1 线上数据测试模型 1.1背景 随着移动互联网的发展，移动app质量要求越来越高，传统行业质量的保证方式是测试人员在app开发过程中进行阶段性的测试，这种测试方式我们可以称之为主动测试，即测试人员主动对app进行测试。这种测试最典型的模型如下： 图1 传统测试 测试质量的高低取决于用例输入的全面性，体现在产品上莫过于包含场景和数据。 虽然测试人员借助于自身测试经验和一些测试理论（探索性测试、精准化测试等）已覆盖了产品绝大部分功能，但依然存在不够全面和不具有针对性等问题。某些功能测试人员是无法测试保证
Graph Pad Prism 5. 0软件在计算 EC50方面比人工绘图读点法更精确、快捷，并可重现，它能根据量－效关系方程: Y = Bottom +( Top-Bottom ) /( 1 + 10 ^ ( ( Log EC50 － X )*Hill Slope) ) ，对数据进行拟合，直接得到量－效曲线和 EC50。与其他统计学软件相比，该软件在使用过程中无需人工对数据进行标准化或加权回归，能真实再现实测值，操作简便，结果直观、全面、准确，可广
数据处理是日常科研工作中很重要的一部分，这里就会涉及到统计学知识。但说真的，统计是一个难倒了很多人的学科，科研本身就是个被动掉头发的事情，遇到了统计之后，很多人都会为此主动薅掉无数根头发，平日里大家总是觉得现在有那么多方便快捷的数据软件，直接分析就好了，但是这种投机取巧的想法，并不是长久之计，而且不学习统计学，你可能分析方法用错了，都不知道。笔者最近也是在整理实验数据，所以，给大家整理了一些统计学的基本知识以及统计学在Graphpad prism里的应用，希望可以集思广益，帮到大家。
活细胞线粒体中的琥珀酸脱氢酶能使外源性MTT还原为水不溶性的蓝紫色结晶甲瓒（Formazan）并沉积在细胞中，而死细胞无此功能。二甲基亚砜（DMSO）能溶解细胞中的甲瓒，用酶标仪在570nm波长处测定其光吸收值，在一定细胞数范围内，MTT结晶形成的量与细胞数成正比。根据测得的吸光度值（即OD值），来判断活细胞数量，OD值越大，细胞活性越强（如果是测药物毒性，则表示药物毒性越小）。
在基本的读等待方案中，在处理RO节点上的读请求之前，总是要等待发生在特定时间戳之前的日志被应用，这意味着即使此请求仅访问数据的一个小子集也必须等待所有本地内存数据更新为最新，为避免对于读请求中无关的日志应用而产生的等待，我们提出一种新的修改跟踪协议，以不同的层次来跟踪RW节点最新修改时间戳，使RO节点能够在不同的层级上检查时间戳，并且只需要等待请求的数据更新为最新。
2022年11月3日，北京——摩尔线程2022秋季发布会今日在北京中关村国家自主创新示范区成功举办。发布会上，摩尔线程推出全新多功能GPU芯片“春晓”、基于MUSA架构打造的业内首款国潮显卡MTT S80和面向服务器应用的MTT S3000，以及元计算一体机MCCX。这是时隔7个月后，摩尔线程多功能GPU产品迭代创新实现的又一次跨越。
MTT法：又称 MTT 比色法。其检测原理为活细胞线粒体中的琥珀酸脱氢酶能使外源性 MTT 还原为不溶于水的蓝紫色结晶甲臜 (Formazan) 并沉积在细胞中，但死细胞无此功能，后经 DMSO 溶解，于 490 nm 处测定吸光值便可间接反应细胞活力。但该方法除去操作步骤耗时以外，生成的 Formazan 是不溶于水的，需经 DMSO 溶解后才能检测，增加了工作量的同时仍不能保证测定结果的准确性，且该溶剂对人体具有明显毒性。
关于缺血性中风患者治疗的临床决策取决于对核心（不可逆受损组织）和半影（可挽救组织）体积的准确估计。估计灌注量的临床标准方法是反卷积分析，包括 i) 通过灌注 CT (CTP) 反卷积估计灌注图和 ii) 对灌注图进行阈值化。然而，不同的反卷积算法、其技术实现以及软件包中使用的可变阈值会显着影响估计的病变。此外，由于半暗组织的不可逆损伤，核心组织往往会随着时间的推移而扩张，梗塞的生长速度因患者而异，并取决于血栓位置和侧支循环等多种因素。了解核心的生长速度对于根据转运时间评估将患者转移到综合性卒中中心的相关性在临床上至关重要。此外，由于并非每次机械血栓切除术再灌注治疗都能实现完全再灌注，因此预测梗塞生长可能会为介入放射科医生提供有关额外再灌注尝试的潜在益处的见解。因此，预测急性成像数据的时间核心演变是临床决策的关键。
