在做数据分析时,如果数据量比较大,可以考虑使用颜色对重点关注的数据进行高亮操作,显眼的颜色可以帮助我们快速了解数据和发现问题。比如一个数据表可能会有十几到几十列之多,为了更好的看清某些重要的列,我们可以对表进行如下操作——
可视化之于数据分析流程中的重要意义不言而喻,它往往是体现数据分析报告的决定性一环,图表做的好、涨薪少不了。本文针对在完成数据分析过程中,介绍个人习惯运用的那些数据可视化工具。
一说到Excel查找函数,你一定会想到VLOOKUP函数,虽然它是最基础实用的函数,但每次一看就会,一用就忘。接下来给大家分享一个VLOOKUP函数动态图解 ,记得收藏它哦,在每次使用VLOOKUP函数时,把它拿出来一看就会用,不用再去花精力搜其它资料了。
最近全国巡讲的学员又问到了多个探针对应同一个基因取最大值类似的问题,我们的斯老师找到了我三年前的博客:多个探针对应一个基因,取平均值或者最大值 我看到里面的留言很有趣:
最近,在使用Pandas库进行数据处理时,我遇到了一个错误:KeyError: "Passing list-likes to .loc or [] with any missing labels is no longer supported"。这是由于最新版本的Pandas库不再支持将缺少标签的列表传递给.loc或[]索引器。在本文中,我将分享如何解决这个错误并继续使用Pandas进行数据处理。
原文是:For probesets that map to identical Entrez gene names, select the one with highest IQR (for Affy, select mean for Agilent),也就是四分位间距IQR,这个概念主要是在boxplot图表里面显示出来。当然了,不同芯片平台也是有一些细微的差别。
前言 数据的世界正在发生急剧变化,任何人都应该访问自己需要的数据,并具备获取任何数据的洞察力,而tableau正是帮我们洞察数据的好帮手。 Tableau作为BI tool leader ( 2016 Gartner BI chart), 它不仅是一款可视化软件,还具备不可忽略的强大的Data connection, collaboration, security management, multi-platform功能性: Data connection:Tableau Desktop可直接连接S
这是免费系列教程《7天学会商业智能(BI)-Tableau》的第3天,前面我们介绍了Tableau是什么,今天介绍如何用Tableau获取数据。你将学会: 如何连接到数据源? 如何从 Excel 获取数据? 如何从数据库获取数据? 如何编辑数据? 如何添加更多数据源? 如何行列转置? 1.连接到数据源 下面的案例Excel表里记录了咖啡销售数据。表中含有的字段:订单编号、订日期、门店、产品ID、顾客、数量。
双通道芯片有时候实验设计挺复杂的,agilent的原始数据数据处理在中文互联网上也不算常见。
1.Entrez gene ID:我们一般说的Gnen ID即Entrez gene ID,是用一串数字表示的(在NCBI里面用)
前段时间用tableau做了可视化大屏,大家有的说说没学过tableau,有的说不会做,但就是觉得很炫。
分析师面临的普遍问题是,无论从哪里获得数据,大部分情况都是一种不能立即使用的状态。因此,不仅需要时间把数据加载到文件中,还得花更多的时间来清洗它,改变它的结构,以便后续做分析的时候能更好的使用这个数据。
本文主要分为数据获取(微博爬虫)、文本分析(主题抽取、情感计算)。项目场景:以微博为数据源,分析新冠疫苗舆情的主题演化和情感波动趋势,结合时事进行验证,从而得出特殊事件对于舆情的特定影响,为突发公共事件的社交媒体舆情合理引导提供建议。
五月份的学徒专注于GEO数据库里面的表达量芯片数据处理,主要的难点是表达量矩阵获取和探针的基因名字转换,合理的分组后就是标准的差异分析,富集分析。主要是参考我八年前的笔记:
这是免费系列教程《7天学会商业智能(BI)-Tableau》的第4天,前面我们介绍了如何用Tableau获取数据?,今天介绍如何用Tableau获取数据。你将学会:
