本项目基于Kaggle电影影评数据集，通过这个系列，你将学到如何进行数据探索性分析(EDA)，学会使用数据分析利器pandas，会用绘图包pyecharts，以及EDA时可能遇到的各种实际问题及一些处理技巧。
pd.set_option('display.max_columns',None)
GSVA对数据库中的每一个通路在每个样本中算了一个值，相当于GSEA的enrichment score, 如果得分越高，说明这个通路在该样本中被改变的越严重。
大量的数据科学职位需要精通 SQL，它也是数据分析师、数据科学家、数据建模岗最常考核的面试技能。在本篇内容中 ShowMeAI 将梳理汇总所有面试 SQL 问题，按照不同的主题构建练习专项块，要求职的同学们可以按照对应板块内容进行专项击破与复习。
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，曾荣获AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续4年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。
感觉这个春节假期在除夕过完之后吧，时间就过的非常快了，余额已经明显不足了。嗯，是开始可以学习起来了！
生信宝典之前总结了一篇关于GSEA富集分析的推文——《GSEA富集分析 - 界面操作》，介绍了GSEA的定义、GSEA原理、GSEA分析、Leading-edge分析等，是全网最流行的原理+操作兼备教程，不太了解的朋友可以点击阅读先理解下概念 （为了完整性，下面也会摘录一部分）。
生信宝典之前总结了一篇关于GSEA富集分析的推文——GSEA富集分析：从概念理解到界面实操，介绍了GSEA的定义、GSEA原理、GSEA分析、Leading-edge分析等，是全网最流行的原理+操作兼备教程，不太了解的朋友可以点击阅读先理解下概念 （为了完整性，下面也会摘录一部分）。
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。
该表记录了球队、球员号码、球员姓名、得分分数以及得分时间。现在球队要对比赛中表现突出的球员做出奖励。
对下载的数据进行处理，提取表达矩阵，并匹配探针信息，基因名 教程来自：https://github.com/jmzeng1314/GEO/
以下部分是基于《Fundamentals of Data Visualization》学习笔记，要是有兴趣的话，可以直接看原版书籍：https://serialmentor.com/dataviz/
这步使用正则提取出每个日期字符串，[\d.]+表示连续的数字或.用于匹配时间字符串，两个时间之间的连接字符可能是到或至。
本次带大家实操gsea，将从分析前参数选择、分析流程操作演示和分析中常见错误分析三个方面给大家进行介绍.
如果你打算记录2014年的营业开支，并将开支按月归档，那么需要为每个月的开支都准备不同的文件夹，但是如果使用一个带12个隔层的文件夹会更方便。
国产数据库异军突起的今天，Oracle、MySQL 、Microsoft SQL Server 前三的宝座短时间内无可超越。
之前的一些推文，大部分收录专题于生物信息学，目的是帮助大家入门生物信息学的领域。本次开设新专题，“富集分析”，了解富集分析的各种手段，学会十八般武艺。
如：df[(df['列索引名']>10) & (df['列索引名']<20 )] 取df中指定列索引对应的值中10-20之间的元素
月初看到TEG公众号推送的极客挑战赛, 主题居然是完成俄罗斯方块的游戏, 顿时来了精神. 想起当初编写各种QQ游戏大厅外挂的快乐时光, 已经快十年了吧.
