关联分析

原文地址： https://www.cnblogs.com/pinard/p/6288716.html 典型关联分析(Canonical Correlation Analysis，以下简称CCA)是最常用的挖掘数据关联关系的算法之一。比如我们拿到两组数据，第一组是人身高和体重的数据，第二组是对应的跑步能力和跳远能力的数据。那么我们能不能说这两组数据是相关的呢？CCA可以帮助我们分析这个问题。 1. CCA概述 　　　　在数理统计里面，我们都知道相关系数这个概念。假设有两组一维的数据集X和Y，则相关系数 ρ ρ 的定义为: ρ ( X , Y ) = c o v ( X , Y ) D ( X )−−−−−√ D ( Y )−−−−−√ ρ(X,Y)=cov(X,Y)D(X)D(Y) 　　　　其中 c o v ( X , Y ) cov(X,Y) 是X和Y的协方差，而 D ( X ) , D ( Y ) D(X),D(Y) 分别是X和Y的方差。相关系数 ρ ρ 的取值为[-1,1],　 ρ ρ 的绝对值越接近于1，则X和Y的线性相关性越高。越接近于0，则X和Y的线性相关性越低。 　　　　虽然相关系数可以很好的帮我们分析一维数据的相关性，但是对于高维数据就不能直接使用了。拿上面我们提到的，如果X是包括人身高和体重两个维度的数据，而Y是包括跑步能力和跳远能力两个维度的数据

生命组学： National Genomics Data Center 中的 section ： LncRNA 知识库 +non-code 加入 RNA central GWAS Atlas 基因组关联分析数据库 EWAS 表观组关联分析数据库，大部分是人。 Tissue/cell 单细胞测序 Idog Rice genome reannotation中研究的内容有 表达谱、可变剪接和重注释等 人群队列分析 BIG search 生物信息的国际组织： IUBS 、 CODATA 、 Open Data in a Big Data World 现在的国际三大生物信息学中心是中美欧 来源： https://www.cnblogs.com/yuanjingnan/p/11908590.html

欢迎来到"bio生物信息"的世界 1 前言 早期的研究普遍只做常染色体的全基因组关联分析，很少做性染色体的。 主要原因是性染色体的遗传模式比较复杂，存在X染色体失活，而且男女效应值不大一样。 其次，也不是所有的表型都是男女有差异的。 再然后，也没有很好的工具计算性染色体的关联分析。 随着遗传学的研究发展，现在有很多工具是允许计算性染色体的关联分析。 下面简单介绍一个常见的工具 SNPTEST 网址： https://mathgen.stats.ox.ac.uk/genetics_software/snptest/snptest.html 2 SNPTEST支持什么分析 SNPTEST支持很多分析 比如， 二分类、单个或者多个连续型表型的关联分析 贝叶斯、加性模型、显性模型、隐性模型、常规模型、杂合子模型 对一个或多个协变量、SNP位点进行条件分析 变量间的交互作用分析 性染色体关联分析 3 如何使用SNPTEST对性染色体进行关联分析 3.1 下载、安装（以CentOS6.6为例） 对于linux系统而言，建议选择动态链接版本（文件写着dynamic） wget http://www.well.ox.ac.uk/~gav/resources/snptest_v2.5.4-beta3_CentOS6.6_x86_64_dynamic.tgz tar zxvf snptest_v2.5

前言 很多人问我有没有关于全基因组关联分析（GWAS）原理的书籍或者文章推荐。 其实我个人觉得，做这个分析，先从跑流程开始，再去看原理。 为什么这么说呢，因为对于初学者来说，跑流程就像一个大黑洞，学习原理就像一个小黑洞。 很多人花了好几个月的时间在看原理，一旦丢给他数据去分析，依旧束手无策。 不会跑流程，内心依旧会很恐慌。就像从来没有入门一样。 所以，我的建议是咱们先不去管原理，直接从分析入手。 等把数据跑出来了，整个流程的技能点满了，再去看看它的原理。 入门：学习GWAS的在线网站： 对于没有编程基础的人来说，建议先从一个在线的网站走一遍GWAS流程。 这样就能知道完成GWAS需要多少个步骤，心里大概有个底。 easygwas 网站提供了公共数据，可以直接开始分析GWAS。整个流程按照网站提示，很简单。 网址： https://easygwas.ethz.ch/ 进阶备选1：在linux下学习GWAS的实操数据 由于我们最终还是需要拿着自己的数据完成GWAS分析，不必避免的需要一定的编程基础。 在线网站只是一个提供理解GWAS流程的网站，因此，我们还是需要在linux系统下拿一些数据练练手。学会最基本的命令行。 在这里，我推荐一个提供linux下学习GWAS的教程： GWA_tutorial . 网址： https://github.com/MareesAT/GWA

