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1.Python数据分析实战-表连接-merge四种连接方式用法（附源码和实现效果）
2.一文详解基因组denovo组装原理和实战
3.利用Python爬虫爬取淘宝商品做数据挖掘分析实战篇，数据实战超详细教程
4.数据挖掘需要哪些技能?挖掘
5.指标源码是什么

Python数据分析实战-表连接-merge四种连接方式用法（附源码和实现效果）

       在Python数据分析领域，表连接是源码用数数据处理中的重要步骤。merge函数提供了四种不同的据挖掘实连接方式，帮助我们根据一个或多个键列将两个pandas DataFrame有效地整合在一起。战源通过这些连接方式，码用统计系统源码下载我们可以合并数据，数据实战生成更全面的挖掘视图，为深入分析奠定基础。源码用数

       在实际操作中，据挖掘实我将结合自己在读研期间发表的战源SCI数据挖掘论文经验和目前在研究院的工作实践，通过实例演示merge的码用四种连接方式，包括内连接（inner join）、数据实战外连接（outer join）、挖掘左连接（left join）和右连接（right join）。源码用数每种连接方式都有其特定的应用场景和结果特点。

       我坚信，学习编程应该简单易懂，因此我致力于以通俗易懂的方式分享python机器学习、深度学习和数据挖掘的基础知识，通过案例解析让复杂概念变得直观。如果你对这些领域感兴趣，欢迎关注我的'数据杂坛'，在那里，我们会一起探讨、学习和成长。

       为了帮助大家更好地入门，当你邀请三位朋友关注并订阅后，我将通过后台提供相关数据集和源码，并赠送关于数据分析、数据挖掘、机器学习和深度学习的电子书籍，共同踏上数据分析的探索之旅。

一文详解基因组denovo组装原理和实战

       面向未来生物医疗数据挖掘应用场景下，如何实现数据计算或挖掘的可扩展性、可重用性、可视性、伸缩性、高保真性。

       关于更多生物医疗大数据分析工具和软件的介绍和使用请看六点了官网[1]。

       1、基因组组装

       2、标签打印工具源码基于De-Bruijn Graph的组装算法

       3、SOAPdenovo的安装和使用说明：安装、说明、配置、运行

       4、SOAPdenovo案例实战：数据下载、配置、运行、输出

       大家好，这是我们六点了给大家介绍生物信息大数据分析基因组数据分析系列文章第一篇。我们会持续为大家分享关于生物医疗大数据处理相关的知识和案例，希望帮助大家更好地进行自己项目中生物医疗健康大数据处理工作。本篇文章主要四部分来为大家介绍基因组的denovo的知识和以及详细应用案例。①基因组组装、 ②基于De-Bruijn Graph的组装算法、 ③SOAPdenovo的安装和使用说明：安装、说明、配置、运行，以及 ④SOAPdenovo案例实战：数据下载、配置、运行、输出。

       基因组组装 (Genome assembly)是生物信息学领域的核心问题，想要深入研究一个生物体，获得参考基因组是第一步也是必须的一步。基因组组装是将原始的下机序列还原成DNA序列片段、以至于整个物种全基因组序列的过程。

       基因组组装是基因组分析的关键，对物种起源与进化，挖掘功能基因进而研究疾病发生和发展具有重大意义。

       然而由于目前市面上广为应用的二代测序技术获得的测序序列一般都较短，因此如何通过短片段组装成完整的基因组成了亟待解决的问题。

       基因组组装可分为基于参考基因组的组装（Mapping assembly）和从头组装（denovo assembly）。两者主要的区别在于是否存在已知的基因组参考序列作为参照。本文我们主要介绍的是denovo组装，即不依赖任何基因组参考序列相关信息而进行的序列组装。目前，应用于主流的基因组denovo组装的算法主要有两个[1]：OLC方法 (Overlap-Layout-Consensus)和 DBG方法 (De-Bruijn Graph)[2]。

