相关性分析

在PMBOK第六版知识体系中，数据分析技术是一个重要的工具技术集，这里面最常见的是“备选方案分析”，出现的概率非常高。除此之外它还尴尬20多个分析方法，接下来我们用这篇文章为大家归纳总结。 1、PMP培训 备选方案分析： 用于评估 实现项目章程中所述的需求和目标的 各种方法 。比较不同的资源能力或技能水平、进度压缩技术、不同工具，以及关于资源的创建、租赁或购买决策。有助于提供在定义的制约因素范围内执行项目活动的最佳方案； 2、 PMP培训 成本效益分析：出现偏差时确定最节约成本的纠正措施；用来估算备选方案优势和劣势的财务分析工具； 帮助项目经理确定规划的质量活动是否具有成本有效性。 在项目成本出现差异时确定最佳纠正措施 对质量活动进行成本效益分析符合质量要求，可以：减少返工、降低成本、提升相关方满意度； 3、 PMP培训 挣值分析EVM：对范围、进度、成本绩效进行综合分析；用于评价偏离初始项目基准的程度。 绩效测量指标（CV SV CPI SPI）用于评价偏离初始基准的程序。 计划价值PV：某时间点，应该已经完成的工作；PV的总和为绩效测量基准PMB； 总的PV称为完成预算BAC挣值EV：已完成工作的经批准的预算； 实际成本AC：执行活动实际发生的成本，是为完成与EV对应工作而发生总成本。 AC没上限是所有实际成本 4、 PMP培训 根本原因分析RCA：是确定引起偏差

分析连续变量之间的线性相关程度的强弱 相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素是相关密切程度。 1，图示初判 2，Pearson相关系数（皮尔逊相关系数） 3，Sperman秩相关系数（斯皮尔曼相关系数） 1，图示初判 （1）变量之间的线性相关性 import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom scipy import stats% matplotlib inline​​data1 = pd.Series(np.random.rand(50)*100).sort_values()data2 = pd.Series(np.random.rand(50)*50).sort_values()data3 = pd.Series(np.random.rand(50)*500).sort_values(ascending = False)​# 创建三个数据：data1为0-100的随机数并从小到大排列，data2为0-50的随机数并从小到大排列，data3为0-500的随机数并从大到小排列，​fig = plt.figure(figsize = (10,4))ax1 = fig.add_subplot(1,2,1)ax1.scatter(data1, data2

一、为什么要做GWAS的条件分析（conditional analysis） 我们做GWAS的时候，经常扫出一堆显著的信号，假设rs121是我们扫出来与某表型最显著相关的位点（P=1.351e-36），rs124尾随其后(6.673e-22)，也是与该表型显著相关，那么这个时候，我们就有问题了：这个rs124位点是真的与该表型显著相关，还是因为rs124与rs121高度连锁不平衡（linkage disequilibrium）。换句话说，rs124之所以出类拔萃，是因为它本身厉害，还是有rs121提拔，导致我们看到的结果是：rs124永远跟随者rs121水涨船高。为了解决这个问题，我们就需要做条件分析。 二、GWAS的条件分析（conditional analysis）步骤 如果你有全基因组关联分析的基础的话，条件分析的工作则很简单，只需要在原来的基础上加上“--condition”的参数，具体为： 如果表型为case/control的情况： ./plink --bfile ./data --condition rs121 --logistic --pheno ./pheno.txt --mpheno 1 --covar ./covar.txt --covar-number 1.2 --out ./gwas_condition 　　 如果表型为连续性变量的情况： ./plink -

　　业务分析和需求对产品来说起到决定性作用，之前写过一些业务与需求相关的blog，这里把这些相关的内容集中起来制作了一本电子书，将会讲解一下业务分析知识体系BABOK以及一些与需求相关的一些知识。 这个网页看不到的可以先看看下面的封面和一页内容，在线查看地址： 业务分析与需求 开源信息系统开发平台之框架OpenExpressApp.ppt 架构师成长之路－个人学习经验分享.ppt 业务需求分析入门.ppt 企业架构建模－ArchiMate语言.ppt 敏捷个人－认识自我，管理自我.pdf 开源信息系统开发平台之OpenExpressApp框架 企业架构语言ArchiMate v0.5.pdf 敏捷方法之Scrum v0.2.pdf 规模化产品开发方法－产品线工程.pdf 业务分析与需求.pdf 开源信息系统开发平台之OpenExpressApp框架 1.1 春节飞虎版发布 欢迎转载，转载请注明：转载自 周金根 [ http://zhoujg.cnblogs.com/ ] 来源： https://www.cnblogs.com/zhoujg/archive/2010/02/24/1672980.html