数据分析这个话题自从进入人们的视线以来，这个话题就成为人们茶余饭后的谈资，但是一千个人眼中就有一千个哈姆雷特，就意味着每个人对数据分析都有不一样的理解。
GrowingIO 2017年 第3本电子书 《产品经理数据分析手册》 正式上线啦 点击【阅读原文】立即下载 升级你的数据分析技能！ 本文选自 GrowingIO 《 产品经理数据分析手册》 ，根据张溪梦演讲内容整理编辑;原文发于GrowingIO 博客 和公众号，授权大数据文摘发布 / 转载 。 本文作者：张溪梦， GrowingIO 创始人 & CEO，原 LinkedIn 商务分析高级总监。张溪梦先后服务过EPSON、eBay、LinkedIn 等硅谷明星企业，有着 14 年的数据分析、用户增长经
给CDA的小伙伴们打个招呼，介绍下您和您刚刚出版的新书，是什么原因激发了您写这本书的？
很多人觉得数据分析是一个很高深的技能，要学会数据分析好像要会很多专业的软件，然后要和很多的数字打交道，要逻辑感非常强，其实数据分析没有大家想象的那么复杂，通过学习你也可以学会人力资源的数据分析。
人力资源的数据分析是一个系统化的学习过程，除了需要掌握基础数据分析知识外，还需要掌握EXCEL的技能和人力资源的专业能力，为了帮助大家更好的学习数据分析，我帮大家梳理了一下学习的知识，需要学习哪些内容，如何循序渐进的来学习数据分析。
“小李，帮我分析一下我们的贷款业务增长趋势如何？哪个分支行的表现最好？新开设的线上理财产品的销售额是多少？马上给我一个分析报告”，某大型银行的副总经理王先生，对李经理提出了这样的数据分析需求。为了完成这个任务，李经理需要从银行的数据平台中获取和分析数据，以回答领导的问题。然而，这可能涉及到一些复杂的数据操作，如连接不同的数据源（例如贷款数据库和理财产品数据库）、过滤和聚合数据、创建数据可视化图表等。
具有从大数据分析及数据科学中获取独特见解的公司，可以拥有关键信息优势，从而在第四次工业革命（也称为数字时代）中蓬勃发展。
当你交给公司领导一份数据分析报告时，领导会问你的数据分析方法论是什么，如果你的方法论不正确或不合理，那么你的分析报告将没有价值可言，那么事实情况是不是这样呢？我们得从数据分析方法论的概念说起。
导读：只要是在科技创新领域的公司，纷纷都挂出来了急招“数据分析师”的牌子。但是很多人对它的概念并不了解，本文为你一一道来数据分析岗的功能目的，以及组建方式，干货满满，诚意推荐！ 数据分析行业现在大热，只要是在科技创新领域的公司，纷纷都挂出来了急招“数据分析师”的牌子。但是很多人对它的概念并不了解，还有更多的创业者更是不知道是否应该去组建一支数据分析团队，在什么时机组建？又以何种方式组建？本文为你一一道来。干货满满，诚意推荐！ 这篇文章的作者是 Instacart数据分析副总裁 Jeremy Stanly
这个层面追求数据的准确性，一般以静态的数据为主，主要操作是数据的录入和记录，是HR每天的基础的数据工作，比如 员工花名册，公司人员结构，每天招聘人员数据的记录，这些都是属于操作层面，对于这个层面的要求就是要准确，当老板问你公司有多少人，每个月入职多少人，离职多少人等这些静态数据的时候，你都可以准确的回答。
现在随着数据分析在各行各业的广泛应用，各种数据分析的工具软件也层出不穷，现在行业里主流的有python, 微软的BI软件 ，Tableau, Excel 等。
大数据搭着信息时代的快车来到了我们的面前，数据的价值逐渐为人们所重视，同时也让数据分析师的身价倍增。而随着大数据分析工具等大数据应用技术的出现，未来的数据分析师又将遇到怎样的挑战和机遇呢? 工具抢了人
