RNA测序数据分析中的计算挑战

本项目包含两个可选的数据分析挑战，考验您对 Python Pandas 的理解和应用能力。请从“Pymoli 英雄”和“城市学校分析”中选择一项挑战完成。 项目结构:* 为项目创建一个新的代码仓库，命名为“pandas-challenge”。* 在本地仓库中创建对应挑战名称的文件夹（“HeroesOfPymoli” 或 “PyCitySchools”）。* 在文件夹中创建 Jupyter Notebook 文件，作为分析脚本。* 将所有更改上传至 GitHub 或 GitLab。 挑战选项:1. Pymoli 英雄: 分析游戏玩家数据，例如玩家数量、热门商品、消费趋势等，并提供洞察。2. 城市学校分析: 分析学校和学生数据，评估学校表现、预算分配策略等，并撰写报告。 请选择您感兴趣的挑战，深入研究数据，并运用 Pandas 技能进行分析。

Loglet Lab是用于分析时序数据中物流行为的软件包，逻辑替换模型可以应用于多个时间序列。Loglet显示为S形曲线或其连续序列，反映出技术市场中的增长和下降行为。Loglet Lab源于Perrin Meyer的C和MATLAB代码，现已更新为Visual C++，提供了Windows可视化界面。

特里斯坦·乌塞尔在2018年8月提出了一种新的自相关计算方法，称为imageautocorr。这种方法可以对时序数据或图像进行自相关分析，输出归一化相关系数在-1到1之间的自相关矩阵。用户可以通过不同的输入方式调用imageautocorr函数，包括直接加载图像文件或数据路径。这种方法不仅适用于图像数据，也可以用于任何类型的有序数据，为研究和应用提供了广泛的可能性。

恭喜！在深入挖掘数据后，您获得了一家独立游戏公司首席分析师的职位。您的任务是分析最新幻想游戏《Pymoli英雄》的购买数据。该游戏与其他同类游戏一样，是免费的，但鼓励玩家购买可选物品以增强游戏体验。作为首要任务，公司要求您生成一份报告，从购买数据中提炼出有意义的见解。报告内容包括玩家人数、总购买次数、采购分析（总计）、独特商品数量、平均购买价格、总购买数量、总收入、性别人口统计、男性玩家百分比及数量、女性玩家百分比及数量、其他/未公开的百分比及数量、采购分析（性别）、每人平均购买数量、年龄人口统计、各年龄段购买数量、平均购买价格、总购买价值以及最高支出者。

传统的数据分析方法通常以精度为评估标准，但在工业大数据应用中，仅仅依赖精度无法保证分析结果的有效性。因此，必须全面评估数据分析的质量。传统的模型评估和验证主要依赖精度，而高精度并非总是意味着良好的结果。除了常规的误差计算方式外，应考虑更全面的验证方法，包括最大误差的衡量，以应对数据本身可能存在的问题。

简历挖掘中的数据分析将学生信息与当前平均值进行对比，根据公司的标准对学生进行分类，从而生成简历。 该项目使用 Python、wxPython、SQLite 和 Bottle Micro Framework 构建，具有以下特点：- 使用 Python 编写- 使用 wxPython 构建 GUI- 使用 SQLite 数据库存储数据- 使用 Bottle Micro Web Framework 实现 Web 界面 该项目可以在各种平台上运行。

这篇指南演示RNA-seq分析的基本流程及其背后的差异基因表达检测。在开始操作之前，建议您先了解一些生物信息学和癌症基因组学的背景知识。将解释基因表达的概念，包括相对值和绝对值的区别，以及单核苷酸多态性和体细胞突变的解释。此外，您还将了解高通量测序（例如illumina）的原理，以及fastq文件和gtf文件的格式。最后，介绍如何使用TCGA数据库及在线工具进行分析，涵盖了cBIportal和GEPIA2的应用。

这篇论文提供了一种基于深度双随机图正则化矩阵分解的方法，用于单细胞RNA测序中的细胞类型检测。编码使用MATLAB实现，主要包括 run_DSINMF.m、factorization_AB.m、factorization_BF.m、constructW.m、NormalizeUV.m、bestMap.m、compute_NMI.m、AMI.m 和 ARI.m 等文件。用户需下载DSINMF文件夹，并参照README.doc进行操作。

本教科书探讨了数据分析和处理方法，包含了多个课程的内容，例如：数据建模、数据挖掘、人工智能、决策支持系统和语义网络等。 第一章介绍了数据建模，这是创建信息系统的重要基础，并提供了不同的模型构建和验证方法。 第二章概述了电子数据交换 (EDI)，重点介绍了 XML 语言。 第三章介绍了数据挖掘方法，包括选择适当的方法来解决不同类型任务。 第四章探讨了人工智能在计算机科学中的地位，讨论了人工智能方法可以解决的问题类别和人工智能系统的结构。 第五章概述了决策支持系统的概念，它利用了数据挖掘和人工智能方法，并介绍了不同类型的决策支持系统。 第六章展望了下一代 Web 3.0（语义网），介绍了其核心技术和在数据处理中的应用。 最后，第七章概述了计算机科学发展的当代趋势，包括技术发展及其对数据处理能力的影响，以及新兴的数据处理概念（如云计算）。