Affymetrix SNP芯片数据分析方案
项目一、基本分析
包括：
芯片原始数据的处理和基因分型，我们给出有统计意义的SNP列表。
描述性统计，如minor allele frequency，Hardy-Weinberg equilibrium等。
显著性检验，实验组与对照组的差异，假阳性率（FDR）的计算等。
SNP的关联分析，建立线性模型或logistic回归模型等。(所有的统计可以选择由SAS，SPSS，或S-Plus/R给出)
项目二、Copy Number Variation（CNV）的计算。
CNV是目前的一个热点研究内容。SNP芯片数据可以用于精确地计算CNV。我们提供针对SNP芯片的基于CNAG(Copy Number Analyser for GeneChip), dChip(DNA-Chip Analyzer)和CNAT(Chromosome Copy Number Analysis Tool)等算法的CNV计算结果。
项目三、SNP注释
通过SNP在染色体上的位置，利用寻找SNP可能影响的基因( or EST)。我们也可以对相应基因进行功能的注释（gene ontology ，pathway和转录因子分析等），进而解释SNP可能的作用机理。该部分可以参考常规表达谱芯片的分析。
项目四：基于模式识别的SNP挖掘
传统的SNP挖掘使用统计学的方法来进行，往往在敏感性与特异性上有一定的限制。利用一些模式识别/机器学习的方法可以更好解决SNP筛选问题。我们提供基于决策树等SNP挖掘算法。
Hsiang-Yu Yuan et al. FASTSNP: an always up-to-date and extendable service for SNP function analysis and prioritization. Nucleic Acids Research 2006 34(Web Server issue):W635-W641
项目五：诊断模型建立
利用筛选到的SNP建立人工神经网络（ANN）、SVM、PAML等诊断模型，在临床上具有重要意义。下图是我们使用ANN方法来构建诊断模型设计的策略：Array项目六、不同SNP平台整合分析
目前SNP public的数据越来越多，主要使用的是Illumina和affymetrix两个平台。我们提供
公共数据的整合分析的解决方案，包括不同平台数据之间的整合。
项目七、SNP芯片与表达谱芯片，aCGH等其他高通量数据整合
SNP与表达谱芯片，aCGH在技术上各有所长。我们提供数据整合方案实现综合所有可能的高通量方法，解决相应的生物学问题：如癌症药靶的筛选，复杂遗传疾病marker的挖掘等。
Stein Aerts et al. Gene prioritization through genomic data fusion. NA TURE BIOTECHNOLOGY VOLUME 24 NUMBER 5 MAY 2006
项目八、实验验证部分
包括数据验证实验设计，以及实验服务。
我们提供采用PCR方法，或taq-man的real-time PCR基因分型方法等对SNP芯片内容进行验证的服务。另外，我们也提供对SNP功能的后续实验服务，这包括：
1.对于位于基因启动子区域的SNP, 我们推荐对基因蛋白表达量进行检测（western blot）。
同时利用转录因子分析点突变对转录因子结合自由能的影响。
2.对于intron中的SNP，我们推荐进行可变剪切的验证（northern blot）。
3.对于CDS区域的SNP我们建议是否为同义突变，非同义突变可以利用3D你比较建模
分析蛋白结构的变化。
4.对于3’-UTR我们推荐进行microRNA结合位点预测和常见3’-UTR元件预测（如ARE
等）。突变会造成结合位点的丢失。
Affymetrix SNP芯片数据分析方案
项目一、基本分析 包括： 芯片原始数据的处理和基因分型，我们给出有统计意义的SNP列表。 描述性统计，如minor allele frequency，Hardy-Weinberg equilibrium等。 显著性检验，实验组与对照组的差异，假阳性率（FDR）的计算等。 SNP的关联分析，建立线性模型或logistic回归模型等。(所有的统计可以选择由SAS，SPSS，或S-Plus/R给出) 项目二、Copy Number Variation（CNV）的计算。 CNV是目前的一个热点研究内容。SNP芯片数据可以用于精确地计算CNV。我们提供针对SNP芯片的基于CNAG(Copy Number Analyser for GeneChip), dChip(DNA-Chip Analyzer)和CNAT(Chromosome Copy Number Analysis Tool)等算法的CNV计算结果。 项目三、SNP注释 通过SNP在染色体上的位置，利用寻找SNP可能影响的基因( or EST)。我们也可以对相应基因进行功能的注释（gene ontology ，pathway和转录因子分析等），进而解释SNP可能的作用机理。该部分可以参考常规表达谱芯片的分析。 项目四：基于模式识别的SNP挖掘 传统的SNP挖掘使用统计学的方法来进行，往往在敏感性与特异性上有一定的限制。利用一些模式识别/机器学习的方法可以更好解决SNP筛选问题。我们提供基于决策树等SNP挖掘算法。 Hsiang-Yu Yuan et al. FASTSNP: an always up-to-date and extendable service for SNP function analysis and prioritization. Nucleic Acids Research 2006 34(Web Server issue):W635-W641
