随着大数据时代的来临，不管是金融界还是教育界都面临着对于海量数据的分析与整理，这个过程不仅需要耗费大量的时间与精力，但是其最终的分析却能给企业带来更多的商业价值，也能提升顾客的满意度。故而对于数据分析已经成为企业发展必不可少的工具，越来越多的企业通过数据分析得到的不足之处，进而加以改善。那么数据分析过程是如何操作的呢? 一、对信息需求的方向加以识别 对于数据分析来说第一步一定要
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2023-11-04 23:15:34
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一个数据分析的项目，你的数据对象是谁？商业目的是什么？要解决什么业务问题？数据分析师对这些都要了然于心。基于商业的理解，整理分析框架和分析思路。例如，减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等等。不同的项目对数据的要求，使用的分析手段也是不一样的。数据分析的目的就是把隐藏在一些看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来，总结出所研究对象的内在规律。在实际工作中，数据分析能够帮助管理者进行判断和决策
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2023-09-27 12:35:42
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数据分析是收集、建模和分析数据以提取支持决策的见解的过程。根据行业和调查目的，有多种方法和技术可以进行分析。当我们分析数据时，为了得出所需的结论，需要遵循一个顺序。分析过程包括5个关键阶段。 识别：在你着手处理数据之前，你首先需要确定为什么需要它。识别是确定你需要回答的问题的阶段。例如，客户对我们品牌的看法是什么?或者哪种类型的包装对我们的潜在客户更有吸引力?概述问题后，你就可以进行下一步了
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2023-11-17 17:00:00
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进入公司后发现公司内主要遵循了以下图中的数据分析流程，名为CRISP-DM(cross-industry standard process for data mining。此为业界认可的用于指导数据挖掘工作的方法。在具体实践中，业务理解，数据理解是十分重要的部分，间接决定了数据准备的复杂度。建立模型以及后面的评估与发布在实际企业中在工作量上与前者没有可比性。在数据分析流程中，业务理解影响了数据理解
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2023-11-17 20:51:38
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面板数据分析方法步骤全解 步骤一：分析数据的平稳性（单位根检验） 按照正规程序，面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性。李子奈曾指出，一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势，而这些序列间本身不一定有直接的关联，此时，对这些数据进行回归，尽管有较高的R平方，但其结果是没有任何实际意义的。这种情况称
芯片数据分析步骤1 芯片数据下载-GEO从GEO数据库下载数据的方法
从GEO数据库下载数据的方法1、在GEO DATASETS中输入关键词，选择符合的GSE，在ftp中进行 手动下载2、找到符合的GSE，在R中使用 GEOquery 包进行下载GEO数据库的数据种类1、Platforms 平台包含有芯片的探针信息，如cDNAs，寡
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2023-05-28 15:22:48
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前言数据建模必知六大步骤 数据建模，通俗地说，就是通过建立数据科学模型的手段解决现实问题的过程。数据建模也可以称为数据科学项目的过程，并且这个过程是周期性循环的。数据建模的具体过程可分为六大步骤，如下图所示：一、制订目标制订目标的前提是理解业务，明确要解决的商业现实问题是什么？如：在社交平台KOL中，存在假粉丝的情况，如何识别假粉就是一个要解决的现实问题。二、数据理解与准备基于要解决的现实问题，理
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2023-08-10 09:33:26
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文章目录概述DataXceiverServer介绍了解DataXceiverServer初始化工作工作原理DataXceiver介绍Op类介绍处理逻辑BlockSender 读取数据传统方式实现数据传输零拷贝实现数据传输原理具体操作客户端读数据流程分析java api读取数据构造DFSInputStream获取文件的块信息DFSInputStream read 数据Sender发送数据总结 概述
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2023-09-06 10:03:23
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在依靠数据驱动的商业世界中，数据分析已经是 IT 互联网、咨询、广告等行业从业者必备的职业技能。而随着大数据时代的到来，如今90%的企业都想利用数据分析为其带来更便利的服务，数据分析师这类人才可谓供不应求。 那么如何成为一名合格的数据分析师？首先先来了解一下数据分析师的发展阶段。 数据分析师发展的四个阶段：1、数据专员 此时的数据分析师就是给领导或者同事导出产品运营的数据报表，整合下出个报告。统
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2023-11-13 16:45:38
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一个完整的数据分析流程，应该包括以下几个方面，建议收藏此图仔细阅读。完整的数据分析流程：1、业务建模。2、经验分析。3、数据准备。4、数据处理。5、数据分析与展现。6、专业报告。7、持续验证与跟踪。<ignore_js_op> 作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结
