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cytof数据拆分

前面我们系统性介绍了cytof数据过程,以为应该是没有难点了。 如果你是第一次接触cytof数据,可以看我在《生信技能树》发布了cytof这样的质谱流式数据处理系列文字版教程,就是基于 FlowSOM 哦 : 1.cytof数据资源介绍(文末有交流群) 2.cytofWorkflow Biology,标题是;《A comparison framework and guideline of clustering methods for mass cytometry data》,在6个数据集上面 最近接到粉丝求助,看了我的教程,发现没办法处理一个文献的cytof数据集,标题是:《Single‑cell profiling of myasthenia gravis identifies a pathogenic T cell signature》,他这个文献的cytof数据在:https://data.mendeley.com/datasets/nkcb8nc7w8/1 ,感兴趣的也可以自行下载进行处理。

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cellranger拆分BCL数据

cellranger mkfastq Illumina测序下机后的数据为 原始数据(raw base call )BCL文件,拿到BCL文件之后,第一步是使用cellranger的cellranger mkfastq进行拆分数据,目的是将将一个或多个lane的混合的测序样本按照index生成对应样本的fastq文件,原理图如下: ? test_sample,SI-P03-C9 如果是多个样本分布在不同的lane里面可以将csv文件写成 Lane,Sample,Index 1,test_sample,SI-P03-C9 #格式如下,测试数据不含这个 1-4,test_sample2,SI-P03-CX 拿到fastq文件之后就可以通过cellranger count分析啦 cellranger||分析单细胞测序数据 参考:https://support

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    卡方检验spss步骤_数据分析–学统计&SPSS操作

    虽然我本身是留学行业,但对数据分析一直有浓厚的兴趣,日常工作也会做一些数据的复盘分析项目。 卡方检验的应用场景 以SPSS自带数据telco.sav为例: 1、比例分布检验 检验一个变量取值的比例分布是否均匀,或者是否符合设定比例分布。 SPSS操作步骤:分析-比较平均值-独立样本t检验 3、配对样本t检验 用来检验同一组样本不同时间/部位/处理条件测量得到的两组数据均值是否存在差异 原假设:两组配对数据之间没有显著差异 研究假设 :两组配对数据间有显著差异 变量:两个连续变量(其实是针对同一组人群不同时间/部位/处理条件测量的两组数据SPSS操作:分析-比较平均值-成对样本t检验 三、方差检验 变量:自变量既可以是分类也可以连续变量 研究假设:两个变量来自总体存在显著相关性 显著性检验目的:是用来判断两个变量在总体是否存在相关性 相关系数的目的:是计算两个变量在样本数据的相关性强弱 3、回归分析 皮尔逊相关系数与简单回归分析之间的区别是

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    如何从单体应用拆分数据服务

    在将单体应用拆分为较小服务的过程,最难的部分就是单体服务数据数据拆分。要进行这样的拆分,保证数据有一个全程唯一的写拷贝,并且遵循一系列步骤是很有帮助的。 拆分步骤从对现有单体应用的逻辑分割开始:将服务行为拆分为一个单独的模块,然后把数据拆分到单独的数据。一系列动作之后,这些元素最终成为一个自治的新服务。 从单体应用向较小服务的迁移是目前的主流趋势。 这个转换过程之中最难的部分,就是从单体应用所持有的数据把新服务所属的数据拆分出来。如果从单体应用拆分出来的逻辑部分仍然连接到同一个数据库,这种拆分无疑是比较简单的。 这两条原则能把从单体应用到多服务的拆分过程变得更加平滑,也更加安全。 整个迁移过程数据保持有单一的写拷贝 在转移过程,我们应该保证待迁出服务的数据始终有一个单独的写拷贝。 这个步骤,我们要把定价相关的数据拆分到一个新的数据——Productprices。

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    如何用SPSS分析问卷?用SPSS分析调查问卷数据的方法