豌豆贴心提醒，本文阅读时间7分钟 这篇文章中我介绍几个非常实用的和网络相关的命令 ifconfig 这个命令与Windows的“ipconfig”作用一致，用于显示网络接口，子网掩码等详细信息。 ifconfig 左边一列是网络接口名，占据10个字节，右边的若干列显示对应的网络接口的详细信息。 在每个系统中，默认都有一个称之为环回接口的lo，这个接口指向当前主机本身。 下面这张截图是在博主的电脑上运行这个命令之后显示的信息： 相关技巧： 1.打印网络接口列表 说明：ifconfig 输出的第一
之前写过CRF的详解，只是为了让大家详细了解下原理，但是那种是没有优化的，速度很慢。在实际应用中，还是需要用到batch，也就是需要用到GPU的，那么此时并行计算就变得极为重要。在研究到一定的程度上，困住你的不是算法本身，而是时间。同一件事，当然是越快越好。此时困住你的就是加速问题。
因子分析是指研究从变量群中提取隐藏的具有代表性共性因子的统计技术。进而起到降维的目的，还可检验变量间关系的假设。
北京积分落户制度已经实行两年了，2018年申报积分落户的124657名申请人中6019位落户人员取得落户资格。
首先，非常感谢大家对上篇博文的支持，真是让本菜受宠若惊，同时对拖了这么久才出了此篇表示抱歉。
导读：北京积分落户制度已经实行两年了，2018年申报积分落户的124657名申请人中6019位落户人员取得落户资格。
pandas_VS_Excel提取各班前2名后2名的数据 📷 【要求】 提取各班前2名的数据 提取各班后2名的数据 【代码】 # -*- coding: utf-8 -*- ''' 提取出了分组中的前2名：例如：提取出各班的总分的前2名 提取出分组的中的后2名：例如：提取出各班的总分的后2名 ''' import pandas as pd df=pd.read_excel('数据源（5个班各6人）.xlsx') #这里先插入一个列'班名次'方便自己提取出数据后进行观察 df['班名次']=df['总分'].
窗口函数也称为OLAP函数，OLAP 是OnLine Analytical Processing 的简称，意思是对数据库数据进行实时分析处理。例如，市场分析、创建财务报表、创建计划等日常性商务工作。窗口函数就是为了实现OLAP 而添加的标准SQL 功能。
由于社会科学中的可复制性较弱，学者们渴望量化一门学科的不可复制性的规模和范围。然而，小规模手动复制方法不适合处理这个大数据问题。在这里，我们在科学领域进行了一个全学科范围内的复制普查。包含样本（N=14,126篇论文）几乎涵盖了过去20年里在6家顶级心理学期刊上发表的几乎所有论文。使用一个经过验证的机器学习模型，估计论文的复制可能性，最终结果既支持又反驳了之前相对较小的人工复制样本中所得出的推测。首先，我们发现心理学的单一整体复制率不能很好地捕捉到子域之间不同程度的可复制性。其次，我们发现在所有子领域中，复制率与研究方法密切相关。实验的重复速率明显低于非实验研究。第三，我们发现作者的累积发表数量和被引文的影响与复制的可能性呈正相关，而对研究质量和严谨性的其他相关因素，如作者的大学声望和论文的被引文，与可复制性无关。最后,我们发现媒体关注与复制失败的可能性呈正相关。我们对可复制性的规模和范围的评估是广泛解决可复制性问题的重要下一步。
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。
另外，注意最好每次运行代码之前，都要清空一下变量，然后设置不要将字符型变成因子型向量
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。
餐厅经营的好坏需要用数据来说明，如果一个餐厅生意惨淡，那么应该先收集最近的数据，然后进行数据分析，再对应相应出现的问题进行解决和做出对应的商业调整。今天开始我们分析一来家餐厅的数据。
《世界幸福报告》是可持续发展解决方案网络的年度报告，该报告使用盖洛普世界民意调查的调查结果研究了150多个国家/地区的生活质量。报告的重点是幸福的社交环境。在本项目中，我将使用世界幸福报告中的数据来探索亚洲22个国家或地区，并通过查看每个国家的阶梯得分，社会支持，健康的期望寿命，自由选择生活，慷慨，对腐败的看法以及人均GDP，来探索亚洲22个国家的相似和不同之处。我将使用两种聚类方法，即k均值和层次聚类，以及轮廓分析来验证每种聚类方法。
