Эд де гуй статистика: HTTP status 503 — server temp down, временная недоступность

Разное

Содержание

Последний сезон Челси до эпохи Абрамовича. Кто и где они? — football.ua

Football.ua вспоминает последний сезон Челси до того, как клуб выкупил Роман Абрамович.

Роман Абрамович официально приобрел футбольный клуб Челси 2 июля 2003 года и этот момент можно считать ключевым в истории клуба. Российский олигарх потратил на приобретение клуба 140 миллионов фунтов, а после вложил, по разной информации, до трех миллиардов фунтов (данные Daily Mail).

За это время Челси выиграл 17 трофеев, среди которых – пять титулов чемпиона Англии, по одной победе в Лиге чемпионов и Лиге Европы, а также пять кубков Англии. Не стоит скрывать, что именно при Абрамовиче Челси поднялся до уровня ТОП-клуба и по настоящее время старается держать эту планку, даже несмотря на то, что владелец клуба, судя по всему, ныне отдает приоритет другой своей занятости.

В «эпоху Абрамовича» Челси возглавляло 13 главных тренеров, а двое из них и вовсе приходили в клуб дважды – это Жозе Моуриньо (2004-2007, 2013-2015) и Гус Хиддинк (2009 и 2015/16).

Если говорить о трофеях, то самым успешным в этом плане для лондонской команды был именно Моуриньо.

Football.ua предлагает вспомнить, как выглядел состав Челси до покупки Романом Абрамовичем – еще при предыдущем владельце Кене Бейтсе.


Голкиперы:

Эд Де Гуй

Количество матчей в АПЛ в сезоне-2002/03: 2
Возраст сегодня: 52
Нынешний клуб: завершил карьеру

Выступал за Челси с 1997 года и провел в общей сложности шесть сезонов. На момент прихода на Стэмфорд Бридж Романа Абрамовича Де Гую было 37 лет, и в клубе уже не видели необходимости в нем. В мае 2003 года он был отпущен как свободный агент, а затем перебрался в Сток Сити, где провел в сезоне-2003/04 38 матчей в АПЛ. 

Карло Кудичини

Количество матчей в АПЛ в сезоне-2002/03: 36
Возраст сегодня: 45

Нынешний клуб: завершил карьеру 

Легенда Челси и нынешний помощник главного тренера в лондонской команде. Карло Кудичини успел провести еще шесть сезонов за Челси после того, как клуб приобрел Абрамович. Только все это время он был вторым голкипером, ввиду того, что в команде появился Петр Чех, который благополучно защищал ворота Челси на протяжении 11 лет.  


Защитники:

Альберт Феррер

Количество матчей в АПЛ в сезоне-2002/03: 3
Возраст сегодня: 48
Нынешний клуб: завершил карьеру 

Испанский правый защитник был редким гостем в стартовом составе Челси в сезоне-2002/03 – лишь четыре матча, если учитывать все турниры. В конечном итоге, Феррер провел не только свой последний сезон в Челси до «эпохи Абрамовича», но и в карьере: в том же году «Чапи» решил повесить бутсы на гвоздь в возрасте 33 лет.

Селестин Бабаяро

Количество матчей в АПЛ в сезоне-2002/03: 19
Возраст сегодня: 40
Нынешний клуб: завершил карьеру

В общей сложности Бабаяро провел в том сезоне 24 поединка, 16 из которых пришлись в основном составе на матчи АПЛ. Впоследствии задержался в Челси еще на два сезона, после чего перешел в Ньюкасл за неназванную сумму.

Марсель Десайи

Количество матчей в АПЛ в сезоне-2002/03: 31
Возраст сегодня: 50
Нынешний клуб: завершил карьеру

На тот момент в возрасте 35 лет Марсель Десайи провел 31 матч за Челси и был знаковой фигурой, в результате чего «синие» сумели квалифицироваться в Лигу чемпионов по итогам сезона.

При Абрамовиче Десайи задержался на один сезон, после чего отправился покорять Катар.

Винстон Богард

Количество матчей в АПЛ в сезоне-2002/03: 0
Возраст сегодня: 48
Нынешний клуб: завершил карьеру

Ноль матчей в АПЛ, ноль – в Кубке УЕФА, ноль матчей в Кубке Англии и один выход на замену в Кубке лиги. Каким-то чудом Богард задержался еще на один сезон в Челси… А ныне голландец – помощник главного тренера в Аяксе. 

Вильям Галлас

Количество матчей в АПЛ в сезоне-2002/03: 38
Возраст сегодня: 41
Нынешний клуб: завершил карьеру 

Важнейший на тот момент игрок для Челси, который провел 48 матчей за клуб в сезоне-2002/03, если учитывать все турниры. Также Галлас забил довольно немало как для защитника – четыре гола, и все они пришлись на АПЛ.

На протяжении трех сезонов Галлас играл за Челси с момента прихода Абрамовича, а затем покинул клуб со скандалом: историю с обменом на Эшли Коула, вероятно, помнят все.

Грем Ле Со

Количество матчей в АПЛ в сезоне-2002/03: 28
Возраст сегодня: 50
Нынешний клуб: завершил карьеру

На тот момент 35-летний Ле Со проводил свой последний сезон за Челси, в общей сумме сыграв 34 матча во всех турнирах и записав в свой актив два гола.

С приобретением клуба Романом Абрамовичем, Грем отправился в Саутгемптон, где задержался на два сезона.

Марио Мельхиот

Количество матчей в АПЛ в сезоне-2002/03: 34
Возраст сегодня: 42
Нынешний клуб: завершил карьеру 

Мельхиот был одним из игроков, которые провели за сезон более 40 матчей. Забитыми голами он не отличился в том сезоне, но это и не было его обязанностью.

С приходом Абрамовича голландец сумел задержаться в клубе лишь на один сезон, после чего отправился в Бирмингем, а после – в Ренн.

Джон Терри

Количество матчей в АПЛ в сезоне-2002/03: 20
Возраст сегодня: 38
Нынешний клуб: завершил карьеру 

Капитан, лидер и легенда Челси. На тот момент 22-летний Терри провел 30 матчей за Челси во всех турнирах, и даже отметился четырьмя забитыми мячами. Вплоть до 2017 года Джон выступал за «синих», пока не пришла пора покинуть лондонский клуб.

Один сезон Терри отыграл за Астон Виллу, после чего решил повесить бутсы на гвоздь. Фундаментальный игрок Челси в эпоху Абрамовича, которого не зря называют одним из «столпов».

Роберт Хут

Количество матчей в АПЛ в сезоне-2002/03: 2
Возраст сегодня: 34
Нынешний клуб: завершил карьеру

Если посмотреть на карьеру Роберта Хута, то возникает вопрос: ему не повезло раскрыться и заявить о себе в полной мере, либо немец, наоборот, везунчик?

Как бы то ни было, Хут выиграл три чемпионских титула, два из которых – с Челси. В лондонской команде он задержался на четыре сезона, три из которых припали на «эпоху Абрамовича».


Полузащитники:

Фрэнк Лэмпард

Количество матчей в АПЛ в сезоне-2002/03: 38
Возраст сегодня: 40
Нынешний клуб: завершил карьеру

Сердце Челси, диспетчер Челси… Что можно сказать о Лэмпарде? Уже в 2003 году был важным игроком лондонской команды и провел больше всех матчей в том сезоне – 48, если учитывать все турниры.

Мог похвастаться лишь восемью забитыми голами, но это не так важно.

Лэмпард с приходом Абрамовича задержался в Челси еще на одиннадцать лет и стал легендой клуба. Вот только переход в Манчестер Сити в 2014 году немного подпортил впечатление, но, правда, не для всех…

Будевейн Зенден

Количество матчей в АПЛ в сезоне-2002/03: 21
Возраст сегодня: 42
Нынешний клуб: завершил карьеру

Будевейн Зенден так и не сумел стать «своим» в Челси. В принципе, карьера голландца развивалась таким образом, что он нигде не задерживался в среднем дольше, чем на 2-3 сезона.

Когда клуб приобрел Абрамович, Зенден сначала отправился в аренду в Мидлсбро, а затем и вовсе был выкуплен «смогги». Позже Будевейн вернулся в Челси в качестве помощника Рафаэля Бенитеса, но спустя несколько месяцев покинул клуб вместе с испанским тренером.

Марио Станич

Количество матчей в АПЛ в сезоне-2002/03: 18
Возраст сегодня: 46

Нынешний клуб: завершил карьеру

Отыграл 25 матчей за сезон, отметился шестью голами, а при Романе Аркадьевиче провел один, который стал для него последним – в возрасте 32 лет принял решение завершить карьеру из-за серьезной травмы.

Эманнуэль Пети

Количество матчей в АПЛ в сезоне-2002/03: 24
Возраст сегодня: 48
Нынешний клуб: завершил карьеру

Французский полузащитник провел в Челси три года, а в сезоне 2002/03 отыграл 31 матч во всех турнирах, забив два гола.

В «эпоху Абрамовича» провел один сезон, а после – решил завершить игровую карьеру.

Джоди Моррис

Количество матчей в АПЛ в сезоне-2002/03: 25
Возраст сегодня: 40
Нынешний клуб: завершил карьеру

Сезон 2002/03 стал последним для Джоди Морриса в Челси – он был продан в Лидс, и там сумел задержаться ровно на один год.

Ныне Джоди работает в Дерби, где является помощником главного тренера – Фрэнка Лэмпарда. Эти ребята, похоже, сумели найти общий язык еще в далеком 2003 году.

Энрике де Лукас

Количество матчей в АПЛ в сезоне-2002/03: 25
Возраст сегодня: 40
Нынешний клуб: завершил карьеру

Отыграл 31 матч во всех турнирах, чаще, как правило, будучи игроком ротации/на замене. Этот же сезон в Челси стал для него единственным и последним – далее Энрике отправился в Алавес, в котором провел четыре сезона.

Яспер Гронкьяер

Количество матчей в АПЛ в сезоне-2002/03: 30
Возраст сегодня: 41
Нынешний клуб: завершил карьеру

Провел четыре сезона в Челси, а в последнем, до покупки клуба Абрамовичем отыграл в сумме 39 матчей и забил 5 голов.

Позднее остался в Челси еще на один год, после чего отправился в Бирмингем.

Джо Кинан

Количество матчей в АПЛ в сезоне-2002/03: 1
Возраст сегодня: 36
Нынешний клуб: завершил карьеру

«Молодой и перспективный», за сезон-2002/03 провел лишь один матч, и то, выйдя на замену. Находился в клубе на контракте до 2006 года, но все это время отдавался в аренды.


