Raksti

1: Datu ieviešana


1: Datu ieviešana

1.1 Migrēna un akupunktūra. Migrēna ir īpaši sāpīgs galvassāpju veids, kuru pacienti dažreiz vēlas ārstēt ar akupunktūru. Lai noteiktu, vai akupunktūra atvieglo migrēnas sāpes, pētnieki veica randomizētu kontrolētu pētījumu, kurā 89 sievietes, kurām diagnosticētas migrēnas galvassāpes, nejauši tika iedalītas vienā no divām grupām: ārstēšana vai kontrole. Ārstēšanas grupā 43 pacienti saņēma akupunktūru, kas īpaši paredzēta migrēnas ārstēšanai. 46 pacienti kontrolgrupā saņēma placebo akupunktūru (adatas ievietošana vietās, kas nav akupunktūras vietas). 24 stundas pēc tam, kad pacienti saņēma akupunktūru, viņiem jautāja, vai viņiem nav sāpju. Rezultāti ir apkopoti zemāk esošajā ārkārtas situāciju tabulā. 52

Attēls no oriģināla papīra, kas parāda atbilstošo laukumu (M) pret nepiemēroto laukumu (S), ko izmanto migrēnas lēkmju ārstēšanā.

  1. Cik procentiem pacientu ārstēšanas grupā 24 stundas pēc akupunktūras saņemšanas nebija sāpju? Cik procenti kontroles grupā?
  2. Vai no pirmā acu uzmetiena akupunktūra šķiet efektīva migrēnas ārstēšana? Paskaidrojiet savu pamatojumu.
  3. Vai dati sniedz pārliecinošus pierādījumus tam, ka šiem pacientiem ārstēšanas grupā ir reāla sāpju mazināšanās? Vai arī jūs domājat, ka novērotā atšķirība varētu būt tikai nejaušības dēļ?

1.2 Sinusīts un antibiotikas, I daļa. Pētnieki, pētot antibiotiku terapijas ietekmi uz akūtu sinusītu, salīdzinot ar simptomātisku ārstēšanu, nejauši 166 pieaugušajiem diagnosticēja akūtu sinusītu vienā no divām grupām: ārstēšana vai kontrole. Pētījuma dalībnieki saņēma vai nu 10 dienu amoksicilīna (antibiotikas) kursu, vai placebo pēc izskata un garšas. Placebo sastāvēja no simptomātiskas ārstēšanas, piemēram, acetaminofēns, deguna dekongestanti utt. 10 dienu perioda beigās pacientiem tika jautāts, vai viņiem ir ievērojami uzlabojušies simptomi. Atbilžu sadalījums ir apkopots zemāk. 53

  1. Cik procentiem pacientu ārstēšanas grupā bija ievērojams simptomu uzlabojums? Cik procenti kontroles grupā?
  2. No pirmā acu uzmetiena, kura ārstēšana ir efektīvāka sinusīta gadījumā?
  3. Vai dati sniedz pārliecinošus pierādījumus, ka sinusīta simptomu uzlabošanās rādītāji atšķiras? Vai arī jūs domājat, ka novērotā atšķirība varētu būt tikai nejaušības dēļ?

52 G. Allais u.c. Ausu akupunktūra migrēnas lēkmju ārstēšanā: randomizēts pētījums par piemērotu pret nepiemērotu akupunktu efektivitāti & quot. In: Neiroloģijas zinātnes 32.1 (2011), 173.-175.

53 J.M. Garbutt et al. Amoksicilīns akūtam rinosinusītam: izlases veida kontrolēts pētījums & quot. In: JAMA: Amerikas Medicīnas asociācijas žurnāls 307,7 (2012), 685. lpp. <692.