大多数数据科学家可能会赞扬Pandas进行数据准备的能力,但许多人可能无法利用所有这些能力。操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务,因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明,可视化,代码和技巧来记住如何做。
芯片由玻璃基片和微珠组成,光蚀刻出许多微米级小孔,用于容纳微珠。每个微珠表面偶联一种序列的DNA片段(一个珠子上片段序列相同),每个微珠上有几十万个片段。
在偶尔刷别人VBA公众号文章时,刷到两列交换数据的文章,然后想想自己日常工作中,好像也有那么一些时候会用到,就顺手也做到Excel催化剂上来,当做完后,要开始写文章时,发现还真没想到有什么场景特别对此功能刚需,既然已开发了,那也写个文章留个记号,让有需要的人可以找到吧。
#https://mp.weixin.qq.com/s/mrtjpN8yDKUdCSvSUuUwcA
通过Python生物信息学③提取差异基因得到了该数据集的差异分析的两个关键参数,1.差异倍数(foldchange)以及2.差异的P值。本篇目的是得到满足差异倍数和差异P值的基因,同时进行可视化(包括差异分析常见的火山图和热图)。
本文案例有多重背景,其一便是上海VIP培训活动中,小伙伴当场拿出实际业务来希望实现作图,从开始到超预期的完美实现,共计20分钟。小伙伴可亲自见证在完全精通 PowerBI DAX 下,可以直接驱动作图实现原来无法完成的效果。
我们在设计一个系统的时候,有时候通常为了基础业务,写出的查询sql语句并不高效,从而影响到用户使用系统的整体体验感不是很好,我们通常在系统的测试阶段会开启MySQL中的慢日志查询的功能,可以在MySQL的系统配置文件中开启这个慢日志的功能,并且也可以设置SQL执行超过多少时间来记录到一个日志文件中,只要SQL执行的时间超过了我们设置的时间就会记录到日志文件中,我们就可以在日志文件找到执行比较慢的SQL了,从而就可以对这些语句进行调优优化,使用 Explain来分析 SQL 语句的性能。
当有多张表时,如何将一个excel表格的数据匹配到另一个表中?这时候就需要使用vlookup函数。它可以按条件查找出数据。
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
所有要进行操作的文件下载链接: https://pan.baidu.com/s/10VtUZw8G-Ly-r4VypntjiA 密码: y5qu 下载成功后,整个文件夹如下图所示。
假设你将一些数据储存在Excel或者Google Sheet中,你又想要尽快地将他们读取至DataFrame中。
通过上一篇的过程,我们得到了该数据集的差异分析的两个关键参数,1.差异倍数(foldchange)以及2.(差异的P值)。在这一篇中,我们目的是得到满足差异倍数和差异P值得基因,以及同时进行可视化(包括差异分析常见的火山图和热图)。
MovieLens数据集是一个关于电影评分的数据集,里面包含了从IMDB, The Movie DataBase上面得到的用户对电影的评分信息,详细请看下面的介绍。
原题 | 10 Python Pandas tricks that make your work more efficient
导读:前几篇文章分别对应用Tableau制作折线图、条形图、可视化地图进行了介绍,本文介绍另一大可视化图表利器——饼图。尤其是最后给出了玫瑰图制作方法。
前两天在公众号发布了一篇「NBA球队数据可视化」的视频案例,对于本赛季东西部30只球队的得失分,胜负场次,胜率排名等进行了可视化展示,并支持实时交互。可点击下方视频查看。本文来分享一下视频中可视化的实现过程。
证券及其它风险资产的投资首先需要解决的是两个核心问题:即预期收益与风险。 那么如何测定组合投资的风险与收益和如何平衡这两项指标进行资产分配是市场投资者迫切需要解决的问题。正是在这样的背景下,在50年代和60年代初,马科维茨理论应运而生。