Нападающие:

Джимми Флойд Хассельбайнк

Количество матчей в АПЛ в сезоне-2002/03: 36
Возраст сегодня: 46
Нынешний клуб: завершил карьеру

Еще один важный исполнитель Челси в сезоне-2002/03. Второй бомбардир команды вслед за Джанфранко Дзолой (15 голов).

Удержаться в составе лондонской команды при Абрамовиче сумел еще на один сезон, после чего отправился в Мидлсбро, Чарльтон и Кардифф…

Эйдур Гудьонсен

Количество матчей в АПЛ в сезоне-2002/03: 35
Возраст сегодня: 40
Нынешний клуб: завершил карьеру

Кто бы что ни говорил, но лучшего себя Гудьонсен показал именно в Челси. Проведя шесть сезонов в составе «синих», дальше он нигде особо надолго не задерживался.

В сезоне-2002/03 стал третьим бомбардиром команды вслед за Дзолой и Хассельбайнком.

Джанфранко Дзола

Количество матчей в АПЛ в сезоне-2002/03: 38
Возраст сегодня: 52
Нынешний клуб: завершил карьеру

Легенда клуба и лучший бомбардир команды в сезоне-2002/03 (16 голов). Помог Челси квалифицироваться в Лигу чемпионов, после чего отправился доигрывать в Кальяри, где и завершил карьеру.

Если учитывать все турниры, Дзола отыграл 46 матчей. И это в 36 лет! 

С лета 2018 года работает помощником главного тренера у Маурицио Сарри.

Фелипе Оливейра

Количество матчей в АПЛ в сезоне-2002/03: 3
Возраст сегодня: 34
Нынешний клуб: завершил карьеру

На тот момент 19-летний футболист подавал надежды, но, как это бывает, не сумел реализовать себя. В сумме отыграл пять матчей за весь сезон, забитыми голами отличиться не успел.

Карлтон Коул

Количество матчей в АПЛ в сезоне-2002/03: 13
Возраст сегодня: 35
Нынешний клуб: завершил карьеру

Еще один футболист, который подавал большие надежды, но так и не сумел реализовать себя в Челси. Возможно, клубу стоило больше доверять своему воспитаннику, но это, пожалуй, одна из главных проблем и нынешнего Челси.

Проведя 16 неполных матчей (преимущественно – выходя на замену), Коул забил 6 голов. Неплохо, не так ли? 

Брэд Джонс (Brad Jones): Биография, статистика, новости, фото

Личные данные

Фамилия: 

Джонс

Дата рождения: 

19 Мар 1982

Место рождения: 

Армадэйл, Австралия Personal data

Place of Birth: 

Armadale, Australia Контракт

Сумма трансфера: 

₤2 300 000

Контракт: 

2010 — 2015

Статус: 

игрок первой команды

Сейчас в команде: 

Нет Статистика

Матчей в лиге: 

11

Всего голов: 

0

Голов в лиге: 

0

Вратарь Брэдли Скотт Джонс родился в городке Армадэйл, в Западной Австралии, в семье австралийца и англичанки из Ливерпуля. Первым клубом голкипера стала местная команда «Бэйсуотер Сити».

В 1999 году Джонса пригласили в «Мидлсбро», за молодёжную команду которого он стал выступать. 26 марта 1999 он подписал с «Боро» профессиональный контракт. В 2004 году Брэд дебютировал в составе первой команды в матче Кубка Англии против «Ноттс Каунти». В том же сезоне Джонс стал обладателем Кубка лиги.

Первые годы в Англии Джонс часто проводил в аренде в разных клубах низших лиг — ирландском «Шелбурне», «Стокпорте», «Ротереме», «Блэкпуле», «Шеффилде».

В сезоне 2005/2006 вернувшийся в «Мидлсбро» вратарь отбил пенальти в исполнении Рууда ван Нистелроя из «Манчестера», чем помог своему клубу удержать нулевую ничью в поединке с грозным противником.

В феврале 2007 Джонс получил первый вызов в национальную команду Австралии, однако тогда остался в запасе, уступив место в воротах Марку Шварцеру. В июне того же года Джонс дебютировал в составе «соккеруз», которые проиграли команде Уругвая 1:2 из-за ошибки Брэда, который упустил мяч после того, как вышел на перехват, чем не преминул воспользоваться Альваро Рекоба.

Джонс входил в число игроков сборной Австралии, которые отправились на Кубок Азии 2007 года, однако так и провёл весь турнир в запасе.

После того как Шварцер ушёл в «Фулхэм» в 2008, Джонс стал в «Мидлсбро» основным голкипером. В 2009 «Боро» вылетели в Чемпионшип.

17 августа 2010 года Брэд Джонс перешёл в «Ливерпуль», который заплатил за вратаря 2.3 миллиона фунтов. Немаловажную роль в переходе австралийца сыграл тот факт, что в соответствии с новыми правилами Премьер-лиги Джонс считается доморощенным игроком. После ухода Диего Кавальери в конце августа Джонс получил в команде первый номер.

Дебютировал за «Ливерпуль» Джонс в матче третьего раунда Кубка лиги 23 сентября против «Нортемптона» — игра закончилась 2:2 в основное время, а затем мерсисайдцы проиграли по пенальти. Второй раз он появился на поле 15 декабря в матче Лиги Европы против голландского «Утрехта».

С 24 марта по 7 мая 2011 года голкипер находился в краткосрочной аренде в «Дерби Каунти».

В сезоне 2011/2012 Джонсу покорилось уникальное достижение. 10 апреля 2012 он третий раз вышел на поле за «Ливерпуль», на этот раз в Премьер-лиге — на 26 минуте он вышел вместо Джона Флэнагана после того как стоявший на воротах Дони получил красную карточку. Четвёртым матчем Джонса за «красных» стал 14 апреля полуфинал Кубка Англии против «Эвертона», так как Дони был дисквалифицирован за красную, полученную четырьмя днями ранее. Таким образом Джонс стал первым игроком в истории «Ливерпуля», который в первых своих четырёх матчах за клуб дебютировал в четырёх разных турнирах.

В дальнейшем Джонс продолжал эпизодически появляться на поле, всегда будучи вторым вратарём сначала за спиной Пепе Рейны, затем — Симона Миньоле. Всего за пять сезонов с «красными» Джонс сыграл в 27 матчах (11 из них — в Премьер-лиге).

10 июня 2015 было объявлено, что «Ливерпуль» разрывает с Джонсом контракт. В августе Брэд подписал однолетний контракт с «Брэдфорд Сити».

ВФК «Челси»

предыдущие 

Трансферы.

.
7/11/03

Сегодня руководством клуба принято решение об усилении клуба. Сейчас активно ведется поиск опытного сильного форварда в пару Хассельбанку, способного усилить игру в атаке на ближайшие 2-3 сезона. Ориентировочная сумма выделенных средств составляет 1-1,5 миллиона ФА$. Также просочилась информация о возможном приобретении скаута с квалификацией 4-5.


Новый трансферный лист..

5/11/03

5 ноября, было принято решение об отчислении Франка Лебефа, выставлены на трансфер Винстон Богарде и Кристиан Шпрингер. Также достигнута договоренность с клубом «Торпедо» Москва об обмене нашего левого полузащитника Марио Станича на их центрального форварда Джейсон Майеле. Правда для прохождения обмена наш полузащитник должен подняться в цене примерно на 100 тысяч. Для достижения этого приложены все силы. Подробнее о трансферном дне в разделе Трансферы.


История встреч..

30/10/03

Новости сайта : Обновлена информация по историям встреч «Челси» с другими клубами Англии, увидеть ее вы можете на странице Игры, щелкнув на интересующей вас паре соперников. Например в ближайшем 15 туре, мы проводим свою первую встречу с командой «Халл Сити».


Анкеты менеджеров..

30/10/03

Новости сайта : Наконец появились анкеты менеджеров, к сожалению не всех, кто-то слишком занят, кто-то не счел это нужным, а во второй лиге вообще мало анкет, это связанно скорее всего с большим количеством брошенных команд, нет у них хозяина.


Треть сезона позади..

18/10/03

Сыграно ровно треть сезона, каковы же результаты на данный момент?? С уверенностью можно сказать что результаты команда показывает хорошие, лучше чем в предыдущих 2 сезонах. По итогам трети сезона менеджер команды «Челси» предоставил журналистам отчет о проделанной работе.


10 тур и Кубок

15/10/03

Команда потерпела обидное поражение в первой игре 1/8 кубка, будем надеятся что дома Челси еще сможет побороться с Дерби за выход в следующий этап. Зато в 10 туре Челси неожиданно сыграл в ничью с лидером чемпионата Болтоном. Хоть с обоих сторон и играли дубли, это событие все равно очень радует.


Новые разделы.

.
11/10/03

Сегодня я добавил на сайте новые разделы : Кубок ( игры, результаты Кубка Англии), Англия (Информация о клубах Англии, анкеты менеджеров Англии). Также изменился раздел Игры, теперь там кликнув на паре команд соперников можно увидеть всю историю их предыдущих встреч, т.е. даты, турниры и результаты где они встречались.


8 тур..

10/10/03

Чесли принимал дома будущего соперника в кубке Дерби Каунти. Игра в атаке у нас не получилась.Великолепен был капитан Эд Де Гуй, который отстоял свои ворота. Мвы могли одержать победу в этой игре, но Флу уже второй раз в этом сезоне не реализовывает пенальти… Отчет о прошедшем туре находится здесь.


предыдущие 

definition of Футболист года в Нидерландах and synonyms of Футболист года в Нидерландах (Russian)

sensagent’s content

  • definitions
  • synonyms
  • antonyms
  • encyclopedia
  • определение
  • синоним

Webmaster Solution

Alexandria

A windows (pop-into) of information (full-content of Sensagent) triggered by double-clicking any word on your webpage. Give contextual explanation and translation from your sites !

Try here  or   get the code

SensagentBox

With a SensagentBox, visitors to your site can access reliable information on over 5 million pages provided by Sensagent.com. Choose the design that fits your site.

Business solution

Improve your site content

Add new content to your site from Sensagent by XML.

Crawl products or adds

Get XML access to reach the best products.

Index images and define metadata

Get XML access to fix the meaning of your metadata.

Please, email us to describe your idea.

Lettris

Lettris is a curious tetris-clone game where all the bricks have the same square shape but different content. Each square carries a letter. To make squares disappear and save space for other squares you have to assemble English words (left, right, up, down) from the falling squares.

boggle

Boggle gives you 3 minutes to find as many words (3 letters or more) as you can in a grid of 16 letters. You can also try the grid of 16 letters. Letters must be adjacent and longer words score better. See if you can get into the grid Hall of Fame !