1.2 Kā šī grāmata ir sakārtota

Iepriekšējais datu zinātnes rīku apraksts ir sakārtots aptuveni pēc secības, kādā tos izmantojat analīzē (lai gan, protams, jūs tos atkārtosiet vairākas reizes). Tomēr pēc mūsu pieredzes tas nav labākais veids, kā tos iemācīties:

Sākot ar datu uzņemšanu un sakārtošanu nav pietiekami optimāli, jo 80% gadījumu tas ir ikdienišķi un garlaicīgi, bet pārējie 20% - dīvaini un nomākti. Tā ir slikta vieta, kur sākt apgūt jaunu priekšmetu! Tā vietā mēs sāksim ar jau importētu un sakoptu datu vizualizāciju un pārveidošanu. Tādā veidā, kad jūs uzņemat un sakārtojat savus datus, jūsu motivācija saglabāsies augsta, jo jūs zināt, ka sāpes ir tā vērts.

Dažas tēmas ir vislabāk izskaidrojamas ar citiem rīkiem. Piemēram, mēs uzskatām, ka modeļu darbību ir vieglāk saprast, ja jūs jau zināt par vizualizāciju, kārtīgiem datiem un programmēšanu.

Programmēšanas rīki ne vienmēr ir interesanti paši par sevi, taču tie ļauj jums tikt galā ar daudz sarežģītākām problēmām. Grāmatas vidū mēs sniegsim jums dažādus programmēšanas rīkus, un tad redzēsit, kā tos var apvienot ar datu zinātnes rīkiem, lai risinātu interesantas modelēšanas problēmas.

Katrā nodaļā mēs cenšamies pieturēties pie līdzīga modeļa: sāciet ar dažiem motivējošiem piemēriem, lai jūs varētu redzēt lielāku attēlu, un pēc tam ienirstiet detaļās. Katra grāmatas sadaļa ir savienota ar vingrinājumiem, lai palīdzētu jums iemācīties apgūto. Lai gan ir vilinoši izlaist vingrinājumus, nav labāka veida, kā mācīties, nekā praktizēt reālu problēmu risināšanā.


  • Informācijas tvertņu dublēšanās un atkritumu samazināšana
  • Palielināta datu koplietošana, uzlabojot uzticību un standartizāciju
  • Izmaksu samazināšana, uzlabojot resursu un procesu efektivitāti
  • Samazināts laiks, ko darbinieki pavada, meklējot, iegūstot un apstrādājot datus
  • Riska un izmaksu samazināšana, jo dati tiek labāk pārvaldīti, lai atbalstītu normatīvo aktu ievērošanu
  • Stingrāka ētikas un privātuma jautājumu izskatīšana, lai izvairītos no reputācijas kaitējuma

Datu pārvaldības pamatprincipi

NSW Informācijas pārvaldības pamatprincipiem aģentūrām jāvadās, pārvaldot un pārvaldot savus datus:


Klientu atsauksmes

Labākās atsauksmes no Amerikas Savienotajām Valstīm

Filtrējot atsauksmes, pašlaik radās problēma. Lūdzu, pamēģiniet vēlreiz vēlāk.

Patika šī grāmata! Ja es būtu varējis dot 6 zvaigznes, es to būtu.

Šī grāmata sniegs jums ļoti noapaļotu pieeju datu zinātnei, un ar to es domāju, ka tas patiešām ļautu jums braukt, lai gan visi šī lauka aspekti salīdzinājumā ar jums parādīs dažus regresijas algoritmus, izmantojot pitonu, un to saucam par datu zinātni.

Grāmatā ir viss - ne tikai tā savos piemēros izmanto visiecienītāko valodu (pitonu), bet arī detalizēti atbalsta rīkus un ekosistēmas. Piemēram, dzirksts - kāpēc kaut ko radīt, ja Spark jau ir šeit, un mēs to varam vienkārši izmantot savā darbā.

Tas aptvēra NoSQL tehnoloģijas, lai lasītājiem sniegtu pietiekami daudz informācijas, lai sāktu darbu, un katram no tiem tika izsvērti plusi un mīnusi. Man īpaši patika lasīt ACID, BASE un CAP teorēmu sadaļas. Esmu pazīstams ar viņiem un pirms dažiem gadiem lasīju prezentāciju par tieši to pašu tēmu, un man patika lasīt, jo tā aptvēra svarīgos galvenos punktus, atstājot man patīkamu siltu sajūtu vēderā, ka nezinoši lasītāji būs labās rokās!

