To address this issue, we developed an R package UCSCXenaTools for enabling data retrieval, analysis...Download clinical dataset Now we download the clinical dataset of the TCGA LUAD cohort and load it into R....The UCSCXenaTools R package: a toolkit for accessing genomics data from UCSC Xena platform, from cancer
数据来源： Baby Goods Info Data-数据集-阿里云天池 2、理解数据 ? auction_id:购买行为编号 buy_mount:购买数量 day:购买时间 ?...（5）一致化处理 第一步提出的问题，分析涉及到时间，所以需要把两个表里的日期数据，都修改为标准的日期类型。用“数据分列”的方法，分别把表1“购买时间”列，表2的“出生日期”列，修改为标准的日期类型。...2）年龄异常值处理 这里我认为不用处理因为负数代表了出生前的购买行为，处理了反而失去了信息。 3）购买异常值处理 ? 发现有160的数据，可以删除这行。...提出假设：每年的销量有波动 分析流程：购买量=新用户购买量+老用户购买量 老用户购买量因为商品复购率比较低所以数据支撑不够 新用户首次出现可以考虑，但是2015年只有1月和2月的数据所以数据不全，所以无法用平均值的方法进行判断...建议： 1.扩大数据集，查看历史资料，加入营销活动数据集进行对比，可以从数据分析的角度给出营销方案组合最大化营销效率。
NWPU VHR-10目标检测数据集中的ground truth，统一为256x256有时候在使用的时候很不方便，因此需要将宽和高指定为真实的宽和高，python的源代码如下，from xml.etree.ElementTree
在进行数据挖掘过程中，我们往往会有对于所筛选出来的目标基因判断他们与预后之间的关系，这是我们就需要进行COX回归分析。下面以GEO数据库GSE62254这部分胃癌数据为例，分析其基本过程。...STEP1：获取目标数据GSE62254的基因表达矩阵expr及预后信息survival_file 基因表达矩阵的获取这里有两种方式一种如下图所示直接通过网页进行下载， ?...对于预后信息我们只需关注与生存死亡以及生存时间相关的两列OS及OS.time,所以我们需要整理预后信息对样本信息及其对应的OS及OS.time进行保留，并且读入我们的工作环境。...继而通过merge函数，通过GSM_ID将目标基因表达矩阵以及预后信息进行融合，得到可以进行回归分析的目标矩阵data survival_file <-survival_file[row.names(survival_file...STEP2 COX 回归分析及森林图绘制 通过一个for循环对所有目标基因进行回归分析，并且以dataframe的形式对结果进行输出： for(i in colnames(data[,4:ncol(data
【IT168 编译】本文是《R编程语言》中一个系列的第二部分。在第一部分中，我们探索如何使用R语言进行数据可视化。第二部分将探讨如何在R语言中获取数据并进行分析。 ...作为消费者，寻找合适的数据是一个十分复杂的过程。这样一来，R语言就有了用武之地。使用R语言进行编程，开发者可以用一个脚本快速绘制统计出适合自己的分析。下面，让我们看看R编程的一些特性和用法。...对于这个session，我已经创建了textsample.txtfile文件，它可以在R会话中读取。...Fill Spread Sheet Type Data Through the Editor in R 通过编辑R填补传播表类型数据 x<-edit(as.data.frame(NULL)) R中的数据集... 可以使用显示R中的数据集的命令data()将可用数据集置入R中。
对成百上千甚至上万个基因进行解读，往往是困难的，对基因进行分组以帮助对数据的理解就非常有必要。KEGG 富集分析就是一种非常流行的对基因集进行分组的方法。...安装 BiocManager::install("clusterProfiler") BiocManager::install("org.Hs.eg.db") clusterProfiler，功能强大的用于富集分析的...R 包 org.Hs.eg.db，用于转换各种基因 ID 的 R 包 加载 suppressMessages(library(clusterProfiler)) suppressMessages(library...(org.Hs.eg.db)) 数据 假定经过上游分析，得到了如下的基因列表： x <- c("GPX3", "GLRX", "LBP", "CRYAB", "DEFB1", "HCLS1"...", "STC1", "WARS", "HMOX1", "FXYD2", "RBP4", "SLC6A12", "KDELR3", "ITM2B") 转换 因为 KEGG 富集分析用到的函数