English dictionary
Main references

Most English definitions are provided by WordNet .
English thesaurus is mainly derived from The Integral Dictionary (TID).
English Encyclopedia is licensed by Wikipedia (GNU).

Translation

Change the target language to find translations.
Tips: browse the semantic fields (see From ideas to words) in two languages to learn more.

 

6420 online visitors

computed in 0.062s

Пакет программного обеспечения для интерактивной визуализации и анализа данных

Abstract

Развитие современных высокопроизводительных приборов и улучшенных инфраструктур основных объектов приводит к накоплению больших объемов научных данных. Однако для большинства ученых всесторонний анализ и визуализация их данных выходит за рамки их компетенции. Чтобы уменьшить это препятствие, мы разработали пакет программного обеспечения под названием Instant Clue, который помогает ученым визуально анализировать данные и получать представление о биологических процессах из их многомерных наборов данных.Instant Clue сочетает в себе возможности визуальной и статистической аналитики с использованием простого метода перетаскивания, что делает программное обеспечение очень интуитивно понятным. Кроме того, он предлагает комплексный портфель статистических инструментов для систематического анализа, таких как уменьшение размеров, (не)контролируемое обучение, кластеризация, многоблочная (омическая) интеграция и подбор кривых. Диаграммы можно с высокой гибкостью комбинировать в основной шаблон рисунка для непосредственного использования в научных публикациях. Несмотря на то, что Instant Clue был разработан с учетом омических наук, пользователи могут анализировать любые данные, от низко- до многомерных наборов данных.Программное обеспечение с открытым исходным кодом доступно для Windows и Mac OS (http://www. instantclue.uni-koeln.de) и сопровождается серией подробных видеоуроков.

Введение

Разработка быстрых и надежных инструментов для беспристрастных высокопроизводительных экспериментов позволяет ученым регулярно генерировать крупномасштабные наборы данных. Многочисленные методы создания омик-данных достигли уровня, который делает их широко применимыми и мощными технологиями для медицинских и биологических исследователей.Например, с помощью приборов для масс-спектрометрии последнего поколения можно количественно оценить глобальный протеом из более чем 12 000 белков в течение дня. Кроме того, обогащение посттрансляционными модификациями, включая фосфорилирование и убиквитилирование, приводит к более чем 40 000 сайтов модификации, что может быть достигнуто при умеренных лабораторных усилиях 1 4 . Такие эксперименты требуют совместной работы между биологами, обладающими специальными знаниями в своей области, и исследователями в области вычислений, чтобы разгадать значимые результаты. Во многих случаях стандартный статистический анализ, такой как идентификация дифференциально экспрессируемых генов, метаболитов или белков, выполняется с помощью специального основного блока биоинформатики или с помощью простого в использовании настольного компьютера 5 7 или инструментов веб-интерфейса . 8 , которые были разработаны для частичного решения этой проблемы. Однако визуализация, исследование и статистический анализ этих наборов данных все еще могут быть сложными для большинства биологических или медицинских исследователей.

Здесь мы устраняем этот пробел, разрабатывая пакет программного обеспечения, который позволяет ученым, независимо от их вычислительного опыта, анализировать свои собственные сложные данные. Мы стремились разработать инструмент, решающий следующие задачи: (i) применимость к широкому диапазону входных данных из различных экспериментов, таких как денситометрические данные из иммуноблотов, количественная ПЦР, многомерные наборы молекулярных данных, такие как протеомные или транскриптомные данные, а также сложные данные временного ряда. (ii) Интуитивно понятный анализ данных и визуализация с помощью перетаскивания, что позволяет новым пользователям быстро делать выводы из своих данных.Основная концепция и дизайн графического пользовательского интерфейса (GUI) были вдохновлены программным обеспечением Tableau/Polaris 9 . (iii) Предлагает набор статистических тестов, таких как ANOVA, регрессии, подгонка кривой и анализ основных компонентов, а также облегчает интерактивный расчет таких показателей, как площадь под кривой (AUC). Важно отметить, что применение статистического теста требует визуальной проверки данных пользователем. Этот рабочий процесс был реализован, чтобы помочь пользователю интерпретировать результаты теста.(iv) Наличие функций для фильтрации, аннотирования и выбора данных из сложных наборов данных. (v) Облегчить сбор диаграмм для создания рисунков с небольшой последующей обработкой перед публикацией.

Для достижения этих целей мы создали пакет программного обеспечения под названием Instant Clue, который доступен для Mac OS и Windows по адресу http://www. instantclue.uni-koeln.de, включая подробные учебные пособия и рабочие примеры. Кроме того, исходный код Python также находится в свободном доступе, что делает Instant Clue редактируемым и доступным на любой платформе с работающей версией Python (>=3.4).

Методы

Дизайн программного обеспечения

Мы воспользовались постоянно растущим числом научных пакетов на Python и написали Instant Clue на чистом Python (>3.4). Более того, Python известен своей философией дизайна, которая делает упор на удобочитаемость кода, а пользовательские настройки могут быть достигнуты широким кругом исследователей. Представленное программное обеспечение является открытым исходным кодом и опирается в основном на следующие пакеты: tkinter для графического пользовательского интерфейса, pandas и pandastable для управления данными 10 , 11 , matplotlib 12 и seaborn 13 1 3 100090 0 0. Для генерирующих диаграмм Numpy 14 для расчетов, а также статистики 15 , Scikit-Learn 16 и Cython 17 для статистических испытаний. Графический интерфейс пользователя (GUI) (рис. S1 ) создан с помощью стандартного набора инструментов Python tkinter/tkk. Графический интерфейс представляет собой основу для использования модулей библиотеки реализации, сгруппированных по их функциям. Например, существует модуль, обеспечивающий простое управление данными и манипуляции с ними (data.py), отделенный от модуля плоттера, который обрабатывает события построения графиков (plotter.py). Общая архитектура программного обеспечения показана на рис. S2 .

Пример данных

Чтобы облегчить пользователям начало работы, мы включили несколько примеров наборов данных, которые можно найти в сжатом файле (папка: examples).В свете универсального применения Instant Clue мы включили полностью задокументированную пошаговую процедуру анализа данных в учебное пособие (http://www.instantclue.uni-koeln.de/tutorials.html) для различных типов наборы данных: (i) измерения массы тела людей разного состояния здоровья и возраста. (ii) недавно опубликованные данные иммунопреципитации на основе масс-спектрометрии для идентификации партнеров по взаимодействию мертвого мутанта протеазы Presenilins-associated rhomboid-подобного белка (PARL) 18 , 19 .(iii) оптическая запись активности нейронов проопиомеланокортина (POMC) (данные временного ряда) 20 . (iv) набор данных по радужной оболочке 21 . (v) набор данных о качестве вина для контролируемого обучения 22 . Поскольку учебник будет постоянно расширяться, мы также добавим больше примеров данных.

Результаты и обсуждение

Общая концепция программного обеспечения заключается в том, что анализ данных осуществляется посредством визуального контроля. Таким образом, мы использовали события перетаскивания в качестве основного средства действия для построения диаграмм, а также для применения статистических тестов и методов.Это заставляет пользователя проверять данные визуально, что помогает интерпретировать, проверять и оценивать результаты. Далее мы объясним общие аспекты и дадим обзор представленного программного обеспечения. Кроме того, мы загрузили несколько видеоуроков, которые помогут пользователям ознакомиться с Instant Clue (http://www.instantclue.uni-koeln.de/videos.html). В Instant Clue все действия инициируются через графический пользовательский интерфейс (GUI), который поясняется на рис. S1 и S2 .

Организация данных и построение графиков

Данные можно загружать из различных типов файлов, включая Excel, текстовые файлы с разделителями табуляции (.txt) и файлы csv (.csv), файлы Extensible Markup Language (.xml), а также сжатые файлы (. gz, .zip). После загрузки столбцы данных автоматически разделяются по типу данных. Доступны четыре типа данных: числовые числа с плавающей запятой (пример: 1,345), целые числа (1, 1922), категории (время, генотип, имена генов) и логические значения (истина, ложь) (рис. ). Поскольку некоторым функциям требуются определенные типы данных, тип столбца можно изменить задним числом. Пользователи также могут загружать несколько файлов, которые можно объединить.

Instant Clue позволяет проверять данные на лету. ( a ) Схематический рабочий процесс создания интерактивной диаграммы путем перетаскивания. После загрузки данных заголовки столбцов отображаются в виде дерева и разделяются в соответствии с их типом данных. Два блока приемника могут принимать заголовки столбцов и запускать визуализацию данных. ( b ) Необработанный результат двух шагов перетаскивания. Отображаемые данные взяты из прилагаемого файла Tutorial_Data_1.xslx, который можно найти в каталоге установки. ( c ) Доступная палитра типов диаграмм.

Диаграммы генерируются мгновенно путем перетаскивания заголовков столбцов в одно из двух полей приемника (рис.  и S1 ). Категориальный блок используется для разделения данных в соответствии с текущими категориями. Например, числовые данные представляют такие измерения, как масса тела или значения экспрессии генов. Категориальные столбцы содержат категориальные значения, такие как состояние болезни, генотип или экспериментальная установка (лечение, отсутствие лечения).В качестве примера на рис.  показаны необработанные выходные данные Instant Clue «на лету» после загрузки прилагаемого «Tutorial_Data_01.xlsx» и добавления столбца «Вес тела» в поле приемника числовых данных и столбца «Условие» в поле категориального приемника путем перетаскивания. & уронить. Тип диаграммы можно выбрать из множества доступных вариантов, каждый из которых специализирован для определенного типа данных и способа визуализации (рис. ). Преимущества каждого типа диаграмм кратко изложены в онлайн-руководстве. Пользователи могут легко изменять поля диаграммы, размер шрифта и пределы осей в интерактивном режиме, а также экспортировать диаграммы в различные типы файлов.

Вычислительные операции и фильтрация данных

Instant Clue предлагает широкий набор вычислительных операций, помогающих визуально исследовать многомерные данные. Действия применяются к столбцам в наборе данных с помощью контекстного меню и охватывают основные этапы, такие как сортировка, разбиение и замена строк, нормализация и преобразование, вменение пропущенных значений, сглаживание и вычисления скользящего окна. Кроме того, формат данных может быть изменен между длинным и широким форматами, и реализованы многочисленные вычисления, такие как Z-Score, среднее значение и стандартное отклонение по строкам или оценки плотности ядра по столбцам.Подробное описание каждого занятия представлено в учебном пособии в формате pdf по адресу http://www.instantclue.uni-koeln.de/tutorials.html.