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数据分析是指通过收集、整理、分析和解释数据来发现数据中隐藏的信息和关系的一种方法。数据分析的目的是为了提供洞察力和指导决策。
在做人力资源数据分析中，最后的一个环节我们是要输出 数据分析的报告，这个也是数据分析最重要的一个环节，今天我们来聊聊如果做数据分析报告 PPT版本
私以为，数据分析行业是可以长期发展下去的，但是对于数据分析师的专业技能的要求会越来越严格。
随着经济的快速增长，各个行业企业的各种客户数据信息、交易数据信息也成爆炸式增长，与此同时，数据分析人员也相应供不应求。 那么什么样的人能成为数据分析师呢？或者说数据分析师需要具备怎样的素质与能力呢？
最近流传一句话，不会数据分析的程序员，不是好程序员。 其实，不仅仅程序员，无论你未来准备从事什么职业：产品、运营、销售、HR、财务、金融、电商，还是做研发、系统架构，你都会发现，在数不清的岗位需求中，公司对数据分析的能力要求越来越普遍！ 有人说，毕业生学数据分析很占优势，因为学得快 有人说，毕业生没有工作经验是优势，可以直接上岗… 有人说，数据分析行业前景好，薪资高，是工作的好选择… 有人说，学数据分析永不过时… 但！数据分析到底是什么？离我们远吗 恰恰相反，数据正在变得越来越常见，小到我们每个人的社交网络、消费信息、运动轨迹，大到企业的销售、运营数据，产品的生产数据，再看看我们每天在做的事情，上知乎、上微博、逛淘宝，上Google，所有的地方都是高度需要数据分析 数据分析当然重要，一般单位还是用excel表格在统计数据 而数据分析，就是就是将数据的价值最大化 借助数据来做决策，而不是盲目地拍脑袋
浅谈数据分析与数据挖掘? 数据分析和数据挖掘都可以做为“玩数据”的方法论，两者有很多的共性，也有显著的差异。 从分析的目的来看，数据分析一般是对历史数据进行统计学上的一些分析，数据挖掘更侧重于
我今天分享的主题是一个数据分析师如何被滋养，思考我们如何从外界获得成长的资源，以及如何去培养自身成长的能力。 就我的经验而言，数据分析师还是分为四个阶段：助理数据分析师、初级数据分析师、中级数据分析师
经常有网友会对数据分析方面有一些困惑，并且咨询我该怎么办？并且经常是同样的问题，所以觉得有必要对一些经典共性的问题进行整理，与大家分享，这里并非标准答案，仅作参考！ 欢迎提出自己对数据方面的疑问，将在
人力资源数据化转型和数据分析是一个系统化的学习过程，不管是人力资源部门的数据转型还是HR个人的数据转型，我觉得都是一个数据化的落地的过程，你需要具备数据分析的思维，数据分析的技能，对于现阶段的HR来说，不要值着眼各种战略，系统，组织这种高高在上的内容，你更应该关注数据化如何的落地。
数据集蒸馏能够在保留其基本信息和模型训练性能的同时，合成一个更小且更紧凑的数据集。由于它具有很高的压缩比，在机器学习和大规模模型数据的背景下尤其值得关注。然而，当前的算法在图像领域的应用受到限制，很少有研究涉及到其他单一模态的数据，如文本（Li和Li，2021年）、视频（Wang等人，2023年）或图形数据（Xu等人，2023b年）。随着视觉-语言预训练模型（VLP）和多模态大型语言模型（MLLM）（Li等人，2023年；Liu等人，2023a年）变得占主导地位，作者将注意力转向配对的图像-文本数据。
在看完本文后，你将对数据分析有更好的理解，而且将了解到作为数据分析师，你需要做些什么，以及该如何进入这个领域。
”数据分析师作为一个出现时间不长的工种，大数据时代下，成为螺丝钉还是成为龙头，需要尝试新的可能。” ◆ ◆ ◆ 数据分析师的职业规划 数据分析师手中拥有一座宝藏。作为滴滴出行数据分析团队的负责人，刘普成发现了数据分析师通往卓越的秘诀：视野。数据分析提供了这样一种可能：它不是简单的技术工种，它是最具有潜力的一项工作，背后蕴藏着相当多的机会。 刘普成是中国最懂互联网数据分析的人之一。北大ccer硕士出身，做过公务员，这位业界资深的大牛，曾先后任职于百度、豆瓣、豌豆荚，对产品、设计、运营等互联网业务有着深刻的