       而DBG方法的核心思想是将序列拼接问题转化为人们所熟知的欧拉图（Euler Graph）问题[3]。

       DBG方法内存消耗相对较低，博乐达源码查询运算速度快，且准确率高。

       目前主流的基因组装算法都是基于DBG方法改进设计的。

       前面我们说到基因组denovo组装两种方法，下面主要展开说说基于De-Bruijn Graph的组装算法的基本原理。此处，就以目前使用比较广泛，由华大基因团队开发的SOAPdenovo[4]为例。软件的参考文献[5]有兴趣可以在参考资料看一下读读。

       A：基因组DNA打断成小的片段，进行建库和双端测序。~bp的进行直接双端测序，长的片段2-kb的则先进行环化再进行双端测序。

       B：组装的核心部分，进行De-Bruijn Graph的构建。构建De-Bruijn图的第一步是将测序read k-mer化，而所谓的k-mer是指将reads分成包含k个碱基的字符串，即拿一个k长度的窗口在整个read上1个碱基一个碱基的滑动，每次滑动窗口内部都会产生一个k大小的序列,即为一个k-mer，因此一般长短为m的reads可以分成m-k+1个k-mers。其中k一定是奇数，如果是偶数遇到回文序列可能会产生完全相同的k-mers。我们将k-mers作为图的节点，如果两个节点有 K-1个共同重叠子集，就把两个节点连接在一起，这样就会形成De-Bruijn Graph，可以看到该图可以很好地展现出序列的顺序信息。

       C：进行图结构的精简。尽管前面步骤已经初步构建出图形，但是实际上由于测序错误，重复，杂合等原因，图上会出现很多类似翼尖（tips）、气泡（bubbles）等问题，因此还需要进一步简化。此处简化主要包含四个方面：1）去除tips（可能为测序错误导致的）；2）去除低覆盖度的路径；3）解开微小重复的区域（可以通过read穿过来解决）4）合并bubbles气泡区（可能为测序错误，重复或者杂合导致的）。

       D: 拆分出contig。在重复的节点处剪断，输出contigs。

       E: 构建scaffolds。iapp接码源码重新用reads和contigs进行比对，使用paired-end信息来把单一的contigs连接成scaffolds。1）paired reads 比对到contigs上，使临近的contig建立连接；3）paired-end信息的不同插入片段被用来一步步从短到长的建立scaffold.

       F: 最终是把多个scaffold组装成无GAP的基因组序列。

       SOAPdenovo目前已更新到SOAPdenovo2, github[6]链接: github.com/aquaskyline/...。

       直接下载二进制[7]（ sourceforge.net/project...）

       源代码安装:

       安装完可以看到SOAPdenovo-mer，SOAPdenovo-mer两个执行文件。mer代表支持的kmer最大长度为，mer代表支持的kmer最大长度为，除了支持的kmer长度不同外，其他用法完全相同。

       SOAPdenovo由于计算量相对较大，对电脑的配置有一定的要求，官网对运行配置的说明：SOAPdenovo 的适用目标是大型植物和动物基因组，尽管它也适用于细菌和真菌基因组。它运行在至少 5G 物理内存的 位 Linux 系统上。对于像人类这样的大基因组，大约需要 GB 的内存。运行SOAPdenovo-mer即可看到SOAPdenovo主要包含了以下6个子命令：

       其中，1-5分别表示组装的4个步骤（1,2是两种构图方式，二选一），all则用于一次执行以上的4个步骤。实际应用中，可以使用SOAPdenovo all 一步式跑完，也可以分成4步单独去跑。

       soapdenovo需要一个配置文件config_file,里面给定输入文件和一些参数设置。 下面是配置文件的示例和说明：

       拆分式：

       一步式：

       输出文件：运行完会有不少的文件生成，其中后缀分别为contig和scafSeq即为对应组装结果，分别对应contig和scaffold的结果。

       下面我们找个NA样本的测序数据，具体来实践一下吧。

       下载测序数据：

       准备配置文件

       vi config_file， 填入以下内容：

       运行命令

       此处我们将程序运行的标准输出和标准错误都分别重定向到对应的log和err文件中了。一步式运行：

       四步单独运行：

       输出结果

       此处我们的测试数据做了截取，因此可以非常快速的跑完，具体的结果如下图所示，可以看到生成了不少的中间结果文件，其中组装出来的contig和scaford结果即图上圈出来的两个文件： *.contig：contig序列文件，fasta格式； *.scafSeq：scaffold序列文件，contig之间的gap用N填充 。