大家对GEO的数据应该都很熟悉，那么如何把GEO中多个研究进行合并分析成为一个比较棘手的问题，今天给大家介绍这么一个包可以实现多研究的合并分析。...Covariate 此参数可以设置临床数据作为DE的协变量 Ind.method 指的是response和表达矩阵之间的关系的分析方法。"...Meta.method 主要用到的合并研究的一些方法，具体的选用哪个方法要看研究的数据了。...从上面的结果我们可以看出每个基因在不同研究中的分析结果和meta分析的结果。...另外还可以进行通路富集分析，我们就直接看实例： meta.p <- meta.res$meta.analysis$pval ks.result <- PathAnalysis(meta.p = meta.p
前言 数据分析如何合法的进行，这是一个在当今数字化时代愈发重要的问题。随着大数据技术的快速发展，数据分析已经渗透到各个领域，从商业决策到政策制定，从医疗健康到个人生活，无处不在。...这包括尊重数据主体的隐私权，避免数据滥用和误用。数据分析师和机构在进行数据分析时，应当遵循最小化原则，只收集和分析必要的数据，并在分析完成后及时删除或匿名化敏感信息。...合法的数据分析应当采用先进的技术手段和管理措施，确保数据在存储、传输和处理过程中的安全性。例如，使用加密技术保护敏感数据，建立严格的数据访问权限管理制度，定期进行数据安全审计和风险评估等。...数据处理者收集数据应当以公开方式进行,公示处理规则,明示处理目的、方式和范围,告知数据种类、数据保存期限等。 2.2数据收集应坚持最小必要原则 数据收集应当采取对个人权益影响最小的方式。...我国法律确立了以“知情-同意”为基础的数据处理规则,确保个人对信息的知情和决定权。 知情是同意的基础。数据收集前应当告知个人收集目的、方式、范围以及风险等重要内容。 同意是意志的表达。
在大型数据集上执行运行时聚合（例如应用程序在特定时间范围内记录的唯一主机名），需要非常巨大的计算能力，并且可能非常慢。...对原始数据进行采样是一种发现属性的办法，但是，这种方法会导致我们错过数据集中的某些稀疏或稀有的属性。...Kafka的一个优点是它提供了持久存储，即使下游管道处于维护或不可用状态。我们还在入口服务上使用自定义Kafka分区器，以确保具有相同哈希值的键始终位于相同的Kafka分区上。...我们的发现服务是一个作为Docker镜像进行部署的Web应用程序，它公开了REST API，用于查询后端元数据存储。...我们还在发现服务上公开了类似的指标，以捕获错误/成功率和平均搜索延迟。
个人认为，R语言有两个强项，统计和绘图。在生物信息数据分析中，R语言更多时候是发挥一个科学计算和可视化的作用。...当然，R语言的功能远不止于此，不仅可以作为脚本语言，解决统计分析和可视化的”小”问题，也可以编写一套完整pipeline, 解决整套数据分析的”大”问题。...本文的主角就是这样一个R包-esATAC, 这个R包提供了一整套完整的ATAC数据分析的功能，对应的文章发表在Bioinformatics上，链接如下 https://academic.oup.com/..., 采用F-seq软件进行peak calling, 用R包ChipSeeker进行peak注释，对于case/control实验设计，也支持差异peak分析。...采用atacPipe这个函数进行分析，对于case/control的数据。用法如下 ?
你需要考虑如何进行填补。是用0，用 "unknown" ，还是使用均值或中位数？ 另外，你可能还想看看每个特征变量的分布情况。 例如定量数据是正态分布，还是幂律分布？...即便是 R 这样专门给统计工作者使用的软件，从前也需要调用若干条命令（一般跟特征变量个数成正比），才能完成。 我最近发现了一款 R 包，可以非常方便地进行数据集总结概览。...只要一条语句，就帮你完成探索性数据分析中的许多步骤。 通过本文，我把它分享给你。希望对你的数据分析工作有帮助。 演示 你不需要安装任何软件。...探索 本文介绍的 summarytools 包的功能，并不只是对数据集做总体总结概览。 它还可以进行变量之间的关系展示。例如你想知道3大机场起飞的航班，对应航空公司的比例是否有差别。...如果你对数据科学感兴趣，不妨阅读我的系列教程索引贴《如何高效入门数据科学？》，里面还有更多的有趣问题及解法。
GEO数据库中的数据是公开的，很多的科研工作者会下载其中的数据自己去分析，其中差异表达分析是最常见的分析策略之一，为了方便大家更好的挖掘GEO中的数据，官网提供了一个工具GEO2R, 可以方便的进行差异分析...从名字也可以看出，该工具实现的功能就是将GEO数据库中的数据导入到R语言中，然后进行差异分析，本质上是通过以下两个bioconductor上的R包实现的 GEOquery limma GEOquery...用于自动下载GEO数据，并读取到R环境中；limma是一个经典的差异分析软件，用于执行差异分析。...在网页上可以看到GEO2R的按钮，点击这个按钮就可以进行分析了, 除了差异分析外，GEO2R还提供了一些简单的数据可视化功能。 1....点击Sample values, 可以看到对应的表达量值，示意如下 ? GEO2R进行差异分析的步骤如下 1.