Diskusijas laikā par NoSQL tika ieviesta ElasticSearch, un visa nodaļa tika veltīta tam, kā piesaistīt meklēšanas iespējas, lai sniegtu mums vērtīgus rezultātus. Meklēt ir tas, ko ElasticSearch veic vislabāk! Sadaļa par Damerau-Levenshtein bija lieliska. Tas lika domāt par netīriem datiem, kas ir reālajā pasaulē, un to, kā jūs ar tiem rīkojaties (salīdzinot ar piemēru ar pilnīgi tīriem un gataviem lietošanai datiem)

Runājot par reālās pasaules pieredzi - šī grāmata spēra soli atpakaļ, un tā vietā, lai mēģinātu būt datu zinātnes grāmata un mestos jums pretī foršām pitonu bibliotēkām, tajā tika runāts par vispārēju pieeju īstā vārdā, kad jūs nodarbojaties ar datu zinātnes projektiem, cenšoties jūs padarīt padomājiet par projekta izpētes mērķiem - kāpēc mēs to darām? Tas tika darīts, lai palīdzētu jums domāt un palīdzētu izvēlēties pareizos risinājumus.

Vēl viens reālās pasaules problēmu piemērs bija viņu nodaļa par lielu un es domāju patiesi lielu datu apstrādi. Dažās paraugprogrammās jūs noteikti varat spēlēt ar desmitiem simtiem paraugu ierakstu, bet ko jūs darāt ar koncertiem vai vairāk datu? palaižot ražošanas serverus, jums nav darīšana ar 2-3 žurnāla ierakstu rindām, dažreiz jūs rīkojaties ar koncertiem! Tāpēc es biju ļoti priecīgs redzēt sadaļu, kurā tika runāts par to, kā jūs varat risināt šādas problēmas.

Autori, manuprāt, paveica lielisku darbu, klonējot un padarot pieejamu Pywebhdfs pakotni, kas darbotos ar viņu koda piemēru (viņi izmantoja jau novecojušu hortonworks smilškasti, kas dažās nodaļās apgrūtināja sekošanu, taču nebija grūti saprast kur pārvietotas izvēlnes / pogas)

Jauks pēdējais pieskāriens, kas, manuprāt, bija lielisks, bija sadaļa par rezultātu vizualizāciju. Kā jūs sazinātos ar to, ko atradāt, citiem? vai jūs tos norādīsit uz dažiem grūti lasāmiem izdrukājumiem, VAI parādīsit viņiem attēlu / grafiku, kas atvieglo jūsu secinājumu lasīšanu?

Tātad. daudzi daudzi dārgakmeņi šajā grāmatā, kas patiešām sniegtu jums lielisku pārskatu par datu zinātnes jomu un ļautu jums sākt darboties ne tikai tikai akadēmiskā / tikai demonstrācijas veidā, bet arī reālās dzīves ražošanas vidē.

Es noteikti vēlētos vēlreiz lasīt šo grāmatu un ieteikt to saviem kolēģiem!


Nedaudz vairāk par apakškopu

Bieži ir lietderīgi datu kopā iegūt visas personas (gadījumus), kurām ir īpašas iezīmes. Mēs to paveicam caur kondicionēšana komandas. Pirmkārt, apsveriet tādus izteicienus kā

Šīs komandas rada TRUE un FALSE vērtību virkni. Katram respondentam ir viena vērtība, kur TRUE norāda, ka persona bija vīrietis (izmantojot pirmo komandu) vai vecāka par 30 (otrā komanda).

