目录一、准备数据1.查看数据二、数据探索性分析1.数据描述型分析2.各特征值与结果的关系a)研究各个特征值本身类别b)研究怀孕次数特征值与结果的关系c)其他特征值3.研究各特征互相的关系三、数据预处理1.去掉唯一属性2.处理缺失值a)标记缺失值b)删除缺失值行数 c)用合理值代替缺失值3.异常值处理四、机器学习（分类模型）1.决策树a)建立决策树模型b)模型评估c)参数优化d)重新建立模
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2024-01-30 07:26:54
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在本课程中，我们将首先了解R的功能和用法。 R是一个非常适合数据分析和图形处理的软件环境。 它最初由新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman于1993年创建。 他们创建了R作为一种语言，以帮助向学生教授入门统计学。 他们基于R语言，该语言基于1970年代贝尔实验室较早开发的S语言。 一段时间后，他们将R用作开源GNU项目。 现在，全世界都有非常活跃的R社区。
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2023-10-03 19:56:01
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近日，美国著名的《麻省理工科技评论》评选出了全球最聪明（创造力）的50家公司。这50个名单不仅包含了亚马逊、谷歌、微软等互联网巨头，也包含了创立于2013年的Editas Medicine这一类新型公司。在这50家公司里，生物医疗相关的公司总共有15家。在这15家公司中，有10家公司与基因相关；4家公司市值已经超过百亿美元；12家公司在美国。涵盖基因测序、基因检测、基因治疗、转基因、肿
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2024-01-15 23:13:49
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# 生物数据分析 Python
## 介绍
生物数据分析是生物学研究中非常重要的一环，通过对生物数据的分析，可以帮助科研人员更好地理解生物体内的各种生命过程。Python是一种非常流行的编程语言，具有丰富的生态系统和强大的数据分析工具，因此在生物数据分析中得到了广泛应用。
本文将介绍如何使用Python进行生物数据分析，并给出相应的代码示例。
## 数据获取
在进行生物数据分析之前，首先
原创
2023-08-13 18:49:40
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特地出来现身说法，告诉各位这几乎是不可行的，而且连方向上都是错的。问这个问题就好比说，自学射击，指挥战争的路难不难走。但即便这么说，我还是把自己的情况和原因讲出来，各位自行参考。先说下我的情况，我用过Python写过爬虫，用flask框架写过网站，用过Power BI做过可视化报表。可以说，我对Python的基本使用很熟悉，对数据库有操作经验，对数据和可视化也有一点见解。但就是这种条件，去年投了三
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2023-10-23 22:52:28
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NCBI的检索软件ENtrez及两大数据库：GenBank和RefSeqEBI的核酸序列数据库EMBL及其它服务上面这两个主要是针对核酸的Swiss-Prot蛋白序列数据库(蛋白质服务用)PDB生物大分子三维结构数据库.SCOP蛋白质结构分类数据库。 Entrez及两大数据库:GenBank和RefSeqNCBI:美国国家生物技术信息中心(National Center for Biot
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2023-10-13 21:36:58
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根据我总结的经验，一个合格的、高级的大数据分析师必须要掌握以下9种技能：统计分析：大数定律、抽样推测规律、秩和检验、回归、预测；可视化辅助工具：excel、BI工具、python大数据处理框架：Hadoop、storm、spark数据库：SQL、MySql、DB数据仓库：SSIS、SSAS数据挖掘工具：Matlab、R语言、python人工智能：机器学习挖掘算法：数据结构、一致性编程语言：Java
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2023-10-17 16:10:13
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产生了大量的微生物组学数据，想进行数据分析不知道使用什么工具？不会使用Linux系统？不会写代码？没有合适的参考数据库？计算资源不足？现在这些问题都可以通过国家微生物数据中心推出的一站式生物信息分析云平台解决。 国家微生物科学数据中心面向微生物领域的科学家，提供免费的一站式生物信息分析云平台。
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2023-12-30 21:03:28
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现在数据分析能力在职场中越来越重要，尤其对运营人来说，数据分析就是运营人职场能力的分水岭，不管是做内容运营、产品运营还是活动、直播运营，数据分析基本上已经成了大厂招聘运营的标配： 从市场调研的情况来看，会数据分析的运营岗位，的确比其他岗位整体薪水都高，大部分人都在20k-30k左右 但是不少运营人在数据分析方面都存在着能力短板，复杂的算法、庞大的数据、眼花缭乱的图
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2023-12-03 14:24:16
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众所周知，R和Python都是开源的编程语言，都有庞大的社区基础，都可以用作数据分析……那么，当我们学习数据分析时，学哪种语言会更好呢？Python语言拥有各种通用的数据科学方法。就语法而言，Python是最简单的编程语言之一。这就是很多初学者会选择把Python作为入门级语言的原因。同样，R语言也具有很多Python没有的优势。话不多说，小编现在就带着大家一起了解Python和R这两种编程语言。
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2023-09-26 11:10:17
