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你可能喜欢如下所有资源，尽在微信公众号：（精鼎数据分析联盟：data973）中，好多视频哦，关注后直接回复前面数字就可以得到该篇材料哦！本站所有文章，请回复前面数字就可以一、武老师说统计篇：101期：变量的类型；102期：为什么小概率事件的界值定为0.05呢；103期：P&0.05与P&0.01的那些事？；104期：统计学之必须掌握的思想与概念；105期：多因素多元分析中的几个核心概念；106期：计量资料统计学描述；107期：正态分布激情燃烧的岁月；108期：计数资料统计学描述；109期：假设检验之葵花宝典；110期：t检验；111期：F检验（方差分析）；112期：卡方检验；113期：统计学核心概念（视频讲解）二、武老师说SPSS篇201期：SPSS试图连接远程服务器失败，无法启动解决方案；202期：如何根据样本量、均数和标准差，利用SPSS模拟还原原始数据；制作中203期：二因素嵌套设计方差分析204期：联合分析之SPSS实现205期：轮廓分析之SPSS实现206期：多变量统计之SPSS实现（一）207期：生存分析之SPSS实现208期：T检验之SPSS实现209:SPSS信度和效度分析210:多重响应分析、多选题分析、多对一分析211:AMOS结构方程数据分析教程212:多选题和排序题分析三、武老师说系统评价与Meta分析第一季：循证医学检索（视频）301：中国生物医学文献数据库（CBM）；302：Pubmed；303：Cochrane Library；304：万方数据库；305：CNKI数据库；306：Embase数据库（来自网络）第二季：Revman软件应用（视频）306：第一讲：Revman软件下载与安装（视频）；307：第二讲：Revman文件新建与质量评价（视频）；308：第三讲：Revman二分类资料Meta分析（视频）；309：第四讲：Revman连续性资料Meta分析（视频）；310：第五/六讲：Revman森林图与漏斗图的解读（视频）；311：第七讲：Revman实现亚组分析（视频）；312：第八讲：Revman软件诊断试验Meta实现（视频）；313：第九讲：Revman实现基因多态性Meta（视频）；314：第十讲：Revman实现文献流程图（视频）；315：第十一讲：Revman实现生存资料Meta（视频）；316：第十二讲：基因多态性之加性模型实现（视频）；317：第十三讲：Bland altman 一致性分析（视频）318：第十四讲：ADDIS软件数据录入，网状meta工具（视频）319：Meta分析之Power analysis：制作中第三季：Stata软件应用320：Stata软件中加载meta analysis模块实现（视频）；321：Stata中如何将多结局指标做入同一张森林图（视频）322：Medcal在meta分析中的应用323:stata实现二分类资料meta分析（视频）324:stata实现连续性资料meta分析（视频）325:stata实现亚组分析（视频）326：stata实现敏感性分析（视频）327：stata实现meta回归（视频）328：stata实现发表性偏倚（视频）329:stata实现累积meta（视频）330：带有基线资料的连续性资料如何提取数据（视频）331：stata如何创建Do文件（视频）332:如何快速meta选题333:comprehensive meta analysis入门（视频）334:循证医学数据提取Excel万能换算模板2.0(视频)335:Revman,Stata,Meta-disc在诊断试验准确性（DTA）系统评价中的应用336：STATA软件实现剂量反应关系的meta分析337:meta分析浓缩至简其实就一个词，把握住就行！！338:meta分析的最主要任务,你知道吗？339:诊断试验MetaDisc教学视频四、武老师说统计分析方法选择篇（理论完毕）401：完全随机分组资料之两组或多组计量资料的比较；402：完全随机分组资料之分类资料的统计分析；403：配对设计或随机区组设计之两组或多组计量资料的比较；404：配对设计或随机区组设计之分类资料的统计分析；405：变量关联性分析之两个变量之间的关联性分析；406：回归分析之线性回归；407：回归分析之Logistic回归；408：生存分析资料；409：常用统计分析方法图解五、临床科研设计样本量计算与PASS软件实现501：样本量影响因素；502：估计总体均数时样本量估计；503：估计总体概率样本量估计；504：样本均数与总体均数比较的样本量估计；505：完全随机两样本均数比较（样本量相等）；506：完全随机两样本均数比较（样本量不等）；507：配对样本T检验；508：完全随机设计多个样本均数比较；509：两个样本率比较样本量估计（样本相等）；510：两个样本率比较样本量估计（样本不等）；511：两样本相关系数比较；512：病例对照研究（样本量相等）；513：病例对照研究（样本量不等）；514：配对病例对照研究；515：队列研究（已知P1和 