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词法分析、语法分析、语义分析

词法分析（Lexical analysis或Scanning）和词法分析程序（Lexical analyzer或Scanner） 　　词法分析阶段是编译过程的第一个阶段。...词法分析程序实现这个任务。词法分析程序可以使用lex等工具自动生成。 语法分析（Syntax analysis或Parsing）和语法分析程序（Parser） 　　语法分析是编译过程的一个逻辑阶段。...语法分析的任务是在词法分析的基础上将单词序列组合成各类语法短语，如“程序”，“语句”，“表达式”等等.语法分析程序判断源程序在结构上是否正确.源程序的结构由上下文无关文法描述....语义分析（Syntax analysis） 　　语义分析是编译过程的一个逻辑阶段....语义分析将审查类型并报告错误:不能在表达式中使用一个数组变量,赋值语句的右端和左端的类型不匹配. Lex  　　一个词法分析程序的自动生成工具。

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行业分析：行业分析及框架分析

开篇小聊这节开始，我们正式进入「数据分析师的自我修养」。风格会更轻松，也会带点“个人判断 + 实战经验”的味道。本节分两块行业分析要解决什么？电商行业怎么拆？...（完整示例）一、行业分析要解决什么先把背景讲清楚。大多数行业分析来自两种场景：公司准备切入一个新赛道，需要一份靠谱的行业研究支撑决策；业务增长遇到瓶颈，想确认市场需求是不是变了。...围绕这两类目标，可以把行业分析收敛为五个模块（见下图）：这五件事分别是：界定范围 → 市场规模 → 社会热点 → 头部玩家 → 未来预测。...管理层知道难，但又想找到突破口，于是让战略/分析团队先出建议。常见情况是——需求不够清晰。...也可以关注我的公众号（微信搜：AI悦创），持续更新更系统、更实战的数据分析内容。下节见～

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    富集分析：GSEA分析流程

    背景 本次带大家实操gsea，将从分析前参数选择、分析流程操作演示和分析中常见错误分析三个方面给大家进行介绍. 首先我们来进行 GSEA 软件的参数选择与讲解。...其中 Expression dataset 指的是我们选择的要分析的表达谱数据，也就是我们在之前介绍过的自己构建的 GCT 格式的文件。...如图所示，一般我们自己填进去 5 就行，选择的越大，数据分析准确性越好，但是对于电脑的内存要求越高，同时分析时间也越长。...：p53_hgu95av2.gct 是芯片表达谱数据，我们一会儿会下载，但是不分析此数据，P53_collapsed.gct 是我们要进行分析的基因表达谱数据，p53.cls 是指包含表型标签的数据。...好了，GSEA 分析流程就为大家写到这里，谢谢大家。

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    JDK源码分析-ArrayList分析

    List subList(int fromIndex, int toIndex); } 绕了这么久，还没有到正题ArrayList，下面马上分析ArrayList，没办法，要分析他，自然得分析他的前因后果...elementData数组的大小会根据ArrayList容量的增长而动态的增长，具 体的增长方式，请参考源码分析中的ensureCapacity()函数。...下面直接看源码，所有分析都在源码的注释中 //RandomAccess 用来表明其支持快速（通常是固定时间）随机访问 //Cloneable可以克隆对象 //Serializable 对象序列化就是把一个对象变为二进制的数据流的一种方法...) throw new ConcurrentModificationException(); } } } 对于迭代器Iterable的实现没有做分析...，看了一下，内容比较多，以后有时间再去看看，当中涉及到了设计模式，可以看一下我以前的 Java设计模式（十六）—-迭代子模式 分析源码真的耗时间，耗了两个大晚上加一上午的时间，如果大家觉得我的理解哪里不恰当

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    富集分析：GSEA 分析介绍

    分析的是基因集合而非单个基因（GO）或少数基因（Pathway）； 3. 富集分析。 怎么理解这个富集分析？...想要理解它首先要知道单基因分析，对实验组和对照组进行高通量测序或基因芯片检测获得的数据直接进行比对分析，发现基因表达发生了变化，到此为止就是单基因分析，单基因分析未考虑基因间的相互作用，因此很难对基因的表达变化做出解释...使用ＧＳＥＡ分析结果发表文章时注意引用网站上的文献。 二、分析前准备 进行分析之前需要准备 3 个文件：表达数据集、样品分组信息和基因数据集。...四、与传统富集分析的区别 GO 富集分析通过分析差异基因在生物学过程，分子功能、细胞组成中的富集定位，从而对基因进行注释和分类，它通过设定 cut-off 值选出差异表达基因，对它们进行 GO...KEGG 通路分析和 GO 富集分析类似，选出差异基因，通过统计学分析判断差异基因可能和哪些通路相关。这两个分析方法都需要筛选出差异基因，忽略对结果有贡献但没有落在差异显著范围内的基因。

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    10.RFM分析&矩阵分析1.RFM分析2.矩阵分析