Чтобы систематически оценивать различия между биологическими образцами, исследователи стремятся разделить свои данные по определенным критериям, таким как клеточная локализация или сигнальный путь, на основе терминов аннотаций, полученных из нескольких источников, таких как онтология генов , база данных MitoCarta 25 или PFAM 26 . Поэтому мы внедрили множество категориальных фильтров, которые позволяют выполнять быструю, но сложную фильтрацию. Существует три различных категориальных фильтра: (i) «Найти категорию и аннотировать», (ii) «Найти строку (строки) и аннотировать» и (iii) «Пользовательский категориальный фильтр». Сводка всех шагов фильтрации, преимущества и примеры результатов показаны на рис. S3 . Чтобы визуализировать примененные фильтры, опция «Slice and Marks Frame» (рис. S1 ) позволяет кодировать цвет/размер с помощью перетаскивания, которые можно использовать для выделения значительно отличающихся экспрессируемых белков или генов (рис.в правом верхнем углу). Всплывающая подсказка и ярлыки (рис. внизу) облегчают быстрый и эффективный просмотр набора данных. Например, эти действия можно использовать для аннотирования и идентификации интересных кандидатов на диаграмме рассеяния или иерархической кластеризации.

Данные Фильтрация и расширение информационного содержания диаграммы. Описание по часовой стрелке, начиная сверху справа. Кнопка цвета позволяет не только изменить цвет существующего графика, но и кодировать категориальные или числовые значения цветом.Для таких диаграмм, как разброс, драйвер основных компонентов или линейный график, элементы прямой диаграммы кодируются цветом. Для иерархической кластеризации добавляется дополнительный столбец цвета. Подобно цветной кнопке, размер можно использовать как еще один уровень информационного содержания на диаграмме. Точки рассеяния можно аннотировать, выбрав столбец для кнопки метки. Кнопку всплывающей подсказки можно использовать для наведения курсора на элементы диаграммы для быстрого просмотра данных ( внизу справа ). Инструмент выбора позволяет пользователю выбирать данные на точечной диаграмме для дополнительной настройки и дальнейшего анализа ( внизу слева ).Кнопку фильтра можно использовать для быстрого применения категориальной и числовой фильтрации ( вверху слева ).

Instant Clue содержит набор инструментов Statistical Toolbox для многомерного анализа данных.

Instant Clue способствует визуальному анализу данных, а также предлагает несколько статистических тестов, которые применяются в интерактивном режиме. В соответствии с идеей о том, что исследователи должны сначала визуально проверять данные, статистические тесты активируются путем перетаскивания события из панели инструментов анализа на сгенерированные диаграммы.Некоторые тесты выполняются автоматически и не требуют дополнительных действий со стороны пользователя. Тем не менее, для сравнения двух групп с помощью t-теста или U-теста статистическая оценка доступна только после действия перетаскивания. При нажатии на нужные группы, которые необходимо сравнить, тест рассчитывается автоматически, а p-значение указывается на диаграмме над линиями между тестируемыми группами (рис. — вверху справа). Кроме того, выполненные тесты сохраняются и могут быть экспортированы в любое время. Следует отметить, что если действие (каждый тест является действием) не может обработать пропущенные значения, данные автоматически фильтруются перед отправкой в ​​указанное действие без изменения исходных данных. Набор инструментов охватывает множество методов, включая обучение с учителем, кластеризацию, уменьшение размеров, временные ряды, а также подгонку кривой. Далее мы описываем и представляем результаты контролируемого обучения, временных рядов и подбора кривых, чтобы проиллюстрировать функциональность и простоту представленного программного обеспечения.

Статистический набор инструментов. Описание по часовой стрелке, начиная с верхнего правого. Набор статистических инструментов предлагает функциональные возможности для сравнения двух групп с использованием непараметрических и параметрических тестов (например,грамм. t- и U-критерий) или несколько групп (ANOVA, Kruskal Wallis). Доступен трехфакторный анализ ANOVA с повторными измерениями и без них ( вверху справа ). Чтобы интегрировать данные нескольких омик, пользователи могут использовать такой метод, как разреженный обобщенный канонический корреляционный анализ (SGCCA) 35 , чтобы выбрать такие признаки, как гены, белки, миРНК, которые вносят значительный вклад в сигнатуру мультиомиков ( справа ). Комплексный набор инструментов для контролируемого обучения был реализован с использованием библиотеки scikit-learn, позволяющей пользователю настраивать конвейеры с предварительной обработкой данных, выбором признаков и прогнозированием ( внизу ).Более того, анализ основных компонентов и кластерный анализ можно инициализировать одним простым событием перетаскивания. Данные временных рядов также можно исследовать, а такие методы, как коррекция базовой линии и измерение площади под кривой (AUC), реализуются в интерактивном режиме. ( вверху слева ) Подгонка кривой по рядам, а также анализ на основе корреляции могут выполняться настраиваемым и универсальным способом. Из-за разнообразия и сложности здесь невозможно описать все функции, дополнительную информацию и примеры можно найти по адресу: https://www.Instantclue.uni-koeln.de.

(Не-)обучение с учителем для классификации данных

Возможность генерировать многомерные данные с умеренными усилиями и глубиной, а также значительно расширяющиеся знания в области науки облегчают применение методов обучения с учителем. Как правило, эти методы используются для прогнозирования членства в классе на основе процесса обучения. На этом этапе обучающий набор данных используется для построения предполагаемой функции, которая используется для классификации новых невидимых выборок.Набор обучающих данных состоит из n выборок и m признаков, а также меток классов. Например, обучающий набор данных может включать в себя несколько тысяч человек (образцов), которые были обследованы в больнице с измерением нескольких параметров (признаков), таких как артериальное давление, вес или количество/местоположение однонуклеотидных полиморфизмов (SNP), обнаруженных в геноме. , описывающий состояние здоровья субъекта (метки классов – здоровый, раковый). Эти данные можно использовать для обучения оценщика, который, в свою очередь, способен прогнозировать состояние здоровья на основе используемых функций для нехарактерных субъектов.Такие задачи классификации были успешно использованы для предсказания новых отношений киназы-субстрата 3 и многих других приложений в биологических и медицинских науках 27 , 28 . Instant Clue предлагает несколько функций для создания оценщика для прогнозирования на основе библиотеки scikit-learn 16 . Пользователи могут оптимизировать предварительную обработку данных, выбор/уменьшение характеристик и параметры оценки, используя исчерпывающий поиск в сетке по заданным параметрам.На рис. S4 показано диалоговое окно для интерактивного построения конвейера прогнозирования. Шаг предварительной обработки может использоваться для масштабирования/нормализации входных данных. Чтобы повысить способность к обобщению, точность и скорость прогнозирования оценщика, часто бывает полезно выбрать наиболее важные признаки или применить технику уменьшения размерности (выбор признаков) перед обучением оценщика. Эти шаги можно определить с помощью интерактивного диалогового окна перетаскивания (рис. S4 ).Установленные конвейеры можно сохранить и впоследствии использовать для прогнозирования принадлежности к классу невидимых данных. Таким образом, Instant Clue предоставляет удобный способ выполнения задач классификации.

Кроме того, программное обеспечение предлагает несколько функций для анализа данных в неконтролируемом режиме, таких как анализ основных компонентов (PCA), k-means или пространственная кластеризация приложений на основе плотности с кластеризацией шума (DBSCAN), позволяющая пользователям идентифицировать основные закономерности. На рис. S5 показаны необработанные результаты PCA и кластерного анализа k-средних.Алгоритмы кластеризации также можно использовать для прогнозирования принадлежности невидимых данных к кластеру.

Анализ временных рядов

Instant Clue позволяет исследовать данные временных рядов. Программное обеспечение в настоящее время ограничено непрерывными данными времени, такими как увеличение количества секунд/минут. Действия по анализу данных временных рядов направлены на сглаживание данных, таких как интенсивность, по оси времени. Пример данных 03 (см. Методы) представляет собой оптические записи активности нейронов проопиомеланокортина (POMC). Измерения сигнала с течением времени могут быть скорректированы по базовой линии, а площадь под кривой (AUC) может быть определена интерактивным способом. (Рис. вверху слева и рис. S6 ). Следует отметить, что хотя эти действия ограничены типом диаграммы временных рядов (рис. ), ось x может представлять собой любой непрерывный массив данных, например m/z или номер сканирования.

Подбор кривой и корреляционный анализ

Подгонка кривой и корреляция — это эффективный способ связать данные, характеризующие фенотип, такие как уровень глюкозы в крови, индекс массы тела, кровяное давление или приспособленность, к данным экспрессии протеомных или геномных экспериментов.Этот фундаментальный принцип был впервые обнаружен Линусом Полингом в 1940 году, когда он заметил, что изменение одной аминокислоты в гемоглобине вызывает структурное изменение белка, что в конечном итоге приводит к развитию серповидноклеточной анемии 29 . Сегодня ученые могут создавать причинно-следственные сети в более широком масштабе, в основном на основе корреляционного анализа. Недавно было продемонстрировано, как три различных уровня omics обеспечивают глубокое понимание молекулярных механизмов и как они коррелируют с охарактеризованным фенотипом 30 .Поэтому мы добавили набор инструментов для интуитивно понятного подбора кривой и корреляционного анализа. Реализовано несколько функций, таких как полиномиальная или линейная аппроксимация, модели ферментативных реакций (Михаэлис-Ментен) и периодические функции для идентификации генов/белков, которые следуют циркадному ритму (рис. S7 ).

Основной шаблон рисунка способствует структурированному сбору диаграмм

Ученые часто пытаются интегрировать несколько диаграмм в рисунки, содержащие несколько подграфиков.Даже несмотря на то, что графики можно легко экспортировать в виде векторной графики прямо из главного окна, а затем обрабатывать в подходящих программах для работы с векторной графикой. Кроме того, мы также предоставляем возможность объединять несколько диаграмм и изображений в так называемые основные шаблоны фигур (рис.  ). С этой целью мы разработали действия для: (i) создания нескольких основных шаблонов фигур (ii) добавления помеченных подграфиков к этим шаблонам фигур (iii) включения диаграмм из главного окна Instant Clue или добавления файлов изображений из документов пользователя (рис.). Пользователи могут удалять, перемещать и изменять элементы диаграммы, определять метки подграфиков и добавлять текст или формулы, в результате чего получается готовый к публикации рисунок без дополнительных программных инструментов (рис. ). На практике шаблон основного рисунка обеспечивает одинаковый формат между подграфиками, помогает создавать единообразные презентации рисунков и явно сокращает время обработки. Основные рисунки можно экспортировать в различные типы файлов, включая pdf, svg или png.

