而更快。
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...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。...此外，SpaCET可以整合匹配的scRNA-seq数据集作为自定义参考来进行细胞类型反卷积。...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
最近一直在听第一批的TIDB 的公开课(试)，其中前面课程讲授了TIDB 的设计理念与架构体系，这里TIDB 要求不希望在课程期间透露内容，这里就不进行透露，但初听的感想还是要谈谈的。...当然题目不大友好，但实话实说，如果这个理念推行下去，大数据分析这个行业呵呵。...并行计算也通过分布式存储中添加计算单元的方式化解了, 随之OLAP中的列式存储擅长数据库分析的特性也被放入自身, 这哪里是什么分布式数据库，这就是一个大型的要一统天下的数据库与大数据整体解决方案。...这样的思路设计出的产品, 如果还称为数据库那就太小瞧 TIDB了, 这是一个生态, 从数据的进入,到数据的分析,一条龙在TIDB 的生态中就化解了....（这里没有说MPP架构） 4 众多数据需要统一的数据处理平台，而目前的大数据分析，你去每个企业都有自己的方式，就和看王子复仇记，“哈姆雷特”的身高，体重，外形是千变万化 ETL 数据抽数也是一个问题
Stratifyd大数据分析平台是Stratifyd大数据团队设计和研发的快速分析响应解决方案，其核心是以非结构化数据的AI处理为主，将非结构化文本数据和所有结构化数据有机的结合起来。...的产品投递 1、产品名称 Stratifyd大数据分析平台 2、所属分类 金融科技·智能获客 3、产品介绍 Stratifyd大数据分析平台是Stratifyd大数据团队设计和研发的快速分析响应解决方案...Stratifyd平台是基于Stratifyd的大数据实践经验以及对大数据处理和分析痛点的认识，其设计理念是让用户灵活地构建数据模型，敏捷地进行多维分析，并可随时随地阅览实时报表及外网关联数据，底层具有很强的水平扩展能力...2、基于Stratifyd的人工智能引擎，银行的分析人员终于可以快速的来理解和分析非结构化数据，并且把多渠道的非结构化数据insights联系在一起，进行真正的360分析和决策。...通过相关性分析，可以为客户推荐已有的产品或单独设计产品。
分析背景 1.1....以上，我们就完成了整个数据的抓取，有了数据我们就可以着手进行分析，不过这之前还需简单地对数据做一下清洗和处理。 3....以上，就完成了基本的数据清洗处理过程，下面将对数据进行探索性分析。 4. 数据分析 我们主要从总体和分类两个维度对 App 下载量、评分、体积等指标进行分析。 4.1. 总体情况 4.1.1....推荐阅读： 我花了1599大洋报名上课，用了2天1夜时间打起12分精神听课，熬夜到凌晨2点复盘出来的文章，值得看看！...数据解读广大“钢铁直男”眼中的女神评判标准（文末有彩蛋） 数据分析 | Python数据可视化：浅谈数据分析岗 「从0到1」Python爬虫专题完结版 彻底吃透Scrapy |爬虫利器初体验（1）
NO.1 数据挖掘 ? ? ? ? NO 2.机器学习 ? ? ? ? NO 3.数据分析 ? ? ? ? ? ? ? NO 4 .大数据 ? ? ? ? ?...2、数据分析师&数据挖掘的职责，通过数据+业务，为改进产品和leader的商业决策更好的服务，所以，数据的素养，数据的思维模式是必备技能，必要的方法论是必须。...通过观察数据，提出假设，验证假设是数据分析师和数据挖掘的日常工作流程。熟练掌握数据分析工具、统计学基础，各种算法优缺点，是一个长期积累的过程。...3、实践—思考—读书—实践 是一个长期的过程，优秀的数据分析师、数据挖掘工程师，是未来需求最大的人才，如果喜欢这份职业就把它做到最好。 4、好的数据+好的模型=收益最大。...80%的数据工作+20%的算法模型=数据挖掘工程师的工作内容
本基于数据分析+推荐算法+数据可视化的特征新闻推荐系统，系统主要采用java，echarts，springboot，mysql，mybatis，新闻推荐算法，数据分析存储技术，实现基于互联网新闻实现针对用户阅读推荐...，系统提供新闻网站前台，系统运行后端管理系统，以及采用大数据分析可视化针对系统内部新闻及用户历史阅读实现分析展示等功能。...原文地址程序设计本基于数据分析+推荐算法+数据可视化的特征新闻推荐系统，主要内容涉及：主要功能模块：用户登录注册，新闻推荐，用户浏览，用户历史，新闻分类，数据可视化，新闻数据聚类计算，关系图谱分析，新闻详情等模块...：协同过滤推荐算法，数据分析计算等代码实现实现基于特征的新闻推荐算法需要以下步骤：数据预处理：对收集到的新闻数据和用户行为数据进行清洗、去重、特征提取等预处理操作，将数据转换为适合机器学习的格式。...接下来，我们对采集到的用户行为数据进行清洗、分析和处理，提取出有用的特征信息。同时，我们采用多种推荐算法进行实验和对比，最终选择了一种效果最好的算法用于实际推荐。
OSINT (Open Source Intelligence) 和 SOCMINT (Social Media Intelligence) 的开源工具，它能够自动提取 Twitter 上的信息并自动做后续的分析...Tinfoleak 通过分析 Twitter 的 timeline 来抽取大量数据，并以结构化信息的方式呈现给分析人员。...vaguileradiaz/tinfoleak Tinfoleak 包含于数个 Linux 的发行版本： Kali, CAINE, BlackArch 和 Buscador，它目前是 Twitter 上用于数据分析的最全面的开源工具
来源：伊利 沈欣 公众号后台回复： 报告 获取源文件 欢迎添加本站微信：datajh （可上下滑动或点单个图片放大左右滑动查看） 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷...
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