       *.log和*.err是ucos源码多少行运行的日志，里面包含很多的统计信息，如N，N，contig/Scaffold等信息。

       *.scaf：包括scaffold中contig的详细信息；在scaffold行中包括scaffold名字、contig长度和该scaffold长度。在contig行包括contig名字、contig在scaffold上的起始位置、正反链、长度和contig间的链接信息

       *.links：contig间的pair-end连接信息

       *.readOnContig：reads在contig上的位置。

       从sixoclock下载soapdenovo2

       此外，六点了官网基于CWL (common workflow language) 对SOAPdenovo2软件进行了封装，通过我们开发的`sixbox` 软件可以快速进行软件的运行。对sixbox不了解可以通过六点了官网了解下。下面是具体的运行步骤如下：

       1)下载cwl 源码

       sixbox pull cadc5-1a-4a-b-d6ee0db 或 在六点了官网上下载soapdenovo2.cwl

       2) 下载数据

       3) 使用sixbox生成参数模板文件(YAML) , 并配置yaml文件

       不熟悉的，可以直接粘贴下方示例内容到soapdenovo2.job.yam

       4）使用sixbox运行

       运行结束即可看到当前目录或者指定的输出目录输出对应的SOAPdenovo 组装的结果文件。

       至此，SOAPdenovo的实战体验基本就结束了。

       以上为我们给大家带来的基因组denovo的基本原理知识，以及在平台上运行经典的SOAPdenovo的详细操作过程。也欢迎大家去我们六点了官网看我们放上去的SOAPdenovo2的CWL流程工具。

       如果对生物医疗健康大数据相关内容感兴趣也可以持续关注我们。想要探索更多的软件流程或者知识文档，可以到六点了官网查看。

       References

       [1] 六点了官网: sixoclock.net

       [2] OLC方法 (Overlap-Layout-Consensus)和 DBG方法 (De-Bruijn Graph): zh.wikipedia.org/wiki/%...

       [3] 欧拉图（Euler Graph）问题: baike.baidu.com/item/欧拉图/

       [4] SOAPdenovo: github.com/aquaskyline/...

       [5] 参考文献: genome.org/cgi/doi/.1...

       [6] github: github.com/aquaskyline/...

       [7] 二进制: sourceforge.net/project...

利用Python爬虫爬取淘宝商品做数据挖掘分析实战篇，超详细教程

       项目内容

       案例选择商品类目：沙发；数量：共页个商品；筛选条件：天猫、销量从高到低、价格元以上。

       以下是分析，源码点击文末链接

       项目目的

       1. 对商品标题进行文本分析，词云可视化。

       2. 不同关键词word对应的sales统计分析。

       3. 商品的价格分布情况分析。

       4. 商品的销量分布情况分析。

       5. 不同价格区间的商品的平均销量分布。

       6. 商品价格对销量的影响分析。

       7. 商品价格对销售额的影响分析。

       8. 不同省份或城市的商品数量分布。

       9. 不同省份的商品平均销量分布。

       注：本项目仅以以上几项分析为例。

       项目步骤

       1. 数据采集：Python爬取淘宝网商品数据。

       2. 数据清洗和处理。

       3. 文本分析：jieba分词、wordcloud可视化。

       4. 数据柱形图可视化barh。

       5. 数据直方图可视化hist。

       6. 数据散点图可视化scatter。

       7. 数据回归分析可视化regplot。

       工具&模块：

       工具：本案例代码编辑工具Anaconda的Spyder。

       模块：requests、retrying、missingno、jieba、matplotlib、wordcloud、imread、seaborn等。

       原代码和相关文档后台回复“淘宝”下载。

       一、爬取数据

       因淘宝网是反爬虫的，虽然使用多线程、修改headers参数，但仍然不能保证每次%爬取，所以，我增加了循环爬取，直至所有页爬取成功停止。

       说明：淘宝商品页为JSON格式，这里使用正则表达式进行解析。

       代码如下：

       二、数据清洗、处理：

       (此步骤也可以在Excel中完成，再读入数据)