Сбор диаграмм в шаблоне основного рисунка. ( a ) Рабочий процесс создания основного шаблона рисунка состоит из трех шагов, которые позволяют собирать диаграммы, созданные в Instant Clue или из документов пользователя (файлы Portable Network Graphics (png)). (i) Создайте основную фигуру фиксированного размера (бумага формата А4). (ii) добавить участок в нужном месте и размере. Размер подсюжета определяется базовой сеткой (дополнительную информацию можно найти на http://www.instantclue.uni-koeln.de/videos.html — видеоурок с комментариями). Перенесите фигуру из главного окна Instant Clue в созданный сюжет. Экспортированные диаграммы можно перемещать в другие подграфики также в другом шаблоне основной фигуры. ( b ) Пример скриншота основной фигуры, состоящей из трех подграфиков разного размера.Доступны несколько действий для изменения основных фигур, таких как: добавление подграфиков, текста или изображений. Примечательно, что элементы диаграммы, такие как метка оси X, цвет полосы или размер текста аннотации, можно редактировать на основном рисунке. Удобно, что шрифт текстовых элементов или заглавные буквы меток подграфиков могут быть выполнены на всех созданных основных фигурах одновременно, облегчая настройку на требования журнала. Данные были взяты из предоставленного Примера 2, который был недавно опубликован 18 , 19 .

Сравнение с другими инструментами

Чтобы подчеркнуть преимущества Instant Clue и вклад в эту область, мы сравнили представленный инструмент с другими опубликованными и бесплатными программными пакетами (таблица ). Каждый программный инструмент имеет свои сильные и слабые стороны, поскольку они были разработаны для удовлетворения различных потребностей пользователей. Функциональность Instant Clue охватывает уникальное разнообразие научных инструментов, от анализа временных рядов до подбора кривой до анализа данных с несколькими омиксами. Кроме того, Instant Clue стремится объединить богатый статистический инструментарий с визуализацией, которые подходят для использования в научных публикациях с небольшой постобработкой.В то время как сложные инструменты, такие как жгуты 31 1, Orange 32 , Voyager 2 33 и GPROX 34 Предлагаем функциональность для анализа данных и визуализации с перекрытием на представленный инструмент, мгновенная подсказка имеет уникальная и обширная комбинация функций в одном программном пакете: (i) интерактивная фильтрация в реальном времени и маскирование данных (ii) широко применимые действия по анализу и визуализации, используемые в различных областях наук о жизни и, следовательно, широко применимые (iii) всеобъемлющая категориальная фильтрация для подмножества и аннотирования данных без единой строки кода (iv) диаграммы с широкими возможностями настройки, такие как аннотированные текстовые метки, и (v) интуитивно понятные шаблоны основных рисунков для сбора нескольких диаграмм для публикации с минимальной постобработкой. Однако программное обеспечение, такое как Orange и KNIME, основано на построении конвейеров для анализа данных с большим обзором и применимостью к другим наборам данных, которые в настоящее время не реализованы в Instant Clue. Инструменты, специализирующиеся на визуальной аналитике, такие как Voyager 2, включают сложный алгоритм, который выводит графическое представление, что может помочь пользователю лучше понять свои данные. Хотя это и не так сложно, мы внедрили в Instant Clue алгоритмы, которые выводят графическое представление, которое обычно используется при построении данных в науках о жизни.В целом, мы уверены, что уникальное сочетание всеобъемлющего набора статистических инструментов, интерактивной и динамической фильтрации в реальном времени и гибкости в создании диаграмм, предлагаемых Instant Clue, станет полезным и дополнительным подходом для ученых из междисциплинарных областей для анализа сложных наборов данных.

Таблица 1

Особенности и требования текущего множества инструментов, частично совпадающих с функциональностью Instant Clue.

8 34
Название Название Открытый исходный код Открытый фокус Главный фокус Графические предложения Графические предложения Рабочий процесс (история) Фильтрация интерактивных данных Шаблон основной фигуры Ref.
GProX + Протеомика +
Мгновенный ключ + + + + — (B) — (B) +++ + Это исследование
Knime + + Общий ++ ++ 31
Orange + + + Машина обучения / визуализации ++ 32
Perseus — (Запчасти) —omics Data + + 5
Voyager 2 / Vega + ++ (A) Визуальная аналитика +++ +++ 33

Заключение

Обычное создание наборов данных большой размерности требует совместной работы биоинформатика и исследователя-биолога. Чтобы предоставить ученым, перед которыми стоит задача визуализации и анализа многофакторных данных, простой инструмент, мы разработали Instant Clue. Благодаря своей простоте, привлекательному дизайну и интуитивно понятному интерфейсу перетаскивания программное обеспечение может помочь в быстром и всестороннем анализе различных наборов данных. Широкая функциональность Instant Clue охватывает множество диаграмм, однако мы стремимся расширить панель статистических тестов и добавим дополнительные действия, которые будут полезны для систематической интерпретации данных.

Более того, продвинутые пользователи не ограничены набором действий и могут модифицировать исходный код, чтобы настроить программное обеспечение под свои нужды. Мы призываем компьютерных экспертов внести свой вклад в разработку Instant Clue, поделиться с нами своими корректировками и тем самым ускорить процесс постоянного улучшения. Мы уверены, что это программное обеспечение облегчит общение между междисциплинарными учеными.

Информация для участников

Хендрик Нольте, электронная почта: изд.нлеок-ину@etlon.h.

Маркус Крюгер, электронная почта: [email protected]

Данные за информационными панелями | NC COVID-19

Данные информационной панели NC COVID-19 

NCDHHS предоставил следующие данные из наших информационных панелей NC COVID-19: ежедневные показатели случаев и смертей, ежедневные показатели тестирования, случаи и смерти в округах, случаи и смерти с почтовым индексом, демографические данные, демографические данные о случаях, вспышки и кластеры, средства индивидуальной защиты, данные о пациентах больниц. , Больничные койки и аппараты ИВЛ, Демографические данные о госпитализации, Прививки — дозы по округам, Люди, вакцинированные по округам, и Демографические данные вакцинированных людей.

Чтобы загрузить эту информацию, нажмите кнопку загрузки в нижней части панели управления и выберите формат загружаемого файла. Подробные инструкции по загрузке см. в кратком справочном руководстве Data Behind the Dashboards.

Увеличить

*/ /*—>*/ ]]>

Источники данных для информационной панели данных NC COVID-19

North Carolina собирает данные из нескольких источников и партнеров для мониторинга пандемии COVID-19 в Северной Каролине. На информационной панели используются следующие источники данных.Могут быть добавлены новые источники данных.

Система наблюдения за COVID-19 в Северной Каролине (NC COVID)

NC COVID, система наблюдения за COVID-19 в Северной Каролине, является компонентом инициативы Центров по контролю и профилактике заболеваний (CDC) по переходу штатов на веб-системы наблюдения за здоровьем и отчетности. NC COVID также является частью Информационной сети общественного здравоохранения (PHIN).

NC COVID используется Департаментом здравоохранения и социальных служб Северной Каролины, Отделом общественного здравоохранения (DPH), 86 местными и окружными департаментами здравоохранения штата. Лаборатории также могут отправлять электронные отчеты в NC COVID.

NC COVID создает центральный репозиторий персональных данных общественного здравоохранения. Сотрудники NCDHHS LHD собирают и вводят данные, которые включаются в информационную панель, включая случаи COVID-19, случаи смерти и демографическую информацию.

Данные о населении
В информационных панелях

NC COVID-19 используются оценки численности населения в рамках промежуточной гонки за 2019 год, подготовленные Бюро переписи населения США в сотрудничестве с Национальным центром статистики здравоохранения (NCHS) для демографических групп населения и доступные в CDC WONDER.Заполнение почтового индекса NC Esri 2019 используется, как указано на страницах информационной панели. Зоны табуляции почтовых индексов (ZCTA) — это приблизительные представления зон обслуживания почтовых индексов Почтовой службы США (USPS), которые Бюро переписи населения США создает для представления статистических данных.

Правила подавления конфиденциальности данных

NCDHHS применяет следующие правила к информационным панелям данных COVID-19, где данные находятся на уровне округа и включают демографические данные:  

  • Данные будут стратифицированы по округам по одной демографической группе за раз (этническая принадлежность, раса, возрастная группа, пол)  
  • Источники данных о населении, перечисленные в разделе «Данные за информационными панелями», используются для поиска «знаменателей ячеек» для населения округа. Данные для любой демографической подгруппы округа с населением менее 500 человек будут скрыты из соображений конфиденциальности.
  • Для знаменателей ячеек округа, которые требуют подавления, все соответствующие элементы демографических данных относятся к категории «Подавлено». Этот метод отображает фактические значения на информационных панелях, но не показывает, к каким демографическим подгруппам относятся данные.
  • Дополнительное подавление данных выполняется для демографических подгрупп, которые можно обнаружить путем вычитания сумм строк или столбцов (например,g., если в округе есть только возрастная группа «18-24», которая требует исключения, следующие две наименьшие возрастные группы по численности населения также исключаются).

Данные скрыты в почтовых индексах, если население составляет менее пятисот человек и менее пяти случаев/смертей.

Система управления вакцинами против COVID-19 (CVMS)

Информация штата Северная Каролина о вакцинированных людях поступает из Системы управления вакцинами против COVID-19 (CVMS), защищенной веб-системы, бесплатно предоставляемой всем, кто делает прививки от COVID-19. Это помогает поставщикам вакцин знать, кто получил первую дозу какой вакцины, чтобы убедиться, что люди получат вторую дозу той же вакцины в нужное время. Это также помогает людям своевременно зарегистрироваться для вакцинации и позволяет государству управлять поставками вакцин.

Система отслеживания критически важных ресурсов OpenBeds

Благодаря партнерству между NCDHHS, Appriss и больницами по всему штату; больницы используют новую технологию под названием OpenBeds Critical Resource Tracker для предоставления информации о вместимости больниц.Эта технология позволяет клиницистам и администраторам государственных департаментов указывать информацию о вместимости больниц, включая информацию о койках, аппаратах ИВЛ и госпитализации. OpenBeds Critical Resource Tracker позволяет больницам предоставлять свои данные через автоматическую подачу, файл CSV или ввод вручную. До полного перехода отчетности на OpenBeds Critical Resource Tracker больницы проводили ежедневные опросы через SurveyMax, чтобы сообщать информацию о вместимости больниц.

