- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏R语言数据分析
表达芯片数据分析4——复杂数据及其分析（多分组数据）
多分组数据示例：GSE474练习：GSE106191一般有一个对照组，多个实验组或者两两差异比较。 (patchwork)g[[3]]+g[[4]]ggsave("enrich.png",width = 12,height = 7)多分组数据---title: "GSE474"output: html_documenteditor_options 4.tinyarray的简化操作多分组的数据，get_deg_all仍然可以帮你简化操作，目前是三分组就两两差异分析，四个或五个分组的数据是后面几个组与第一个组差异分析，暂不支持其他的做法和更多的分组。 Group,ids,logFC_cutoff = 0.585,entriz = F)dcp$plotsggplot2::ggsave("deg.png",width = 15,height = 10)图片富集分析富集分析的输入数据是差异基因名字 :4]library(patchwork)g[[3]]+g[[4]]ggplot2::ggsave("enrich.png",width = 12,height = 7)
83150编辑于 2023-10-06 - 来自专栏PPV课数据科学社区
数据分析&数据挖掘入门知识分享（4）
编者按：本文为 数据分析&数据挖掘入门知识分享（3）的连载，还有一部分待上传，欢迎小伙伴们关注学习，若对您有帮助请分享至朋友圈，让更多人学习！ 以下图片点击横屏观看效果更佳
92050发布于 2018-04-24 - 来自专栏生物信息云
TCGA数据挖掘（四）：表达差异分析（4）
在之前我们的文章：TCGA数据挖掘（三）：表达差异分析中，我们利用的是TCGAbiolinks包中的TCGAanalyze_DEA函数进行差异表达分析，我们也提到可以选择基于limma或edgeR包进行分析 ，TCGA数据挖掘（三）：表达差异分析这一讲中我们利用的是edgeR包，之后我们在文章：TCGA数据挖掘（四）：表达差异分析（2）和TCGA数据挖掘（四）：表达差异分析（3）中分别也介绍了其他方法的差异分析 数据下载 基因表达数据的下载 数据下载代码和之前的一样，这里再提供一次。避免出错不知道原因。 # 然后，数据即可用于线性建模。 包中的TCGAanalyze_DEA函数，是基于limma包的差异分析。
4.9K51发布于 2019-09-18 - 来自专栏生信菜鸟团
GEO数据分析流程之芯片4
生信技能树学习笔记 DEG 差异基因 rm(list = ls())load(file = "step2output.Rdata")#差异分析，用limma包来做#需要表达矩阵和Group，不需要改library design)#线性拟合fit=eBayes(fit)#贝叶斯检验deg=topTable(fit,coef=2,number = Inf)#提取贝叶斯检验结果 #为deg数据框添加几列 logFC > logFC_t)deg <- mutate(deg,change = ifelse(k1,"down",ifelse(k2,"up","stable")))table(deg$change)#4. 加ENTREZID列，用于富集分析（symbol转entrezid，然后inner_join）library(clusterProfiler)library(org.Hs.eg.db)s2e <- bitr fromType = "SYMBOL", toType = "ENTREZID", OrgDb = org.Hs.eg.db)#人类数据库
24510编辑于 2024-06-28 - 来自专栏数据森麟
数据分析报告的 4 种情景
作者：林骥 来源：林骥 在《数据分析报告的 3 个层级》这篇文章下面，有位读者留言：有完整的数据分析报告模板吗？ 我回复说： 数据分析报告可以有千千万万个不同的模板，但是你要知道哪一个模板最适合当时的情景，这是非常困难的一件事。 即使收集到了世界上所有数据分析报告的模板，也不代表就有能力写好数据分析报告。 为了缩小选择的范围，我们可以把数据分析报告按情景进行划分，大致分成下面 4 种情景，即：首次分析报告、常规分析报告、问题分析报告、总结分析报告。为了便于理解，分别类比为看病体检时的情景。 情景 4：总结分析报告 当业务需要进行阶段性总结的时候，在写总结分析报告之前，应该先把整体的基调定下来，是想表达做得好？还是想表达有问题？然后再补充相关细节，比如好的经验有哪些？问题的原因是什么？ 以上 4 种情景，无论是哪一种，都要先熟悉业务的背景和分析的目标，搞清楚沟通的对象，对数据有基本的判断，对问题有深入的理解，这样写出来的数据分析报告，才更有吸引力，看数据分析报告的人，才更有收获，而写数据分析报告的人