电子商务B2B调研报告 电子商务 B2B的实现模式 电子商务中的安全 B2B中的物流 B2B中的供应链 B2B的核心技术 电子商务成功运营的关键点 电子商务 ?? 电子商务，顾名思义是指在Internet网上进行商务活动。其主要功能包括网上的广告、订货、付款、客户服务和货物递交等销售、售前和售后服务，以及市场调查分析、财务核计及生产安排等多项利用Internet开发的商业活动。电子商务的一个重要技术特征是利用Web的技术来传输和处理商业信息。 ?? 电子商务有广义和狭义之分。狭义的电子商务也称作电子交易(e-commerce)，主要是指利用Web提供的通信手段在网上进行的交易。而广义的电子商务包括电子交易在内的利用Web进行的全部商业活动，如市场分析、客户联系、物资调配等等，亦称作电子商业(e-business)。这些商务活动可以发生于公司内部、公司之间及公司与客户之间。 ?? 电子商务不仅仅是买卖，也不仅仅是软硬件的信息，而是在Internet、企业内部网(Intranet)和企业外部网(Extranet)，将买家与卖家、厂商和合作伙伴紧密结合在了一起，因而消除了时间与空间带来的障碍。 B2B的实现模式 目前企业采用的B2B可以分为以下两种模式： 1. 面向制造业或面向商业的垂直B2B。垂直B2B可以分为两个方向，即上游和下游

电子商务 ... 1 B2B 的实现模式 ... 1 电子商务中的安全 ... 2 B2B 中的物流 ... 2 B2B 中的供应链 ... 6 B2B 的核心技术 ... 6 电子商务成功运营的关键点 ... 10 电子商务  电子商务 ，顾名思义是指在 Internet 网上进行商务活动。其主要功能包括网上的广告、订货、付款、客户服务和货物递交等销售、售前和售后服务，以及市场调查分析、财务核计及生产安排等多项利用 Internet 开发的商业活动。 电子商务 的一个重要技术特征是利用 Web 的技术来传输和处理商业信息。  电子商务 有广义和狭义之分。狭义的 电子商务 也称作电子交易 (e-commerce) ，主要是指利用 Web 提供的通信手段在网上进行的交易。而广义的 电子商务 包括电子交易在内的利用 Web 进行的全部商业活动，如市场分析、客户联系、物资调配等等，亦称作电子商业 (e-business) 。这些商务活动可以发生于公司内部、公司之间及公司与客户之间。  电子商务 不仅仅是买卖，也不仅仅是软硬件的信息，而是在 Internet 、企业内部网 (Intranet) 和企业外部网 (Extranet) ，将买家与卖家、厂商和合作伙伴紧密结合在了一起，因而消除了时间与空间带来的障碍。 B2B 的实现模式 目前企业采用的 B2B 可以分为以下两种模式： 1.

一、截取的样本 top - 23:21:23 up 10:47, 1 user, load average: 0.00, 0.01, 0.05 # 系统基本信息 Tasks: 128 total, 1 running, 127 sleeping, 0 stopped, 0 zombie # 进程总信息 %Cpu(s): 0.0 us, 0.0 sy, 0.0 ni,100.0 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st # CPU总信息 KiB Mem : 3881424 total, 1198704 free, 422460 used, 2260260 buff/cache # 内存信息 KiB Swap: 4063228 total, 4063228 free, 0 used. 3160756 avail Mem # 内存信息 PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND # 每个进程占用相关资源的信息 1 root 20 0 125460 3916 2584 S 0.0 0.1 0:02.48 systemd 2 root 20 0 0 0 0 S 0.0 0.0 0:00.01 kthreadd 3 root 20 0 0 0 0 S 0.0 0.0 0:01.34 ksoftirqd