       代码如下：

       说明：根据需求，本案例中只取了item_loc、raw_title、view_price、view_sales这4列数据，主要对标题、区域、价格、销量进行分析。

       代码如下:

       三、数据挖掘与分析：

       1. 对raw_title列标题进行文本分析：

       使用结巴分词器，安装模块pip install jieba。

       对title_s（list of list格式）中的每个list的元素（str）进行过滤，剔除不需要的词语，即把停用词表stopwords中有的词语都剔除掉：

       为了准确性，这里对过滤后的数据title_clean中的每个list的元素进行去重，即每个标题被分割后的词语唯一。

       观察word_count表中的词语，发现jieba默认的词典无法满足需求。

       有的词语（如可拆洗、不可拆洗等）却被cut，这里根据需求对词典加入新词（也可以直接在词典dict.txt里面增删，然后载入修改过的dict.txt）。

       词云可视化：

       安装模块wordcloud。

       方法1：pip install wordcloud。

       方法2：下载Packages安装：pip install 软件包名称。

       软件包下载地址：lfd.uci.edu/~gohlke/pyt...

       注意：要把下载的软件包放在Python安装路径下。

       代码如下：

       分析

       1. 组合、整装商品占比很高；

       2. 从沙发材质看：布艺沙发占比很高，比皮艺沙发多；

       3. 从沙发风格看：简约风格最多，北欧风次之，其他风格排名依次是美式、中式、日式、法式等；

       4. 从户型看：小户型占比最高、大小户型次之，大户型最少。

       2. 不同关键词word对应的sales之和的统计分析：

       （说明：例如词语‘简约’，则统计商品标题中含有‘简约’一词的商品的销量之和，即求出具有‘简约’风格的商品销量之和）

       代码如下：

       对表df_word_sum中的word和w_s_sum两列数据进行可视化。

       （本例中取销量排名前的词语进行绘图）

       由图表可知：

       1. 组合商品销量最高；

       2. 从品类看：布艺沙发销量很高，远超过皮艺沙发；

       3. 从户型看：小户型沙发销量最高，大小户型次之，大户型销量最少；

       4. 从风格看：简约风销量最高，北欧风次之，其他依次是中式、美式、日式等；

       5. 可拆洗、转角类沙发销量可观，也是颇受消费者青睐的。

       3. 商品的价格分布情况分析：

       分析发现，有一些值太大，为了使可视化效果更加直观，这里我们选择价格小于的商品。

       代码如下：

       由图表可知：

       1. 商品数量随着价格总体呈现下降阶梯形势，价格越高，在售的商品越少；

       2. 低价位商品居多，价格在-之间的商品最多，-之间的次之，价格1万以上的商品较少；

       3. 价格1万元以上的商品，在售商品数量差异不大。

       4. 商品的销量分布情况分析：

       同样，为了使可视化效果更加直观，这里我们选择销量大于的商品。

       代码如下：

       由图表及数据可知：

       1. 销量以上的商品仅占3.4%，其中销量-之间的商品最多，-之间的次之；

       2. 销量-之间，商品的数量随着销量呈现下降趋势，且趋势陡峭，低销量商品居多；

       3. 销量以上的商品很少。

       5. 不同价格区间的商品的平均销量分布：

       代码如下：

       由图表可知：

       1. 价格在-之间的商品平均销量最高，-之间的次之，元以上的最低；

       2. 总体呈现先增后减的趋势，但最高峰处于相对低价位阶段；

       3. 说明广大消费者对购买沙发的需求更多处于低价位阶段，在元以上价位越高平均销量基本是越少。