84020发布于 2020-11-09 - 来自专栏决策智能与机器学习
基于Apriori的数据关联分析 | 工业数据分析 | 冰水数据智能专题 | 4th
背景 工业数据中的相关性分析是开展工业数据分析的基础性分析，决定数据分析的优先级，通过支持度和可信度来定义发现数据之间存在的关系。 Apriori 算法的两个输入参数分别是最小支持度和数据集。 ' Apriori 算法 Ben 2015.09.28 ''' #coding:utf-8 from numpy import * def loadData(): return[[1,3,4] 据此结合之前的分析构建完整的算法， 代码如下： #构建多个参数对应的项集 def aprioriGen(Lk,k): retList = [] lenLk = len(Lk) apriori(dataSet,minSupport) rules = generateRules(L,suppData,minConf = 0.5) print rules 上述程序的结果表明该算法在小数据集中可以实现
76910发布于 2020-08-04 - 来自专栏锦小年的博客
Python数据分析(4)-numpy矩阵的操作
在Python中，使用io之后需要关闭他们以释放内存，例如读取或者写入文件。凡是调用open()后必须调用close()来关闭，但是这样比较繁琐，Python提供了with关键词来方便用户编写程序并且能够合理的管理内存。使用方法： with doing something: pass 或者： with doing something as something: pass 实例： with
79560发布于 2018-01-02 - 来自专栏数据分析1480
数据分析4要素，轻松掌握小“套路”！
要做一名优秀数据分析师，首先对数据分析岗位有基本的概念，其次，要明白数据分析中有哪些套路和方法，如此，才能举一反三，才能不同场景数据分析切换自如。下面我们高屋建瓴，抽茧剥丝般讲讲数据分析四大要素。 当然，大的互联网公司也会有自己的数据产品，相对外部工具，数据接入更容易。 4. 演绎：演绎推理是由普通性的前提推出特殊性结论的推理，我们在数据分析中经常会沿用原有的经验，很多都是采用演绎的方式进行，比如28法则是人类收入分配中有这种倾向，电商卖家收入也会有这种倾向。 4. 4. 用户：用户主要关注的是用户粘性，和ARUP值，常用的方法是RFM，将用户分成不同类型精细化运营，终极目标是让用户离不开你，情愿花更多钱。 5. 市场营销：市场营销核心分析思路是影响面，以及投入产出比（roi）。 以上就是数据分析4要素，希望您对数据分析岗有全面的了解。
1K20发布于 2019-05-22 - 来自专栏python小分享
4 款 Pandas 自动数据分析神器，yyds！
我们做数据分析，在第一次拿到数据集的时候，一般会用统计学或可视化方法来了解原始数据。 了解列数、行数、取值分布、缺失值、列之间的相关关系等等，这个过程叫做 EDA（Exploratory Data Analysis，探索性数据分析）。 目前已经有很多EDA工具可以自动产出基础的统计数据和图表，能为我们节省大量时间。 本文会对比介绍 4 款常用的EDA工具，最后一款绝了，完全是抛弃代码的节奏。 ，是一个150行 * 4列的 DataFrame。 4. dtale 最后重磅介绍dtale，它不仅提供丰富图表展示数据，还提供了很多交互式的接口，对数据进行操作、转换。
1.3K10编辑于 2022-01-04 - 来自专栏深入浅出区块链技术
Solidity 教程系列4 - 数据存储位置分析
Solidity教程系列第4篇 - Solidity数据位置分析。 阅读本文前，你应该对以太坊、智能合约有所了解， 如果你还不了解，建议你先看以太坊是什么 这部分的内容官方英文文档讲的不是很透，因此我在参考Solidity官方文档（当前最新版本：0.4.20）的同时加入了深入分析部分 (arrays)和数据结构(struct)有一个额外的属性：数据的存储位置（data location）。 数据位置指定非常重要，因为他们影响着赋值行为。 在memory和storage之间或与状态变量之间相互赋值，总是会创建一个完全独立的拷贝。 （Default data location） 函数参数及返回参数：memory 复杂类型的局部变量：storage 深入分析 storage 存储结构是在合约创建的时候就确定好了的，它取决于合约所声明状态变量
