一文速览-数据分析基础以及常规流程

文章目录* 本文速览1.简介2.SQL 执行过程分析2.1 SQL 执行入口分析2.1.1 为 Mapper 接口创建代理对象2.1.2 执行代理逻辑2.1.2.1 创建 MapperMethod 对象① 创建 SqlCommand 对象② 创建 MethodSignature 对象2.1.2.2 执行 execute 方法2.2 查询语句的执行过程分析2.2.1 selectOne 方法分析2.2.2 获取 BoundSql2.2.2.1 DynamicContext2.2.2.2 解析 SQL 片段2.

单细胞RNA-seq简介混合RNA-seq2000年末的重大技术突破，取代微阵列表达芯片被广泛使用通过混合大量细胞获取足够RNA用于建库测序，来定量每个基因的平均表达水平用于比较转录组，例如比较不同物种的同一组织样本量化整体表达特征，如疾病研究中的表达模式研究异质系统方面还有力所不及之处，例如对早期发育的研究,复杂组织(大脑)的研究在基因表达随机性研究方面心有余而力不足scRNA-seq是一项由汤...

导读对数据库中的记录依据某个字段进行排序是一种常见需求，虽然简单的Order by可以胜任，但如果想要输出具体的排名却难以直接实现。如果再考虑重复排名或者分类排名，那么情况就更为复杂。本...

前言 PCA多用于对数据特征集进行降维，也方便对数据集进行可视化操作，说白了最后进行结果展示那么多特征向量要一起表示的话肯定很难展示，超过三维的数据就很难展示了。而PCA可对特征集进行简化，通俗的来讲也就是合并好理解。PCA应用的范围很广因此很有必要要学习，原理肯定还是数学证明，在特征工程上经常使用。希望读者看完能够提出错误或者看法，博主会长期维护博客做及时更新。纯分享，希望大家喜欢。 一、为什么需要PCA？（为什么要降维） 在各个领域进行数据收集或是数据采样时往往都是存在多个指标或是特征...

一、为何要进行数据预处理？ 1.任何收集而来的庞大数据往往是不可能一拿到就可以立马用得上的，比如一些数值大的数据，计算量复杂度高，不容易收敛，很难进行统计处理。 2.数据不符合正态分布，无法做一些符合正态分布的数学分析。 所以为了对数据进行更好的利用，我们需要使数据标准化。 二、数据标准化 数据无量纲化处理主要解决数据的可比性。数据标准化的方法有很多种，常用的有“最小—最大标准化”、“Z-score标准化”和“按小数定标标准化”等。经过上述标准化处理，原始数据均转换为无量纲化指标测评值，即各指标值都

前言 博主现大三参与四次数学建模大赛，本人专业为大数据方向，由于以后或许从事数据分析行业，其实数学建模和大数据分析有很多相似之处，可以说差不多是共通的。经历了这么多次比赛个人总结一些建模必备的数据分析方法是必须要完全掌握。阅览研究许多篇博客或文章发现，AHP方法的实际运用例子都比较单一，本篇博客的愿景是希望我或者读者通过阅读这篇博客能够学会AHP方法并能实际运用，而且能够记录到你的思想之中。当然个人不是数学专业对一些专业性的知识可能不是很了解，希望读者看完能够提出错误或者看法，博主会长期维护博客做及时..

最近项目不是很赶，手头的活也做完了，也正好遇到今年的全国数模大赛，作为一个已经退休的数模老学长岂有不参与一下的理由！博主参与过十余次数学建模大赛，美赛获得过M奖，国赛二等奖。这次写此博文纯属于自娱自乐，大家可以参考，主要是E题正好命中我最近研究的课题，时间序列预测模型，正筹找不到数据呢，这不就来了~顺便还能给大家提供一点思路，当然粉丝内部可以得到更多的思路和代码，也是第一次写关于数模思路的文章，可能一些写入太多哈。期待各位的关注。

博主共参与了数十场数学建模，其中对于未给出标签的数据进行分析时一般第一个想到的就是聚类算法。聚类算法分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。聚类（Cluster）分析是由若干模式（Pattern）组成的，通常，模式是一个度量（Measurement）的向量，或者是多维空间中的一个点。聚类分析以相似性为基础，在一个聚类中的模式之间比不在同一聚类中的模式之间具有更多的相似性。......

前言 本人大数据专业初入大三刚刚接触机器学习这一课程，最近在学习这本书《机器学习实战》，第三章的内容就是决策树，概念非常简单，但是实现的话根据不同聚类情况要做出不同调整会有些许难。当然初入一些算法和机器学习的一些库还不是很熟练掌握，有待提升自己的编程结合能力。在此领域本人有诸多不明确疑问，可能文章会有些许错误，望大家在评论区指正，本篇文章错误将会不断更正维护。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、决策树概述 决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，...

前言 这是自学习机器学习以来第一次接触到最优化算法，首先必须要有一定的概率论理论基础才更好的理解该回归的原理以及意义。本篇将详细说明该模型的原理以及用途，结合例子更好理解Logistic回归。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、Logistic回归模型 logistic回归（Logistic Regression)是一种广义线性回归（Generalized Linear Model）,在机器学习中是最常见的一种用于二分类的算法模型，由于数学原理简单，方便理解，作用高效，其实际...

这篇文章主要是弥补了上篇文章遗留下来的数据趋势和销售单价的问题，并且将时序预测模型给完全做出来，可以说是任务量满满啊，那么现在我们就开始着手一步一步建模。

前言 本文主要介绍了数学建模常用模型遗传算法，从原理出发到编程实现再到实例运用。笔者参与过大大小小五次数学建模，个人觉得该优化算法值得一学。 提示：以下是本篇文章正文内容 一、遗传算法由来 遗传算法的起源可追溯到20世纪60年代初期。1967年,美国密歇根大学J. Holland教授的学生 Bagley在他的博士论文中首次提出了遗传算法这一术语,并讨论了遗传算法在博弈中的应用,但早期研究缺乏带有指导性的理论和计算工具的开拓。1975年, J. Holland等提出了对遗传算法理论研究极为重要的...