PowerBI的前身是Excel，但是有很多Excel的功能PowerBI并没有完全涵盖，这就导致了有些Excel能做到的，PBI反而做不了。
在基因表达定量后，需要将这些数据导入到 R 中，以生成用于执行 QC（质控）。下面将讨论定量数据的格式，以及如何将其导入 R，以便可以继续工作流程中的 QC 步骤。
嵌入式分析 在传统业务应用程序（如HR系统，CRM或ERP）的范围内提供商业智能。这些分析在用户的正常工作流程中提供上下文敏感的决策支持。
数据样本是从总体数据中抽取出来的快照（总体则包含了所有可能的观察结果），这些观察结果可应用到域或从程序中生成。
EDA是数据分析必须的过程，用来查看变量统计特征，可以此为基础尝试做特征工程。东哥这次分享3个EDA神器，其实之前每一个都分享过，这次把这三个工具包汇总到一起来介绍。
在本篇文章中，我们将介绍回归树及其基本数学原理，并从头开始使用Python实现一个完整的回归树模型。
ggplot2 包提供了一套基于图层语法的绘图系统，它弥补了 R 基础绘图系统里的函数缺乏一致性的缺点，将 R 的绘图功能提升到了一个全新的境界。ggplot2 中各种数据可视化的基本原则完全一致，它将数学空间映射到图形元素空间。想象有一张空白的画布，在画布上我们需要定义可视化的数据（data），以及数据变量到图形属性的映射（mapping）。
Pandas 库功能非常强大，特别有助于数据分析与处理，并为几乎所有操作提供了完整的解决方案。一种常见的Pandas函数是pandas describe。它向用户提供数据集所有特征的描述性统计摘要，尽管其比较常用，但它仍然没有提供足够详细的功能。
今天给大家介绍印度德里Indraprastha信息技术学院的Debarka Sengupta教授等人发表在Scientific Reports上的一篇文章 “AutoImpute: Autoencoder based imputation of single-cell RNA-seq data” 。单细胞RNA测序 (scRNA-seq) 技术的出现，使我们能够以单细胞分辨率测量数千个基因的表达水平。然而，单个细胞中起始RNA的数量不足会导致显著的“dropout”事件 (被错误判断为零的表达值)，在表达矩阵中引入大量的零计数。为了解决这一问题，本文提出了一种基于自编码器的稀疏基因表达矩阵的插补方法。AutoImpute，它学习输入的scRNA-seq数据的固有分布，并相应地插补缺失值，对生物沉默基因 (真实表达的零值) 进行最小的修改。在真实的scRNA-seq数据集上进行测试时，AutoImpute在基于下采样数据的表达恢复、细胞聚类精度、方差稳定和细胞类型可分离性方面表现出竞争性。
Seaborn是一个基于Python语言的数据可视化库，它能够创建高度吸引人的可视化图表。
近年来，大规模深度神经网络的显著成就彻底改变了人工智能领域，在各种任务和领域展示了前所未有的性能。这些高度复杂的模型，通常具有数百万甚至数十亿个参数，在计算机视觉、自然语言理解和语音识别等领域表现出了卓越的能力。
在量化基因表达之后，我们需要将该数据导入R，以生成用于执行QC的矩阵。在本课中，我们将讨论盘点数据可以采用的格式，以及如何将其读入R，以便我们可以继续工作流程中的QC步骤。我们还将讨论我们将使用的数据集和相关的元数据
概率时间序列预测是在广泛应用中出现的一个重要实际问题，包括金融、天气预报、脑成像和计算机系统性能管理等领域。针对这一任务，已经提出了各种方法，从传统的自回归模型到最近基于深度学习架构的神经预测方法。这些以前的方法大多集中在用来自相同领域的数据训练模型，以执行预测任务。
阅读发表在ACM Conference on Computer and Communications Security (CCS'17)(CCF-A)上的论文 DeepLog : Anomaly Detection and Diagnosis from System Logs through Deep Learning，该文提出了一种基于深度学习的系统日志异常检测与诊断方法。通过阅读文章来了解一些使用深度学习进行日志异常检测的方法，期望能对我有所启发。春恋慕
在深入研究特征工程之前，让我们花点时间看看整个机器学习流水线。这将帮助我们更好地了解应用的大方向。为此，让我们从数据和模型等基本概念入手。
Seaborn是一个用Python制作统计图形的库。它建立在matplotlib之上，并与panda数据结构紧密集成
可视化是以图形形式表示数据或信息的过程。在本文中，将介绍Seaborn的最常用15个可视化图表
一个简单的问题可以作为测试是否应该是一个分类变量的试金石测试：“两个价值有多么不同，或者只是它们不同？”500美元的股票价格比100美元的价格高5倍。 所以股票价格应该用一个连续的数字变量表示。 另一方面，公司的产业（石油，旅游，技术等）应该无法被比较的，也就是类别特征。
虽然大型语言模型（LLM）在文本分析和生成任务上的性能非常强大，但在面对包含数字的问题时，比如多位数乘法，由于模型内部缺乏统一且完善的数字分词机制，会导致LLM无法理解数字的语义，从而胡编乱造答案。
前几天，看到有人问到SAS中关于format的一些问题，最近小编用format也用的比较多，所以啊，今天小编要分享的是SAS中关于format的应用，format在SAS编程中的应用是十分广泛的，也是SAS编程中不可或缺的一部分....那么就与小编一起来初识format...