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2023-11-30 14:50:25
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mRNA-seq数据分析1. 使用fastQC及multiQC对原始测序结果进行质控2. bowtie2去除测序数据中rRNA --约去除0.2%的rRNA数据3. hisat2进行参考基因组比对 --全比对率高于94%证明测序数据质量较好4. samtools转换文件格式5. featureCount对基因表达数据进行定量6. 基因表达数据转化为矩阵(merge函数)7. 转换基因symbol进
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2024-07-05 06:34:27
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hadoop:数据流转图（基于hadoop 0.18.3）：通过一个最简单的例子来说明hadoop中的数据流转。 hadoop:数据流转图（基于hadoop 0.18.3）：这里使用一个例子说明hadoop中的数据流转过程，这个例子是统计一些文章中词汇的总数。首先files表示这些需要统计词汇的文章。 首先，hadoop会把初始数据分配到各个机器的map
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2023-07-28 19:48:42
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1、MapReduce程序读取文件的输入目录上存放的相应文件2、客户端在submit（）方法执行之前获取要处理的数据信息，根据集群中的配置形成一个任务分配规划3、客户端提交切片信息给Yarn,Yarn中的resourcemanager启动MRAppmaster----------------------maptask开始4、MRAPPmaster启动后根据本次job的描述信息计算出需要mapta
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2023-08-12 16:58:54
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浅谈数据分析和数据建模大数据应用有几个方面，一个是效率提升，帮助企业提升数据处理效率，降低数据存储成本。另外一个是对业务作出指导，例如精准营销，反欺诈，风险管理以及业务提升。过去企业都是通过线下渠道接触客户，客户数据不全，只能利用财务数据进行业务运营分析，缺少围绕客户的个人数据，数据分析应用的领域集中在企业内部经营和财务分析。数字时代到来之后，企业经营的各个阶段都可以被记录下来，产品销售的
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2023-06-07 14:57:29
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概述接收数据BlockReceiver接收数据包信息receivePacket 接收数据信息PacketResponder处理响应信息 概述因为在hdfs这样一个复杂的分布式文件系统中，每个文件都是由多个block组成的，每个block又有多个副本，这些副本分布在不同的机器上，所以对于hdfs的写操作流程，就算不考虑异常的处理，其实该流程也是hdfs中最复杂的流程了。先上一个《hadoop权威指
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2023-10-03 11:46:05
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在现代商业中，数据分析对于时尚行业决策至关重要。完整的时尚数据分析流程涉及多个层面，从数据采集到处理、分析、可视化再到报告与决策支持。本文将详细介绍建立一个时尚数据分析流程的具体步骤，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧及排错指南。
### 环境准备
在开始之前，我们需要确保环境的搭建与前置依赖的安装。这里我分享我的四象限图用于评估硬件资源。确保硬件和软件环境满足分析需求。
# TCGA数据分析流程入门指南
在生物信息学中，TCGA（癌症基因组图谱）是一个重要的数据来源，用于癌症研究。作为一名刚入门的开发者，了解TCGA数据分析的流程至关重要。本文将为你提供一个详尽的分析流程和相应的代码示例。
## TCGA数据分析流程概述
首先，下面是TCGA数据分析的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
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| 1. 数据获取 | 从TCGA数据
# Geo数据分析流程指南
作为一名开发者，了解如何进行地理数据分析是非常重要的。这篇文章将帮助你理解整个分析流程，并通过代码示例和可视化工具展示每一个步骤。
## 第一步：Geo数据分析流程概述
在进行Geo数据分析之前，首先要了解整个分析流程。可以通过下面的表格了解每一个步骤的概述：
| 步骤 | 描述 |
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本文约2000字，建议阅读8分钟京东提出的 EL-QA 模型（登顶 QuAC Leaderboard，全部三项指标均获得第一名。[ 摘要 ]近日，在斯坦福大学、华盛顿大学、Allen AI 和 UMass 联合发起的机器阅读理解（QuAC[1] (Choi et al., 2018)）比赛中，京东 AI 研究院语音语言实验室提出的 EL-QA 模型（Single Model）登顶 QuA
一般可以安装“数据获取-->数据存储与提取-->数据预处理-->数据建模与分析-->数据可视化”这样的步骤来实施一个数据分析项目。该流程需要掌握的知识点如下： 1）数据获取： 1.1.了解公开数据集的渠道 1.2.用爬虫爬取网站数据 2）数据存储、提前： 2.1.SQL实现数据存储、查询、提前 2. ...
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2021-07-12 13:38:00
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