干货&神图：数据分析师的完整流程与知识结构体系 【编者注】此图整理自微博分享，作者不详。一个完整的数据分析流程，应该包括以下几个方面，建议收藏此图仔细阅读。完整的数据分析流程：1、业务建模。2、经验分析。3、数据准备。 4、数据处理。 5、数据分析与展现。 6、专业报告。 7、持续验证与跟踪。 （注：图保存下来，查看更清晰） 作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。 1. 数据采集 了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数据问题；同时，对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。比如： Omniture中的Prop变量长度只有100个字符，在数据采集部署过程中就不能把含有大量中文描述的文字赋值给Prop变量（超过的字符会被截断）。 在Webtrekk323之前的Pixel版本，单条信息默认最多只能发送不超过2K的数据。当页面含有过多变量或变量长度有超出
限定的情况下，在保持数据收集的需求下，通常的解决方案是采用多个sendinfo方法分条发送；而在325之后的Pixel版本，单条信息默认最多可以发送7K数据量，非常方便的解决了代码部署中单条信息过载的问题。（Webtrekk基于请求量付费，请求量越少，费用越低）。 当用户在离线状态下使用APP时，数据由于无法联网而发出，导致正常时间内的数据统计分析延迟。直到该设备下次联网时，数据才能被发出并归入当时的时间。这就产生了不同时间看相同历史时间的数据时会发生数据有出入。 在数据采集阶段，数据分析师需要更多的了解数据生产和采集过程中的异常情况，如此才能更好的追本溯源。另外，这也能很大程度上避免“垃圾数据进导致垃圾数据出”的问题。 2.数据存储 无论数据存储于云端还是本地，数据的存储不只是我们看到的数据库那么简单。比如： o数据存储系统是MySql、Oracle、SQL Server还是其他系统。 o数据仓库结构及各库表如何关联，星型、雪花型还是其他。 o生产数据库接收数据时是否有一定规则，比如只接收特定类型字段。 o生产数据库面对异常值如何处理，强制转换、留空还是返回错误。
生物芯片的市场分析 全球市场总额很小 企业收入增长缓慢 全球的市场有多大？国内的市场又有多大？前景如何？现在国内没有公开的文章回答这些问题。国内的市场小，人们对生物芯片的技术和应用还没有普遍的认识。介绍生物芯片技术的论文、报告和新闻唾手可得，前几年投资炒作的文章也能找到几篇大作，但关于生物芯片的市场，现在国内还看不到一篇专题文章，也没有一家芯片公司或咨询公司做过有意义的市场调查；曾有公司在网上做过消费者调查，响应者却寥寥无几。我从网上找到了3家国际知名市场研究公司的公开数据，翻译过来，列举如下：2003年7月24日，国际知名的市场研究和数据分析公司Research and Markets公司发布了定价998美元的159页的报告《美国生物芯片和设备的市场和业务》，这份报告认为，2002年的全球生物芯片市场规模是11亿美元，将以19.5%的年平均增长率增长，2007年将达到27亿美元。2003年底，雷曼兄弟（Lehman Brother）公司发布的分析报告指出，全球芯片市场约有8亿美元的规模。2004年3月30日，英国伦敦的大型国际咨询公司Frost & Sullivan公司出版了价值4，950美元的关于全球芯片市场的分析报告：《世界DNA芯片市场的战略分析》。报告认为，全球DNA生物芯片市场每年平均增长6.7%，2003年的市场总值是5.96亿美元，2010年将达到9.37亿美元。 比较这3家公司估计的2003年生物芯片市场的市场规模：Frost & Sullivan公司仅考虑了生物芯片市场中的DNA芯片市场，为6亿美元；雷曼兄弟估计为8亿美，Research and Markets公司估计为13亿美元，我们发现，这3家单位估计的全球生物芯片市场总额的数据相差不远，在8-13亿美元，他们估计的数据体现了这个产业的客观市场规模应该在这个范围内。台湾生物芯片协会估计的市场是2003年为2.2亿美元，其中医疗芯片销售额6，500万美元，研究芯片销售额1.55亿美元，数额偏低，估计没有包括生物芯片仪器市场。 全球生物芯片霸主是以医药个体化为目标的Affymetrix公司，今年继续在全球市场上领先，很多专家估计其市场份额占全球1/3至1/2。如果我们清楚了Affymetrix公司的市场情况，也就知道了全球一半的市场。根据Affymetrix公司《2003年年度报告》披露的信息，我们能看到这个霸主的一些市场业绩。假设市场份额正如专家们所估计的那样，Affymetrix公司占了全球1/2至1/3的市场，按Affymetrix公司的营业额估算，2003年全球市场也就6-9亿美元左右。如果最近5年的市场增长速度保持下去，今后5年的全球市场增长2倍，至2008年，全球市
数据分析师个人简历范文 很多大学生的求职简历，简单得像填登记表格，除了自中学起的毕业学校和专业就什么都没有了。他们大都会说，我们当然知道，如果能有一些大学社团活动和社会实践对找工作会很有帮助，可是专家不是说简历要简单吗，面试的时候再去陈述细节吧，如果企业对我有兴趣自然会面试我。大家自以为得到了真传，孰不知凭一张“登记表”，企业就会对你感兴趣吗?想在初审时就从人堆里一跃而出，简历中不提更待何时? 那么怎样既有这些内容又能简洁表达呢?其实，雇主并不要求大学生实践活动的经验必须与应聘的职位对应，而是注重考察在这些实践活动中显示或者锻炼了应聘者的哪些能力，这些能力是不是职位所要求的或者有否发展潜力。因此，所谓的“简”是把那些与别人相同相似的经历简化或者减掉，重点突出自己独特的东西，并一定使之与招聘岗位的需求对应起来。到这里大家可能又会说，我怎么知道那个招聘的岗位是什么需求?其实，大部分岗位的基本要求是有相同之处的，比如工作的主动性、时间管理、细节管理、沟通能力等。 个人信息 三年以上工作经验 | 男 | 26岁 居住地：XX 电话：XXX E-mail：XXX
