1、爬虫用了哪些包去抓的 答：requests、pyquery、selenium 2、词云用的哪个包 wordcloud 3、询问玩了什么游戏，回答原神，现在要写一个原神竞品的报告，应该从哪些方面去分析 答：根据游戏定位、用户群体、抽卡机制等方面 3、项目经历 4、机器学习的基本流程 数据探索、数据清洗（缺失值、重复值和异常值处理，属性规约）、特征工程、模型优化 5、介绍一下决策树 决策树是一种有
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2024-09-27 21:02:28
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如果你是一个生信初学者，又或者你是一个学临床的，为了发文章开始学生信，学了点数据挖掘，GEO，TCGA什么的，但是对很多专有名词不理解，对很多流程或者步骤云里雾里，可以看看这个教程：生物信息学最佳实践-基础篇！对于很多半路学生信的朋友，或者就是为了发文章而学的人，在初学时都会被庞杂的生物学知识+计算机知识难倒！对于有生物医学背景的来说，计算机知识是最薄弱的地方。本书则很好的补全了这方面的知识，既然
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2024-01-24 23:30:47
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大数据与生物信息类SCI【期刊简介】IF：0.1-1.0，JCR4区，中科院4区【检索情况】SCI 在检，正刊【征稿领域】①大数据在生物信息学的中的应用（2023/9/25截稿）包括：大数据+基因测序， 或大数据+生物分类，或大数据+神经递质✔ 计算生物学创新技术的出现 ✔ 大数据和生物信息学：挑战和机遇 ✔ 生物信息学大数据方法的最新趋势和未来研究方向 ✔ 大数据在改造生物信息学领域中的作用 ✔
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2023-10-12 07:29:59
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# 生信数据挖掘入门教程
生物信息学（生信）数据挖掘是生命科学领域的重要工具，为研究基因组、蛋白质组和代谢组等生物数据提供了强有力的支持。在这篇文章中，我们将详细介绍如何进行生信数据挖掘的基本流程，并提供具体的代码示例，以帮助开发者更好地理解这一过程。
## 基本流程
生信数据挖掘的整个流程大致可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
生物信息学在数据挖掘中占据了重要位置，尤其是在利用Python进行分析和处理时。本文将详细描述解决生信数据挖掘中遇到的一系列问题以及相应的解决方案。
## 背景定位
在生信数据挖掘过程中，数据的生成、收集和分析都呈现出复杂性和挑战性。例如，在基因组学研究中，随着高通量测序技术的发展，产生了海量的测序数据，如何高效地进行数据挖掘和处理，成为了行业的关键问题。
数学模型可以用来量化业务影响，我们
一、前言很多情况下，不熟悉生信分析、不会写代码的科研er们想做出让审稿人满意的、信息含量丰富的、色(bi)彩(ge)斑(man)斓(man)的图片。常见的交互式工具如Origin、Excel、PPT等功能可能没那么强大，功能强大的编程语言如R、Matlab或Python等初学者和非生信专业的人又不友好。因此，那些宝藏在线作图网站就很符合大家的胃口了。下面就对常用的在线工具进行梳理。二、在线工具1.
# 生信数据挖掘技能教程
数据挖掘在生物信息学（生信）领域中的应用日益受到重视，掌握一定的生信数据挖掘技能将有助于深入理解生物数据，并从中提取有价值的信息。本文旨在帮助刚入行的小白理解生信数据挖掘的流程，并提供具体的实现步骤与代码示例。
## 生信数据挖掘的整体流程
在开始实际操作之前，我们先对整个流程有个清晰的认识。以下是生信数据挖掘的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|
原创
2024-08-21 07:40:58
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更好的阅读体验 首页咱们就不看了，网页总的来讲非常干净，能做的分析大家可以看下，其实就是一整套的分析流程，一般的公司顺便做的那种流程基本就是这样了，不，远没有这么丰富。 这里有一个比较重要的一点就是，准备好自己的数据格式，跟网页要求的一样： 给大家留个链接：https://idepsite.wordpress.com/data-format/ 工具的作者准备好的，自己导入的数据格式要
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2023-11-14 19:21:39
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FastQC是一款基于Java的软件，一般都是在linux环境下使用命令行运行，它可以快速多线程地对测序数据进行质量评估（Quality Control），其官网地址为：Babraham Bioinformaticsfastx Toolkit 在使用FastQC之后，如果我们发现了一些问题（序列质量不高，），那么我们该使用什么样的工具，去解决这些问题呢？fastx Toolkit是包含处理fast
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2023-12-18 21:20:43
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1写在前面最近实在是忙的不行，根本没时间更新，一到家就只想睡觉。?今天写个最近用到的分析方法，Weighted correlation network analysis (WGCNA)，是非常经典的生信分析方法了，现在被引有9913次了，马上就要破万啦。? 网上相关的教程也是不胜枚举，但多多少少是有些不尽人意的地方，有的少步骤，有的代码不全。? 这里在仔细阅读了官方手册后，在这里和大家一起认真地
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2023-11-01 19:37:41
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1写在前面前面我们用WGCNA分析完成了一系列的分析，聚类分割模块。?随后进一步筛选，找到与我们感兴趣的表型或者临床特征相关的模块，而且进行了模块内部分析。?再然后是对感兴趣模块进行功能注释，了解模块的功能及涉及的潜在机制。?本期主要是介绍一些可视化的方法，大家了解一下吧。?2用到的包rm(list = ls())
library(WGCNA)
library(dplyr)3示例数据load("F
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2024-01-11 09:37:44
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一、为何需要生物数据库？上期在介绍GenBank格式时举了新冠病毒基因组的例子，仅一个S基因就长达3822 nt（nucleotide，这里指核苷酸数），基因组全长接近3万个碱基。LOCUS NC_045512 29903 bp ss-RNA linear VRL 18-JUL-2020
...