第7章 关联分析： 高级概念 本章就扩展到具有二元属性、分类属性和连续属性的数据集。 扩充到包含 序列 和 图形 如何扩展传统的Apriori算法来发现这些模式 7.1 处理分类属性 将分类属性和对称二元属性转换成项，就可以用已有的关联规则挖掘算法；将每个不同的属性-值对创建一个新的项（即转化为非对称二元属性）来实现 将关联分析用于二元化后的数据时，需要考虑如下问题： 合并不太频繁的属性值变成一个称作其他的类别。 删除某些出现频率很高的属性；或者使用处理具有宽支持度的极差数据集的技术 避免产生包含多个来自同一个属性的项的候选项集。例如：不必产生诸如{州=X，州=Y，…}的候选项集，因为该项集支持度为零。 7.2 处理连续属性 量化关联规则：包含连续属性的关联规则通常 三类方法对连续数据进行关联分析 基于离散化的方法 基于统计学的方法 非离散化方法 7.1 基于离散化的方法 离散化技术：等宽、等频、聚类 区间宽度问题： 区间太宽，缺乏置信度 区间太窄，缺乏支持度 区间宽度解决方法：考虑邻近区间的每种可能的分组（即等步长的渐渐加大区宽），但这也导致了： 计算开销非常大 ―― 可以使用最大支持度阈值，防止创建对应于非常宽的区间的项，并减少项集的数量 提取许多冗余规则 7.2 基于统计学的方法 量化关联规则可以推断总体的统计性质 包括规则产生和规则确认 规则产生：先找到需要关注的目标属性

原文地址： https://www.cnblogs.com/netfocus/archive/2011/10/10/2204949.html 领域驱动设计之领域模型 加一个导航，关于如何设计聚合的详细思考，见 这篇 文章。 2004年Eric Evans 发表Domain-Driven Design –Tackling Complexity in the Heart of Software （领域驱动设计），简称Evans DDD。领域驱动设计分为两个阶段： 以一种领域专家、设计人员、开发人员都能理解的通用语言作为相互交流的工具，在交流的过程中发现领域概念，然后将这些概念设计成一个领域模型； 由领域模型驱动软件设计，用代码来实现该领域模型； 由此可见，领域驱动设计的核心是建立正确的领域模型。 为什么建立一个领域模型是重要的 领域驱动设计告诉我们，在通过软件实现一个业务系统时，建立一个领域模型是非常重要和必要的，因为领域模型具有以下特点： 领域模型是对具有某个边界的领域的一个抽象，反映了领域内用户业务需求的本质；领域模型是有边界的，只反应了我们在领域内所关注的部分； 领域模型只反映业务，和任何技术实现无关；领域模型不仅能反映领域中的一些实体概念，如货物，书本，应聘记录，地址，等；还能反映领域中的一些过程概念，如资金转账，等； 领域模型确保了我们的软件的业务逻辑都在一个模型中

Django之模型层：单表操作 ORM简介 我们在使用Django框架开发web应用的过程中，不可避免地会涉及到数据的管理操作（如增、删、改、查），而一旦谈到数据的管理操作，就需要用到数据库管理软件，例如mysql、oracle、Microsoft SQL Server等。 如果应用程序需要操作数据（比如将用户注册信息永久存放起来），那么我们需要在应用程序中编写原生sql语句，然后使用pymysql模块远程操作mysql数据库。 但是直接编写原生sql语句会存在两方面的问题，严重影响开发效率，如下 #1. sql语句的执行效率：应用开发程序员需要耗费一大部分精力去优化sql语句 #2. 数据库迁移：针对mysql开发的sql语句无法直接应用到oracle数据库上，一旦需要迁移数据库，便需要考虑跨平台问题 为了解决上述问题，django引入了ORM的概念，ORM全称Object Relational Mapping，即对象关系映射，是在pymysq之上又进行了一层封装，对于数据的操作，我们无需再去编写原生sql，取代代之的是基于面向对象的思想去编写类、对象、调用相应的方法等，ORM会将其转换/映射成原生SQL然后交给pymysql执行。 原生SQL与ORM的对应关系如下: 如此，开发人员既不用再去考虑原生SQL的优化问题，也不用考虑数据库迁移的问题