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编者荐语用Python做数据分析光是掌握numpy和matplotlib可不够，Pandas是必须要掌握的一个重点，numpy虽然能够帮我们处理处理数值型数据，但是这还不够，很多时候，我们的数据除了数值之外，还有字符串，还有时间序列等。今天来分享一些Pandas必会的用法，让你的数据分析水平更上一层楼。一、Pandas两大数据结构的创建序号方法说明1pd.Series(对象,index=[ ])创
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2024-01-09 18:49:35
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数据分析小实例MovieLens 1M数据集测量评价分歧美国1880~2010年婴儿名字分析名字趋势计量命名多样性的增加“最后一个字母”革命男孩的名字变成女孩的名字（以及反向）2012年美国联邦选举委员会数据库按职业和雇主的捐献统计捐赠金额分桶按州进行捐赠统计 MovieLens 1M数据集由GroupLens实验室从MoviesLens收集，内容是20世纪90年代末带21世纪初的电影评分数
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2023-08-04 12:47:47
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在大数据的浪潮下，许多行业都开始运用数据来指导各项商业决策的实施。那么我们应该如何进行数据分析呢？这个时候Python出现在我们的眼前，作为数据分析的一大利器，它与其他数据分析工具的差别又在哪里呢？下面我们就来看看，做数据分析时使用Python的优势，除了它自身语言简洁高效易上手的优点，还有它身上具备了许多工具都没有的强大性能。 1、Python自身的优势。Python简单易学可读性强，
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2023-09-07 11:10:17
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# 用Python进行数据分析PDF的指南
数据分析在各个行业都扮演着越来越重要的角色。使用Python进行数据分析不仅能够提高工作效率，还能帮助我们更好地理解数据。在本篇文章中，我们将探讨如何用Python处理PDF文件以进行数据分析。通过几个简单的步骤，我们将引导你完成整个过程。
## 处理PDF文件的流程
下面的表格展示了整个数据分析的流程：
| 步骤 | 描
原创
2024-10-01 07:22:07
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PandasPandas是 Python下最强大的数据分析和探索工具。它包含高级的数据结构和精巧的工具,使得在 Python中处理数据非常快速和简单。 Pandas构建在 Numpy之上,它使得以 Numpy为中心的应用很容易使用。Pandas的功能非常强大,支持类似于SQL的数据增、删、查、改,并且带有丰富的数据处理函数;支持时间序列分析功能;支持灵活处理缺失数据等。Pandas的安装相对来说比
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2023-08-10 17:26:04
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导言构建生信分析流程是生物信息学从业人员必备的技能之一，对该项能力的评估常常是各大公司招录人员的参考项目之一。在进行 ngsjs 项目时，我做了一张示意图来表示一些高通量测序数据分析项目重现性的要点（图一）。ngsjs: A set of command line tools, NGS data analysis workflows, and R shiny p
生物信息分析：从入门到精（fang）通（qi）结语：入门生信一时爽，一直分析一直爽生信小白：服务器、超算、运维…这些词经常挂在生信专家嘴边，为什么需要这些东西呢？西克孚肉：我们之前讲过，二代测序技术就像碎纸机，我们要用这些碎纸片段完成拼图。这个过程并没有想象中那么简单！首先拼图数目巨大，有好几十幅拼图凑在一起，存在大量重复的片段…这意味着处理数据需要比较大的计算量。生信小白：难怪我说要跑全基因组数
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2024-01-31 03:23:20
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在Excel业务分析工作中主要应用到以下四大类可视化分析方法。接下来就为大家一一介绍每种可视化分析方法的详细内容。第一类 对比分析常言道不比不知道一比吓一跳，对比分析帮助我们做到知己知彼，百战不殆，在商业分析中是最为常用且重要的分析方法。1.预警分析：用KPI分析、预警色填充单元格以及设定图标集等方式展示关键指标的健康程度。2.进度分析：用图表展现目标值达成情况，适用多种可视化图表。3.差异分析：
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2023-08-23 21:43:37
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在本次博客中，我将利用Python数据分析工具来做一个某医院某年度的销售情况汇总。项目运行环境： 操作系统 Windows 10 64位 Python 3.7.0 开发工具 Pycharm（ipython） 数据分析的基本过程主要分为两方面：
一、数据分析的目的
一方面是发现问题，并且找到
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2021-07-30 05:20:00
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文章目录0前言1 求最大元素与最小元素2 求平均值与中值3 求和与求积4 累加和与累乘积5 求标准差与相关系数6 排序7 结语 0前言本文是科学计算与MATLAB语言的专题6的第1小节总结笔记，并结合了自己一点的理解，看完本文，可以轻松借助MATLAB对数据进行分析，如求矩阵或向量的最大元素、最小元素、平均值、中值等等。1 求最大元素与最小元素max（）：求向量或矩阵的最大元素。 min（）：求
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2023-11-10 13:23:58
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