P2）；516:药物临床试验样本量计算（非劣效、等效或优效性）六、Epidata3.1软件数据录入601：Epidata3.1之建立QES文件602：Epidata3.1之建立Rec文件603：Epidata3.1之建立CHK文件604：Epidata3.1之数据录入与导出七、Epicalc软件实战运用（进行中）701：总体参数估计（describe）702：比较（compare）703：行列表（Table）704：样本量计算（Size）705：概率（Probability）八、统计学名家实录（完毕）801：Johann Carl Friedrich Gauss（）802：R. A. Fisher()803：William Sealy
Gosset ()804：Karl Pearson(）805：Francis Galton()806：Egon Sharpe Pearson()807：Simeon Denis Poisson()808：David RoxbeeCox（1924-）809：郭祖超（）810：许世瑾（）811：薛仲三（）九、Eris XU老师说ArcGIS系列第一季：ArcGIS应用基础第一篇：ArcMap应用900：ArcGIS序901：新建地图文档902：加载数据903：图层管理904：地图查询第二篇：ArcCatalog应用905：添加文件夹链接906：目录内容浏览与检索907：文件类型设置908：数据转换与输出十二、Excel统计分析应用1201：Excel统计分析工具加载1202：Excel做地理地图（视频）1203:Excel堆积折线图（视频）1204:Excel堆积条形图（视频）1205：Excel堆积柱形图（视频）1206：Excel百分比堆积柱形图（视频）1207:Excel多列堆积柱形图（视频）1208：Excel制作双Y轴图（视频）1209:玩转Excel-数据透视巧分析（视频）1210:玩转Excel-保护工作表巧收数据（视频）1211：玩转Excel-条件格式巧分数据（视频）1212：玩转Excel-邮件合并巧发工资单（视频）1213：销售预测分析－Excel2007高效办公-财务管理（视频）1214：动态交互式图表-数据透视图（视频）十三、SPSS Modeler1301：神经网络模型（视频）1302：决策树模型（视频）1303:聚类分析（视频）1304:SPSS数据挖掘方法概述-学生_关联、决策树（视频）1305:SPSS数据挖掘方法概述-学生_管理窗口（视频）1306:SPSS数据挖掘方法概述-学生_选项面板（视频）1307：数据分析与数据挖掘概论（视频）1308：Clementin数据基本分析（视频）1309：单纯贝叶斯分类器-Statistica数据挖掘十四、常用统计学错误1401：论文常见统计学错误之一：均数加减标准差误用1402：论文常见统计学错误之二：说是随机，其实是随意1403:论文常见统计学错误之三：等级资料竟然用卡方检验1404:论文常见统计学错误之四：直接采用两两比较处理RXC表资料十五：统计理论视频版1501：文本挖掘简介-Statistica数据挖掘1502:时间序列分析-Statistica数据挖掘1503:人工神经网络-Statistica数据挖掘1504：决策树简介-Statistica数据挖掘1505:关联规则-Statistica数据挖掘十六：混沌数据之美1601：混沌数据之美1其他一些应用：9901：思维导图（freemind、xmind和mindmanager）视频：9902:Primer Premier 5.0视频教程（视频）9903:思维导图软件mindmanager简介（视频）9904:如何从NCBI下载基因组序列（视频）9905:验证性因子分析之AMOS（视频）9906：公式编辑器MathType数学公式（视频）9907:SDS-PAGE琼脂糖电泳技术实例操作视频（视频）9908:ITT分析与PP分析（视频）9909：3dBody使用视频（视频）9910:NCBI查找mRNA，cDNA及蛋白序列（视频）9911：mRNA Splicing[视频版]9912：NCBI疾病关联遗传位点注释查询（视频）9913：用Python玩转大数据：网络爬虫（视频）9914：用Python玩转大数据：XML数据分析（视频）9915：利用Web of