本文首发于公众号“生信补给站”,https://mp.weixin.qq.com/s/WG4JHs9RSm5IEJiiGEzDkg 之前介绍了使用maftools | 从头开始绘制发表级oncoplot(瀑布图) R-maftools包绘制组学突变结果(MAF)的oncoplot或者叫“瀑布图”,以及一些细节的更改和注释. 本文继续介绍maftools对于MAF文件的其他应用,为更易理解和重现,本次使用TCGA下载的LIHC数据. 一 数据部分 setwd("C:\\Users\\Maojie\…

在进行数据分析之前,我们需要做的事情是对数据有初步的了解,比如对数据本身的敏感程度,通俗来说就是对数据的分布有大概的理解,此时我们需要工具进行数据的描述,观测数据的形状等:而后才是对数据进行建模分析,挖掘数据中隐藏的位置信息.怒气按在数据描述和简单分析方面做得比较好的是Pandas库.当然,它还需要结合Numpy.Scipy等科学计算相关库才能发挥功效. Pandas数据结构 在进行Pandas相关介绍时,我们首先需要知道的是Pandas的两个数据结构(即对象)Series和DataFrame,…

与业务系统类似,商业智能的基础是数据.但是,因为关注的重点不同,业务系统的数据使用方式和商业智能系统有较大差别.本文主要介绍的就是如何理解商业智能所需的多维数据模型和多维数据分析. 数据立方体 多维数据模型是为了满足用户从多角度多层次进行数据查询和分析的需要而建立起来的基于事实和维的数据库模型,其基本的应用是为了实现OLAP(Online Analytical Processing). 其中,每个维对应于模式中的一个或一组属性,而每个单元存放某种聚集度量值,如count或sum.数据立方体提供数…

案例:用Excel对会员客户交易数据进行RFM分析                                背景: 一个会员服务的企业,有近1年约1200个会员客户的收银数据.由于公司想针对不同类别不活跃客户进行激活促销:同时,为回馈重点客户,也计划推出一系列针对重点客户的优惠活动,希望保留这些客户,维持其活跃度.因此希望利用该数据进行客户分类研究. 分析: 根据客户的需求,RFM模型相对简单并且直接,按照R(Recency-近度).F(Frequency-频度)和M(Monetary-额…

整合 ClickHouse数据库,实现数据高性能查询分析 1.ClickHouse简介 1.1 数据分析能力 2.SpringBoot整个ClickHouse 2.1 核心依赖 2.2 配属数据源 2.3 Druid连接池配置 2.4 参数配置类 3.操作案例演示 3.1 Mapper接口 3.2 Mapper.xml文件 3.3 控制层接口 1.ClickHouse简介 Yandex开源的数据分析的数据库,名字叫做ClickHouse,适合流式或批次入库的时序数据.ClickHouse不应该被…

前几天尝试用loadrunner初试了一下性能测试,对于如何选择数据.生成数据后如何分析很是迷惑,刚刚翻看一篇网友的博客,很有条理,特此记录一下,以供参考 转自: http://liriguang.iteye.com/blog/684641 http://www.tuicool.com/articles/EBFryq 一.对于并发用户的数据选择 1.2.5.10.20.30.50.100.150.200.500.1000 二.压力测试结果的指标选择: 吞吐量.请求等待时间.请求处理时间 Time…

AspxGridView底部增加数据汇总行 这个功能在AspxGridView中不用复杂的代码实现, 实际上只是设置下GridView的属性而已 1. ShowFooter设置为True,即显示. 位置:Grid属性->Settings->ShowFooter 设置其值为True. 2. TotalSummary 位置:Grid属性->TotalSummary 增加SummaryItem, 每个SummaryItem即为一个统计列. 新增加的SummaryItem 属性: 1)Field…

使用Excel可以完成很多专业软件才能完成的数据统计.分析工作,比如:直方图.相关系数.协方差.各种概率分布.抽样与动态模拟.总体均值判断,均值推断.线性.非线性回归.多元回归分析.时间序列等.本专题将教您完成几种最常用的专业数据分析工作. 注意:所有操作将通过Excel“分析数据库”工具完成,如果您没有安装这项功能,请依次选择“工具”-“加载宏”,在安装光盘中加载“分析数据库”.加载成功后,可以在“工具”下拉菜单中看到“数据分析”选项.     直方图     某班进行期中考试后,需要统计各分…

 C/C++数据对齐汇总  这里用两句话总结数据对齐的原则: (1)对于n字节的元素(n=2,4,8,...),它的首地址能被n整除,才干获得最好的性能: (2)如果len为结构体中长度最长的变量,size为CPU(处理器)的位数,对齐规则: 若len < size,则以len为单位对齐 若len >= size,则以size为单位对齐 这里不考虑指定对齐方式的情况.   測试 struct B{ bool i; int j; bool k; }; struct A{ int j; bool…

分享点干货!!! Python数据抓取分析 编程模块:requests,lxml,pymongo,time,BeautifulSoup 首先获取所有产品的分类网址: def step(): try: headers = { ..... } r = requests.get(url,headers,timeout=30) html = r.content soup = BeautifulSoup(html,"lxml") url = soup.find_all(正则表达式) for i…