    我们可以把问卷的一个问题理解为一个变量,那么一个答案也就与一个变量取值相对应。 《贵阳大数据报名学习》 第二,录入数据 录入数据大体分为四种:即读取SPSS格式的数据;读取ESCEL表格数据;读取文本数据;读取相对应的数据库。 录入数据的方法很简单,打开SPSS数据录入的窗口直接进行录入即可。 但一般情况下,我们需要把分析结果复制到分析报告,而不在窗口内进行保存,而是只保存数据,因为这样我们随时可以根据数据,采取不同的分析法进行重新分析,也就会随时有不同的结果。 《昆明大数据培训》 以上的四个过程就是用SPSS软件进行分析的步骤,最后我们要作的就是根据分析结果进行写分析报告了。目前SPSS调查问卷分析软件应用非常广泛,学好应用对我们的工作会有很大的帮助。

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    基于数据台的ERP系统数据按单位拆分方案【上篇】

    目录 一、整体概述 二、拆分思路 三、具体措施(下篇会详细介绍) 本文基于数据台中已接入的ERP系统数据,为确定数据台中ERP系统业务数据所属单位或部门,明确数据安全、数据质量等权责,提升企业ERP 系统各模块业务数据的质量,确保数据台ERP系统数据能够有效支撑企业数据数字化转型各项数据分析与应用,有必要对ERP系统各模块业务数据按单位进行数据拆分,本节详细介绍ERP系统数据拆分的思路、具体措施, 对其它EPR系统及非ERP系统数据拆分具有指导意义。 注:本节基于某企业数据台ERP系统数据按单位拆分实践,结合自身对数据拆分的思考后编写而成,所有内容已进行信息脱敏,纯粹从ERP系统(以SAP软件为例)的视角阐述数据如何进行单位化拆分,仅供大家参考借鉴

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    R读取spss的sav格式数据

    注: 这次分享是我在处理sav格式数据时总结,方法来源于网络。 引言 R读取spss数据sav格式的数据,通常有两种情况: 变量只包含英文字符 变量包含有中文字符 相对而言,处理英文的就很容易,方法也很容易查找到。下面是我对这两种情况的一个总结。 英文字符 方案一 library(foreign) mydata=read.spss("data.sav") 方案二 library(Hmisc) data=spss.get("data.sav ") 中文字符 方案一 library(memisc) data1 = as.data.set(spss.system.file("data.sav")) data = as.data.frame(data1

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    如何选择数据拆分方法:不同数据拆分方法的优缺点及原因

    拆分可用的数据是有效训练和评估模型的一项重要任务。在这里,我将讨论 scikit-learn 的不同数据拆分技术、选择特定方法以及一些常见陷阱。 本文包含易于使用的代码块,并提供快速总结以供参考。 如果您想执行内部交叉验证,这种拆分方法是完美的。将数据拆分为训练和测试,并在训练模型时应用交叉验证方法。 ,当您进行拆分时,会决定测试集中的数据将始终是您的测试数据。 在训练时,您永远不会在模型包含测试数据。您的测试数据可能存在会使您的模型更加健壮的实例。 测试数据是固定的。最后,这个测试集存在过度拟合的微妙问题。 例如,获取数据点之前的所有数据,然后在下一个数据点上对其进行测试,以确保不会出现数据泄漏。从这个意义上说,泄漏将使用未来的数据来预测以前的数据。 这种拆分方法是三者唯一考虑随时间变化的分布的方法。

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    【学习】数据分析之SPSS数据分组案例

    当我们的样本量过大,譬如以前讲过的,EXCEL2010最大只支持1048576行、16384列,尤其是当行数大于30万,一般的办公电脑处理都比较吃力,所以推荐做大数据量处理,还是用SPSS。 今天继续分享SPSS数据分组,在SPSS里面,这个功能路径是:【转化——重新编码为相同变量】、【转化——重新编码为不同变量】,常用的是第二个,不会覆盖原有的变量数据。 第一步,数据录入 继续沿用之前的EXCEL数据文档,把数据拷贝到SPSS软件,设定好变量名称,如下图: 数据视图: ? 变量视图 ? 第三步,选择编码变量 这里选择【页面PV】,点击红圈的箭头,选入右边的变量框; ? 第四步,定义输出变量 这里定义的新变量名是【PV_G】,标签是【PV分组】; ? 数据分组后的变量视图 ?