1.6K30发布于 2018-07-23 - 来自专栏生信技能树
转录组数据分析的4个维度认识（数据分析继续免费哦）
昨天接到大神任务总结下转录组分析的四个维度，最近我正好也想理清楚下转录组分析的知识点，以便更好地理解RNA-Seq数据的分析结果和方法原理，因此趁周末有些许空暇看了文献并进行了知识点的梳理。 ， 如下： 1.样本 2.基因 3.转录本 4.外显子 如果你感兴趣文献，自行搜索，我们不提供pdf下载通道。 起初是应用与芯片数据的分析，目前可以用来分析归一化后的RNA-seq数据，被广泛用于分析基因表达矩阵来检查基因的聚类和基因的相关性 当然了，很多时候实验设计非常复杂，比如昨天生信技能树分享的：不同时间点不同药物浓度不同细胞系的转录表达 转录水平RNA-Seq分析方法 4.外显子水平 计算选择性剪接中的外显子包含率即外显子可变剪接的概率 总结 ? 通过这篇文献综述的阅读，系统的了解转录组分析四个层面的基础知识点和统计学算法的概念和知识点，算法模型这块涉及到统计学知识，有点难懂，我想后面用到了再来一一详细了解，现在先熟悉RNA-Seq数据分析的软件使用
2.6K22发布于 2020-02-20 - 来自专栏IT从业者张某某
4-网站日志分析案例-日志数据统计分析
文章目录 4-网站日志分析案例-日志数据统计分析 一、环境准备与数据导入 1.开启hadoop 2.导入数据 二、借助Hive进行统计 1.1 准备工作：建立分区表 1.2 使用HQL统计关键指标 总结 4-网站日志分析案例-日志数据统计分析 一、环境准备与数据导入 1.开启hadoop 如果在lsn等虚拟环境中开启需要先执行格式化 hadoop namenode -format 启动Hadoop start-dfs.sh start-yarn.sh 查看是否启动 jps 2.导入数据 将数据上传到hadoop集群所在节点 创建hdfs目录 hadoop fs -mkdir -p /sx/cleandlog 将数据上传到 DISTINCT ip) AS IP FROM logtable WHERE logdate='2015_05_30'; select * from logtable_ip_2015_05_30 ; （4） 4部分，基于MR清洗后的数据导入HIVE中，然后进行统计分析。
1.1K30编辑于 2022-11-12 - 来自专栏geekfly
Java数据采集-4.分析常见的翻页（加载数据）方式
本篇文章主要分析当下常见的几种翻页（加载数据）的方式，并结合实际例子和截图介绍。在后续博客中针对这些网站，写代码完成数据抓取。 1. 根据页码进行翻页 如CSDN的个人博客列表，我们可以轻松的分析出总页数和列表页地址。 根据下拉网页进行加载数据 上一篇博客写的开源中国新闻列表，其加载数据方式即为下拉刷新。 注意：加载数据请求一般均为Post类型 返回数据样例： 此处我们可以看出，返回的数据和上一篇博客循环解析的节点一致。 接下来的博客针对上述三种加载数据的方式编写实际的代码抓取数据。
74720编辑于 2022-04-24 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
ChIP-seq 分析：Mapped 数据可视化（4）
stat = "identity") + coord_flip()图片2. bigWig 创建我们还可以从我们排序的、索引的 BAM 文件中创建一个 bigWig，以允许我们快速查看 IGV 中的数据
40400编辑于 2023-02-16 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
ChIP-seq 分析：Mapped 数据可视化（4）
") + coord_flip() TotalMapped 2. bigWig 创建 我们还可以从我们排序的、索引的 BAM 文件中创建一个 bigWig，以允许我们快速查看 IGV 中的数据
43440编辑于 2023-02-27 - 来自专栏单细胞天地
OSCA单细胞数据分析笔记-4 Overview pipeline
对应原版教程第5章http://bioconductor.org/books/release/OSCA/overview.html 本小节概述了从测序到数据分析的基本流程，让我们对scRNA-seq先有一个整体的印象 From paper：实验步骤示意图 1.2 从测序结果到表达矩阵 类似传统RNA-seq，测序得到的fastq文件，需要比对基因组、计数得到最终的表达矩阵才可以进行真正的下游数据分析。 关于SingleCellExperiment介绍，可参考OSCA单细胞数据分析笔记-3 SingleCellExperiment数据结构。 2.2 基础流程 对于scRNA-seq数据分析，包含最基本的5个步骤 ? #数据包，提供很多示例scRNA-seq表达矩阵信息 library(scRNAseq) #scRNA-seq分析工具包 library(scater) ##scRNA-seq分析工具包 library