Pieņemsim, ka mēs vēlamies iegūt tikai datus par vīriešiem izlasē vai tikai par tiem, kas vecāki par 30. Mēs varam izmantot R apakškopu, lai to izdarītu mūsu vietā. Piemēram, komanda

izveidos jaunu datu kopu ar nosaukumu mdata, kurā būs tikai vīrieši no cdc datu kopas. Papildus tam, ka atrodat to savā darbvietā līdzās izmēriem, kā parasti varat palūrēt pirmajās vairākās rindās

Šajā jaunajā datu kopā ir visi tie paši mainīgie, bet nedaudz mazāk par pusi rindu. Ir arī iespējams pateikt, ka R patur tikai īpašus mainīgos, un šo tēmu mēs apspriedīsim turpmākajā laboratorijā. Pašlaik ir svarīgi, ka mēs varam apkopot datus, pamatojoties uz viena vai vairāku mainīgo lielumiem.

Varat izmantot vairākus no šiem nosacījumiem kopā ar & amp un | . & Amp tiek nolasīts “un” tā

sniegs datus par vīriešiem, kas vecāki par 30 gadiem raksturs tiek lasīts “vai” tā

ņems cilvēkus, kuri ir vīrieši vai vecāki par 30 gadiem (kāpēc to ir interesanta grupa, grūti pateikt, bet šobrīd svarīga ir tā mehānika). Veidojot apakškopu, jūs varat izmantot tik daudz “un” un “vai” klauzulu, cik vēlaties.

  1. Izveidojiet jaunu objektu ar nosaukumu under23_and_smoke, kurā ietverti visi respondentu, kas jaunāki par 23 gadiem, novērojumi, kuri dzīves laikā ir izsmēķējuši 100 cigaretes. Uzrakstiet komandu, kuru izmantojāt jaunā objekta izveidošanai, kā atbildi uz šo vingrinājumu.

1.1 Iepazīšanās ar grafiku datu bāzi

Lielākajai daļai datu glabāšanas veidu ir jēdziens dažiem datu elementiem (neatkarīgi no tā, vai tie ir, piemēram, datu mezgli vai datu tabulas), kuriem ir lielāka prioritāte vai lielāka nozīme nekā citiem elementiem.

Piemēram, ņemiet XML dokumentu. XML dokumentā parasti ir informācijas mezgli, katram no kuriem ir vecāku mezgls. Dokumenta saknē ir augstākā līmeņa mezgls, kuram nav vecāku.

Apskatiet iepriekš redzamo ilustrāciju. Datu grafikā nav sakņu jēdziena (vai hierarhijas). Diagramma sastāv no resursiem, kas saistīti ar citiem resursiem, un nevienam resursam nav īpašas iekšējas nozīmes pār citu.

Datu diagrammas piemērs

Vispirms visvieglāk ir apskatīt virkni paziņojumu par to, kā lietas ir savstarpēji saistītas, un vizualizēt tos kā diagrammu, pirms apskatīt, kā šīs attiecības varētu izpausties RDF. Apskatiet šādus apgalvojumus, kas apraksta attiecības starp suni (sauktu par Bengiju) un kaķi (sauktu par Boniju):

Bengijs ir suns.
Bonijs ir kaķis.
Bengija un Bonija ir draugi.

Izmantojot šos trīs vienkāršos apgalvojumus, pārvērsim to datu diagrammā:

Šajā diagrammā norādītās attiecības ir diezgan intuitīvas, taču, lai būtu pamatīgas, pārskatīsim tās. Mēs varam redzēt, ka mēs abi lietas - identificē ar "Thing 1" un "Thing 2" - ir īpašības nosaukums, animalType un draugiAr.

No tā mēs varam redzēt, ka "Thing 1" vārds ir Bengie, un "Thing 2" vārds ir Bonnie. "Thing 1" ir suns, un "Thing 2" ir kaķis. Un, visbeidzot, abi ir savstarpēji draugi (to norāda draugiAr īpašums, kas vērsts abos virzienos).

Svarīgs punkts Bultas augšējā diagrammā ir īpašības, dažreiz RDF terminoloģijā sauc predikāti. Atcerieties tagad, ka noteikumi īpašums un predikāts ir savstarpēji aizvietojami un ka tieši bultiņas raksturo diagrammas īpašības.

Pirms oficiāli ieviest vienkāršu RDF, sniegsim ātru piemēru, lai sniegtu garšu tam, kā tas izskatās.