Science制作引文跟踪9916：Web Of Science 核心合集检索技巧9917：Web Of Science 核心合集进入路径及页面概览9918：去繁存精，SCI帮您高效选题与开题9919：如何获取自然科学、社会科学跨学科的研究前沿9920：如何利用情报分析工具开展深层次学科服务9921：快速定位经典文献及自动追踪最新研究前沿方法9922：硕博士如何利用SCI选题与开题9923：Web of Science新平台纵览9924：EndNote X7基本功能9925：Writing a Paper with Endnote9926:Illustrator绘制信号通路9927：Flash制作动画9928:Origin二维图形绘制9929:【哈弗大学】细胞内部的生命活动9930:中国各类基金的英文写法汇总持续更新中。。。精鼎数据分析联盟(data973)　
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alt="武松老师说统计之三：P<0.05与P<0.01的那些事？" title="武松老师说统计之三：P<0.05与PP0.05你也别伤心，P是一把刀，关键还是看是谁拿着。Logistic回归是分类资料回归分析的一种，而且是最基础的一种。Logistic回归应用广泛、关注度较高，如下所有资源，尽在微信公众号：（精鼎数据分析联盟：data973）中，好多视频哦，关注后直接回复前面数字就可如下所有资源，尽在微信公众号：（精鼎数据分析联盟：data973）中，好多视频哦，关注后直接回复前面数字就可如下所有资源，尽在微信公众号：（精鼎数据分析联盟：data973）中，好多视频哦，关注后直接回复前面数字就可SCI，绝对是目前临床医生科研能力评判的金标准，对于三甲医院来说，SCI俨然已是家常便饭，但是对于基层医院，在科学探索中，不论是初出茅庐的年轻学者，还是训练有素的科研能手，最关注莫过于自己从事的学术领域，如何从海量的Logistic回归是分类资料回归分析的一种，而且是最基础的一种。Logistic回归应用广泛、关注度较高，精鼎数据分析联盟为国内十多家大学统计学教师自发组建数据分析兴趣联盟，定期发布文章，所有文章列表如下：Excel制作地理地图，简单实用哦！精鼎数据分析联盟为国内十多家大学统计学教师自发组建数据分析兴趣联盟，定期发布文章，所有文章列表如下：如下所有资源，尽在微信公众号：（精鼎数据分析联盟：data973）中，好多视频哦，关注后直接回复前面数字就可汤森路透(Thomson Reuters)成立于日，是由加拿大汤姆森公司(The Thom2015年还没有结束，但我们还是迫不及待地要给大家做个盘点了，这些发生在2015年的伟大创新，也将持续影响着精鼎数据分析联盟，您科研的必备工具库如下所有资源，尽在微信公众号：（精鼎数据分析联盟：data973）中，好如下所有资源，尽在微信公众号：（精鼎数据分析联盟：data973）中，好多视频哦，关注后直接回复前面数字就可从小到大，我感性思维多一些，不善于读书。85 至 89 年在清华生物系读本科期间，从未读过任何一种英文专业期精鼎数据分析联盟您的科研必备工具仓库Visio教学（1）visio教学（2）visio教学（3）如下所有资源data973数据分析培训、数据分析师认证、数据分析项目、数据分析与数据挖掘经验交流，数据分析会员制；【订阅者权益】：数据分析咨询、国内相关数据分析培训优惠、数据分析沙龙、数据分析资料、数据分析联盟会员资格热门文章最新文章data973数据分析培训、数据分析师认证、数据分析项目、数据分析与数据挖掘经验交流，数据分析会员制；【订阅者权益】：数据分析咨询、国内相关数据分析培训优惠、数据分析沙龙、数据分析资料、数据分析联盟会员资格君，已阅读到文档的结尾了呢~~
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3秒自动关闭窗口人人都能掌握的6个数据分析工具
大数据时代人人都拥有数据， 但是提到数据分析，听起来似乎是专家才能做的事情。确实， 如果你想成为数据科学家， 那么好好学习机器学习、Hadoop和R吧。 不过如果你只是想简单地做些分析，那么还是有一些学习曲线不那么陡峭的“傻瓜”工具可用，以下是GigaOM的博客作者Derrick Harris推荐的6款免费在线数据分析工具，IT经理网为大家试用点评如下：
是一个机器学习的工具。 如果拿数码摄影做类比， BigML使用起来简单得就像傻瓜相机那样， 同时有具备了单反的功能。 用户只需要上传数据， 格式化数据， 然后BigML就根据这些变量生成一个预测模型。 就这么简单。 下图就是Derrick Harris根据自己在用健康应用App软件Fitbit统计出来自己一天的活动数据和消耗的卡路里， BigML做出的预测模型。