最近工作 公司：XX金融证券有限公司 行业：金融/投资/证券 职位：证券分析师最高学历 学历：本科 专业：金融学 学校：XX理工大学 求职意向 到岗时间：一周以内 工作性质：全职 希望行业：金融/投资/证券 目标地点：西安 期望月薪：面议/月 目标职能：证券分析师 工作经验 20XX /X—至今：XX金融证券有限公司[ X年X个月] 所属行业：金融/投资/证券 研发部证券分析师 1、负责通过股市报告会、面谈等形式，营销理财服务; 2、负责分析目标板块的上市公司的基本面，列出投资原因，并给出风险提示; 3、负责宏观经济、政策走向分析及解读; 4、负责协助基金经理，对持仓比重、结构、品种做出建议;
基因表达谱芯片的数据分析 基因芯片数据分析就是对从基因芯片高密度杂交点阵图中提取的杂交点荧光强度信号进行的定量分析，通过有效数据的筛选和相关基因表达谱的聚类，最终整合杂交点的生物学信息，发现基因的表达谱与功能可能存在的联系。然而每次实验都产生海量数据，如何解读芯片上成千上万个基因点的杂交信息，将无机的信息数据与有机的生命活动联系起来，阐释生命特征和规律以及基因的功能，是生物信息学研究的重要课题[1]。基因芯片的数据分析方法从机器学习的角度可分为监督分析和非监督分析，假如分类还没有形成，非监督分析和聚类方法是恰当的分析方法；假如分类已经存在，则监督分析和判别方法就比非监督分析和聚类方法更有效率。根据研究目的的不同[2,3]，我们对基因芯片数据分析方法分类如下。（1）差异基因表达分析：基因芯片可用于监测基因在不同组织样品中的表达差异，例如在正常细胞和肿瘤细胞中；（2）聚类分析：分析基因或样本之间的相互关系，使用的统计方法主要是聚类分析；（3）判别分析：以某些在不同样品中表达差异显著的基因作为模版，通过判别分析就可建立有效的疾病诊断方法。 1 差异基因表达分析(difference expression, DE) 对于使用参照实验设计进行的重复实验，可以对2样本的基因表达数据进行差异基因表达分析，具体方法包括倍数分析、t检验、方差分析等。 1.1倍数变化(fold change, FC) 倍数分析是最早应用于基因芯片数据分析的方法[4]，该方法是通过对基因芯片的ratio值从大到小排序，ratio 是cy3/cy5的比值，又称R/G值。一般0.5-2.0范围内的基因不存在显著表达差异，该范围之外则认为基因的表达出现显著改变。由于实验条件的不同，此阈值范围会根据可信区间应有所调整[5,6]。处理后得到的信息再根据不同要求以各种形式输出，如柱形图、饼形图、点图等。该方法的优点是需要的芯片少，节约研究成本；缺点是结论过于简单，很难发现更高层次功能的线索；除了有非常显著的倍数变化的基因外，其它变化小的基因的可靠性就值得怀疑了；这种方法对于预实验或实验初筛是可行的[7]。此外倍数取值是任意的，而且可能是不恰当的，例如，假如以2倍为标准筛选差异表达基因，有可能没有1条入选，结果敏感性为0，同样也可能出现很多差异表达基因，结果使人认为倍数筛选法是在盲目的推测[8,9]。 1.2 t检验(t-test) 差异基因表达分析的另一种方法是t检验[10]，当t超过根据可信度选择的标准时，比较
生物信息学在基因芯片数据功能分析中的应用 2009-4-29 随着人类基因组计划(Human Genome Project)即全部核苷酸测序的即将完成，人类基因组研究的重心逐渐进入后基因组时代(Postgenome Era)，向基因的功能及基因的多样性倾斜。通过对个体在不同生长发育阶段或不同生理状态下大量基因表达的平行分析，研究相应基因在生物体内的功能，阐明不同层次多基因协同作用的机理，进而在人类重大疾病如癌症、心血管疾病的发病机理、诊断治疗、药物开发等方面的研究发挥巨大的作用。它将大大推动人类结构基因组及功能基因组的各项基因组研究计划。生物信息学在基因组学中发挥着重大的作用, 而另一项崭新的技术——基因芯片已经成为大规模探索和提取生物分子信息的强有力手段，将在后基因组研究中发挥突出的作用。基因芯片与生物信息学是相辅相成的，基因芯片技术本身是为了解决如何快速获得庞大遗传信息而发展起来的，可以为生物信息学研究提供必需的数据库，同时基因芯片的数据分析也极大地依赖于生物信息学，因此两者的结合给分子生物学研究提供了一条快捷通道。 本文介绍了几种常用的基因功能分析方法和工具： 一、GO基因本体论分类法 最先出现的芯片数据基因功能分析法是GO分类法。Gene Ontology（GO，即基因本体论）数据库是一个较大的公开的生物分类学网络资源的一部分，它包含38675 个Entrez Gene注释基因中的17348个，并把它们的功能分为三类：分子功能，生物学过程和细胞组分。在每一个分类中，都提供一个描述功能信息的分级结构。这样，GO中每一个分类术语都以一种被称为定向非循环图表（DAGs）的结构组织起来。研究者可以通过GO分类号和各种GO数据库相关分析工具将分类与具体基因联系起来，从而对这个基因的功能进行描述。在芯片的数据分析中，研究者可以找出哪些变化基因属于一个共同的GO功能分支，并用统计学方法检定结果是否具有统计学意义，从而得出变化基因主要参与了哪些生物功能。 EASE（Expressing Analysis Systematic Explorer）是比较早的用于芯片功能分析的网络平台。由美国国立卫生研究院（NIH）的研究人员开发。研究者可以用多种不同的格式将芯片中得到的基因导入EASE 进行分析，EASE会找出这一系列的基因都存在于哪些GO分类中。其最主要特点是提供了一些统计学选项以判断得到的GO分类是否符合统计学标准。EASE 能进行的统计学检验主要包括Fisher 精确概率检验，或是对Fisher精确概率检验进行了修饰的EASE 得分（EASE score）。 由于进行统计学检验的GO分类的数量很多，所以EASE采取了一系列方法对“多重检验”的结果进行校正。这些方法包括弗朗尼校正法（Bonferroni），本杰明假阳性率法（Benjamini falsediscovery rate）和靴带法（bootstraping）。同年出现的基于GO分类的芯片基因功能分析平台还有底特律韦恩大学开发的Onto-Express。2002年，挪威大学和乌普萨拉大学联合推出的Rosetta 系统将GO分类与基因表达数据相联系，引入了“最小决定法则”（minimal decision rules）的概念。它的基本思想是在对多张芯片结果进行聚类分析之后，与表达模式