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    产品运营数据分析——SPSS数据分组案例

    当我们的样本量过大,譬如以前讲过的,EXCEL2010最大只支持1048576行、16384列,尤其是当行数大于30万,一般的办公电脑处理都比较吃力,所以推荐做大数据量处理,还是用SPSS。 今天继续分享SPSS数据分组,在SPSS里面,这个功能路径是:【转化——重新编码为相同变量】、【转化——重新编码为不同变量】,常用的是第二个,不会覆盖原有的变量数据。 第一步,数据录入 继续沿用之前的EXCEL数据文档,把数据拷贝到SPSS软件,设定好变量名称,如下图: 数据视图: ? 变量视图 ? 第三步,选择编码变量 这里选择【页面PV】,点击红圈的箭头,选入右边的变量框; ? 第四步,定义输出变量 这里定义的新变量名是【PV_G】,标签是【PV分组】; ? 数据分组后的变量视图 ? 原文链接:http://www.36dsj.com/?p=4850

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    【学习】spss如何做相关分析

    相关分析是很基础的一种分析方法,接触spss的同学很快就会学习到想相关分析。虽然他很基础,但是在做很多高级分析之前,都要进行相关分析。 这篇问文章就系统的和大家分享一下spss里如何做相关分析。 在spss相关分析主要分为三大类,分别是双变量相关分析,偏相关分析和距离相关分析。 这个例子和上边的例子的区别很明显,上边都是数值型的变量,而这个例子是要自己定义的,比如我定义吃水果是1,不吃是2,定义营养状况为差,,强,分别对应1,2,3。 然后我想分析的话我就定义变量水果食用情况,营养状况,计数,用计数进行加权后做kendall分析,当然可以直接输入一大堆数据,如果不嫌麻烦的话。结果分析方法同上。 个案距离相关分析和这个类似,只是把计算距离选成了个案,假如你只想分析其中几个个案,你需要在数据——选择个案,里边选择一下你的个案。然后做距离相关分析,其他的默认哈。

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    如何将数据拆分

    数据量足够大的时候,我们会遇上如何将数据拆分到不同分区,使每个分区保存的数据量足够小。这里面牵扯到的主要是如何分区,以及二级索引如何处理,分区后的request怎么分配都是值得深思的问题。

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    数据表水平拆分

    水平拆分就是把一张大表的内容拆分到不同数据,来提升数据库的性能 1张表 -> N张表 ? 拆分是根据路由算法来决定 常用的路由算法:哈希值取模 例如 把数据库分为 4 个分库 把模值设置为 1024 则每个分库占 256 个位置 计算值 “test1234” 所在的分库 hash(

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    SPSS数据分析?先弄懂SPSS的基础知识吧

    1、SPSS数据分析的流程 ? 2、SPSS特性: ? 3、数据的编辑: 1 常量 数值型常量:除了普通写法外还可以用科学计数法,如:1.3E18; 字符型常量:用单引号或双引号括起来如果字符包含单引号,则必须使用双引号; 日期常量:日期个数的数据,一般需要使用日期函数进行转换 但一些分析方法并不提供分组变量的设置选项这就需要用到Split file命令; 例如使用 Descriptives 做描述性分析,如果想分年龄做分析,这样就可以用年龄变量做为分组变量; 可以看到这里的Split其实是分组,而不是拆分文件 统计分析概述: 针对不同类型的数据选取不同的分析方法,正确的分析方法是得到正确结果的关键; spss提供数字分析和图形分析两种分析形式; 高级分析之前一般都需要做描述性统计分析,把握数据的规律对分析解释数据有很好的引导和帮助作用 7 Spss操作 ? 8 连续变量的描述指标 ? 9 如何计算各个描述统计量 ?

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    如何理解数据库优化的读写分离、垂直拆分、水平拆分、分库分表

    是指按照特定的条条件和维度,将同一个数据数据拆分到多个数据库(主机)上面以达到分散单库(主机)负载的效果。这样我们变相地降低了数据集的大小,以空间换时间来提升性能。 3.1 数据库垂直拆分 数据库垂直拆分 指的是按照业务对数据的表进行分组,同组的放到一个新的数据库(逻辑上,并非实例)。需要从实际业务出发将大业务分割成小业务。 比如商城的整个业务的 用户相关表,订单相关表,物流相关表 各自独立分类形成 用户系统数据库,订单系统数据库,物流系统数据库 如下图: ? 分表 分表也分为 数据表垂直拆分数据表水平拆分 。 4.1 数据表垂直拆分 数据表垂直拆分就是纵向地把表的列分成多个表,把表从“宽”变“窄”。 总结 这里简单阐述了几个数据库优化概念,在实际操作往往会组合使用。我们在实际操作之前要做好数据量的预估,这样能够根据预测未来数据的增量来进行选型。业务数据增长较小,常用于表的拆分