Google Fusion Table
是Google的一个实验性数据可视化工具。 用户界面算不上多好， 不过使用非常简单。下图就是Derrick Harris把公开的各国枪支犯罪的数据上传上去得出的可视化地图。
对每个国家， 点击后可以看到具体数据：
如果你的数据量不大， 比如列数和行数不多的话。
是个不错的可视化选择。 Infrogram最初提供信息图的模板， 而去年又开始增加了大量的图表的模板。用户上传数据后， 可以生成互动的图表， 这些图表可以嵌入网页使用。
此外， Infogram还提供了一些样本数据供用户试验。 用户可以看这些样本数据生成的图表， 如果喜欢的话， 可以用自己的数据替换。
下图是本站编辑根据本站的文章“”进行词频分析并用Infogram生成的词频表以及词云图。
是IBM的一个Web服务。 提供很多可视化的工具， 包括各种图表。 而Many Eyes最强的就是文本分析功能。
下图就是IT经理网编辑利用Many Eye上的数据例子对马丁路德金牧师的“我有一个梦”进行文本分析产生的词云图（Many Eyes 还不支持中文分词）。
此外， Many Eyes的文本分析还能显示词组的关联， 让你知道作者常用的词组关联是哪些。
比如 “我有一个梦”的演讲里Freedom出现的频次最多。 我们还可以建一个单词树， 来专门看从Freedom延伸下去的词。
是一个非常简单的教会用户使用统计图表的应用。 你只需要上传数据， 把你需要关注的变量打上勾， Statwing就可以把统计关系图画出来。 而且可以把各个变量的样本大小， 最大最小值， 平均数， 中位数以及标准方差等一系列统计指标列出来。
下图是Derrick Harris上传的自己的Fitbit的数据。 试图研究一下自己的每天活动和卡路里消耗量的关系。
Tableau Public
是Tableau的免费版本。 它需要一些结构化的数据， 也需要你懂一些BI。 不过类似于拖拽这样的功能， 对于那些想试试的用户来说， 还是比较方便的。
下图是IT经理网编辑根据data.gov上最近7天的地震数据用Tableau生成的可视化的图。 读者也可以试一试， 数据在
这些数据分析及可视化的工具，可以很简单地帮助用户实现一些看起来很难的分析或者可视化。 对于那些想试着上手的用户来说， 是一个接触数据分析和可视化的捷径。 不过， 需要注意的是，很多工具需要的是结构化的数据，比如列作为变量， 行做为样本。因此，在使用这些工具之前， 需要对数据进行清洗， 把数据整理成为可用的格式才可以使用。
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自动识别内容的编码，并把编码统一转换为GBK编码。
Qlik还是不错的，可视化报表首选。通过拖拉的形式即可完成对数据的分析，真正可以做到轻松玩转大数据。
1、RoR的发展前景还是很光明的。RoR在短时间内取得了巨大的成就，它打破了Web开发领域的固有观念，方便快捷的开发方式使其被广泛接受。而事实上，已有几家跨国公司正在使用RoR开发自己的Web应用程序，并且有多家大型公司在考虑使用RoR进行Web应用开发。2、Dyson智能分析系统：是国内公司自主研发，可以完整的实现大数据的采集、分析、处理。
大数据共享交换平台勤智数码的DeepOne大数据共享交换平台（）是一个集数据接入、数据处理、数据存储、查询检索、分析挖掘等、应用接口等为一体的成熟产品。满足大数据领域数据汇聚接口种类繁多、数据采集性能要求高等实际需求
构建跨多种数据源的业务实体，封装和屏蔽复杂异构数据源，提供统一数据访问接口
基于元数据、用户和角色的权限访问控制，保障数据访问安全
提供全面的数据热度统计和运行环境及状态监控，实现数据的可视化管理
其他的 国外的Google Chart提供了一种非常完美的方式来可视化数据，提供了大量现成的图标类型，从简单的线图表到复杂的分层树地图等。它还内置了动画和用户交互控制。可以参考
Photoshop足矣
数据可视化是技术与艺术的完美结合，它借助图形化的手段，清晰有效地传达与沟通信息。一方面，数据赋予可视化以意义;另一方面，可视化增加数据的灵性，两者相辅相成，帮助企业从信息中提取知识、从知识中收获价值。目前市场上比较流行的可视化展现工具是Tableau/Qlik/IBM Cognos。这些工具我也都用过。比较如下：补充一句，可视化这块，还是要数据输出简单明了，对于很多中小型企业，这3个软件都够了，对于BAT这种，如果输出，一定是建立临时表，然后用这些可视化工具展现。补充一句，可视化这块，还是要数据输出简单明了，对于很多中小型企业，这3个软件都够了，对于BAT这种，如果输出，一定是建立临时表，然后用这些可视化工具展现。