2016年客流量数据分析行业分析报告 【2016年09月】
软件和信息技术服务业是关系国民经济和社会发展全局的基础性、战略性、先导性产业，具有技术更新快、产品附加值高、应用领域广、渗透能力强、资源消耗低、人力资源利用充分等突出特点，对经济社会发展具有重要的支撑和引领作用。发展并提升软件和信息技术服务业，对于推动信息化和工业化深度融合，培育和发展战略性新兴产业，建设创新型国家，加快经济发展方式转变和产业结构调整，提高国家信息安全保障能力和国际竞争力具有重要意义。 一、行业管理情况 1、行业主管部门及监管体制 2、行业主要政策 基于视频技术的客流分析隶属于软件和信息技术服务业，行业发展受到国家政策的大力支持，近年来国家层面发布的主要行业政策如下： 二、行业发展情况 1、软件和信息技术服务业发展状况 近年来，随着移动互联网的快速发展，信息服务业领域的技术创新进一步强化，社会和各行业信息化程度不断加深，企业对信息资源的挖掘、利用和开发有了更深入的要求，普通消费者对信息化产品、
信息资源的利用也有了更多样化的需求，信息技术服务市场规模将持续增长。 按照工业和信息化部的定义，信息服务业分为三个组成部分，第一部分是信息传输服务业，第二部分是信息技术服务业，包括系统集成，也包括软件，第三部分是信息内容服务业，即数字内容服务业。 其中，软件与信息技术服务业是指利用计算机、通信网络等技术对信息进行生产、收集、处理、加工、存储、运输、检索和利用，并提供信息服务的业务活动。其产业板块主要包括：软件产品、信息系统集成服务、信息技术咨询服务、数据处理和储存服务、嵌入式软件产品、集成电路（IC）设计等。 在全球经济潜在增长持续下降的背景下，我国经济步入发展新常态，维持高增长同时增速小幅放缓的健康发展态势。在这样的宏观经济背景下，软件和信息技术服务业仍然保持良好的运行态势，产业规模不断扩大，产业地位显著提升，对经济社会发展贡献突出。软件和信息技术服务业推动了国民经济和社会信息化建设，带动了传统产业改造升级，催生了一批高附加值、绿色低碳的新兴产业，为提升社会管理和公共服务水平提供了技术支撑。
基因芯片数据处理流程与分析介绍 关键词：基因芯片数据处理 当人类基因体定序计划的重要里程碑完成之后，生命科学正式迈入了一个后基因体时代，基因芯片(microarray) 的出现让研究人员得以宏观的视野来探讨分子机转。不过分析是相当复杂的学问，正因为基因芯片成千上万的信息使得分析数据量庞大，更需要应用到生物统计与生物信息相关软件的协助。要取得一完整的数据结果，除了前端的实验设计与操作的无暇外，如何以精确的分析取得可信数据，运筹帷幄于方寸之间，更是画龙点睛的关键。 基因芯片的应用 基因芯片可以同时针对生物体内数以千计的基因进行表现量分析，对于科学研究者而言，不论是细胞的生命周期、生化调控路径、蛋白质交互作用关系等等研究，或是药物研发中对于药物作用目标基因的筛选，到临床的疾病诊断预测，都为基因芯片可以发挥功用的范畴。 基因表现图谱抓取了时间点当下所有的动态基因表现情形，将所有的探针所代表的基因与荧光强度转换成基本数据(raw data) 后，仿如尚未解密前的达文西密码，隐藏的奥秘由丝丝的线索串联绵延，有待专家抽丝剥茧，如剥洋葱般从外而内层层解析出数千数万数据下的隐晦含义。 要获得有意义的分析结果，恐怕不能如泼墨画般洒脱随兴所致。从raw data 取得后，需要一连贯的分析流程(图一)，经过许多统计方法，才能条清理明的将raw data 整理出一初步的分析数据，当处理到取得实验组除以对照组的对数值后(log2 ratio)，大约完成初步的统计工作，可进展到下一步的进阶分析阶段。
图一、整体分析流程。基本上raw data 取得后，将经过从最上到下的一连串分析流程。(1) Rosetta 软件会透过统计的model，给予不同的权重来评估数据的可信度，譬如一些实验操作的误差或是样品制备与处理上的瑕疵等，可已经过Rosetta error model 的修正而提高数据的可信值；(2) 移除重复出现的探针数据；(3) 移除flagged 数据，并以中位数对荧光强度的数据进行标准化(Normalized) 的校正；(4) Pearson correlation coefficient (得到R 值) 目的在比较技术性重复下的相似性，R 值越高表示两芯片结果越近似。当R 值超过0.975，我们才将此次的实验结果视为可信，才继续后面的分析流程；(5) 将技术性重复芯片间的数据进行平均，取得一平均之后的数据；(6) 将实验组除以对照组的荧光表现强度差异数据，取对数值(log2 ratio) 进行计算。 找寻差异表现基因 实验组与对照组比较后的数据，最重要的就是要找出显著的差异表现基因，因为这些正是条件改变后而受到调控的目标基因，透过差异表现基因的加以分析，背后所隐藏的生物意义才能如拨云见日般的被发掘出来。 一般根据以下两种条件来筛选出差异表现基因：(i) 荧光表现强度差异达2 倍变化(fold change 增加2 倍或减少2倍) 的基因。而我们通常会取对数(log2) 来做fold change 数值的转换，所以看的是log2 ≧1 或≦-1 的差异表现基因；(ii) 显著值低于0.05 (p 值< 0.05) 的基因。当这两种条件都符合的情况下所交集出来的基因群，才是显著性高且稳定的差异表现基因。
