本文将探讨YashanDB在处理物联网应用中大规模数据时的技术能力与优势。核心技术分析1....列式存储适合分析型查询，能够显著提高数据分析的效率，特别是在物联网场景中进行实时数据分析时，其性能表现尤为突出。3....在设备接入和数据收集的过程中，通过动态数据分片和智能调度，YashanDB可以实现系统资源的动态调配，适应不断增长的数据流量和变化的业务需求。...具体技术建议选择适合的YashanDB部署模式，如单机或分布式集群，依据物联网设备数量和数据流量进行合理评估。利用列式存储结构优化数据查询，尤其在处理分析型查询时，证明能显著提升效率。...定期评估和优化索引策略，维护数据库的查询性能，尤其是在大量数据插入场景中。持续监控数据库性能，依据实际数据流动情况进行动态的资源调整。
有数据分析和没有数据分析意识，在工作中会有什么区别呢？举个例子： 下图是几个1月初同时上市的新产品在上市后20周的销售数量记录，需要依据这些数据记录来尝试探索生命周期的问题。 ?...画这个曲线图，可以对比3个产品在不同时间的绝对销量高低，但是不好对比3个产品的销售趋势，因为数量级不一样（SKU1几乎被拉平了），看着会有点眼花，而且也不方便从历史数据中探索产品的生命周期。...可以看到，通过定基比数据作出的这个图，可以让我们更明显地发现事实： 1、三个产品在上市的第3周都会达到一个小波峰，然后停滞一段时间在继续上升。...所以，具备数据分析思维的人，往往能够基于业务特点和需求出发，从数据特点角度，寻找合适的分析方法，得到的结论往往就是更加直观和深入。 ?...Excel是使用最为广泛、最为便捷的办公软件，而且它的数据分析和挖掘功能功能十分强大，能够快速完成所有的数据清洗的过程，能够快速建立分析模型，并且快速运行得出结果，是做数据分析必备的工具。
网络上很多R语言教程都是基于R语言实战进行修改，今天为大家介绍更好用的R包，在之前聚类分析中也经常用到：factoextra和factoMineR，关于主成分分析的可视化，大家比较常见的可能是ggbiplot...PCA 使用R语言自带的iris鸢尾花数据进行演示。...99.48213 ## Dim.4 0.02071484 0.5178709 100.00000 结果中的这几个概念在上一篇已经解释过了：R语言主成分分析...通过fviz_cos2()查看变量在不同主成分的总和，以下是不同变量在第1和第2主成分的加和，如果把axes = 1:2改成axes = 1:4，就会变成都是1（这个数据最多4个主成分，同一变量的cos2...下载会继续给大家介绍如何提取PCA的数据，并使用ggplot2可视化，以及三维PCA图的实现。 factoextra和factoMineR在聚类分析、主成分分析、因子分析等方面都可以使用。
一、PCA背景 在脑科学的研究中，我们通常会获得高维度多变量的数据，虽然高维度数据为我们的研究提供了更大的分析和研究自由度，但是也会无形当中为我们的分析增加很多成本和工作量。...因此，如果能够找到一种方法，在降低数据维度的同时能够尽量减少数据信息的丢失，那么将会大大降低我们分析数据的工作量，并且能够简化数据分析。比如说，上面说到的，两个强相关的指标，可以用一个新的指标表示。...我们这里所说的主成分分析PCA正是基于这样的实际需求而发展出来的一种降维算法。 本文中，笔者重点对PCA在脑科学研究中的应用进行论述，使读者先对PCA的应用场景有一个全面了解。...更重要的是，当你再次从硬盘中调取压缩后的数据后，可以把PCA降维后的数据通过矩阵变换恢复原始数据。...4）提取ERP中特定的ERP成分 在脑电ERP研究中，某些ERP成分往往是相互叠加的，这样就会使得成分的幅值和潜伏期的测量不太精准。
讲一个很严重，很明显，但是很容易被新人们忽视的错误：把要求当需求。最最最典型的，某过于老板丢了句“做个用户画像看一下”于是数据专员吭哧吭哧跑数据，做词云，画图标，码PPT。忙得不亦乐乎。...如果碰到一个不怎么懂的话题，比如“做个聚类分析”“做个因子分析”，可能跑数的小哥还得到处找资料，查书，上各种《数据分析爱好者》QQ群问：“有没有大神教一下怎么做啊？？”...冤，是冤在明明是病人自己要求的，我按你说的办，为啥让我背黑锅。不冤，是因为大家默认了医生就是专业人士，doctor的另一重含义就是博士，为什么一个专业博士要听不懂医的人安排呢？...就算病人指名道姓的要感冒药，你也得问他到底是什么病，对症下药才是正道。 具体到数据分析上，类似“用户画像”“聚类分析”“回归算法”只是具体的分析工具，而不是要分析的问题。...这种接近窥探隐私的、超细节的分析，更适合用调查的方式进行。数据分析基于内部系统采集数据，还是更适合做基础性的常规采集。
