在分析之前，先将数据集 birthwt 中的分类变量 low、race、smoke、ht 和 ui 转换成因子。
A. 事实上，我们在实验中或者调查之后的分析往往希望通过分组比较来获得有统计学意义的结果，因此分组数据在我们平常的工作中更加常见，也更加科学严谨，那么我们就来了解下分组数据的描述。
分组查询是一种 SQL 查询技术，通过使用 GROUP BY 子句，将具有相同值的数据行分组在一起，然后对每个组应用聚合函数（如 COUNT、SUM、AVG等）。这允许在数据集中执行汇总和统计操作，以便更清晰地理解和分析数据的特征。分组查询常用于对大量数据进行聚合和摘要，提供有关数据分布和特征的洞察。
这是一个关于 pandas 从基础到进阶的练习题系列，来源于 github 上的 guipsamora/pandas_exercises 。这个项目从基础到进阶，可以检验你有多么了解 pandas。
BI商业智能这个概念已经提出好几十年了，这个概念本身比较宽泛，不同人也有不同的理解和定义，但落实到技术环节，特别是面向业务用户的环节，所称的BI，基本就是指的多维分析或者自助报表
在Python中，pandas groupby()函数提供了一种方便的方法，可以按照我们想要的任何方式汇总数据。实际上，groupby()函数不仅仅是汇总。我们将介绍一个如何使用该函数的实际应用程序，然后深入了解其后台的实际情况，即所谓的“拆分-应用-合并”过程。
除了选择已存在的列，另一个常见的操作是添加新的列。这就是mutate()函数的工作了。
通常 dplyr 和 R 更适合对列进行操作，而对行操作则显得更麻烦。这篇文章，我们将学习围绕rowwise() 创建的 row-wise 数据框的 dplyr 操作方法。
会员价值度用来评估用户的价值情况，是区分会员价值的重要模型和参考依据，也是衡量不同营销效果的关键指标。
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas
这里数据虽然已经没有了缺失值，但每一行数据的含义却发生了变化。原始数据中产品T01在20160303这天并没有测试，所以这一天的值应该被解释为在此之前的最后一次quality的测试值。另一个问题是两种产品都是按月测试的，但重塑后的数据框没有以固定的频率对其date。
导读：面对一个新数据集时，人们往往会关心数据中的异常值、数据的分布形式、行列之间的关系等。SQL是一种专为数据计算设计的语言，其中已经内置了许多数据汇总函数，也支持用户编写SQL命令实现更为复杂的汇总需求。
PanCanSurvPlot (https://smuonco.shinyapps.io/PanCanSurvPlot/)
大型数据集通常是高度结构化的，结构使得我们可以按不同的方式分组，有时候我们需要关注单个组的数据片断，有时需要聚合不同组内的信息，并相互比较。
dplyr包在数据变换方面非常的好用，它有很多易用性的体现：比如书写数据内的变量名时不需要引号包裹，也不需要绝对引用，而这在多数baseR函数中都不是这样的，比如：
SQL 是结构化查询语言（Structured Query Language）的缩写，是用于管理关系型数据库的标准语言。在 SQL 中，查询是其中最重要的部分之一，通过查询，我们可以从数据库中检索所需的数据。分组查询是 SQL 查询中的一项重要功能，它允许我们对数据进行分组、聚合和汇总，以便更好地理解数据的特征和趋势。
同时对数据框的多列执行相同的函数操作经常有用，但是通过拷贝和粘贴的方式进行的话既枯燥就容易产生错误。
https://r4ds.had.co.nz/transform.html#grouped-summaries-with-summarise
我们工作中写SQL处理数据是家常便饭，不管是应用内数据处理还是临时查询分析都可以用SQL完成，相对其他技术（如Java等高级语言）也更简单。不过，SQL的简单只限于简单需求，有些复杂计算场景SQL写起来却很难，嵌套N层以至于达到几百上千行，说SQL代码长度时通常不会以行计而是以KB计。这种情况并不少见，相信经常写SQL的小伙伴并不陌生。