2017年奶茶店行业大数据报告简介，奶茶店品牌大数据分析 2017年奶茶店行业大数据报告 【报告类型】网络大数据调研、行业/市场研究报告 【交付时间】7-10个工作日，提供预订，目录供参考 【报告定价】￥5000.00（共五部分） 【发布机构】中国互联网大数据研究院（ICIBD）、鹿豹座数据研究院 【报告格式】WORD/PDF/PPT版（限一份） 【报告特征】数据客观、准确实用、便捷易懂、图文演示 【售后服务】1年2版，目录范围之内提供1次内容补充/数据更新。 【联系单位】鹿豹座平台/ 怒蛙网络 【工作时间】周一至周六（早08:30——晚18:00） 数据来源与研究方法： 1、中国互联网信息中心（CNNIC）、中国互联网协会等互联网权威机构的数据与资料； 2、国家统计局、海关总署、国家发改委、工商总局等政府部门和官方机构的数据与资料； 3、行业协会、行业内相关平台获取最新的一手市场资料； 4、搜索引擎大数据、电商大数据、权威平台大数据等互联网巨头提供的大数据资料； 5、中国互联网大数据研究院（ICIBD）对奶茶店产品长期监测采集的数据资料； 6、研究院与数据中心专家通过小组讨论、桌面研究等方法对核心数据和观点进行反复论证； 7、奶茶店行业公开信息，行业资深专家公开发表的观点； 8、奶茶店业内大型企业及上、下游企业的季报、年报和其它公开信息； 9、各类期刊数据库、图书馆、科研院所、高等院校的文献资料； 10、对奶茶店行业的重要数据指标进行连续性对比，反映行业发展趋势。 数据报告目录： 第一章奶茶店行业分析 1.1奶茶店概述 1.1.1奶茶店的定义 1.1.2奶茶店的分类 1.1.3奶茶店的特点 1.2中国奶茶店行业发展环境分析 1.2.1宏观经济环境 1.2.2产业政策环境 1.2.3市场消费环境 1.2.4餐饮行业环境 1.3奶茶店行业发展分析 1.3.1中国奶茶店发展历程 1.3.2国内外奶茶店品牌概况 1.3.3奶茶店行业发展现状 1.3.4奶茶店行业存在的问题 1.3.5奶茶店行业发展趋势
数据分析方法、数据处理流程实战案例 大数据时代，我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。确实，数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点，不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。今天就来和大家分享一下关于数据分析方法、数据处理流程的实战案例，让大家对于数据分析师这个岗位的工作内容有更多的理解和认识，让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是 有多专业的流程在支撑着。 一、大数据思维
在2011年、2012年大数据概念火了之后，可以说这几年许多传统企业也好，互联网企业也好，都把自己的业务给大数据靠一靠，并且提的比较多的大数据思维。 那么大数据思维是怎么回事？我们来看两个例子： 案例1：输入法 首先，我们来看一下输入法的例子。 我2001年上大学，那时用的输入法比较多的是智能ABC，还有微软拼音，还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多，许多时候输一个词都要选好几次，去选词还是调整才能把这个字打出来，效率是非常低的。
到了2002年，2003年出了一种新的输出法——紫光拼音，感觉真的很快，键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是，后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题，比如当时互联网发展已经比较快了，
会经常出现一些新的词汇，这些词汇在它的词库里没有的话，就很难敲出来这个词。 在2006年左右，搜狗输入法出现了。搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索，它积累了一些用户输入的检索词这些数据，用户用输入法时候产生的这些词的信息，将它们进行统计分析，把一些新的词汇逐步添加到词库里去，通过云的方式进行管理。 比如，去年流行一个词叫“然并卵”，这样的一个词如果用传统的方式，因为它是一个重新构造的词，在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而，在大数据思维下那就不一样了，换句话说，我们先不知道有这么一个词汇，但是我们发现有许多人在输入了这个词汇，于是，我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇，把它加到司库里面并更新给所有人，大家在使用的时候可以直接找到这个词了。 案例2：地图
基本情况姓名 xxx 性别 女 出生日期1985.11.21民族 汉族 血型 O型 婚姻状况已婚
教育程度 本科 工作年限 4年 政治面貌 群众 现有职称 无 户口所在地山东省青岛市现居住地 青岛市 联系方式
电子邮箱 求职意向 期望从事职位：数据分析师 期望工作地点：青岛市 自我评价 1、具有扎实的统计学专业基础知识，掌握常见的统计方法； 2、熟练掌握常用的数据挖掘方法，算法和相关工具、熟练使用SAS软件； 3、数据处理能力很强，熟练使用Office软件； 4、有良好的逻辑思维能力，注重细节、对数字敏感，能挖掘数据背后的意义，能够独立完成、撰写业务数据分析报告。 工作经历 2010年7月-2012年7月 山东****网络有限公司 单位性质：合资 所任职位：数据分析师 工作地点：青岛市 职责描述： 1、根据业务需求，制定用户使用行为数据的采集策略，设计、建立、测试相关的数据模型，从而实现从数据中提取决策价值，撰写分析报告； 2、跟踪并分析客户业务数据，为客户的发展进行决策支持； 3、完成对海量信息进行深度挖掘和有效利用，充分实现数据的商业价值； 4、支持微博事业部等产品部门下的运营，产品，研发，市场销售等各方面的数据分析，处理和研究的工作需求。
2008年6月-2010年6月 ****公司 单位性质：国企 所任职位：数据分析助理 工作地点：青岛市 职责描述： 1、完成对行业销售及相关数据的分析、挖掘，熟练制作数据报表、撰写评估分析报告； 2、独立完成用户行为特征与规律的分析，关注市场动态与风险，为产品方向提出合理建议； 3、在分析师的指导下构建公司业务领域数据分析与挖掘模型和方法论； 4、针对历史海量商业数据，能及时发现和分析其中隐含的变化和问题，为业务发展提供决策支持； 5、完成数据分析相关的需求调研、需求分析等。 项目经验 2011年5月*****项目 项目职责： 1、收集用户使用行为数据； 2、完成行为数据的分析； 3、制定模型与产品运营间的联动接口。 教育背景 2004年9月-2008年6月 山东**大学 统计学专业 本科 主要课程：数学分析、几何代数、数学实验，常微分方程、数理统计、抽样调查、多元统计、计算机应用基础、程序设计语言、数据分析及统计软件、回归分析等。 掌握了扎实的专业基础知识，擅长数学，有很强的分析和演算能力，业余广泛了解相近专业的一般原理和知识，如经济学、计算机操作等，在统计计算的基础上锻炼了视野广阔的分析技能。 培训经历