Средства индивидуальной защиты
Средства индивидуальной защиты (СИЗ)

от наших федеральных партнеров, Федерального агентства по чрезвычайным ситуациям (FEMA) и Стратегического национального запаса отслеживаются и контролируются Управлением по чрезвычайным ситуациям Северной Каролины.Эта информация отражает ключевые элементы СИЗ, запрошенные и полученные от FEMA и Стратегического национального запаса. Он не отражает СИЗ, приобретенные или полученные из других источников.

СИЗ из частного сектора закупаются, отслеживаются и контролируются Управлением по чрезвычайным ситуациям Северной Каролины и Министерством здравоохранения и социальных служб Северной Каролины. Запросы на медицинские и немедицинские СИЗ подаются через ReadyOp партнерами в области здравоохранения, службами экстренного реагирования, партнерами округа и немедицинскими организациями.

Готовая операция

Партнеры в сфере здравоохранения и немедицинские организации, которым необходимо запросить средства индивидуальной защиты (СИЗ), могут заполнить форму в ReadyOp, чтобы предоставить информацию о своих потребностях в СИЗ. Форма запроса может иметь ограничения на количество, которое может быть запрошено для некоторых товаров, из-за имеющихся запасов или ограничений на доставку. Запрос направляется в соответствующую службу экстренной поддержки для просмотра и проверки ресурса. После утверждения запрос ресурса направляется на выполнение (если ресурс имеется).

WebEOC

Операционные центры по чрезвычайным ситуациям округа (EOC) имеют доступ к WebEOC для запроса и отслеживания запросов ресурсов для выполнения группой реагирования на чрезвычайные ситуации штата в Оперативном центре штата по чрезвычайным ситуациям. Когда запрос ресурсов размещается окружным EOC в WebEOC, запрос направляется в соответствующую службу экстренной поддержки для рассмотрения и проверки запроса. После утверждения запрос на ресурсы направляется на выполнение (если ресурс есть в наличии) или на поиск (если ресурс необходимо закупить).19 августа 2020 года EOC округов начали переходить на запрос СИЗ через ReadyOp. WebEOC по-прежнему остается системой, с помощью которой EOC округов запрашивают традиционную поддержку ресурсов в чрезвычайных ситуациях.

Стратегии наблюдения

Чтобы получить более полную картину COVID-19 в нашем штате, Северная Каролина использует инструменты наблюдения, основанные на фактических данных, в том числе так называемое синдромальное наблюдение. Синдромное наблюдение относится к инструментам, которые собирают информацию о симптомах пациентов (таких как кашель, лихорадка или одышка), а не полагаются только на лабораторные исследования.

В Северной Каролине, а также в других штатах и ​​в Центрах по контролю и профилактике заболеваний (CDC) ученые общественного здравоохранения модифицируют существующие инструменты наблюдения за COVID-19. Эти инструменты десятилетиями использовались для ежегодного отслеживания гриппа, а также во время сезонных эпидемий и пандемий. К ним относятся следующие:

Сеть эпиднадзора за гриппоподобными заболеваниями (ILINet). ILINet — это сеть клинических центров по всей стране, в том числе в Северной Каролине, деятельность которой координируется CDC. Сайты ILINet каждую неделю сообщают данные о лихорадке и респираторных заболеваниях у своих пациентов. Они также отправляют образцы (мазки) от подмножества пациентов для лабораторного тестирования в Лабораторию общественного здравоохранения штата Северная Каролина. Эта сеть теперь будет тестировать на COVID-19 в дополнение к гриппу.

Отделение неотложной помощи (ED) эпиднадзор на основании симптомов (синдромный). В Северной Каролине мы получаем данные об ЭД практически в режиме реального времени из всех 126 больниц штата с помощью Инструмента отслеживания и сбора эпидемиологических данных о заболеваниях в Северной Каролине (NC DETECT).Это эффективный способ отслеживать респираторные заболевания, в том числе COVID-19. В частности, мы будем использовать NC DETECT для отслеживания тенденций респираторных заболеваний в штате и с течением времени.

Данные о тяжелых заболеваниях. Ученые в области общественного здравоохранения будут использовать различные источники для отслеживания госпитализаций, связанных с COVID-19. К ним относятся данные, предоставленные непосредственно больницами (включая текущее количество пациентов, госпитализированных с COVID-19), и более подробные данные от сети эпидемиологов в крупнейших системах здравоохранения штата (включая общее количество госпитализаций и госпитализаций в отделения интенсивной терапии по поводу респираторных заболеваний).Смерти от COVID-19 также были добавлены в список состояний, о которых врачи должны сообщать в Северной Каролине.

Сеть по борьбе с гриппоподобными заболеваниями

Сеть наблюдения за гриппоподобными заболеваниями в амбулаторных условиях США (ILINet) представляет собой сотрудничество с поставщиками медицинских услуг, департаментами здравоохранения штатов и CDC для проведения эпиднадзора за гриппоподобными заболеваниями. Поставщики ILINet в клиниках первичной помощи и больницах по всему штату отправляют образцы, взятые у пациентов с гриппоподобным заболеванием, в Лабораторию общественного здравоохранения штата Северная Каролина для тестирования. В связи с нынешней пандемией COVID-19 ILINet был расширен за счет включения тестирования на SARS-CoV-2 как у пациентов с симптомами, так и у бессимптомных пациентов. Поставщиков просят предоставлять до 10 образцов от пациентов с симптомами и 10 образцов от бессимптомных пациентов каждую неделю. Для целей эпиднадзора ILINet симптом определяется как лихорадка (> 100F) и кашель или боль в горле. Дополнительную информацию о ILINet можно найти на www.flu.nc.gov.

НЗ ОБНАРУЖЕНИЕ

Инструмент отслеживания и сбора эпидемиологических данных о заболеваниях в Северной Каролине (NC DETECT) — это электронная система наблюдения за общественным здравоохранением в масштабе штата Северная Каролина, работающая в режиме реального времени.NC DETECT был создан для обеспечения раннего обнаружения событий и своевременного наблюдения за состоянием здоровья населения с использованием различных вторичных источников данных, включая данные из отделений экстренной помощи Северной Каролины (ED). Каждое посещение отделения неотложной помощи группируется по синдромам на основе ключевых слов в нескольких различных областях и/или кодов диагноза.

Для мониторинга COVID-19 эпидемиологи NC DETECT используют синдром, называемый синдромом COVID-подобного заболевания (CLI). CLI Syndrome ищет посещения отделения неотложной помощи с упоминанием COVID или лихорадки/озноба и кашля или одышки в основных жалобах или примечаниях к сортировке.Обратите внимание, что синдром CLI НЕ указывает на подтвержденные случаи COVID-19.

Недавние изменения в поведении, связанном с обращением за медицинской помощью, влияют на тенденции в отношении синдрома CLI и других данных по ЭД, что затрудняет выводы в настоящее время. Отслеживание этих систем в будущем даст дополнительную информацию о заболеваниях, связанных с COVID-19. NC DETECT был создан DPH в сотрудничестве с Центром медицинской информатики Каролины (CCHI) в Департаменте неотложной медицины UNC.

Программа эпидемиологов общественного здравоохранения

В 2003 году DPH создало программу эпидемиологов общественного здравоохранения (PHE) на базе больниц для усиления координации и связи между больницами, департаментами здравоохранения и государством. Программа PHE покрывает примерно 38 процентов коек общего/неотложного ухода и 40 процентов посещений отделений неотложной помощи в штате. ПОЗ играют решающую роль в обеспечении рутинной и неотложной борьбы с инфекционными заболеваниями, регистрации инфекционных заболеваний в больницах, управлении вспышками и выявлении случаев во время вспышек в масштабах сообщества.

Центр статистики здравоохранения штата Северная Каролина: Система наблюдения за поведенческими факторами риска

Система наблюдения за поведенческими факторами риска (BRFSS) представляет собой выборочный телефонный опрос жителей штата в возрасте от 18 лет и старше в домохозяйствах, где есть телефоны.Первоначально BRFSS был разработан в начале 1980-х годов Центрами по контролю и профилактике заболеваний (CDC) в сотрудничестве с департаментами здравоохранения штатов и в настоящее время проводится во всех 50 штатах, округе Колумбия и на нескольких территориях США. DPH участвует в BRFSS с 1987 года. Через BRFSS в обычном порядке на государственном уровне собирается стандартизированная информация о различных привычках в отношении здоровья и профилактических мерах по охране здоровья, связанных с основными причинами смерти и инвалидности, такими как сердечно-сосудистые заболевания, рак. , диабет и травмы.Интервью BRFSS проводятся ежемесячно, а данные анализируются ежегодно (на основе календарного года).

Современный стек данных: версия с открытым исходным кодом

В своем предыдущем посте я предложил стек данных для типичного аналитического варианта использования вместе с ключевыми критериями выбора технологии для каждого шага в конвейере данных, такими как минимальные операционные накладные расходы, масштабируемость и ценообразование. И хотя я твердо верю, что открытый исходный код сам по себе не является достаточно веской причиной для выбора технологии для стека данных, он может быть наиболее подходящим решением в некоторых ситуациях, например, в строго регулируемой отрасли или из-за местной конфиденциальности и законодательство о безопасности данных, которое может запрещать использование иностранных поставщиков SaaS.

Подобно моему первоначальному блогу, этот пост следует шагам в цепочке создания ценности данных. Организациям нужны данные для принятия правильных решений, будь то человеческие (анализ) или машинные (алгоритмы и машинное обучение). Прежде чем данные можно будет использовать для этого, необходимо пройти сложный многоэтапный процесс, который обычно состоит из следующих шагов:

  1. Спецификация: определение того, что отслеживать (OSS в этой области еще не развито)
  2. Инструментарий: регистрация событий в коде
  3. Сбор: прием и обработка событий
  4. Интеграция: добавление данных из различных источников
  5. Хранилище данных: хранение, обработка и обслуживание данных
  6. Преобразование: подготовка данных для конечных пользователей
  7. Обеспечение качества: неверные данные = неправильные решения
  8. Обнаружение данных: поиск подходящих данных для решения проблемы
  9. Анализ: создание описательной части

Большинство продуктов с открытым исходным кодом, перечисленных ниже, на самом деле являются открытыми, т.е.е. в основном поддерживается и разрабатывается командами, которые зарабатывают на консультациях, размещении и предложении функций «Enterprise» для этих технологий. В этом посте мы не учитываем функции, доступные только в версиях SaaS/Enterprise, поэтому сравниваем только общедоступные решения.