/213/ （以下如有错误，欢迎指出~~） 前言 网上一堆狂吹PCA和讲原理的，可就是不讲怎么用。 ...给了代码的，拿过来用效果贼差，毕竟那些只是为了画图的代码而已。。。 上代码 真正使用，分3步即可： 1、数据预处理（非常重要！！！）...def desc_l2norm(desc): eps_l2_norm = 1e-10 return (desc / torch.Tensor(desc).pow(2).sum(dim...= desc_l2norm(des_train_pca) 4、注意train和query要用同一个fit，因为不然分开学习，肯定最后结果是个“0”。...注意：这里只是粗匹配上升了啊，它很可能有很多的误匹配的！！！ 后言 其他还有umap可以玩玩。
一、主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）简介 在数据挖掘中经常会遇到多个变量的问题，而且在多数情况下，多个变量之间常常存在一定的相关性。...pc_table：TEXT类型，主成分表名，使用中通常为PCA训练函数的主输出表。 out_table：TEXT类型，输入数据降维后的输出表名称。...residual_table中的数据表示与每个原始数据项对应的误差，越接近零说明误差越小。result_summary_table表中包含函数执行概要信息。 6....row_vec中的三列为个主成分的得分。以上应用示例比较简单，真实场景中，PCA方法还要根据实际问题和需求灵活使用。 参考文献： PCA数学原理：说明PCA的数学原理和相关性的例子。...主成分分析法的原理应用及计算步骤：详述PCA的数学计算步骤。 《大数据挖掘——系统方法与实力分析》：讲述主成分分析的基本原理及其案例。
在第一主成分中，捕捉到的变异性越大，成分捕捉到的信息就越多。没有比第一主成分有更高变异性的成分。 第一主成分形成一条最接近数据的直线，也就是说，它把数据点和该直线之间的距离平方和最小化了。...例如，想象一下这么一个数据集，在该数据集中存在很多变量的度量单位：加仑、公里、光年等等。可以肯定的是在这些变量中的方差范围会很大。...这种主导普遍存在是因为变量有相关的高方差。当变量被缩放后，我们便能够在二维空间中更好地表示变量。 在Python & R中应用 主成分分析方法 （带有代码注解） ▼ 要选多少主成分？...我保证你在上传解决方案后不会对你的分数排行榜感到高兴。试试用下随机森林。 对于Python用户：为了在Python中运行主成分分析，只需从sklearn库导入主成分分析。...pca = PCA(n_components=30) pca.fit(X) X1=pca.fit_transform(X) print X1 要点回顾—— ◇主成分分析被用来克服数据集中的冗余。
文章目录 机器学习在大数据分析中的原理 机器学习在大数据分析中的应用示例 预测销售趋势 客户细分和个性化营销 机器学习在大数据分析中的前景和挑战 前景 挑战 总结 欢迎来到AIGC人工智能专栏~探索机器学习在大数据分析中的应用...机器学习在大数据分析中的原理 机器学习是一种基于数据的算法，它使计算机能够通过数据学习和改进，并从中获取知识。...在大数据分析中，机器学习通过对大规模数据的学习和模式识别，能够揭示出数据背后的关联、规律以及未知的信息。...前景 机器学习在大数据分析中具有广阔的前景。...此外，模型的解释性和可解释性也是一个重要问题，尤其是在需要对结果进行解释的领域。 总结 机器学习在大数据分析中具有巨大的潜力，可以从海量的数据中挖掘出有价值的信息和洞察力。
本文将介绍爬虫技术在票房分析中的应用，包括爬虫技术的原理、流程和工具，以及如何使用爬虫技术获取和分析电影票房数据，并给出一些实例和结论。...爬虫技术在票房分析中的应用爬虫技术在票房分析中的应用主要是通过从各大电影网站上抓取电影票房数据，然后对数据进行分析，得到一些有关电影市场的洞察。...爬虫技术在票房分析中的实例为了具体展示爬虫技术在票房分析中的应用，我们以豆瓣电影为目标网站，使用Python语言和Scrapy库编写爬虫代码，并使用亿牛云爬虫代理提供代理IP服务，抓取2023年上映的中国大陆电影的基本信息和票房信息...陈思诚", "actors": "王宝强 / 刘昊然 / 妻夫木聪 / 托尼·贾 / 马修·莫里森", "box_office": "46.7亿" }, ...]结语本文介绍了爬虫技术在票房分析中的应用...，包括爬虫技术的原理、流程和工具，以及如何使用爬虫技术获取和分析电影票房数据，并给出了一些实例和结论。