我们经常需要汇总数据而不用把它们实际检索出来，为此MySQL提供了专门的函数。使用这些函数，MySQL查询可用于检索数据，以便分析和报表生成。
决策树是机器学习中一种非常常见的分类与回归方法，可以认为是if-else结构的规则。分类决策树是由节点和有向边组成的树形结构，节点表示特征或者属性， 而边表示的是属性值，边指向的叶节点为对应的分类。在对样本的分类过程中，由顶向下，根据特征或属性值选择分支，递归遍历直到叶节点，将实例分到叶节点对应的类别中。 决策树的学习过程就是构造出一个能正取分类（或者误差最小）训练数据集的且有较好泛化能力的树，核心是如何选择特征或属性作为节点， 通常的算法是利用启发式的算法如ID3，C4.5，CART等递归的选择最优特征。选择一个最优特征，然后按照此特征将数据集分割成多个子集，子集再选择最优特征， 直到所有训练数据都被正取分类，这就构造出了决策树。决策树有如下特点：
前几天更新的文章内容相信前面繁琐的内容已彻底打消了你学习Java函数式编程的热情，不过很遗憾，下面的内容更繁琐。但这不能怪Stream类库，因为要实现的功能本身很复杂。
Channel 1. 概述 “网络，并发”是Go语言的两大feature。Go语言号称“互联网的C语言”，与使用传统的C语言相比，写一个Server所使用的代码更少，也更简单。写一个Server除了网络，另外就是并发，相对python等其它语言，Go对并发支持使得它有更好的性能。 Goroutine和channel是Go在“并发”方面两个核心feature。 Channel是goroutine之间进行通信的一种方式，它与Unix中的管道类似。 Channel声明： ChannelType = ( "chan
个人理解，向量是有方向的，由大于等于2个元素构成的数据类型。也就是说，向量的所有元素必须属于同种模式（mode），或数据类型（见1.2），比如数值型，字符型等。其类型可以用typeof()查看。 标量只含有一个元素，在R中没有0维度或标量类型。单独的数字或字符串本质是一元向量。
正如在这个图形中，可以清晰的看到，某些观察值随着组别的变化而产生的变化。不过，随着基因组大数据的不断发展和应用，在很多科研绘图场景中，高维数据的处理变得越来越重要。很多时候我们接触到的数据。不仅仅是几个样本和十几个测量值而已，往往是成百上千个基因或者检测结果。如此高维的数据，如果我们想要观察他们的变化趋势，应该使用何种图形呢？
如果我们想比较某个数值在不同分组之间的变化差异。或者随着时间序列的变化趋势，往往会用到折线图。折线图是在我们的科研绘图当中最为常用的图形之一。
Java开发者对于面向对象编程思维与命令行编程思维的协调程度，取决于他们如下几种能力的水平： 1. 技巧(任何人都可以编写命令行形式的代码) 2. 教条(有的人使用“模式 - 模式”的方式，即模式无处不在，并以名字作为标识) 3. 情绪状况(在初期，真正面向对象形式的代码比起命令式代码会更加难懂。) 但是，当Java开发人员编写SQL语句时，一切都变得不同了。SQL是一种说明式语言，与面向对象思想和命令式思想无关。在SQL语言中，查询非常容易表达。但它也不是那么容易以最佳或最正确地方式编写出来。开发人
使用更新和删除操作时一定要用 WHERE 子句，不然会把整张表的数据都破坏。可以先用 SELECT 语句进行测试，防止错误删除。
中医上讲看病四诊法为：望闻问切。而数据分析师分析数据的过程也有点相似，我们需要望：看看数据长什么样;闻：仔细分析数据是否合理;问：针对前两步工作搜集到的问题与业务方交流;切：结合业务方反馈的结果和项目需求进行数据分析。
很多小伙伴要求讲一下数据模型的多种形态。这是一个很重要很重要的问题，我们必须通过实际的案例来说明，在具体展开的时候，本文先从一个宏观视角来解释数据模型为什么那么重要以及它的形态，以及和传统认知中的不同。
中医上讲看病四诊法为：望闻问切。而数据分析师分析数据的过程也有点相似，我们需要望：看看数据长什么样；闻：仔细分析数据是否合理；问：针对前两步工作搜集到的问题与业务方交流；切：结合业务方反馈的结果和项目需求进行数据分析。