一般是hadoop，数据存储在hdfs上，大量但不需要很实时的数据用mapreduce hive等计算。实时数据有storm，目前spark发展势头较好。
刚看到一篇文章~说不定能够帮到你哦，里面有一些对比分析。
提到用Excel的朋友简直是在讲笑话国内对大数据应用的学习和了解目前只是处于初步阶段国内原有的大量数据处理，学术上只能称为：批量数据处理而大数据处理问题，解决的是海量数据的问题解决这一问题：有几个方面1.安全方面：脱密技术、加密技术，恩师出台的无条件安全技术等目前由国家相关部门独立拥有。其工具更不谈公开2.处理方面：Hadoop，Hive，Hbase。近年阿里云的data lake。Echart什么的只能算批量数据处理的应用软件。3.应用方面：以IBM和Oracle为行业标杆。近期可以关注的还有：Teradata、Opower、Splunk主要应用分类：1.实时处理
即时决策2.海量计算
价值挖掘回归正题，答题主问：对于数据科学家，主要工具还是算法、代码和论文对于政府，主要工具是别人家的政策和预算对于大数据公司，主要工具就是科学家和政府对于企业，主要工具是数据公司提供的分析软件对于平民，主要工具是企业的各种应用有补充疑问的可以评论，所有国内出版的大数据书籍我都看过了，基本木有什么卵用，推荐大家看白皮书博主恰好搭建过hadoop写过基于英文分词库做的新闻语义分析，实现了对新闻主题监控的功能，略懂
医学上的分析SPSS较常见，因为医学生若干年都在学习医学相关知识往往忽略了统计学的学习，SPSS是属于易上手的傻瓜软件，而且方便准确，可以满足基本的数据分析功能。对于大数据来说，属于数据挖掘与机器学习的领域，比较好用的软件有matalab、R、Weka，内部嵌入很多包，而且具体的包可以网上下载或者自己编写，R较为灵活强大，Matlab不太了解据说作图很不错，个人比较喜欢Weka，易于学习操作，内部嵌入的工具包全面，不用自己编程，能够实现很多算法的运行，当然不同人有不同看法，如果数据不够多或者怎么学也学不会的SPSS甚至是excel都够用了
我们公司用的是qlikview。感觉挺强大的
1.Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。Hadoop 可靠，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 可伸缩，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。2.HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。3.Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、 Admaster等等。4.Apache Dril，该项目帮助谷歌实现海量数据集的分析处理，包括分析抓取Web文档、跟踪安装在Android Market上的应用程序数据、分析垃圾邮件、分析谷歌分布式构建系统上的测试结果等等。5.RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。6.Pentaho BI 平台是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。BI 平台包含组件和报表，用以分析这些流程的性能。目前，Pentaho的主要组成元素包括报表生成、分析、数据挖掘和工作流管理等等。这些组件通过 J2EE、WebService、SOAP、HTTP、Java、JavaScript、Portals等技术集成到Pentaho平台中来。 Pentaho的发行，主要以Pentaho SDK的形式进行。Pentaho BI 平台构建于服务器，引擎和组件的基础之上。这些提供了系统的J2EE 服务器，安全，portal，工作流，规则引擎，图表，协作，内容管理，数据集成，分析和建模功能。
D3.js/chart.js之类的工具主要用来展示分析结果。因为看一堆冷冰冰的数据我们普通人没有什么直观的概念。例如上图中的stDev（标准差），给一堆数字真的难看出来这堆数值很糟心。现在很多做大数据分析的，其实样本数据不够大，很多时候设计好分析模型之后，用Python或者R，泡几杯咖啡看一两部电影就等到结果了。那些数据真的足够大的，也有钱去搞hadoop spark 机器学习 人工智能 什么的了。反正有钱。
好的资料，值得深入学习
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