* Photo by Willian Justen de Vasconcellos on Unsplash
我们到底应该怎么学会、灵活使用机器学习的方法？技术宅做过小小的调研，许多同学会选择一本机器学习的书籍，或是一门机器学习的课程来系统性地学习。而在学完书本、课程后，并不清楚如何将这些理论、技术应用到实际的项目流程中。
·上下五条线的意思 中间的又黑又粗的—中位数；上下两条线是最大值和最小值；方框的上下两条线是75%和25%（四分位数）；在外面的点-离群点
k-medoids是另一种聚类算法，可用于在数据集中查找分组。k-medoids聚类与k-means聚类非常相似，除了一些区别。k-medoids聚类算法的优化功能与k-means略有不同。在本节中，我们将研究k-medoids聚类。
–如果要用到group by 一般用到的就是“每这个字” 例如说明现在有一个这样的表：每个部门有多少人 就要用到分组的技术
select语句除了可以查看数据库中的表格和视图的信息外,还可以查看SQL Server的系统信息、复制、创建数据表。其查询功能强大，是SQL语言的灵魂语句，也是SQL中使用频率最高的语句。
信用评分是衡量人们信用的数字表示。银行业通常用它作为支持信贷申请决策的方法。本文讲述如何用Python(Pandas、Sklearn)开发标准评分卡模型，它已成为一种最受欢迎且最简单的衡量客户信用的形式。
Sourcemap 协议最初由 Google 设计并率先在 Closure Inspector 实现，它能够将经过压缩、混淆、合并的代码还原回未打包状态，帮助开发者在生产环境中精确定位问题发生的行列位置。
compareGroups包可以通过分组变量来创建单变量分析结果的基线特征表，在创建出表格后可以导出各种格式用于报告。
8月15日上海交通大学世界一流大学研究中心发布2015年“世界大学学术排名”。今年，哈佛大学蝉联榜首，剑桥大学排名第2，第3-5名依次是牛津大学、麻省理工学院和斯坦福大学。每年我们都会看到许许多多的排行榜，比如胡润富人排行榜，财富500强，慈善排名，城市竞争力排行，MBA商学院排名等，那么排行榜怎么做出来的呢？今天小编从技术角度为大家分享一下如何利用SPSS做排行榜技术排名。 综合排名是一项系统综合评估研究方法，焦点是如何科学、客观地将一个多维度、多评价指标问题综合成为一个单指标形式，
翻译 | MOLLY 选文&校对整理 | 寒小阳 ◆ ◆ ◆ 债务违约预测 债务违约预测是Kaggle中的一个比赛，本文将介绍取得第一名成绩的方法，本次比赛的目标包括两个方面。其一是建立一个模型，债务人可以通过它来更好地进行财务方面的决策。其二是债权人可以预测这个债务人何时会陷入到财务方面的困境。最终目的是，通过预测未来两年内债务违约的概率，来改进现有的信用评分制度。这是一个极度复杂和困难的Kaggle挑战，因为银行和各种借贷机构一直都在不断地寻找和优化信用评分的算法。这个模型是银行用来判定是否准许某
8月15日上海交通大学世界一流大学研究中心发布2015年“世界大学学术排名”。今年，哈佛大学蝉联榜首，剑桥大学排名第2，第3-5名依次是牛津大学、麻省理工学院和斯坦福大学。每年我们都会看到许许多多的排行榜，比如胡润富人排行榜，财富500强，慈善排名，城市竞争力排行，MBA商学院排名等，那么排行榜怎么做出来的呢？今天小编从技术角度为大家分享一下如何利用SPSS做排行榜技术排名。 综合排名是一项系统综合评估研究方法，焦点是如何科学、客观地将一个多维度、多评价指标问题综合成为一个单指标形式，利用产生的综合
“ 建模过程中，选择合适的特征集合，可以帮助控制模型复杂度，防止过拟合等问题。为了选取最佳的特征集合，可以遍历所有的列组合，找出效果最佳的集合，但这样需要大量的计算。本文介绍的前向逐步回归法是针对最小二乘法的修改。相对于要将所有组合情况遍历一遍，前向逐步回归可以大大节省计算量，选择最优的特征集合，从而解决过拟合问题。” 前向逐步回归 前向逐步回归的过程是：遍历属性的一列子集，选择使模型效果最好的那一列属性。接着寻找与其组合效果最好的第二列属性，而不是遍历所有的两列子集。以此类推，每次遍历时，子集都包含上一次
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