1、如何做好数据分析？ 分析师成长是通过“干”、"思"、“熬”出来的。干：多做。哪些是临时需求。你要做各种各样的分析；思：你在边干的过程中，要边思考，边总结，只有这种你才能沉淀。熬：通过时间的积累，你
数据分析报告是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告，把数据分析的起因、过程、结果及建议完整的呈现出来，供决策者参考。 一份好的数据分析报告，首先要有好的分析框架，并且图文并茂，层次清晰，能够让阅读者一目了然；其次需要有明确的结论；最后需要有建议或解决方案。
任何的学习都是一个体系化的循序渐进的过程，要有一个学习地图和学习路径图，不同阶段的学员对于不同阶段的学习内容，结合不同的形式和路径，在一定的周期内完成学习内容，最终提升某项技能。在人力资源的人才发展TD的模块中，我们会为各个岗位设计不同的学习路径图，在人力资源数据分析的学过程中我们也为大家设计了 数据分析的学习路径图，帮助大家更加系统的体系化的来学习人力资源数据分析技能。
许多人已经看到了数据分析行业的普及和良好待遇，但是他们不知道数据分析师的具体薪水。对于这个问题，我们需要分析三个方面，第一是数据分析师的薪水是如何分配的。其次是不同城市的工资水平如何；第三方面是数据分析师的薪水如何随着教育和经验的变化而变化。带着这三个问题，亿信华辰小编将与您一同讨论。
有人说AI工程师，也有人说高级咨询师，还有人说网络安全工程师.....从百度，知乎看到的答案层出不穷，但80%的答案里都出现了一个相同的职业，那就是数据分析师。
哈喽大家好，跟大家分享一个消息，我的第一本书《数据分析之道——用数据思维指导业务实战》出版了！之前也没有跟大家透露过这个消息，总想着做出来再说吧，要是一不小心没写出来呢。不过经过一年多的努力，反复修修改改，最终还是写完了这一本书。
大数据时代，大数据分析行业水涨船高，很多身边的朋友都想学习一下如何进行大数据分析。经常有人问我该怎么选择大数据分析工具。也对，面对市面上那么多大数据分析工具，大家在选择的时候都会懵一下。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 互联网时代，都说得数据者得天下。 企业需要通过数据分析得出的结论做出正确的决策，确保业务精准符合用户市场需求，数据分析师这个岗位也得到了越来越多求职者的青睐。 本期就为大家分享14本数据分析类图书，让你轻松掌握数据分析的三板斧：Excel、SQL、Python，打好理论知识（统计学、机器学习）的基础。 即使你是零基础的小白，也能够轻松入门，并逐步进阶，找到自己喜欢的工作。 ---- 01 ▊《深入浅出数据分析》 Michael Milton 著
(1)数据分析是为了验证假设的问题，需要提供必要的数据验证。在数据分析中，分析模型构建完成后，需要利用测试数据验证模型的正确性。
数据分析和数据挖掘是数据从业者非常关注的两个岗位。这两个岗位到底有哪些区别？常听人说数据分析偏业务、偏前台，而数据挖掘偏技术，偏后台。所以要早点选定一个方向进行深耕才行？
最近，“大数据”成了媒体解读两会的“利器”。活泼的数据图表一出现，枯燥的政府报告、政策解读都变得有趣和易懂了。 将大数据当作金矿的话，那数据分析师就是掘金人——作为这一新兴产业的弄潮人，他们在人才市场上也是独领风骚哦！普通数据专员月薪3000元以上，高级数据专员年薪可达40万元到50万元。 而最重要的是，通过数据参与企业管理和市场营销，数据分析师成长为企业高层也充满各种可能。 数据分析员究竟工作内容是什么？他们如何工作？进入这行要具备哪些职业素养？本期行当版为你一一解答。 高级数据分析师不好
作者 CDA 数据分析师 『写在前面』 “每个人都需要具备数据分析能力”当被问及对数据分析的理解时，王武佳老师这样说到。 『人物介绍』 云幕后创始人 王武佳 2005年毕业于上海财经大学统计学，从事
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