gene 21563
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2024-01-13 20:18:46
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我的工程实践选题是基于数据挖掘技术和大数据分析的成绩预判系统，该选题的主要难点在于利用数据挖掘技术和机器学习的方法对给定的一系列特征量进行数据分析和做出成绩预判。考虑到运用到人工智能领域的机器学习技术，我参考了人工智能课程的一些教材官方源代码在这里跟大家分享一下自己关于代码风格的一些认知和理解。
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2023-05-29 23:01:02
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什么是数据挖掘？数据挖掘是从庞大的数据集中寻找潜在有用模式的过程。它是一种多学科技能，使用机器学习，统计学和AI来提取信息以评估未来事件的概率。从数据挖掘中获得的见解用于营销，欺诈检测，科学发现等。 数据挖掘就是要发现数据之间隐藏的、未被怀疑的、以前未知但有效的关系。数据挖掘也称为数据中的知识发现（KDD），知识提取，数据/模式分析，信息收集等。数据类型可以对以下类型的数据执行数据挖掘关系数据库数
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2023-07-29 20:21:41
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RNA-seq是近些年发展起来的针对转录组的测序技术，其能够获得mRNA、smallRNA以及各种非编码RNA的序列。在不同细胞或者在相同细胞的不同发育阶段细胞中这些RNA的表达水平是不同的，依赖RNA-seq测序技术对这些不同细胞进行差异表达分析，可以得出转录组层面上的表达模式，当前已广泛应用于基础研究、临床诊断和药物研发等领域。 文章目录1.数据质控2.mapping3.确定RNA丰度4.差异
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2024-01-28 00:45:33
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本节书摘来自华章社区《Python数据挖掘：概念、方法与实践》一书中的第2章，第2.3节项目—发现软件项目标签中的关联规则，作者[美] 梅甘·斯夸尔（Megan Squire），2.3 项目—发现软件项目标签中的关联规则1997年，Freshmeat网站创立，它是一个跟踪免费、自由和开放源码软件（FLOSS）项目的目录。2011年，该网站更名为Freecode。在出售、并购和多次网站重新设计之后，
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2024-01-31 09:26:30
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2.3 项目—发现软件项目标签中的关联规则1997年，Freshmeat网站创立，它是一个跟踪免费、自由和开放源码软件（FLOSS）项目的目录。2011年，该网站更名为Freecode。在出售、并购和多次网站重新设计之后，2014年，Freecode网站的所有更新都停止了。这个网站仍然在线，但是不再更新，目录中也不再加入任何新项目。现在，Freecode是20世纪90年代和21世纪初FLOSS项目
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2024-01-10 15:53:30
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一、飞机客户数据分析预测1、读取数据代码如下import pandas as pd
datafile = "D:\\python_data\\air_data.csv"
resultfile = "D:\\python_data\\air_data_explore.csv"
data = pd.read_csv(datafile, encoding='utf-8')
explore = data.
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2023-11-21 08:58:06
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机器学习是一种理论和方法，主要解决人工智能中的问题，机器学习是用数据或过去积累的经验，以此优化计算机程序的性能标准。
数据挖掘是一种应用和目的，一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程，目标是从大量数据中提取模式和知识，并将其转换成可理解的结构，以进一步使用。机器学习是数据挖掘手段中的一个。
机器学习是一种理论和方法，主要解决人工智能中的
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2023-07-04 14:03:03
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现在很多网页都是由数据库自动生成的,数据分散在html代码之中:有的位于URL链接中,有的位于<td></td>之中,有的位于javascript代码之中.如何挖掘这些数据为我所用?小的不才,最近写了一个网络数据库挖掘程序,挖掘了几千万条数据.源代码不能公开,这里简单述说一下设计思路和基本结构吧.本来是用.net写的,写了几天,因为找不到好的c#的html解析器,最后还是改