Критерии оценки

Для каждого проекта с открытым исходным кодом мы используем следующие критерии:

Полнота функций — насколько продукт соответствует лучшему в своем классе предложению SaaS.
Traction

  • Количество звездочетов
  • Количество участников
  • Скорость, выраженная в еженедельных коммитах — если она очень низкая, вы рискуете принять устаревший проект и в конечном итоге будете исправлять ошибки и создавать интеграции самостоятельно.

Зрелость — Помимо возможностей, насколько простым и надежным будет его использование в производстве. Это оценивается как:

  • Перспективный продукт — продукт демонстрирует базовую функциональность, но его использование в производственной среде, вероятно, потребует некоторой работы по разработке и развертыванию.
  • Продукт «под ключ» — продукт предлагает простое развертывание и легкодоступно большинство распространенных интеграций.
  • Устаревший продукт — продукт готов к производству сразу после установки, используется несколькими крупными организациями и считается одним из лучших решений в своей категории.

Instrumentation

Компания Segment (приобретенная Twilio за 3,2 миллиарда долларов) создала отличные клиентские библиотеки инструментов для отслеживания пользователей и событий в JS, мобильных устройствах и на стороне сервера.Интересно, что текущая история продукта Segment началась с выпуска библиотеки analytics.js на Hacker News в 2012 году. Отличительной особенностью SDK является то, что другие поставщики, включая продукты с открытым исходным кодом, такие как Jitsu (ранее известная как EventNative) и Rudderstack ( подробнее о них ниже), предлагают замену серверной части Segment.

Сбор + интеграция

Лучшее в своем классе SaaS: Segment, Fivetran

Сбор данных о событиях из клиентских и серверных приложений + сторонних систем. В нашем предыдущем посте мы рекомендовали Segment для сбора событий и Fivetran для других интеграций. Эти инструменты предлагают отличный опыт, но могут быть неприемлемыми для определенных случаев использования из-за их предложения только SaaS и высокой цены.

Вот пять претендентов на альтернативы Segment и Fivetran с открытым исходным кодом:

Rudderstack представляется наиболее всесторонней, зрелой и активно развиваемой платформой, которая является «альтернативой сегмента с открытым исходным кодом». сорт.Однако вам следует тщательно оценить его архитектуру и ограничения, такие как отсутствие упорядочения событий и потенциальная потеря событий при уменьшении масштаба, которые решаются только в версии Enterprise. Jitsu и Airbyte — молодые претенденты, специализирующиеся на сборе событий и интеграции со сторонними компаниями соответственно.

Вот сравнение RudderStack и Segment.

Складирование

SQL ETL + BI

Лучшее в своем классе SaaS: Snowflake, BigQuery

часто ошибочно воспринимают преимущества технологий хранения данных с открытым исходным кодом и выделяют Snowflake и BigQuery как оптимальные решения для типичных аналитических задач.

Предполагая типичную схему для аналитики:

  1. Текущий или ожидаемый большой (терабайт-петабайт) и растущий объем данных
  2. Много (10-100+) потребителей данных (люди и системы)
  3. Нагрузка распределяется в пакетах (например, больше людей запрашивают данные утром, но меньше ночью)
  4. Задержка запроса важна, но не критична; 5–30 с — удовлетворительно
  5. Основным интерфейсом для преобразования и запроса данных является SQL

Чтобы соответствовать приведенным выше предположениям, команды часто используют бессерверную архитектуру или архитектуру озера данных (отделение хранилища от вычислений).

Ведущим проектом с открытым исходным кодом, отвечающим этим критериям, является Trino, который вы, возможно, знали как PrestoSQL или просто Presto. Побочная история: Trino/PrestoSQL — это ответвление PrestoDB, первоначально разработанное в Facebook в качестве замены Hive. Причиной форка и переименования, по-видимому, было то, что Facebook ввел в действие свою торговую марку и права собственности на программное обеспечение недружественным для сообщества способом. Вы можете узнать больше об этом от основной команды разработчиков PrestoDB/PrestoSQL.

Trino имеет следующие преимущества:

  • Многофункциональный интерфейс SQL
  • Хорошо работает для широкого спектра сценариев использования, от ETL до обслуживания инструментов BI удобства использования и производительности
  • Обеспечивает отличный компромисс между задержкой и масштабируемостью

Trino был настолько успешным в качестве альтернативы Snowflake с открытым исходным кодом, в основном благодаря значительному улучшению удобства использования и абстрагированию пользователя (и DevOps) от основная сложность: это просто работает.Забудьте о сотнях параметров настройки, которые имели решающее значение для работы старых систем, таких как Hive.

Машинное обучение и специализированные вакансии

Spark — настоящая рабочая лошадка для современных вычислений данных с многоязычным интерфейсом (SQL, Python, Java и Scala) и непревзойденной функциональной совместимостью с другими системами. Он также чрезвычайно универсален и справляется с широким спектром рабочих нагрузок, от классического пакетного ETL до потоковой передачи данных, машинного обучения и анализа графиков.

Нужен ли Trino, если Spark со всем справится?

Хотя Spark является швейцарским армейским ножом для ETL и ML, он не оптимизирован для производительности интерактивных запросов и обычно имеет значительно более высокую задержку для средних запросов BI, как показывают эталонные тесты.

Популярным шаблоном является использование Trino и Spark для разных типов рабочих процессов при совместном использовании данных и метаданных:

Подождите, а как насчет уровня хранения?

Большинство компаний, приступающих к внедрению современного озера данных, выбирают хранилище BLOB-объектов от одного из ведущих поставщиков облачных услуг, такого как S3. Если это невозможно, решение с открытым исходным кодом и «голым железом» — это проверенная временем HDFS. Однако, учитывая популярность S3, многие современные системы разработали интерфейсы специально для него.Именно здесь может пригодиться такой проект, как MinIO, который предлагает замену S3 на «голое железо».

Уровень сверхбыстрого обслуживания

Могут быть варианты использования, требующие выполнения запросов менее секунды, чего нельзя достичь с помощью архитектуры озера данных, показанной выше (поскольку данные отправляются по сети для каждого запроса). Для таких случаев существуют складские технологии, которые объединяют хранение и вычисления на одних и тех же узлах и, как следствие, оптимизированы для повышения производительности (за счет масштабируемости).ClickHouse, Pinot и Druid — сильные конкуренты с открытым исходным кодом для слоя запросов менее секунды. Вот отличная статья, в которой сравниваются три продукта.

Преобразование

Роль платформы преобразования заключается в том, чтобы помочь вам разработать и надежно выполнить код, который преобразует данные в озере данных для дальнейшего анализа, машинного обучения или других нужд. Учитывая разнообразие доступных платформ и инструментов, важно рассмотреть три основных варианта использования:

SQL-ориентированные рабочие процессы

Предпосылка: ваши преобразования выражаются преимущественно в SQL, а затем данные используются с помощью инструментов BI.

dbt был нашим лучшим выбором даже по сравнению с инструментами SaaS по следующим причинам:

  • Полноценный, но легкий: охватывает большинство вариантов использования и с ним легко начать
  • Открытый исходный код, но плавный: помимо всех преимуществ OSS также легко запускать
  • Самоуверенный, но разумный: опирается на общепринятые соглашения и лучшие практики
  • Отличная документация и активное, преданное сообщество

Полнофункциональная оркестровка данных

Предпосылка: в дополнение к (или вместо) SQL ваши рабочие процессы включают задания, определенные в Python, PySpark и других платформах.

В этом случае может быть полезно использовать полнофункциональный оркестратор данных, который:

  1. Управляет планированием и зависимостями разрозненных задач
  2. Грамотно обрабатывает сбои и повторяет попытки производительность

Наиболее широко используемым и невероятно влиятельным оркестратором данных является Apache Airflow.

Airflow — это надежный выбор, если вы ищете зрелую, проверенную временем технологию с десятками доступных интеграций.

Однако у Airflow есть несколько хронических проблем:

  1. Зависимости не учитывают данные (например, обеспечение совместимости схемы между восходящими и нисходящими задачами трудно или невозможно)
  2. Неуклюжий опыт разработки
  3. Нет встроенных возможностей контроля качества
  4. Ограниченная видимость и отладка
  5. Интенсивность DevOps

За последние несколько лет несколько команд пытались переосмыслить и улучшить оркестровку, и на данный момент рекомендуют более внимательно изучить следующие ведущие платформы оркестровки с открытым исходным кодом:

Prefect следует парадигме Airflow с большим количеством сахара:

И лучшая видимость операций с данными:

Еще один фреймворк, о котором стоит упомянуть, — это Dagster.В отличие от Prefect, который можно рассматривать как «современный Airflow», Dagster использует более смелый подход и предлагает несколько сдвигов парадигмы:

  1. Повторно используемые и компонуемые задачи (называемые сплошными) — все более важное значение по мере роста сложности конвейеров данных
  2. Data- осознанные задачи – большой шаг вперед в обеспечении надежности трубопроводов; теперь зависимости между задачами можно проверять как в процессе разработки, так и в продакшене — как же это круто!
  3. Интегрированное тестирование, трассировка, ведение журнала

Кроме того, он предлагает отличный опыт разработки данных (от соавтора GraphQL ничего меньшего и не ожидаешь!). Вы можете прочитать больше от автора Dagster Ника Шрока здесь.

Потоковая передача

Три технологии, на которые стоит обратить внимание, когда речь идет о потоковой трансформации, — это упоминавшийся ранее Apache Spark, Apache Flink и Apache Beam. Spark — популярный выбор благодаря зрелой многоязычной структуре Structured Streaming.

Flink — это движок для потоковой передачи с API Java/Scala, который предлагает несколько преимуществ по сравнению со Spark:

  • Встроенная поддержка потоковых преобразований с отслеживанием состояния (например,грамм. для расчета метрик по сеансам пользователей)
  • Низкая задержка (миллисекундная шкала по сравнению со Spark в секундах)

Хотя существует множество глубоко технических (например, управление памятью) и операционных аспектов, которые необходимо учитывать при сравнении Flink со Spark , со стратегической точки зрения Spark, вероятно, является лучшим выбором для простых заданий по приему/преобразованию, и его будет легко подобрать командам, уже использующим Spark для машинного обучения или пакетных преобразований. Flink, с другой стороны, обеспечивает более сложные рабочие процессы в производстве, разработанные профессиональными инженерами по обработке данных.

