简介二代测序最常用的质量评估软件是FastQC，多样本时可进一步结合MultiQC。此外速度超快的fastp也特别推荐，而且包括质量评估、质量控制等功能，可以说是国产软件之光，详见下方详细教程：数据的质量控制软件——FastQC整合QC质控结果的利器——MultiQC极速的FASTQ文件质控+过滤+校正fastp三代纳米孔(Nanopore)测序数据与二代Illumina测序数据相比，具有读长更长
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2023-07-14 17:36:45
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# FNIRS数据分析与SPM使用指南
在功能性近红外光谱（fNIRS）数据分析过程中，SPM（Statistical Parametric Mapping）是一个强大的工具。这个指南将帮助刚入行的开发者了解从数据准备到分析的整个流程以及具体的代码实现。
## 流程概述
整个fNIRS数据分析的流程包括以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
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当我们谈论IT服务管理（ITSM）世界中的大数据时，这里有两个非常不同的概念： • IT为业务提供的大数据工具/服务：对关键的业务运营数据进行数据索引。 • IT运营中的大数据：处理和利用复杂的IT运营数据。大数据中的业务运营服务在竞争日益激烈，数据驱动的世界中，企业管理者都在寻找能够有效管理和解释业务数据（尤其是大数据）的方法。数字化的业务操作，如：电子商务网站和银行移动APP，它们产生了大量的
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2023-10-03 08:52:17
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不用任何公开参考资料，估算今年新生儿出生数量 解答：1）采用两层模型（人群画像人群转化）：新生儿出生数=Σ各年龄层育龄女性数量各年龄层生育比率 2）从数字到数字：如果有前几年新生儿出生数量数据，建立时间序列模型（需要考虑到二胎放开的突变事件）进行预测 3）找先兆指标，如婴儿类用品的新增活跃用户数量X表示新生儿家庭用户。Xn/新生儿n为该年新生儿家庭用户的转化率，如X2007/新生儿2007位为20
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2023-08-21 09:13:32
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1.数据分析方法分类业务数据分析师（对数学建模的要求较低）、数据挖掘（对业务与数学建模的要求较高）、大数据分析（需要一定的编程能力）。层层进阶2.职位进阶3.数据分析结果数据可视化4.数据分析的流程在业务理解中要多问问题，了解需求，知道问题的核心。可以看书籍《学会提问》。5. 围绕数据分析师的三大类工作内容
原创
2022-04-15 21:35:17
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大数据技术和数据分析有什么关系大数据经过多年发展形成了一个完整的产业链和技术链，大数据的产业链是围绕技术链来打造的，而大数据的技术链则围绕数据价值化这个中心来展开，涉及到数据的采集、存储、安全、分析、呈现和应用，那么大数据技术和数据分析有什么关系呢?1、从大数据的技术链来看：数据分析是其中的重要一环，也是目前大数据价值化的核心环节，所以很多人也把大数据就理解为数据分析了。虽然数据分析比较重要，但是
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2024-01-13 20:01:43
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什么是数据分析？数据分析是用适当的方法对收集来的大量数据进行分析，帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析的流程：matplotlib :能将数据进行可视化，更直观的呈现使数据更加客观、更具说服力matplotlib：最流行的Python底层绘图库，主要做数据可视化图表，名字取材于MATLAB，模仿MATLAB构建。一、matplotlib折线图示例：from matplotlib impor
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2023-09-22 12:52:49
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数据包裹着我们每一个人，推攘着向前，向前，向前；我们也不断的需要在数据中发现知识，快速成长。怎么更好的完成数据分析呢？发现问题，认识问题，解决问题。看过万卷书，走过万里的路。发现数据分析也是一件有门有道，有章有法的事。简单而言六个字：“构成，对比，趋势”构成是数据内部的组合分布，主要描述“我”是谁？知道“我”是谁是最为关键的一步，正如一句古语：“知己知彼，百战不殆”。对比是组成部分的对比知道我最重
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2023-10-24 10:06:48
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一、定义执行计划是一条查询语句在Oracle中的执行过程或访问路径的描述，注意，是查询语句。二、查看执行计划1)打开PL/SQL数据库管理工具；2)在SQL窗口选中一条 SELECT 语句后，或者选中Tools > Explain Plan，或者按 F5 即可查看刚刚执行的这条查询语句的执行计划；3)打开执行计划后，可以点击配置按钮进行显示配置。如图三、执行计
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2024-01-17 10:16:05
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一、概述
随着互联网快速发展，数据量增长快，达到TB、PB，以交通车流量为例，如湖南省每月的车辆流量至少达到4亿，这个数据量远不止如此。数据量如此大，如何满足后期分析，传统面向OLTP型数据库（ORACLE、MYSQL等）无法要求，渐渐开始转向OLAP，如GreenPlum等，虽然很多OLAP数据库吸收分布式计算思想，数据达到20亿以上后，进行Co
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2024-01-13 20:25:40