基因表达谱芯片的数据分析(2012-03-13 15:25:58)转载▼ 标签：杂谈分类：生物信息 摘要 基因芯片数据分析的目的就是从看似杂乱无序的数据中找出它固有的规律, 本文根据数据分析的目的, 从差异基因表达分析、聚类分析、判别分析以及其它分析等角度对芯片数据分析进行综述, 并对每一种方法的优缺点进行评述, 为正确选用基因芯片数据分析方法提供参考. 关键词: 基因芯片; 数据分析; 差异基因表达; 聚类分析; 判别分析 吴斌, 沈自尹. 基因表达谱芯片的数据分析. 世界华人消化杂志2006;14(1):68-74 https://www.doczj.com/doc/0d7275527.html,/1009-3079/14/68.asp 0 引言 基因芯片数据分析就是对从基因芯片高密度杂交点阵图中提取的杂交点荧光强度信号进行的定量分析, 通过有效数据的筛选和相关基因表达谱的聚类, 最终整合杂交点的生物学信息, 发现基因的表达谱与功能可能存在的联系. 然而每次实验都产生海量数据, 如何解读芯片上成千上万个基因点的杂交信息, 将无机的信息数据与有机的生命活动联系起来, 阐释生命特征和规律以及基因的功能, 是生物信息学研究的重要课题[1]. 基因芯片的数据分析方法从机器学习的角度可分为监督分析和非监督分析, 假如分类还没有形成, 非监督分析和聚类方法是恰当的分析方法; 假如分类已经存在, 则监督分析和判别方法就比非监督分析和聚类方法更有效率。根据研究目的的不同[2,3], 我们对基因芯片数据分析方法分类如下: (1)差异基因表达分析: 基因芯片可用于监测基因在不同组织样品中的表达差异, 例如在正常细胞和肿瘤细胞中; (2)聚类分析: 分析基因或样本之间的相互关系, 使用的统计方法主要是聚类分析; (3)判别分析: 以某些在不同样品中表达差异显著的基因作为模版, 通过判别分析就可建立有效的疾病诊断方法. 1 差异基因表达分析(difference expression, DE) 对于使用参照实验设计进行的重复实验, 可以对2样本的基因表达数据进行差异基因表达分
基本情况 姓名 xxx 性别 女 出生日期 1985.11.21 民族 汉族 血型
O型 婚姻状况 已婚 教育程度 本科 工作年限 4年 政治面貌 群众 现有职称 无 户口所在地 山东省青岛市
现居住地 青岛市 联系方式 电子邮箱 求职意向 期望从事职位：数据分析师 期望工作地点：青岛市 自我评价 1、具有扎实的统计学专业基础知识，掌握常见的统计方法； 2、熟练掌握常用的数据挖掘方法，算法和相关工具、熟练使用SAS软件； 3、数据处理能力很强，熟练使用Office软件；
4、有良好的逻辑思维能力，注重细节、对数字敏感，能挖掘数据背后的意义，能够独立完成、撰写业务数据分析报告。 工作经历 2010年7月-2012年7月 山东****网络有限公司 单位性质：合资 所任职位：数据分析师 工作地点：青岛市 职责描述： 1、根据业务需求，制定用户使用行为数据的采集策略，设计、建立、测试相关的数据模型，从而实现从数据中提取决策价值，撰写分析报告； 2、跟踪并分析客户业务数据，为客户的发展进行决策支持； 3、完成对海量信息进行深度挖掘和有效利用，充分实现数据的商业价值； 4、支持微博事业部等产品部门下的运营，产品，研发，市场销售等各方面的数据分析，处理和研究的工作需求。 2008年6月-2010年6月 ****公司 单位性质：国企 所任职位：数据分析助理 工作地点：青岛市 职责描述： 1、完成对行业销售及相关数据的分析、挖掘，熟练制作数据报表、撰写评估分析报告； 2、独立完成用户行为特征与规律的分析，关注市场动态与风险，为产品方向提出合理建议； 3、在分析师的指导下构建公司业务领域数据分析与挖掘模型和方法论； 4、针对历史海量商业数据，能及时发现和分析其中隐含的变化和问题，为业务发展提供决策支持； 5、完成数据分析相关的需求调研、需求分析等。 项目经验
Bioconductor基因芯片数据分析系列（一）：R包中数据的读取 R软件的Bioconductor包是分析芯片数据的神器，今天小编打算推出芯片数据的系列教程。首先讲数据读取，以CLL数据包中的数据为例。 打开R studio。 #安装所需的R包以及CLL包，注意大小写，一般函数都是小写的 source("https://www.doczj.com/doc/0d7275527.html,/biocLite.R"); biocLite(“CLL”) 图1.显示已经安装好Bioconductor了，版本为3.4 #打开CLL包 library(CLL)
图2.显示打开CLL成功
图3.右侧栏内可见看到目前载入的程序包 data(CLLbatch) #调用RMA算法对数据预处理 CLLrma<-rma(CLLbatch) #读取处理后所有样品的基因表达值 e<- exprs(CLLrma) #查看数据 e 我们可以看到，CLL数据集中共有24个样品（CLL10.CEL, CLL11.CEL, CLL12.CEL, 等），此数据集的病人分为两组：稳定组和进展组，采用的设计为两组之间的对照试验（Control Test）。从上面的结果可知，Bioconductor具有强大的数据预处理能力和调用能力，仅仅用了6行代码就完成了数据的读取及预处理。
Bioconductor基因芯片数据分析系列（二）：GEO下载数据CEL的读取首先得下载一个数据，读取GEO的CEL文件采用如下命令： 登陆pubmed，找到一个你感兴趣的数据库