动机：PacBio单分子实时测序是一种产生长片段（reads）的第三代测序技术，具有相对更低的通量和更高的错误率。错误包括大量插入缺失，并使下游分析，像比对或从头装配复杂化。提出了一种利用第二代短片段高准确性的混合策略以修正长片段。短片段到长片段的比对提供了足够的覆盖以剔除高达99%的错误，然而，是以过高的运行时和相当大量的磁盘和内存空间为代价的。
在分析高维数据时，降维（Dimensionality reduction，DR）方法是我们不可或缺的好帮手。
EDA或探索性数据分析是一项耗时的工作，但是由于EDA是不可避免的，所以Python出现了很多自动化库来减少执行分析所需的时间。EDA的主要目标不是制作花哨的图形或创建彩色的图形，而是获得对数据集的理解，并获得对变量之间的分布和相关性的初步见解。我们在以前也介绍过EDA自动化的库，但是现在已经过了1年的时间了，我们看看现在有什么新的变化。
本章介绍的是如何在PowerBI模型中实现各类安全性保障。除了我们所熟知的行级别安全性RLS，本文更是介绍了对象级别安全性、表级别安全性、列级别安全性、值级别安全性等。有待大家根据自己的实际业务场景，实现更加符合要求的安全性要求。
由于单层的感知机模型的表达能力很差，只能表示线性模型，连最简单的 XOR 函数模型都无法表示，所以出现了多层感知机模型，加入了隐藏层，最简单的多层感知机模型有三层，分别为输入层、隐藏层、输出层，其中隐藏层的元素个数和层数是超参数（即自定义的），如下图所示：
SQL Server数据仓库具有自己的特征和行为属性，有别去其他。从这个意义上说，数据仓库基础架构规划需要与标准SQL Server OLTP数据库系统的规划不同。在本文中，我们将介绍在计划数据仓库时应该考虑的一些事项。
随着移动互联网、云计算、物联网和大数据技术的广泛应用，社会已经迈入全新的数据时代。掌握数据资产，进行智能化决策，已成为企业胜出的关键。越来越多的企业开始重视数据战略布局，重新定义自己的核心竞争力，从数据中揭示规律，了解过去、知悉现在、洞察未来，数据驱动企业运行与决策的科学性，构建智慧企业，打造核心竞争力。
睡眠紊乱是重度抑郁症（MDD）的一个关键症状。目前的文献对快速眼动（REM）睡眠的改变进行了很好的描述，但对非快速眼动（non-REM）睡眠的改变却知之甚少。此外，睡眠障碍与MDD的各种认知症状有关，但non-REM睡眠EEG的哪些特征导致了这一点目前尚不清楚。我们综合分析了三个独立收集的数据集（216名被试的N = 284个数据，）中两个中央通道的non-REM睡眠EEG特征。这项探索性和描述性的研究纳入了年龄范围广泛、抑郁症持续时间和严重程度不同、用药或未用药、以及年龄和性别与健康对照组相匹配的MDD患者。我们探讨了睡眠结构的变化，包括睡眠阶段和周期、频谱功率、睡眠纺锤波、慢波（SW）和SW-纺锤波耦合。接下来，我们分析了这些睡眠特征与抑郁症严重程度和程序性记忆的夜间巩固的关系。总的来说，与对照组相比，患者的non-REM睡眠结构没有发现重大的系统性改变。对于non-REM睡眠的微观结构，我们观察到与对照组相比，未用药患者的纺锤波振幅较高，并且在开始使用抗抑郁药物后，SW较长，振幅较低，SW-纺锤波耦合更分散。此外，长期（而非短期）的药物治疗似乎会降低纺锤波的密度。用药患者夜间程序性记忆巩固受损，这与较低的睡眠纺锤波密度有关。我们的结果表明，MDD的non-REM睡眠 EEG的改变可能比以前报道的更精细。我们在抗抑郁药物摄入和年龄的背景下讨论这些发现。
时间序列预测是一个过程，获得良好预测的唯一方法就是练习这个过程。
在数据分析中，数据的选择和运算是非常重要的步骤。数据选择和运算是数据分析中的基础工作，正确和高效的选择和运算方法对于数据分析结果的准确性和速度至关重要。
作为数据分析的爱好者，之前我是Tableau Desktop的深度用户，由于Tableau Desktop收费，免费的Public版本又在数据连接上有限制，所以常常限制了我的使用。从去年开始，我就切换到了国产的数据分析产品Yonghong Desktop。原因有二：一是Yonghong Desktop免费，二是Yonghong Desktop的表现丝毫不逊色于Tableau。 在开始之前，大家可以先扫码下载软件试用一下，或许能对本文的内容了解得更深刻。 Yonghong Desktop官网，下载软件请用
每个机器学习项目都有自己独特的形式。对于每个项目，都可以遵循一组预定义的步骤。尽管没有严格的流程，但是可以提出一个通用模板。
商务智能，即BI（Business Intelligence），是一种将存储于各种信息系统中的数据转换成有用信息的技术，它起源于经理信息系统（EIS），是决策支持系统（DSS）的继承和拔高。它通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。在企业做大做强的过程中，商务智能扮演着至关重要的角色，它使企业能精确地把握不断变化的商业环境，作出快速而准确的管理决策。