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目录标靶图甘特图瀑布图示例示例1：标靶图制作示例2：瀑布图制作 标靶图标靶图就是在基本条形图的基础上添加一些参考线、参考区间，可以帮助分析人员更加清晰的分析出两个度量之间的关系，通常用来比较计划值和实际值。 先绘制条形图，然后在下方轴的位置右键添加参考线 参考线的形式有四种，分别是线、区间、分布、和盒须图，范围有整个表、每区以及每单元格，可以在值处计算想要
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2024-05-05 06:57:22
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一、TiDB介绍TiDB是一款定位于在线事务处理/在线分析处理的融合型数据库产品，实现了一键水平伸缩，分布式事务与基于Raft协议保证强一致的多副本数据安全，具有实时OLAP等重要特性。同时兼容MYSQL协议和生态，迁移便捷，运维成本低。二、TiDB架构 TiDB架构分为三部分:TiDB Server: 负责接收 SQL 请求，处理 SQL 相关的逻辑，并通过 PD
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2024-07-08 22:59:46
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目录第一部分 把控数据思维第二部分 问卷量表思维参考第三部分 问卷非量表思维参考第四部分 其它 本文章为SPSSAU数据分析思维培养的第3期文章。 上文讲解如何选择正确的分析方法，除了有正确的分析方法外，还需要把分析方法进行灵活运用。拿到一份数据，应该如何进行分析，总共有几个步骤，第一步第二步应该做什么，需要有个宏观把控，这样才能有规范的研究科学的思维和逻辑。 本文章
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2024-05-10 00:37:19
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首先给大家科普一下，什么是BI分析。BI分析其实是指通过BI分析工具，对企业内部和外部的大量数据进行收集、整理、处理和分析，以提供有价值的洞察，帮助企业管理者和决策者更好地了解业务运营状况，制定更明智的战略和决策。那BI分析可以让企业管理者和决策者了解哪些信息？战略目标的实现情况：BI数据分析可以帮助企业管理者和决策者了解企业的战略目标，制定并跟踪实现这些目标的具体指标和计划。通过BI数据分析，企
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2023-07-06 12:30:26
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九大数据分析法1.周期性分析法2.结构分析法一、何为“结构”？二、知道“结构”有什么用？三、如何进行结构分析？四、结构分析法的不足3.分层分析法一、为什么要做分层二、分层如何做三、如何利用分层分析？四、分层分析的不足之处4.矩阵分析法一、矩阵分析法是干什么的?二、如何构造一个矩阵？三、矩阵分析法简单例子四、矩阵分析法应用范围5.指标拆解法一、常见的指标间关系二、为什么要做指标拆解？三、指标拆解怎
Gartner近日公布了2021年十大数据和分析技术趋势，这些技术趋势将帮助企业组织应对这一年中的各种变化、不确定性和机遇。Gartner近日公布了2021年十大数据和分析技术趋势，这些技术趋势将帮助企业组织应对这一年中的各种变化、不确定性和机遇。Gartner杰出研究副总裁Rita Sallam表示：“疫情给企业组织带来颠覆的速度，迫使数据和分析领导者必须采用恰当的工具和流程应对这些关键技术趋势
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2023-08-27 23:38:23
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数据分析是一门专注于从数据中提取洞察力的学科，包括数据的分析、收集、组织和存储，以及用于执行此操作的工具和技术数据分析定义数据分析是一门专注于从数据中提取洞察力的学科。它包括数据分析和管理的过程、工具和技术，包括数据的收集、组织和存储。数据分析的主要目的是对数据应用统计分析和技术来发现趋势和解决问题。作为分析和塑造业务流程以及改进决策和业务成果的一种手段，数据分析在企业中变得越来越重要。数据分析从
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2023-08-30 22:42:34
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本节书摘来自华章出版社《深入解析sas：数据处理、分析优化与商业应用》一书中的第3章，第3.4节，作者 夏坤庄 徐唯 潘红莲 林建伟，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看3.4 循环和数组SAS还提供了循环语句以满足在编程中需要多次执行相同操作的情况。有时还需要对不同的变量执行相同的操作，此时可定义SAS数组，并通过数组名和下标来引用这些变量。3.4.1 循环SAS循环语句通常有如
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2024-08-08 11:39:08
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EIQ分析法源自日本物流研究所铃木震。铃木震在日本有着很大的影响力，作为一位知名的物流顾问，在研究了众多的物流实务案例的基础上，发展出了这样一套完整的分析管理工具。EIQ在台湾也得到了很好的应用和发展，所以在台企的物流系统里，人人言必称EIQ，如果你恰巧要去台企面试，如果又恰巧提到了EIQ，绝对加分；如果恰巧你不了解EIQ，而你应聘的岗位又与物流相关，那就有点悬了。 掌握了这个工具，对于你的工作
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2023-09-29 11:29:11
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随着互联网技术和计算机技术的发展，数据已经成为了当今社会的一种重要的资源。特别是在过去几年中，大数据技术的快速发展，让我们看到了数据对于社会和产业的重要性。而人工智能（AI）作为一项基于数据的技术，与大数据的结合更是让人们看到了前所未有的机遇和挑战。本文将从以下几个方面探讨AI与大数据的结合。一、AI与大数据的基本原理AI与大数据的结合，是基于AI技术和大数据技术的基础之上的。AI技术包括机器学习
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2023-07-28 14:21:40
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