数据分布图简介 绘制基本直方图 基于分组的直方图 绘制密度曲线 绘制基本箱线图 往箱线图添加槽口和均值 绘制2D等高线 绘制2D密度图 数据分布图简介 中医上讲看病四诊法为：望闻问切。而数据分析师分析数据的过程也有点相似，我们需要望：看看数据长什么样;闻：仔细分析数据是否合理;问：针对前两步工作搜集到的问题与业务方交流;切：结合业务方反馈的结果和项目需求进行数据分析。 “望”的方法可以认为就是制作数据可视化图表的过程，而数据分布图无疑是非常能反映数据特征(用户症状)的。R语言提供了多种图表对数据分布进行描述
一开始就有一个问题摆在面前，疫情数据哪里获取。虽然国内很多网站都提供了疫情的跟踪报道，但是并没有找到提供完整历史数据的网站，所以想直接从网站爬数据的思路就暂时断掉。不过没关系，我们去GitHub上搜搜
添加其他变量的一种方法是aesthetics。 另一种对分类变量特别有用的方法是将绘图分割为多个子图，每个子图显示一个数据子集。要通过单个变量来划分您的绘图，请使用facet_wrap（）。 facet_wrap（）的第一个参数应该是一个公式，你用〜后跟一个变量名创建（这里“formula”是R中数据结构的名称，而不是“equation”的同义词）。 传递给facet_wrap（）的变量应该是离散的。
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点阵图表 (Dot Matrix Chart) 以点为单位显示离散数据，每种颜色的点表示一个特定类别，并以矩阵形式组合在一起。
Severino Ribecca 是一位平面设计师，也是数据可视化的爱好者，他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景，并且推荐了相应的制作工具。
数据可视化的爱好者Severino Ribecca，他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景，并且推荐了相应的制作工具。
对于芯片数据而言，在分析之前，需要先进行背景校正background correct。 所谓背景校正，其本质上都是一个减法，将总体信号看做由探针特异性的结合信号 (真实信号)和非特异性结合 (噪声信号)两部分组成，背景校正的工作就是从总体信号中减去噪声信号，从而得到真实信号。
生物医学或其他研究论文中的“表一”多为基线特征的描述性统计。使用R单独进行统计，汇总，然后结果复制到excel表中，耗时耗力且易错！
对于一个互联网公司来说，测试人员是公司里不可缺少的一个角色。但从事软件测试的人员不计其数，每年都有很多毕业生卷入互联网的大军。如果一个测试人员的能力还只停留在点点点上，自然是会被新一代的“卷王”们淘汰的。
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1、Serializable （串行化）：最严格的级别，事务串行执行，资源消耗最大；
大家好，这里是 NewBeeNLP。今天分享 LLM 在博弈论框架下的 战略决策能力 。
R有几种不同的系统用来产生图形，但ggplot2是最优雅而多变的那一种。ggplot2实现了图形语法，一种描述和构建图形的逻辑系统。通过ggplo2，我们能够快速学习，多处应用。
透视表pivot_table是各种电子表格和其他数据分析软件中一种常见的数据分析汇总工具。 根据一个或者多个键对数据进行聚合 根据行和列上的分组键将数据分配到各个矩形区域中 一文看懂pandas的透视表 Pivot_table 特点 灵活性高，可以随意定制你的分析计算要求 脉络清晰易于理解数据 操作性强，报表神器 参数 data: a DataFrame object，要应用透视表的数据框 values: a column or a list of columns to aggregate，要聚合的列
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