Ietilpst visi mūsu primer konsultācijas. Plus divi ekskluzīvs jaunas apmācības RDF sintakse, un NoSQL datu bāzes atrasts tikai e-grāmatā.


1.4 Kāda veida datu nesējos var izmantot failus Atgūt?

Atkopt manus failus darbosies visu veidu datoru datu nesējos. Tas iekļauj:

  • Cietie diski, ieskaitot ārējos USB diskus
  • USB atmiņas kartes, īkšķu diskdziņi, pildspalvas diskus vai citi USB datu nesēji
  • Kameru kartes
  • Aparatūras un programmatūras RAID (JBOD, RAID 0,1,5)
  • iPod, MP3 atskaņotāji un diktofoni

Vai jebkura cita atmiņas ierīce, kas tiek parādīta zem logiem kā cietais disks (Atkopt manus failus NETIEK atbalstīta atkopšana no iPhone vai iPad cietajiem diskiem, jo ​​Apple ierobežo piekļuvi šīm ierīcēm).


Datu zinātnes profils

Klasē Reičela pasniedza rādītāju kartes un aicināja visus profilēties (pēc relatīvā, nevis absolūtā mērogā) attiecībā uz viņu prasmju līmeni šādās jomās:

Komunikācijas un prezentācijas prasmes

Kā piemēru 1.-2. Attēlā parādīta Reičela datu zinātnes profils.

1-2. Attēls. Reičelas datu zinātnes profils, kuru viņa izveidoja, lai ilustrētu mēģinājumus sevi vizualizēt kā datu zinātnieci, vēlējās, lai studenti un vieslektori šajā jautājumā „pārspīlētu” - pievienotu spaiņus vai noņemtu prasmes, izmantotu citu mērogu vai vizualizācijas metodi un domātu par pašpārskatu trūkumi

Mēs uzlīmējām rādītāju kartes pie tāfeles un redzējām, kā visi pārējie domā par sevi. Bija diezgan daudz variāciju, kas ir forši - daudzi cilvēki šajā klasē ieradās, piemēram, no sociālajām zinātnēm.

Kur šobrīd ir jūsu datu zinātnes profils un kur jūs vēlaties, lai tas būtu pēc dažiem mēnešiem vai gadiem?

Kā jau minējām iepriekš, datu zinātnes komanda vislabāk darbojas, ja dažādas prasmes (profili) ir pārstāvētas dažādiem cilvēkiem, jo ​​nevienam viss nav labs. Tas liek mums aizdomāties, vai varētu būt lietderīgāk definēt “datu zinātnes komandu” - kā parādīts 1. – 3. Attēlā - nekā definēt datu zinātnieku.

1.-3. Attēls. Datu zinātnes komandas profilus var veidot no datu zinātnieku profiliem, un datu zinātnes komandas profilam un to datu problēmu profilam, kurus viņi mēģina atrisināt, jābūt saskaņotiem

1. nodarbība: Zooloģiskā dārza dati

Termins “dati” tiek ieviests ar dzīvnieku tēmu saistītu darbību ietvaros, kas ietver dzīvnieku skaita identificēšanu zooloģiskajā dārzā un vizuālu veidu izstrādi skaitļu attēlošanai.

Lai attēlotu datus dažādos veidos

2. nodarbība: attēlu dati

Tiešsaistes programmatūras izmantošana, lai vizuāli attēlotu zoodārza dzīvnieku datus no iepriekšējās nodarbības, lai izstrādātu un izveidotu piktogrammu vai diagrammu

Izmantot tehnoloģiju, lai attēlotu datus dažādos veidos

3. nodarbība: Minibeast medības

Izmantojot skolas teritoriju, dodieties uz mazuļu medībām un izmantojiet savāktos datus, lai izveidotu datu vizuālu attēlojumu, piemēram, diagrammu vai piktogrammu, izmantojot datoru.


Skatīties video: Personas datu apstrādes principi un tiesiskais pamats (Novembris 2021).