1K20发布于 2021-04-16 datawhale AI+数据分析 task3、4
总结小浣熊在给出对表的解释和要分析的指标后可以正常分析数据特征，要避免出现对操作的模糊性描述，尽量客观指出要分析的数据以及如何分析。 task4日常使用ai对数据分析（根据公选课评价表格选出适合自己的公选课）提示词如下：这是一些课程的评价表格。给我推荐一些好老师和其公选课，分析指标包括对老师上课的评价。 现在的目标是分析数据理解如何提高学业表现和提供教育工作者干预学生学习的策略。 将重要的数据关系用图表展示，并以此达成我们的目标。总结提示词可以分为主要三部分，对数据的解释、数据分析指标和研究目标。其他是否使用图表展示可有可无。 确定好主要的三部分内容的提示词，ai可以生成较好的数据分析。
14510编辑于 2025-08-27- 来自专栏Python数据科学
Python数据分析实战基础 | 清洗常用4板斧
☞500g+超全学习资源免费领取 这是Python数据分析实战基础的第三篇内容，主要对前两篇进行补充，把实际数据清洗场景下常用但零散的方法，按增、删、查、分四板斧的逻辑进行归类，以减少记忆成本，提升学习和使用效率 01 增——拓展数据维度 1.1 纵向合并 这三个sheet的数据，维度完全一致（每列数据都是一样），纵向合并起来分析十分方便。 1.2 横向合并 横向合并涉及到连接问题，为方便理解，我们构造一些更有代表性的数据集练手： 两个DataFrame是两张成绩表，h1是5位同学的数学、英语、语文成绩，h2是4位同学的篮球和舞蹈成绩，现在想找到并合并两张表同时出现的同学及其成绩 02 删——删空去重 2.1 删空 在一些场景，源数据的缺失（空值）对于分析来说是干扰项，需要系统的删除。 2.2 去重 说是讲去重，但是案例数据比较干净，没有两行数据是完全一样的，所以我们要制造点困难，增加几行重复值： 把源数据重复两遍，赋值给repeat，这样每一行数据都有重复的数据。
2.6K21发布于 2019-11-21 - 来自专栏锦小年的博客
Python数据分析(4)-numpy数组的属性操作
ndarray有两个属性：维度（ndim）和每个维度的大小shape（也就是每个维度元素的个数） import numpy as np a = np.arange(24) a.shape=(2,3,4) print('数组为：', a) print('数组的维度：', a.ndim) print('数组维度的大小',a.shape) 输出： 数组为： [[[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]] [[12 13 14 15] [16 17 18 19] [20 21 22 23]]] 数组的维度： 3 数组维度的大小 (2, 3, 4) # a.shape=(4,6),直接对a进行操作 a.shape = (4,6) print('a:',a) #a.reshape(3,8)是返回一个修改后维度大小的新数组，不会修改原来的数组a 修改属性的时候，属性元素之和一定要等于数组的元素之和，例如原数组有24个元素，则属性只能修改为：一维：（24,）二维：（2，12）、（3，8）、（4，6），三维：（2，3，4），四维：（2，3，2，2）
1.4K30发布于 2019-05-26 - 来自专栏机器学习养成记
关联分析(4)：购物篮数据转换R语言
在进行关联分析时，有时需要根据需求将数据转换为购物篮数据，本篇文章我们将介绍数据进行数据转换的情况及如何在R语言中完成相应操作。 适用情形 我们现在有这样一份数据，记录了近173万用户的爱好情况（数据为随机生成）。 数据中每行为一个用户，每列为一个爱好属性，“y”代表有此爱好，“n”代表无此爱好，我们希望通过关联分析找出用户会倾向于同时具有哪些爱好。数据保存为csv格式，并导入R中。 ? 此份数据中，绝大部分取值为“n”，“y”数量偏少，如果直接进行关联分析，会得到如下结果： ? 可见，结果得到的是同时不具有的爱好规则，与想要结果不符。 因此我们需要将数据转换为购物篮数据，即如下形式的数据： ?
1.3K40发布于 2018-11-30
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号