GraphPad Prism 9 for Mac是一款优秀的医学绘图软件，为科学研究而设计的首选分析和绘图解决方案。加入世界顶尖科学家的行列，探索如何使用Prism节省时间，做出更合适的分析选择，以及优雅地绘制和展示您的科学研究成果。
使用train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集，测试集比例为0.2
DESeq2 工作流程的下一步是 QC，其中包括样本和基因程度上，以对计数数据执行 QC 检查，以帮助我们确保样本或重复看起来良好。
动物模型中的无任务功能连接提供了一个实验框架，以检查受控条件下的连接现象，并允许与在侵入性或终末操作下收集的数据模式进行比较。目前，动物的获取采用不同的方案和分析，这妨碍了结果的比较和整合。在这里，我们介绍了在20个中心测试的大鼠功能磁共振成像采集协议StandardRat。为了优化采集和处理参数，我们首先收集了来自46个中心的65个大鼠功能成像数据集。我们开发了一个可重复的流程来分析不同方案获得的大鼠数据，并确定了与跨中心功能连接稳健检测相关的实验和处理参数。我们表明，相对于之前的采集，标准化协议增强了生物学上合理的功能连接模式。本文描述的方案和处理流程与神经影像社区公开共享，以促进互操作性和合作，以应对神经科学中最重要的挑战。
选自Stanford 机器之心编译 参与：路雪、黄小天、刘晓坤 近日，斯坦福大学计算机科学博士生 Mike Wu 发表博客介绍了他对深度神经网络可解释性的探索，主要提到了树正则化。其论文《Beyond Sparsity: Tree Regularization of Deep Models for Interpretability》已被 AAAI 2018 接收。 论文地址：https://arxiv.org/abs/1711.06178 近年来，深度学习迅速成为业界、学界的重要工具。神经网络再次成为解决图
弱学习器是一个非常简单的模型，尽管在数据集上有一些技巧。在开发实用算法之前很久，Boosting 就是一个理论概念，而 AdaBoost（自适应提升）算法是该想法的第一个成功方法。
微软官方与日前发布了 Power BI 在2020上半年的发行计划。本文将在 2020.9 之前都有用，建议收藏查看。从今年开始，我们除了客观描述 Power BI 的特性外，还将加入大量主观观点态度和吐槽，不过不管怎么吐，都只能继续用，这就是一种说不出的喜欢和吐槽的纠缠情结。
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。
本文介绍由美国德克萨斯大学MD安德森癌症中心生物统计学系的Ziyi Li和Kim-Anh Do共同通讯发表在 Bioinformatics 的研究成果：为了更好地注释scRNA-seq 数据，发现新的细胞类型，作者开发了一种简单而有效的方法，结合自动编码器和迭代特征选择，从scRNA-seq数据中自动识别新细胞。该方法用标记的训练数据训练一个自动编码器，并将自动编码器应用于测试数据以获得重建误差。通过反复选择表现出双模模式的特征，并使用所选特征对细胞进行重新分组，该方法可以准确地识别训练数据中不存在的新细胞。作者进一步将这种方法与支持向量机结合起来，为注释所有的细胞类型提供了一个完整的解决方案。使用五个真实的scRNA-seq数据集进行的广泛的数值实验，结果表明，该方法比现有的方法具有更好的性能。
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pidstat命令用来监控被Linux内核管理的独立任务(进程)。它输出每个受内核管理的任务的相关信息。pidstat命令也可以用来监控特定进程的子进程。间隔参数用于指定每次报告间的时间间隔。它的值为0(或者没有参数)说明进程的统计数据的时间是从系统启动开始计算的。
大数据文摘作品 作者：龙牧雪 魏子敏 今日凌晨，全球最大的数据科学社群Kaggle发布了第一份数据科学／机器学习业界现状调查报告。这份调查问卷的受访者囊括了来自50多个国家的16,000+位从业者，根据他们的问卷结果，Kaggle给出了一些有趣的结论： 1、Python可能是机器学习最常用的编程语言，而统计学家更多地使用R语言； 2、数据科学家的年龄中位数是30岁，而各国差异巨大，比如，印度的受访人比澳大利亚平均年龄年轻9岁； 3、受访者中硕士学位所占比重最大，但薪水最高的从业者（$150k）多数拥有博士学
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