    1.RFM分析 根据客户活跃程度和交易金额贡献，进行客户价值细分的方法。...高价值客户 低 高 高 重点保持客户 高 低 高 重点发展客户 低 低 高 重点挽留客户 高 高 低 一般价值客户 低 高 低 一般保持客户 高 低 低 一般发展客户 低 低 低 潜在客户 1.1 RFM分析过程...2.汇总RFM分值 RFM=100*R_S+10*F_S+1*M_S 3.根据RFM分值对客户划分8种类型 1.2 RFM分析前提 1.最近有过交易行为的客户，再次发生交易的可能性要高于最近没有交易行为的客户...1 153 2 164 3 135 4 153 5 154 6 142 7 151 8 148 2.矩阵分析...根据事物（如产品、服务等）等两个重要指标作为分析依据，进行关联分析，找出解决问题等一种分析方法。

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    数据分析项目-数据分析岗位近况分析

    数据读取 理解数据 数据清洗 数据分析 1、数据读取 #导入相关模块 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as...发现存在异常数据，这里需要对不相关的职位进行去除 df=df.loc[df.position.str.contains('数据|分析|Data|算法|Bi|ETL')] df.shape[0] 3423...考虑数据类的岗位有数据运营、数据挖掘、商业分析师、算法工程师、ETL工程师等 salary_range字段清洗 #观察salary_range字段 df['salary_range'].unique(...#新增平均薪水列，方面后面做统计分析 df['avg_salary']=df.apply(lambda x : (x.bottom_salary+x.top_salary)/2,axis=1) work_year...要求 分析： 学历要求：大专是最低要求，招高中或中专/中技的极少，最好是本科及以上 工作经验需求：偏向招聘有一定经验的求职者，尤其3-5年经验的需求最旺盛。

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    Hadoop离线数据分析平台实战——330会话分析Hourly分析Hadoop离线数据分析平台实战——330会话分析Hourly分析

    Hadoop离线数据分析平台实战——330会话分析Hourly分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 未完成 浏览器信息分析(MR) 未完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析...(MR) 未完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 模块介绍 Hourly分析指的是按照小时分析数据， 在本次项目中，只分析活跃用户、...我们通过修改现有的job来达到完成hourly分析数据统计的目标。 分别通过在active user和sessions这两个job中添加数据可以达到我们的分析要求。...计算规则 hourly分析分为hourly active user分析、hourly sessions分析以及hourly sessions length分析， 分别计算各个小时的活跃用户、会话个数以及会话长度来进行展示操作

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    生信分析网站（生存分析）

    数据库做基因组学的分析（机制一）； STRING互作和GO/KEGG分析探讨可能的信号通路（机制二）； TISIDB/TIMER分析肿瘤免疫特征（机制三）。...生存分析是非常重要的表型，诸多文章均有介绍。这里，我们对生存分析的纯生信数据库进行总结，果友们在选择时也可以作为参考。...生存分析数据库 Kaplan-Meier Plotter数据库（生存分析经典数据库，首选） http://kmplot.com/analysis/ ?...PrognoScan数据库（生存分析信息最全面的数据库，次选） http://dna00.bio.kyutech.ac.jp/PrognoScan/index.html GEPIA（国人之光，相关性分析是特色...） http://www.oncolnc.org/ cBioPortal（组学分析神器也能做生存分析） https://www.cbioportal.org/ ?

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    Python数据分析---性能分析

    从上亿条的工业物联网数据中快速检索所需要的数据进行算法分析以及可视化，需要大量的科学运算，为了保证整个过程在用户可以忍受的等待时间内(10s)，需要在代码中找到影响性能瓶颈的代码或函数，然后对其优化...下面介绍自己日常经常使用的性能分析手段： 一般上我写代码没有使用Pycharm等高级IDE，而是在Python自带的IDE中编写。...image.png 利用jupyter的%time，%timeit image.png image.png image.png image.png 利用%run -p和%run -t来分析性能和执行时间...需要文件本身是从上到下执行的语句，如果是模块，为其编写main函数 image.png image.png image.png 使用python -m cProfile youcode.py来对代码进行性能分析...,也可以用python -m cProfile youcode.py -o youcode.prof将分析结果保存在文件中 image.png

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    【数据分析】用户画像分析

    相比传统的线下会员管理、问卷调查、购物篮分析，大数据第一次使得企业能够通过互联网便利地获取用户更为广泛的反馈信息，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要商业信息，提供了足够的数据基础。...利用聚类算法分析，喜欢红酒的人年龄段分布情况？ 换成运营商的例子则是这样：使用全球通品牌的人通常是什么职业？使用动感地带的客户收入情况怎么样？...短文本，每个标签通常只表示一种含义，标签本身无需再做过多文本分析等预处理工作，这为利用机器提取标准化信息提供了便利。 制定标签规则，并能够通过标签快速读出其中的信息，机器方便做标答提取、聚合分析。...数据源分析 构建用户画像的数据来源于所有用户相关的数据。对于用户相关数据的分类，引入一种重要的分类思想：封闭性的分类方式。...目标分析 用户画像的目标是通过分析用户行为，最终为每个用户打上标签，以及该标签的权重。

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