我会持续输出原创优质文章，如果对你能有些许帮助，就来关注我吧 。 本期主要想和大家分享一下，我是如何入门的数据分析，以及给即将入门数据分析的你的一点建议~~ 01 我是如何入门的数据分析？...因为数据分析可能并不像大家想象中的那么高大上，举个栗子：日常工作中，经常遇到由于底层埋点错误导致的数据不准确，花费大量的时间进行问题的排查；也会遇到某天指标发生异动，找不到原因的焦虑。...这两本都是相对比较基础的，通过一些有趣的案例，向你讲述数据分析的基础知识以及该如何上手，通俗易懂、老少皆宜。 同时也附上入行前期我看过的一些纸质书籍。...以下这些基础技能算是一个敲门砖： 数据获取工具：SQL（从数据库里取出需要分析的数据） 数据处理工具：excel（各行业yyds工具） 数据分析工具：python/R/SPSS/EVIEW（优先推荐python...最开始工作的时候，我们往往会聚焦在数据及技能的本身，类似算法同学聚焦模型准召。当业务方提给我们一个数据需求，我们将数据获取，进行加工，然后输出给业务方。
将主题建模连接到关键字 ---- NASA有32,000多个数据集，我们有兴趣了解这些数据集之间的联系，以及与NASA以外其他政府组织中其他重要数据集的联系。...我将在这里用于主题建模的方法称为 潜在Dirichlet分配（LDA）， 但还有其他适合主题模型的可能性。在本文中，每个数据集描述都是一个文档。我们将看看是否可以将这些描述文本作为主题进行建模。...获取和整理NASA元数据 让我们下载32,000多个NASA数据集的元数据 。...让我们使用停用词来清理一下文本，以除去HTML或其他字符编码中残留的一些无用“词”。...我们将告诉算法进行多少个主题？这个问题很像k-means聚类中的问题；我们不提前知道。我们可以尝试一些不同的值，查看模型如何拟合文本。让我们从8个主题开始。
将主题建模连接到关键字 ---- NASA有32,000多个数据集，并且NASA有兴趣了解这些数据集之间的联系，以及与NASA以外其他政府组织中其他重要数据集的联系。...有关NASA数据集的元数据有JSON格式在线获得。让我们使用主题建模对描述字段进行分类，然后将其连接到关键字。 什么是主题建模？ 主题建模是一种无监督的文档分类方法。...此方法将每个文档建模为主题的混合，将每个主题建模为单词的混合。我将在这里用于主题建模的方法称为 潜在Dirichlet分配（LDA）， 但还有其他适合主题模型的可能性。...在本文中，每个数据集描述都是一个文档。我们将看看是否可以将这些描述文本作为主题进行建模。 获取和整理NASA元数据 让我们下载32,000多个NASA数据集的元数据 。...我们将告诉算法进行多少个主题？这个问题很像k-means聚类中的问题；我们不提前知道。我们可以尝试一些不同的值，查看模型如何拟合文本。让我们从8个主题开始。
作者 郑槊 本文为CDA学员投稿作品 三月份刚来上海参加CDA的数据分析就业班培训时，我没想到这次选择将会改变我未来的职业轨迹。...到了18年，市场上各种数据分析的培训班已经如雨后春笋般地开设了。 考研失利后我一直在寻找新的方向，这次失利一度让我很沮丧，更让我思考是否还有必要再去这样坚持。...在经过多方对比并与家人商量后，我决定去上海脱产参加数据分析就业班，一方面是想出去散散心，摆脱失利后地失落感，另一方面也是真地想系统地学习数据分析，想在数据分析方向上开启我的职业生涯，而这个行业在我看来是比较有潜力的...课程设计的范围很广，从Excel、SQL、SPSS到Python、R这些应用的软件都会涉及到，另外还有统计学及数据挖掘算法这些偏理论的知识。 ?...我也会感谢CDA能提供这样一个学习的平台，帮助更多人了解数据分析这一行，帮助更多人开启他们关于数据行业的职业生涯。
