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SPSS<font color="red">分析</font>实战-<font color="red">数据</font>清洗

SPSS分析实战-数据清洗

这是一篇基于实战的学习笔记 在这个到处都是数据的时代,很多岗位都应该学一点数据分析,不仅是学一个软件,而是要从中掌握数据分析的思维。问卷调研仍然是广泛应用的数据获取方式,所以学习问卷调研的数据分析不过时。 数据分析只是手段,最重要的还是结合业务场景,懂业务才知道从哪里下手分析

简书 - SPSS,数据清洗 - 2020-01-02

<font color="red">数据</font>诚可贵 <font color="red">分析</font>价更高 | <font color="red">数据</font><font color="red">分析</font>将在四大领域颠覆医疗

数据诚可贵 分析价更高 | 数据分析将在四大领域颠覆医疗

未经分析数据是无益的,数据分析技术将在新药研发、精准医疗、全方位医疗服务、医保诈骗四个方面变革医疗行业。

健康界 - 医疗,数据 - 2018-06-06

TCGA<font color="red">数据</font>库使用教程:官网、<font color="red">数据</font>下载与<font color="red">数据</font>挖掘<font color="red">分析</font>

TCGA数据库使用教程:官网、数据下载与数据挖掘分析

肿瘤基因组图谱 (TCGA) 计划由美国 National Cancer Institute(NCI) 和 National Human Genome Research Institute(NHGRI

网络 - 数据挖掘,TCGA数据库 - 2020-08-15

大<font color="red">数据</font>时代,有<font color="red">数据</font>和<font color="red">分析</font><font color="red">数据</font>不难,提出重要临床问题才是关键

数据时代,有数据分析数据不难,提出重要临床问题才是关键

数据(big data)一词越来越多地被提及,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。大量、高速、多样、低价值密度、真实的大数据,正在改变着各行各业,医学也不例外。在中国心脏大会(CHC)2019、深圳心血管健康和疾病防治高峰论坛上,广州市妇女儿童医疗中心临床研究总监唐金陵教授认为,拥有数据并不困难,进行分析也不难。

中国循环杂志 - 大数据时代,数据分析,重要临床问题 - 2019-11-08

Spark Streaming:大规模流式<font color="red">数据</font><font color="red">分析</font>与<font color="red">数据</font>挖掘利器

Spark Streaming:大规模流式数据分析数据挖掘利器

提到Spark Streaming,我们不得不说一下BDAS(Berkeley Data Analytics Stack),这个伯克利大学提出的关于数据分析的软件栈。从它的视角来看,目前的大数据处理可以分为如以下三个类型。 复杂的批量数据处理(batch data processing),通常的时间跨度在数十分钟到数小时之间。基于历史数据的交互式查询(interactive quer

MedSci原创 - 数据,挖掘 - 2015-09-08

Hadoop和大<font color="red">数据</font>:60款顶级大<font color="red">数据</font>开源工具,包括平台,<font color="red">数据</font>,<font color="red">分析</font>等

Hadoop和大数据:60款顶级大数据开源工具,包括平台,数据分析

说到处理大数据的工具,普通的开源解决方案(尤其是Apache Hadoop)堪称中流砥柱。弗雷斯特调研公司的分析师Mike Gualtieri最近预测,在接下来几年,“100%的大公司”会采用Hadoop。IBM更是非常看好开源大数据

MedSci原创 - Hadoop,大数据 - 2015-12-20

预测<font color="red">分析</font>可能代表<font color="red">数据</font>科学未来方向

预测分析可能代表数据科学未来方向

Masey在1998年提出大数据(big data)概念,到大数据分析技术广泛应用于社会的各个领域,已经走过了17年的时间。现在再也没有企业怀疑大数据分析的力量,并且都在竞相利用大数据来增强自己企业的业务竞争力。但是,即使17年过去,大数据分析行业仍然处于快速发展的初期,每时每刻都在产生新的变化。从概念到实用、从结构化数据分析到非结构化数据分析,大数据分析