上一篇文章 《爬取11088个知乎专栏，打破发现壁垒》 里提到，知乎官方没有搜素专栏的功能，于是我 通过爬取几十万用户个人主页所关注的专栏从而获取到11088个知乎专栏 。 本回筛选出其中涉及： 编程、python、爬虫、数据分析、挖掘、ML、NLP、DL等 关键词的专栏， 按照排名、关注人数、专栏名称、专栏简介等顺序，罗列出史上最全专栏合集 ，以供大家顺藤摸瓜、前去观摩和学习。 筛选出来的专栏数据和全部11088个专栏数据，已经绑定到公众号“牛衣古柳”（ID：Deserts-X）后台 。本文可能遗漏少数优质专栏，可在原始数据里自行挖掘；对其他主题专栏感兴趣的也可自行筛选和整理；有兴致搞个“专栏”搜索功能的小伙伴可以尝试下！ 另外 已开始对11088个专栏里更详细的数据进一步爬取 ，之后会挖掘更多数据，超详细数据集也会随后分享。 TOP29系列，1万+关注： 排名，关注人数，专栏名称，专栏简介： No.1, 157960, 数据冰山 , 微信公众号：数据冰山 （No.2, 112088， 学习编程 ，莫道君行早，更有早行人。全心敲代码，天道自酬勤）（不小心漏了 @路人甲 的TOP2专栏，简直蠢哭） No.2, 62106, 行为与认知神经科学 , 神经科学 | 认知科学 I 脑机接口 | 人工智能 No.3, 50136, 机器之心 , 关注人工智能学术和技术实现 No.4,

《数据掘金：电子商务运营突围》 基本信息 作者： 谭磊 出版社：电子工业出版社 ISBN：9787121138973 上架时间：2013-5-24 出版日期：2013 年6月 开本：16开 页码：464 版次：1-1 所属分类：经济管理 更多关于 》》》《 数据掘金：电子商务运营突围 》 内容简介 经济管理学书籍 　　电商坐拥互联网行业最丰富的用户数据金矿，却很少有人从中挖掘出真金白银。《数据掘金：电子商务运营突围》一书旨在打破这一困境，一步一步引导从业者以数据为核心来运营网站或网店。本书用浅显的文字与独特的视角，不仅成功解读电商数据运营之惑，更呈现大量数据分析和挖掘的必要基础知识及实用相关工具。在通过阅读轻松掌握电商数据运营须关注的要点与方法之后，读者还可有针对性地从书中选择学习如何利用数据来完成——流量获取优化、广告投放、客户分析，以及客户价值提升等一系列电商运营要务。 　　 《数据掘金：电子商务运营突围》一书主要写给电商从业人员，无论是中小电子商务的运营人员、数据分析人员，还是大公司负责电子商务的策略官、市场官和运营官，都能从本书中找到自己所需且急需的有价值内容。 目录 《数据掘金：电子商务运营突围》 第1章 引言：电子商务运营和数据1 1.1 2012年最大的赌局2 1.2 为300万人建300万个网站6 1.2.1 电子商务的rupi概念7 1.2.2 在互联网上卖米8

只要数据是DataFrame格式，在PySpark中计算相关性非常容易。 #唯一的困难是.corr（…）方法现在支持Pearson相关系数，而它只能计算成对的相关性 # 只要数据是DataFrame格式，在PySpark中计算相关性非常容易。 # 唯一的困难是.corr（…）方法现在支持Pearson相关系数，而它只能计算成对的相关性，如下： ​ fraud_df . corr ( 'balance' , 'numTrans' ) 0.00044523140172659576 In order to create a correlations matrix you can use the script below . # 创建一个相关矩阵： n_numerical = len ( numerical ) ​ corr = [ ] ​ for i in range ( 0 , n_numerical ) : temp = [ None ] * i for j in range ( i , n_numerical ) : temp . append ( fraud_df . corr ( numerical [ i ] , numerical [ j ] ) ) corr . append ( temp ) corr ​ # 可以看见特征之间几乎不存在相关性，因此