在底下栏目下载CEL文件 打开R软件 #安装所需的R包以及CLL包，注意大小写，一般函数都是小写的 source("https://www.doczj.com/doc/0d7275527.html,/biocLite.R"); biocLite(“CLL”) >library(affy) >affybatch<- ReadAffy(celfile.path = "GSE36376_RAW") 请注意目录的路径，在window下，反斜杠‘\’要用转义字符“\\”表示。 然后可以使用RMA或者MAS5等方法对数据进行background.correction, normaliztion, pm.correct等等一系列处理。如果你一切用默认参数，则可以使用如下命令： >eset<- rma(affybatch)，or eset<- mas5(affybatch) >exp<- exprs(eset) exp就是数字化的表达谱矩阵了 请注意，rma只使用匹配探针（PM）信号，exp数据已经进行log2处理。mas5综合考虑PM和错配探针（MM）信号，exp数据没有取对数。 下一期就得等到2017年春节期间啦，敬请期待~ 另外一种是直接利用GEO上面的GEO2R按钮里面的R script下载文件： # Version info: R 3.2.3, Biobase 2.30.0, GEOquery 2.40.0, limma 3.26.8 # R scripts generated Mon Dec 26 06:54:42 EST 2016 Server: https://www.doczj.com/doc/0d7275527.html, Query: acc=GSE36376&platform=GPL10558&type=txt&groups=&color s=&selection=XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX&padj=fdr&logtransform=auto&col umns=ID&columns=adj.P.Val&columns=P.Value&columns=F&c
2020数据分析师个人简历模板 刘先生 目前所在：番禺区年龄：29 户口所在：河北国籍：中国 婚姻状况：未婚民族：汉族 身高：170cm 体重：55kg 求职意向 人才类型：普通求职 应聘职位：生产主管/督导/领班/组长：生产管理，市场营销/业务分析-专员/助理：市场分析，客服及技术支持 工作年限：3职称：中级 求职类型：全职可到职日期：随时 月薪要求：2000～3499元希望工作地区：广州，， 工作经历 **公司起止年月：2007-11～2008-01 公司性质：事业单位所属行业：教育/培训/院校 担任职位：数据分析员 工作描述：利用Excel,SPSS进行大学生心理问卷的分析，并用PPT形成报告 离职原因： **公司起止年月：2007-03～2007-04
公司性质：事业单位所属行业：教育/培训/院校 担任职位：数据分析员 工作描述：利用Excel进行问卷数据整理，分析工作并形成报告离职原因： **公司起止年月：2007-03～2007-05 公司性质：政府机关所属行业：机关/事业单位/社会团体 担任职位：市场督导 工作描述：进行访员培训，以及数据的质量控制工作。 整理数据，确保数据按时收集。 离职原因： **公司起止年月：2007-03～2007-05 公司性质：事业单位所属行业：教育/培训/院校 担任职位：会计实训员 工作描述：进行会计实务方面的实训 离职原因： **公司起止年月：2006-12～2007-02 公司性质：私营企业所属行业：专业服务(咨询,翻译,猎头) 担任职位：信息员 工作描述：收集奶粉市场信息 离职原因： **公司起止年月：2006-11～2006-12 公司性质：事业单位所属行业：教育/培训/院校 担任职位：实训员
数据分析师工作简历模板 导读：本文数据分析师工作简历模板，仅供参考，如果能帮助到您，欢迎点评和分享。 数据分析师工作简历模板(一) 三年以上工作经验| 男| 26岁 居住地：XX 电话：XXX E-mail：[email protected] 最近工作 公司：XX金融证券有限公司 行业：金融/投资/证券 职位：证券分析师最高学历 学历：本科 专业：金融学 学校：XX理工大学 求职意向 到岗时间：一周以内 工作性质：全职 希望行业：金融/投资/证券 目标地点：西安 期望月薪：面议/月
目标职能：证券分析师 工作经验 20XX /X—至今：XX金融证券有限公司[ X年X个月] 所属行业：金融/投资/证券 研发部证券分析师 1、负责通过股市报告会、面谈等形式，营销理财服务; 2、负责分析目标板块的上市公司的基本面，列出投资原因，并给出风险提示; 3、负责宏观经济、政策走向分析及解读; 4、负责协助基金经理，对持仓比重、结构、品种做出建议; 5、负责协助其他分析师进行投资组合的配置。 20XX /X--20XX /X：XX金融证券有限公司[ X年X个月] 所属行业：金融/投资/证券 市场部证券分析师 1、负责为客户提供投资理财咨询; 2、负责组建及管理投资顾问团队，维护投资渠道; 3、负责维护客户关系，推广并销售公司的金融理财产品; 4、负责通过数据、技术面的分析来进行股票买卖的实盘操作; 5、负责定期召开投资报告会，培训客户经理的投资分析知识。 20XX /X--20XX /X：XX金融有限公司[ XX个月] 所属行业：金融/投资/证券 投资部证券分析师
1、负责研究中国宏观经济、市场状况和投资环境，分析投资行业政策、产业政策以及公司的经营情况; 2、负责跟踪****行业动态，并对行业内变化个股做出分析评价; 3、负责维护客户，为客户提供咨询服务; 4、负责***基金的交易，并指导交易员完成交易指令; 5、负责培训下属员工以及分配部门任务。 教育经历 20X X/X --20XX /X XX理工大学金融学本科 语言能力 英语(良好) 听说(熟练)，读写(良好) 自我评价 在证券公司任职***年，对于股票投资具有深入的研究，善于数据挖掘和财务分析，对于国家政策和经济形势发展具有敏锐的观察力。具有出色的逻辑思维能力和写作能力，曾在知名财经杂志发表文章数篇，得到读者的欢迎。能够承受巨大的工作强度，抗压能力强，工作责任心高，团队合作意识佳，希望在证券行业继续发展。 数据分析师工作简历模板(二) 求职意向： 数据分析师 基本信息： 姓名：李xx 性别：女 出生日期：1985.11.21 民族：汉族 教育程度:本科工作年限：4年