MedSci原创 - 预测,数据科学 - 2015-10-21

JTO:中国胸腺肿瘤大<font color="red">数据</font><font color="red">分析</font>

JTO:中国胸腺肿瘤大数据分析

胸腺肿瘤是一种相对罕见而惰性的胸部疾病。许多胸腺瘤患者即使发生疾病进展,生存期仍然较长。由于疾病发生率不高且病程较长,较难开展大规模的前瞻性随机研究,高质量临床证据欠缺。因此,成立于2010年的国际胸腺肿瘤协作组织(ITMIG)倡议加强全球协作,促进对这一疾病的研究。由此我国也在2012年成立中国胸腺肿瘤协作组(ChART),由来自全国14个省、市的18所三级诊疗中心组成。协作组发表了一系列针对胸

肿瘤资讯 - 胸腺肿瘤,诊断,治疗,预后,大数据 - 2019-11-20

各科室SCI论文大<font color="red">数据</font><font color="red">分析</font>

各科室SCI论文大数据分析

各科室SCI论文大数据分析

MedSci原创 - 2023-02-08

<font color="red">数据</font><font color="red">分析</font>:7种常用统计回归<font color="red">分析</font>总结,简单易懂又全面!

数据分析:7种常用统计回归分析总结,简单易懂又全面!

“正确问题的近似答案要比近似问题的精确答案更有价值”

CPDA - 回归分析 - 2021-06-21

七种常见的回归<font color="red">分析</font>技术,助力建模和<font color="red">数据</font><font color="red">分析</font>

七种常见的回归分析技术,助力建模和数据分析

回归分析是建模和分析数据的重要工具。本文解释了回归分析的内涵及其优势,重点总结了应该掌握的线性回归、逻辑回归、多项式回归、逐步回归、岭回归、套索回归、ElasticNet回归等七种最常用的回归技术及其关键要素,最后介绍了选择正确的回归模型的关键因素什么是回归分析? 回归分析是一种预测性的建模技术,它研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的关系。这种技术通常用于预测分析,时间序列模

AnalyticsVidhya - 回归,建模,数据 - 2015-08-23

全球大数据分析:75%的企业在做数据分析工作

现在有关大数据的讨论非常多。IBM的商业价值研究院和牛津大学的塞德商学院,做了一个全球大数据的调研报告。采访了全球1100多家大型企业和机构的负责人。从这个调研报告中,有很多非常有意思的发现。在受访的企业和机构负责人中,有63%的受访者明确表示,大数据分析是整个生产流程和环节中不可或缺的关键手段,而这一数字在2010年只有37%。大数据真的是企业和机构目前在做的工作吗?

新浪博客 - 大数据分析 - 2014-02-17

基因芯片公开数据获取、分析

基因芯片公开数据很多,主要包括GEO,ArrayExpress等,现进行简要介绍。Gene Expression Omnibus database (GEO)是由NCBI负责维护的一个数据库,设计初衷是为了收集整理各种表达芯片数据,但是后来也加入了甲基化芯片,甚至高通量测序数据!用GEOquery从GEO数据库下载数据。GEO数据库基础知识GEO Platform (GPL) 芯片平台GEO Sa

CSDN - 基因芯片 - 2019-02-21

数据统计分析软件介绍

数据分析也好,统计分析也好,数据挖掘也好、商业智能也好都需要在学习的时候掌握各种分析手段和技能,特别是要掌握分析软件工具!那么在数据分析领域,都有哪些软件分析工具呢?如何选择呢?其实很多领域或者说分析

软件 - 2010-12-18

临床数据统计分析心得

    以下是我在近三年做各类计量和统计分析过程中感受最深的东西,或能对大家有所帮助。当然,它不是ABC的教程,也不是细致的数据分析方法介绍,它只是“总结”和“体会”。

MedSci原创 - 统计,临床 - 2013-07-01

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