分层结构是一种维度之间自上而下的组织形式,Tableau默认包含对某些字段的分层结构,比如日期、日期与时间、地理角色,以日期为例,日期本来就包括年、月、日的层次结构。
方法: 直接调用invokeCode,入参为已定义好的DataTable,出参为去重后的DataTable,代码如下
编写 DAX 公式时要掌握的核心概念是上下文。DAX 作为一门动态数据分析语言,与 Excel 函数、SQL 查询 和 Power Query 脚本有着根本不同的原因就在于上下文的概念。以上所述的所有其他语言的公式只会在数据发生变化时才会返回不同的结果(除了一些例外情况,例如使用参数时),但是单个 DAX 公式就可以同时提供多个不同的结果,具体取决于您使用它的位置和方式,也就是:上下文。
这个要慌,问题有点大! 严格来说我只是Tableau众多粉丝中的一员,而且是一个不怎么会Excel的。三年前一次偶然的机会在领导推荐下接触了Tableau,开始一段没资料没指导的摸索式学习。希望本文给您在学习的过程中带来帮助,欢迎留言互相讨论交流。(本文最后有彩蛋哟) 也许你有大量的数据,你想从这些数据中间发现,挖掘,并展现一些数据背后的知识或者洞察;但是你不懂数据建模,编程,或者数据清洗,甚至是SQL的优化等。你需要一个易用的数据可视化工具实现通过拖拽就能完成数据的可视化,并且可以给出最合适的展示图形。
在 VFP 9 中,数据分组有三个增强。 第一个增强,是当报表中有多个自左向右而不是自顶向下打印的字段时,VFP 把组标头放在哪里。图12展示了在以前版本中,报表引擎把组标头放在细节带区的行里;它(指组标头)占据了第一列,而细节带区的内容只好从第二列开始。第一列被保留给组标头带区,即使你把这个带区的高度设置为0也一样,而且这么做的话,第一列就会是空白的。另外,它的高度还是固定的——等于细节带区的高度——所以如果组标头带区的高度高于细节带区的高度,那么组标头对象还可能会掩盖住细节带区的第二行中的对象们。
分析公司DarkHorse Analytics 从美国劳工统计处获得数据,并制作了这张二十四小时会唿吸的地图,显示曼哈顿的工作与在宅人口。
作者 | 2016年大数据行业从业者调研报告主要编写人Sophie 前言 12月13号,问卷发出;截止12月31号,收到1416份回答,并制作《2016大数据行业从业者调研报告》精华版;1月1号伦敦当地时间中午,北京当地时间晚上8点20分,经过反复修改和确认,报告精华版发布于大数据文摘微信公众号。 分析过程中,我们有以下三个主要发现: 1、数据、数据分析(包括大数据分析)受到我国企业重视,多数企业拥有数据决策团队,并将增加数据项目的投入,表明大数据行业发展态势良好,具有可观市场前景。 2、我国大数据行业处
Katarzyna "Kasia" Gasiewska的Tableau Public主页上经常有一些精彩的可视化作品,她拥有100多位粉丝,如果你没有位列其中,那么你遗憾地错过了不少作品。
日前,eBay公司隆重宣布已经正式向开源业界推出分布式分析引擎:Kylin(http://kylin.io)。作为一套旨在对Hadoop环境下分析流程进行加速、且能够与SQL兼容性工具顺利协作的解决方案,Kylin成功将SQL接口与多维分析机制(OLAP)引入Hadoop,旨在对规模极为庞大的数据集加以支持。 背景信息 eBay公司当前面临的主要挑战在于,数据规模正随着用户群体的多样化拓展而水涨船高。我们的用户——比如在分析与业务部门当中希望能在保持最低延迟水平的前提下继续使用自己所熟悉的工具方案,例如Ta
日前,eBay公司隆重宣布已经正式向开源业界推出分布式分析引擎:Kylin(http://kylin.io)。作为一套旨在对Hadoop环境下分析流程进行加速、且能够与SQL兼容性工具顺利协作的解决方案,Kylin成功将SQL接口与多维分析机制(OLAP)引入Hadoop,旨在对规模极为庞大的数据集加以支持。 背景信息 eBay公司当前面临的主要挑战在于,数据规模正随着用户群体的多样化拓展而水涨船高。我们的用户——比如在分析与业务部门当中希望能在保持最低延迟水平的前提下继续使用自己所熟悉的工具方案,例如
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