       6. 商品价格对销量的影响分析：

       同上，为了使可视化效果更加直观，这里我们选择价格小于的商品。

       代码如下：

       由图表可知：

       1. 总体趋势：随着商品价格增多其销量减少，商品价格对其销量影响很大；

       2. 价格-之间的少数商品销量冲的很高，价格-之间的商品多数销量偏低，少数相对较高，但价格以上的商品销量均很低，没有销量突出的商品。

       7. 商品价格对销售额的影响分析：

       代码如下：

       由图表可知：

       1. 总体趋势：由线性回归拟合线可以看出，商品销售额随着价格增长呈现上升趋势；

       2. 多数商品的价格偏低，销售额也偏低；

       3. 价格在0-的商品只有少数销售额较高，价格2万-6万的商品只有3个销售额较高，价格6-万的商品有1个销售额很高，而且是最大值。

       8. 不同省份的商品数量分布：

       代码如下：

       由图表可知：

       1. 广东的最多，上海次之，江苏第三，尤其是广东的数量远超过江苏、浙江、上海等地，说明在沙发这个子类目，广东的店铺占主导地位；

       2. 江浙沪等地的数量差异不大，基本相当。

       9. 不同省份的商品平均销量分布：

       代码如下：

       热力型地图

       源码：Python爬取淘宝商品数据挖掘分析实战

数据挖掘需要哪些技能?

       需要学习工程能力和算法能力。

       工程能力：

       （ 1 ）编程基础：需要掌握一大一小两门语言，大的指 C++ 或者 Java ，小的指Python 或者 shell 脚本；需要掌握基本的数据库语言。

       （ 2 ）开发平台： Linux ；建议：掌握常见的命令，掌握 Linux 下的源码编译原理。

       （ 3 ）数据结构与算法分析基础：掌握常见的数据结构以及操作。

       算法能力：

       （ 1 ）数学基础：概率论，数理统计，线性代数，随机过程，最优化理论。

       （ 2 ）机器学习 / 深度学习：掌握 常见的机器学习模型（线性回归，逻辑回归， SVM ，感知机；决策树，随机森林， GBDT ， XGBoost ；贝叶斯， KNN ， K-means ， EM 等）。

       关于数据挖掘的相关学习，推荐CDA数据师的相关课程，课程以项目调动学员数据挖掘实用能力的场景式教学为主，在讲师设计的业务场景下由讲师不断提出业务问题，再由学员循序渐进思考并操作解决问题的过程中，帮助学员掌握真正过硬的解决业务问题的数据挖掘能力

指标源码是什么

       指标源码指的是反映某种指标数据变化的源代码。

       详细解释如下：

       一、指标源码的定义

       指标源码是一种特定的编程代码，用于跟踪和记录某些关键业务指标的数据变化。这些指标通常涉及到企业的运营情况、用户行为、市场趋势等，对于企业的决策和策略调整具有重要意义。指标源码能够帮助企业实现数据的实时跟踪和监控，从而为企业的运营提供数据支持。

       二、指标源码的作用

       指标源码的主要作用在于数据的采集和处理。通过编写特定的源代码，企业可以实时收集各种业务数据，包括用户访问量、转化率、销售额等，然后将这些数据进行分析和处理，得出关键的业务指标数据。这些数据可以用于评估企业的运营状况，发现潜在的问题，以及优化企业的运营策略。

       三、指标源码的应用场景

       指标源码广泛应用于各种场景，特别是在数据分析、数据挖掘、机器学习等领域。例如，在电商平台上，指标源码可以用于跟踪用户的购买行为、浏览习惯等，从而帮助电商平台优化商品推荐和营销策略。在社交媒体上，指标源码可以用于监测用户活跃度、内容质量等，从而提升用户体验和内容质量。此外，指标源码还可以用于企业的风险管理、市场预测等方面。

       总之，指标源码是一种重要的编程代码，用于跟踪和记录关键业务指标的数据变化。它能够帮助企业实现数据的实时跟踪和监控，为企业的决策和策略调整提供数据支持。在现代企业中，熟练掌握指标源码的编写和使用，对于提升企业的数据分析和运营水平具有重要意义。