Django 多表操作 一 表关系回顾 在讲解MySQL时，我们提到，把应用程序的所有数据都放在一张表里是极不合理的。 比如我们开发一个员工管理系统，在数据库里只创建一张员工信息表，该表有四个字段：工号、姓名、部门名、部门职能描述，此时若公司有1万名员工，但只有3个部门，因为每一名员工后都需要跟着部门信息（部门名、部门职能），所以将会导致部门信息出现大量重复、浪费空间。 解决方法就是将数据存放于不同的表中，然后基于foreign key建立表之间的关联关系。 细说的话，表之间存在三种关系：多对一、一对一、多对多，那如何确定两张表之间的关系呢？按照下述步骤操作即可 左表<------------------------------->右表 # 步骤一：先分析 #分析1、先站在左表的角度 是否左表的多条记录可以对应右表的一条记录 #分析2、再站在右表的角度去找 是否右表的多条记录可以对应左表的一条记录 # 步骤二：后确定关系 # 多对一 如果只有"分析1"成立，那么可以确定两张表的关系是：左表多对一右表，关联字段应该创建在左表中，然后foreign key 右表一个字段（通常是id） 如果只有"分析2"成立，那么可以确定两张表的关系是：右表多对一左表，关联字段应该创建在右表中，然后foreign key 左表一个字段（通常是id） # 一对一 如果"分析1"和"分析2"都不成立

需求分析： 整体流程图： 需求提取 -> 需求分析 -> 需求评审 -> 更新后的测试需求跟踪xmind 分析流程： 1. 需求提取： 分析依据（包括：需求矩阵、产品交互图、需求说明书） 获取需求的纬度 客户价值 可以为客户带来哪些价值？ 可以解决哪些问题？ 根据以上问题定位功能是否合理 UI功能 - 展示功能 模块关联-历史模块 新功能模块关联 考虑是否关联？耦合部分是否需要支持？ 客户使用场景-部署方式 网络特性 客户使用服务器常见外设 性能参数-性能要求 网卡最低速率 硬件支持 输出（提取最原始的测试需求） 2. 需求分析： 分析依据（五维分析） 用户场景 功能是否和场景强关联 网络拓扑能否满足客户需求 和竞争对手比较差异 功能是否能满足客户实际应用场景 是否考虑了用户的实际操作 明确性 范围明确性（参数、类型长度范围） 清晰性限制等范畴 无法预知影响的需求提出进行确定，风险 二义性 概念模糊【大概念、第三方支持、与上个版本相同】 支持与不支持等范畴 一个需求描述能出现多种理解 完整性 需求一致性【用户需求、需求规格、需求矩阵三者是否同意】 需求完整【隐形需求】 关联性【与新老功能、与外置软件设备】 可测试性 实现测试需要的工具、方法【调试、接口命令】 定位方式【日志等形式观察】 复杂环境、容量边界、操作时过程不可见 输出 测试需求跟踪 缺陷预防bug 工具需求

http://www.woshipm.com/it/1057792.html 关联图谱基于图数据库建立关系网络图，是一种可视化的智能分析产品。通过数据抽取和转换，图计算引擎对数据进行查询和分析，实现秒级数据运算和数据可视化，并以图谱的形式展示给用户的图形分析工具。用户可以基于已建好的图谱进行查询、分析和探索。 什么是关联图谱？ 在了解什么是关联图谱之前，我们先来了解下什么图，什么是图数据库。 那什么是图呢？ 图是相互连接事物及其关系的一种结构化表达，是最接近真实世界的数据组织结构。通过图将所有的数据连接起来，即时地传达信息，易于揭示复杂的关系模式。 图由节点和边构成，图将现实生活中可触摸的能看得见的实体（如某个人、某台电脑、某张银行卡等），或无法触摸肉眼也不可见的某个事故、某个案件、某次意外等，都抽象成图中的节点。而任意两节点与节点间的关系，则抽象成边。 图就是由一组一组的节点和边构成的，节点可以有多个属性，边也可以有多个属性，节点可以有多个标签，代表着不同的身份。如某个人在生活中即是一个孩子的爸爸，也是一位丈夫，也是某个金融科技公司的CPO。 图可以包含非常丰富的关联信息，比如：电话与电话间的呼叫关系、邮件往来关系、亲属关系、拥有关系等，在社交网络、交通网络、通讯网络、资金网络等各个领域的各种场景下，图都能最直观地展现实体间的关系链路，传达关系路径。 在科技领域有个六度空间理论