数据分析在物流行业中的应用 现代物流系统是一个庞大复杂的系统，包括运输、仓储、配送、搬运、包装等诸多环节，每个环节信息流量都十分巨大，如果企业不能对这些数据进行准确、高效的收集和处理，那么就很难实现对物流过程的有效控制...物流行业的数据分析主要体现在以下几个环节： 1 采购环节 采购是物流中不可忽视的重要环节之一，原材料的获取是企业生产的基础。...在采购环节进行数据分析，分析价格波动规律，对供应商的信用等级分析……这些数据都会有利于采购过程中成本的控制和产品质量的提升。...2 销售环节 在现代企业的战略中，提高销售利润一直是重中之重，那么销售环节的数据分析就显得尤为重要了。...对车辆行驶的时间、完成的吨公里数、每公里的油耗、维修保养费用进行数据分析可以尽快发现车队管理中的问题，并及时处理，降低成本。
PCA分析与解释 PCA是一种无参数的数据降维方法，常用的机器学习算法一种，这篇文章主要从PCA应用于解释两个方面介绍。...所以PCA就是从众多变量中找出特征值，能够代表这些变量，来解释最终结果。 接下来，就在R环境中，用iris数据，来构建PCA模型与解释如何应用PCA模型。...PCA实例 通过iris数据集，根据测量花瓣的长度，宽度等信息，对花Species的种类进行聚类分析。首先将iris数据集分成两部分，train用于训练，test用于测试。...在进行PCA分析之前，需要确保所有的变量数据类型为连续性变量，分类变量是不识别的！而且为避免变量与变量之间量纲差异，需要对连续性变量进行scale标准化。...我们可以放心地将聚类分析集中在两个维度上，原来6个变量，可以用两个特征向量来表示！现在根据PCA 1与PCA 2，来对数据进行绘图！
本文简要介绍“拓扑数据分析”在机器学习中的应用以及优势。 什么是拓扑学？...不过，最近拓扑学开始和数据分析相结合，用来发现大数据中的一些隐形的有价值的关系，我们将其称为“拓扑数据分析”（Topological Data Analysis，简称TDA）。...以下我们就着重讨论如何刻画“数据的形状”。 从几何的观点来看，降维可看成是挖掘嵌入在高维数据中的低维线性或非线性流形。这种嵌入保留了原始数据的几何特性，即在高维空间中靠近的点在嵌入空间中也互相靠近。...“流形学习”是一类借鉴了拓扑流形概念的降维方法，分为线性的和非线性两种： 线性的流形学习方法，如我们熟知的主成份分析（PCA）。...图6 TDA可以简明地解释数据中隐藏的形状 另外，瀚思在帮助客户利用TDA对用户行为进行分析时，发现它的计算时间也相当快。
10.8 数据标准差分析 标准差是反应数据离散程度的一种量化的形式，通过标准差的数据我们可以分析判断整个数据组的稳定性，比如我们要分析一个篮球运动员的得分稳定性，我们就取其一个赛季的每场球赛的得分，...在标准差的计算中有几个概念我们需要知晓 • 极差： 极差是指确定数组的最大值和最小值，然后求差值，差值的分布数据叫极差，极差数据是可以反映数据的离散度的，极差越大数据的离散度越大，如下图 这组数据的平均值和中位值都是一样的...标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的两组数据在标准差上未必一样。...从标准差的数据上，B的产品的稳定性和产品质量是优于A的产品，在上个表中我们通过公司的方式来计算标准差，但是在EXCEL中我们可以用函数一键计算标准差的数据。...标准差的数据应用在人力资源领域一般在能力测评和绩效的数据分析中会应用，我们在做能力测评分析的时候除了从能力分值的维度进行分析以外，我们也要去看能力的稳定性，也就是能力的标准差数据，这样通过能力分值和标准差数据分析就可以对能力和员工进行能力测评分析
开源在大数据和分析中的角色 摘要 本文探讨了开源技术在大数据处理和分析领域的重要性，分析了开源工具在处理大数据、构建分析流程和实现数据可视化方面的作用。...开源技术在这个领域中扮演了关键角色，为开发者提供了丰富的工具和解决方案。本文将深入探讨开源在大数据和分析中的作用和优势。...开源技术在大数据处理中的应用 大数据存储 开源技术提供了多种存储解决方案，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Apache Cassandra。...这有助于加速数据处理过程，提高效率。 开源技术在数据分析中的应用 数据清洗和准备 开源工具如Pandas和OpenRefine可以用于数据清洗和预处理，确保数据的准确性和一致性。...实际案例：使用Python进行大数据分析 让我们以一个使用Python进行大数据分析的案例来演示开源技术在实际应用中的角色。