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    SPSS竟然都能做数据地图了~~~

    数据地图SPSS篇 ▼▼▼ 最近在做数据地图专题,搜集了好多能够实现数据地图可视化的软件操作技巧,唯独漏掉了SPSS数据准备:查看了一下,SPSS的内置地图模板库里面没有中国地图,需要我们自己利用.shp数据制作地图模板。(中国.shp地理信息数据在文末会给下载方式)。 ►3、在弹出的地图转换实用程序菜单,你会看到两个输入框,第一个输入框是选择要转换的地图信息文件(SPSS只支持.smz格式或者.shp格式文件,如果是.shp文件必须在同一文件夹包含.dbf文件)。 用过SPSS的小伙伴们大概都知道,这家伙对数据类型非常敏感,不想excel一样那么灵活,所以数据导入之后需要在变量视图中更改数据格式及类型。 检查软件默认选取的数据键和色彩与我们业务数据的变量是否吻合。

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    数据拆分实战

    二,数据库的拆分,只有在数据层面也拆分开,才能真正达到服务化的目的。具体也可以分为,与业务服务拆分同时进行,或者等业务服务拆分后再单独进行两种策略。 Martin Fowler在《Refactoring》强调数据库具有高度的耦合性,数据库重构存在相当的难度。 根据其组织架构和系统特点,最终采取了先服务拆分,再数据拆分的演进路线。 批量查询,级联数据在过滤条件,没有分页(隐含的意思是数据量小),通过API先拿到数据,在内存处理。 批量查询,有过滤,有分页。 跟业务沟通是否能在查询结果删除级联的数据,如果不行,是否能在过滤条件删除级联的数据。 实际操作下来,发现其实业务上并没有设想的那么难。

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    vue拆分封装axios

    export const path={ //定义路由对象并抛出 list:"/small4/user/detail", //定义路由(多级路由与coreaxios 的路由拼接),调用谁拼接谁 } 3、在network建一个core.js文件 import {GET,POST} from ". return返回 }; function post(url,params){ //封装post请求 return instance.get(url,params) }; 4、在network建一个 $network=network 6、之后就可以在组件调用了 mounted() { this. $network //调用network的getStoreList({参数--用于传给params}) .getStoreList({ page: 1,

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    IBM SPSS Statistics 27 for Mac是应用广泛的spss数据统计与分析软件

    SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称 IBM SPSS Statistics for Mac软件特点 1、操作简便 界面非常友好 SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法,比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、 4、数据接口 能够读取及输出多种格式的文件。 比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO产生的.dbf文件,文本编辑器软件生成的ASCⅡ数据文件,Excel的.xls文件等均可转换成可供分析的SPSS数据文件。 6、针对性强 SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且很多群体只需要掌握简单的操作分析,大多青睐于SPSS,像薛薇的《基于SPSS数据分析》一书也较适用于初学者。

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    AKShare-基金数据-基金拆分

    作者寄语 本次补充基金的分红送配数据,主要是为了更好的进行基金的量化回测,目前提供的数据需要在本地进行处理后使用! 描述: 天天基金网-基金数据-分红送配-基金拆分 限量: 单次返回所有历史数据 输入参数 名称 类型 描述 - - - 输出参数 名称 类型 描述 序号 int64 - 基金代码 object - = ak.fund_cf_em() print(fund_cf_em_df) 数据示例 序号 基金代码 基金简称 拆分折算日 拆分类型 拆分折算 0 1 516090 易方达证新能源ETF 2021-11-26 份额分拆 2.000000 1 2 516070 易方达证内地低碳经济ETF 2021 2.000000 2 3 000465 景顺长城鑫月薪定期支付债券 2021-11-18 份额折算 NaN 3 4 512560 易方达证军工

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