有同学问：“我有个一个很好的分析发现，问题是如何让它落地呢？”还有同学抱怨，感觉发出去的数据分析报告都不见结果。要如何推动数据分析落地？一图以蔽之，推动方式和推动难度，完全取决于“我”是谁 ?...现实工作中，管理流程和汇报关系，会卡死很多创意想法，这是个无奈的事实 如果是大老板推动，当然是“我想做XX，我要做XX”然后叫上数据、业务部门的领导过来分配任务。...虽然理想很美好，做数据分析的想当业务部门的军师，可在很多业务部门眼中，数据分析就是个：“报~~~~~前方曹兵十万来袭”的角色 如果是业务部门领导有需求，更多是看“谁来做”的问题。...比如 没有数据部门 有数据部门但能力不够 数据部门有能力但睁眼瞎（“搞什么销售跟踪，一点技术含量都没有，别打扰我搞算法”“数据分析就是写sql，你想做啥自己提需求，提不清楚我不做”） 数据部门有能力但势利眼...如果是数据分析专员，更多是看目前项目中的优化点，有没什么机会深入一下。如果是业务部门的基层员工，更多是看能不能争取到利用数据分析改善业务的机会。 即使争取到机会，做数据分析的同学们也要注意一个问题。
那么，问题来了 男神这么多，当遇到选择困难症时，如何选择才能获得最优结果？...条形图显示了追求者的初始状态，盒装图显示的是大多数妹子所接受的追求者的能力情况。通过分布图可以看出，大多数理性人只能选择那些优秀程度在80左右的追求者。...下面介绍选择方法 首先，为了不错过在未来可以接受更优秀的追求者，理性的妹子会拒绝最早的一批追求者，并且采用第一批追求者做样本量k，理性地判断出追求者中最优秀的一位，其优秀程度记作y。...然后，当遇到新追求者的时候，将追求者的优秀程度与y进行比较，优于y则选择接受，否则继续等待新的追求者；若新追求者的优秀程度始终小于y，则选择做剩女。 如何求出最优的样本量k？...，其排位在100位当中的50位左右的概率最大，即追妹子的最好时机不是越早越好。
易观会在人力成本高到企业无法承受的领域进行探索，从研究的角度给中国企业服务公司一些提示。 ? 以下是演讲全文： ▌大家好，我是李智。...第三基于这些你拥有的最好是数据所有权，如果不是所有权也要是使用权的这些数据到底怎么去挖掘和利用，这是在数据收集的环节。 02 80%的企业没有数据，如何进行数据管理？...年以来易观开始做移动互联网的研究就抓到了这样一个机会，我不能只是做研究和分析，所以我要去抓住移动化和数据化结合所产生出来的机会，我要去做移动用户行为的数据监测和分析，所以易观今天拥有了数据，而这个数据在去服务企业的过程当中我们会发现...因为企业面临的问题首先是生存，如果没有收入的扩张它们就谈不上什么生存，这个是在垂直化这块我觉得用数据用得最好的，无疑就是营销，因为跟增收的环节离得是最紧的。...后面是一个背景，云存储的成本在不断的降低，云计算可以让更多的企业服务以很低的成本去服务到更多的企业客户。
下面给大家将一些干货吧，主要关于是我如何在一年之内学完数据分析的。 第一门课程叫做定量分析，其实就是统计学，总共6个课时，每个课时4个小时。...作者是大名鼎鼎的Andy Field，出了名的心理统计学家。 书讲得很详细，既涉及到统计学知识，也涉及到如何使用SPSS进行数据分析。...另一门课程叫高级数据分析，是讲如何使用R进行多元数据分析的，这门课主要的教材就是 R in Action，这本书在我们的电子版教材里有提供给大家，绝对是学习R语言的最佳书籍，没有之一。...这门学科不涉及数据，是从文字的角度让我们去思考一个项目，通过收集到的文字资料进行文本分析，挖掘出资料当中潜在的有价值的信息，得出最初的结论。再结合定量分析，使用数据分析对自己的判断进行佐证。...还有一门课叫做数据收集，就是学会如何去收集我们所需要的数据，收集完之后该如何保存，修改，清洗。 收集数据是一门艺术，并不是简单的去网上下载或者去图书馆查找资料。
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