在一般的生物信息分析中，生物分子网络只是作为一个多元关系的可视化工具。...在单细胞转录组数据分析中常见的有基因调控网络，生物代谢与信号转导网络，蛋白质互作网络，细胞相互作用网络，此类网络可以采用R中igraph包、Python 中的Networkx构建并实现出图。...单细胞转录组应用network 在单细胞转录组数据分析中我们知道主要有两条分析路径，可以说均可以利用network来反映信息，其实已在用了： ?...目前在单细胞转录组数据分析中，network不仅作为一种可视化展示多元关系，也作为一种数学模型来指导细胞分群。...图是一种数据结构，我们相信数据可以启发新知，network在以后的多元数据分析中也会得到广泛的应用。
作为Python数据分析领域最常用的绘图库之一，Matplotlib广泛应用于数据分析、科学研究、工程可视化等领域。...本文将详细介绍Matplotlib库的常用功能和应用场景，并通过实例演示其在Python数据分析中的具体应用。图片1. Matplotlib库概述Matplotlib是由John D....基本绘图示例在数据分析中，常常需要通过图表来展示数据的分布、趋势等信息。Matplotlib提供了简单易用的API，可以快速绘制各种类型的图表。...数据可视化与分析Matplotlib不仅提供了丰富的绘图功能，还可以与其他数据分析库（如NumPy、Pandas）等配合使用，进行数据处理和分析。...本文详细介绍了Matplotlib库的常用功能和应用场景，并通过实例演示了它在Python数据分析中的具体应用。
热图是一个以颜色变化来显示数据的可视化矩阵，Toussaint Loua在1873年就曾使用过热图来绘制对巴黎各区的社会学统计。我们就拿这张简单朴素的热图来讲一下热图怎么看。...很多时候，为了同一个基因在不同样本中的表达量有可比性，需要对表达量取对数，或取Z-score，把数据标准化到一个水平上。...相关性 计算两个矩阵的相关性，可以得到两两的相关性，这时，用热图的颜色来表示相关性可以看出哪些配对相关性较高。 在单细胞中的应用 表达量 ?...值得注意的是，聚类后的差异表达计算可能会在p值的分布中引入偏差，因此我们建议仅使用p值对基因进行排序。 ? SC3主题 这类图无疑反映了某geneList在某cluster的表达情况。...WGCNA主题 ComplexHeatmap在单细胞数据可视化中的应用 人们针对单细胞发展了相应的数据结构如seurat的S4类，monocle的CDS，SingleCellExperiment的sce
作为一个爬虫工作者，你是否曾经遇到过需要从社交媒体上获取大量数据进行分析的问题？你是否觉得传统的爬虫技术无法满足你的需求？那么，分布式爬虫就是你的救星！...传统的爬虫技术往往只能在单个机器上运行，无法满足大规模数据获取的需求。而分布式爬虫技术通过将任务分发给多台机器并行执行，可以大大提高数据获取的效率。...此外，分布式爬虫还可以处理分散在不同平台上的数据，通过协调多个爬虫节点的工作，将数据整合到一起进行分析。 要实现分布式爬虫，我们可以使用Python编程语言和Scrapy框架。...然后，在parse方法中，我们可以使用XPath表达式来提取微博内容和评论的数据。当创建一个名为WeiboSpider的Spider类时，我们需要导入必要的库和模块。...在实际应用中，我们可以根据需求来丰富代码，例如添加数据清洗、情感分析等功能。
安装官方提供的开发者工具 pip install nuscenes-devkit==1.0.5 2....下载数据 从官方网站上下载数据NuScenes 3D object detection dataset，没注册的需要注册后下载。...注意： 如果觉得数据下载或者创建data infos有难度的，可以参考本文下方 5. 3. 数据组织结构 下载好数据集后按照文件结构解压放置。...其在OpenPCDet中的数据结构及其位置如下，根据自己使用的数据是v1.0-trainval，还是v1.0-mini来修改。...数据获取新途径 如果觉得数据下载或者创建data infos有难度的，可以考虑使用本人处理好的数据 v1.0-mini v1.0-trainval 数据待更新… 其主要存放的结构为 │── v1.0
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