大数据分析的流程浅析之一：大数据采集过程分析 数据采集，就是使用某种技术或手段，将数据收集起来并存储在某种设备上，这种设备可以是磁盘或磁带。区别于普通的数据分析，大数据分析的数据采集在数据收集和存储技术上都是不同的。具体情况如下： 1.大数据收集过程 在收集阶段，大数据分析在时空两个方面都有显著的不同。在时间维度上，为了获取更多的数据，大数据收集的时间频度大一些，有时也叫数据采集的深度。在空间维度上，为了获取更准确的数据，数据采集点设置得会更密一些。 以收集一个面积为100 平方米的葡萄园的平均温度 为例。小数据时代，由于成 本的原因，葡萄园主只能在 葡萄园的中央设置一个温度 计用来计算温度，而且每一 小时观测一次，这样一天就 只有24个数据。而在大数据 时代，在空间维度上，可以 设置100个温度计，即每个 1平方米一个温度计；在时间维度上，每隔1分钟就观测一次，这
样一天就有144000个数据，是原来的6000倍。 有了大量的数据，我们就可以更准确地知道葡萄园的平均温度，如果加上时间刻度的话，还可以得出一个时间序列的曲线，结果看起来使人很神往。 2.大数据的存储技术 通过增加数据采集的深度和广度，数据量越来越大，数据存储问题就凸现。原来1TB的数据，可以使用一块硬盘就可以实现数据的存储，而现在变成了6000TB，也就是需要6000块硬盘来存放数据，而且这个数据是每天都是增加的。这个时候计算机技术中的分布式计算开始发挥优势，它可以将6000台甚至更多的计算机组合在一起，让它们的硬盘组合成一块巨大的硬盘，这样人们就不用再害怕大数据了，大数据再大，增加计算机就可以了。实现分布式计算的软件有很多，名气最大的，目前市场上应用最广的，就是hadoop技术了，更精确地说应该是叫hadoop框架。 hadoop框架由多种功能性软件组成，其自身只是搭建一个和操作系统打交道的平台。其中最核心的软件有两个，一个是hdfs分布式文件系统,另一个是mapreduce分布式计算。hdfs分布式文件系统完成的功能就是将6000台计算机组合在一起，使它们的硬盘组合成一块巨大的硬盘，至于数据如何在硬盘上存放和读取，这件事由hadoop和hdfs共同完成，不用我们操心，这就如我们在使用一台计算机时只管往硬盘上存放数据，而数据存放在硬盘上的哪个磁道，我们是不用关心的。
芯片达人教你如何看数据手册 2013-11-30 15:21:38 分享： 标签：数据手册datasheet 【摘要】数据手册怎么看？先看芯片特性、应用场合、内部框图，有一个宏观的了解。重点关注芯片参数，同时参考手册给出的参数图。选定器件后，研究管脚定义、推荐的PCB layout。内部寄存器，时序图必须研究透彻。数据手册中的note，都必须仔细阅读，是把芯片用好的关键所在。 不管什么芯片手册，它再怎么写得天花乱坠，本质也只是芯片的使用说明书而已。而说明书一个最显著的特点就是必须尽可能地使用通俗易懂的语句，向使用者交代清楚该产品的特点、功能以及使用方法。无论什么芯片手册，都不会存在生僻的单词语法（专业词汇除外），运用在大学英文知识去分析这些手册足矣。（当然另外一种选择是看中文版数据手册，像搜ic 数据手册之类的专业datasheet翻译网站，语法不一定符合国人语言习惯，但术语还是基本正确的，见仁见智吧。） Datasheet为何难读？难点有三： 语言风格——跟平常我们所阅读的新闻、报导都不一样，好多数据手册在表达意思上的连贯性做得不好，没有太大联系的两句话就放在了一起，没办法，只得接受（莫非这也是中外思维的差异？） 长句太多——为保证严谨，不至于让读者产生误解，数据手册通常多用长句描述，并且长句所描述问题都比较关键。这很让人头疼，要连贯地理解这些长句，需要较好的记忆力。当然，俺们也有笨办法：按照古老的主谓宾状补结构，把整个长句拆开，对每一个小短句进行分析，最后联系上下文揣摩出整句意思。
专业词汇多，甚至有字典上都找不到的单词，——没办法，一得靠平时的积累，二得善于借助网络资源翻译，比如搜ic数据手册（https://www.doczj.com/doc/0d7275527.html,）就是个挺专业的网站。不过强调一下：我们没有必要把每一个单词的意思都完完全全地、准确无误地翻译出来，只要理解它所表达的意思就足够了，就说是只需意会，不必言传倒也合适。 以AD9945为例，我们可以这么去读芯片数据手册： 1、先看看芯片的特性（Features）、应用场合（Applications）以及内部框图。这有助于我们对芯片有一个宏观的了解，此时需要弄清楚该芯片的一些比较特殊的功能，充分利用芯片的特殊功能，对整体电路的设计，将会有极大的好处。比如AD9945可以实现相关双采样（CDS），这可以简化后续信号调理电路，并且抵抗噪声的效果还好。 2、重点关注芯片的参数，同时可以参考手册给出的一些参数图（如AD9945的TPC 1，TPC2等），这是是否采用该芯片的重要依据。像AD9945，就可以关注采样率（maximum clock rate）、数据位数（AD converter）、功耗（power consumption）、可调增益范围（gain range）等。 3、选定器件后，研究芯片管脚定义、推荐的PCB layout，这些都是在硬件设计过程中必须掌握的。所有管脚中，要特别留意控制信号引脚或者特殊信号引脚，这是将来用好该芯片的前提。比如AD9945的SHP、SHD、PBLK、CLPOB等。 4、认真研读芯片内部寄存器，对寄存器的理解程度，直接决定了你对芯片的掌握程度。比如AD9945就有4个寄存器：Operation、Control、Clamp Level和VGA gain，对于这些寄存器，必须清楚它们上电后的初始值、所能实现的功能、每个bit所代表的含义这些基本情况。