Apache Beam, в отличие от Spark и Flink, представляет собой фреймворк (похожий на dbt, но для потоковой передачи), который позволяет разработчикам записывать пакетные или потоковые преобразования и выполнять их на «раннере» по своему выбору, таком как Spark или Flink. Это, безусловно, мощная концепция, а API Beam спроектирован так, чтобы быть выразительным и надежным. Однако, поскольку большая часть инициативы Beam, по-видимому, исходит от Google (Beam является официальным интерфейсом Google Dataflow), нам еще предстоит увидеть, как он будет принят более широким сообществом разработчиков открытого исходного кода.По этой причине он получает рейтинг готовой, но еще не зрелой технологии.

Платформа Beam поощряет определение конвейера в функциональном стиле:

Каталогизация данных

Имея в своем распоряжении все замечательные инструменты для инструментирования, сбора, интеграции и обработки данных, это действительно стало довольно просто для создания новых наборов данных и аналитического контента. Это, однако, привело к другой проблеме — обнаружению данных:

  1. Где я могу найти данные/предварительную аналитическую работу по теме?
  2. Могу ли я доверять этим данным? Кто еще его использует? Когда он последний раз обновлялся? Известны ли проблемы с качеством?

Инструментарий с открытым исходным кодом в космосе еще молод, но уже есть два проекта: Amundsen от Lyft и Datahub от LinkedIn, которые показывают большие перспективы в этой области.По умолчанию они предоставляют базовый каталог данных с поиском и предлагают основу для дополнения каталога дополнительными метаданными (например, ссылками на исходный код, права собственности и т. д.).

Открытый исходный код Amundsen и DataHub позволяет их пользователям настраивать их в соответствии со своим стеком, рабочими процессами и командной культурой, а их архитектура подключаемых модулей позволяет легко добавлять метаданные из различных источников. Например, информацию о происхождении на уровне столбца можно синхронизировать с Amundsen из Datafold (которая не является открытым исходным кодом) через API и визуализировать в пользовательском интерфейсе Amundsen.

Обеспечение качества

Проверка данных, т. е. проверка допущений, характерных для бизнеса (например, находится ли значение в ожидаемом диапазоне) при внесении изменений в код обработки данных или при вычислении данных в производства, становится неотъемлемой частью рабочего процесса группы обработки данных. Современные платформы преобразования данных, такие как dbt и Dagster для пакетной обработки и Beam и Flink для потоковой передачи, имеют встроенные функции тестирования, которые позволяют разработчикам писать и выполнять тесты с минимальными усилиями.Однако иногда возникает необходимость запуска вспомогательных тестов, для которых отлично подходит GreatExpectations.

Основной поток:

  1. Подключить базу данных
  2. Создать утверждения в блокноте Jupyter
  3. Интегрировать созданные утверждения в вашу платформу оркестровки ETL (например, Airflow)

Анализ Анализ изложены основные сценарии использования BI:

  1. Аналитика самообслуживания — анализ данных без кода
  2. Панели мониторинга — комбинации диаграмм для пассивного просмотра
  3. Специальный анализ — расширенный анализ техническими пользователями
  4. аналитика конечного продукта

Аналитика самообслуживания

Несмотря на то, что Metabase поддерживает прямой поток SQL > диаграмма > информационная панель, среди инструментов бизнес-аналитики с открытым исходным кодом она имеет самый продвинутый пользовательский интерфейс самообслуживания, который позволяет меньшему количеству технических пользователей (или , действительно) для изучения данных с помощью простых агрегаций:

UX находится между Looker и Mode — ближе к первому, но без эмантическая модель данных.

Еще одна альтернатива Looker с открытым исходным кодом, Lightdash обещает подключиться к вашему проекту dbt и позволить каждому отвечать на свои вопросы о данных. Lightdash, безусловно, не самый зрелый продукт BI с открытым исходным кодом по сравнению с Metabase или Superset, но уровень моделирования, подобный LookML, и тесная интеграция с dbt заставляют меня поверить, что они делают что-то большое! Узнайте больше о том, почему меня заинтриговал Lightdash, в моем недавнем блоге.

Панели мониторинга

Для классического потока SQL > диаграммы > панели мониторинга есть два серьезных претендента:

Простой и эффективный

просто работает, не смотрите дальше.Redash прост в настройке и имеет минималистичный UX. Он не блещет конструктором запросов без кода, таким как Metabase или причудливые диаграммы Санки из Superset, но он прост и надежен.

Имейте в виду: после приобретения Databricks разработка репозитория с открытым исходным кодом замедлилась примерно на 50%, что также видно по скорости ниже:

Расширенный

Созданный создателем Apache Airflow Максимом Бошемином из Airbnb, Superset, возможно, является самым передовым инструментом бизнес-аналитики с открытым исходным кодом с точки зрения возможностей визуализации и имеет огромный импульс за этим.

Имейте в виду: даже для технических пользователей есть кривая обучения.

Ассоциальный анализ

Саас Состояние Искусства для SQL AD-HOC Анализ: режим

QueryBook — это многообещающая ноутбука, похожая на открытый источник IDE для данных анализ, изначально разработанный в Pinterest. В соответствии с современной тенденцией он также имеет облегченную функцию обнаружения данных.

Для науки о данных, которая обычно сильно зависит от R, Python или Julia, Jupyter по-прежнему является безопасным выбором.

Сквозная аналитика продукта

В то время как инструменты SQL + диаграммы обеспечивают большую гибкость с точки зрения типов анализа, которые вы можете выполнять, для определенных задач, таких как оптимизация UX и конверсии в вашем приложении или на веб-сайте, инструменты комплексной аналитики предлагают предварительно подготовленный анализ и мощные визуализации, такие как воронки, когортные диаграммы и сегментация клиентов. Эти инструменты обычно обрабатывают весь цикл сбора, хранения, преобразования и визуализации событий — следовательно, «сквозной».

PostHog — это альтернатива Mixpanel, Amplitude и Heap с открытым исходным кодом.

Правдоподобный — альтернатива Google Analytics с открытым исходным кодом.

Когда я собирался написать этот пост, у меня не было четкого ответа на вопрос, может ли стопроцентный стек данных OSS быть таким же эффективным, как если бы открытый исходный код не был ограничением. Но после долгих исследований и экспериментов я могу сказать «ДА» с оговоркой, что каждый должен выбирать открытый исходный код по правильным причинам и помнить о последствиях для поддержки, хостинга, обслуживания и разработки.

графический интерфейс пользователя для R

Journal of Statistical Software 11

Таблицы непредвиденных обстоятельств в третьих. Хотя R имеет мощные функции, которые можно применять к подсчету таблиц, они разбросаны по нескольким пакетам и не обеспечивают легко читаемый вывод. Deducer использует единый подход к таблицам непредвиденных обстоятельств.

Сначала создается объект contingency.tables, сформированный из любого количества строк или столбцов

переменных, а также одной стратифицирующей переменной. При печати таблицы форматируются и отображаются в формате

с необязательными процентами по строкам и столбцам. Затем к объекту

можно добавить тесты, что приведет к их применению к каждой таблице. При печати объекта contingency.tables

тесты форматируются в таблицы. Пользователю не нужно знать об этой структуре уровня R.

Они могут просто перемещаться по диалоговому окну и просматривать распечатанную таблицу.

Особенности: Проценты, ожидаемые значения, остатки, χ а также средние значения p.

Тест одного образца

Выполняет тесты распределения одного образца. Новая функция one.sample.test принимает любое количество переменных (

) и выполняет статистическую проверку каждой из них.Результаты этих тестов

отформатированы в виде таблицы, что упрощает одновременное исследование нескольких переменных.

Аналогичным образом, функция onesample.plot создает график либо с гистограммой, либо с

прямоугольным дрожанием сводных данных графика, с отдельными панелями для каждой переменной.

Характеристики: t-критерий для одной выборки, критерий Шапиро-Уилка, гистограмма, диаграмма прямоугольников/джиттера.

K Sample Test

Исследует различия в распределении между двумя или более образцами.Введена новая функция

k.sample.test, которая применяет любой статистический тест к указанным переменным результата

и форматирует результаты в удобочитаемую таблицу.

Особенности: Дисперсионный анализ, Валлийский дисперсионный анализ, Крускала-Уоллиса, диаграммы флуктуаций, попарные сравнения.

Корреляция

В этом диалоговом окне создаются массивы корреляций между любым количеством переменных. Новая функция

cor.matrix создает таблицу корреляций. Для визуализации этих взаимосвязей предусмотрены три новые функции построения графиков. qscatter_array и ggcorplot создают точечные диаграммы для каждого

значения корреляции в таблице. plot.cor.matrix отображает круги, площади которых пропорциональны

размерам корреляций.

Особенности: Матрицы графика рассеяния вместе с корреляциями Пирсона, Спирмена и Кендалла.

4.3. Модели

Deducer имеет продвинутую систему построения, анализа и визуализации моделей. Графический интерфейс

помогает пользователю указать формулу модели, которая может включать взаимодействие и вложенные

7.Графический интерфейс пользователя QGIS — Документация по документации QGIS

В строке состояния отображается общая информация о карте. просмотреть и обработанные или доступные действия, а также предлагает вам инструменты для управлять видом карты.

7.5.1. Указательная планка

В левой части строки состояния, строка поиска, быстрый поиск виджет, помогает вам находить и запускать любую функцию или параметры в QGIS:

  1. Щелкните в текстовом виджете, чтобы активировать панель поиска локатора, или нажмите Ctrl + K .

  2. Введите текст, связанный с искомым элементом (имя, тег, ключевое слово, …). По умолчанию результаты возвращаются для включенных фильтров локатора, но вы можете ограничить поиск определенной областью, добавив префикс вашего текста с префиксом фильтров локатора, т.е. ввод l cad вернет только те слои, имя которых содержит cad .

    Фильтр также можно выбрать двойным щелчком в меню, которое показывает при доступе к виджету локатора.

  3. Нажмите на результат, чтобы выполнить соответствующее действие, в зависимости от типа пункта.

Наконечник

Ограничить поиск одним полем активного слоя

По умолчанию выполняется поиск с фильтром «объекты активного слоя» ( f ). через всю таблицу атрибутов слоя. Вы можете ограничить поиск конкретное поле с использованием префикса @ . Например, f @имя сал или @name sal возвращает только объекты, чей атрибут «name» содержит «sal». Автодополнение текста активно при написании, и предложение может быть применено с помощью клавиши Tab .

Поиск выполняется с использованием потоков, поэтому результаты всегда становятся доступными по мере необходимости. максимально быстро, даже если установлены медленные поисковые фильтры. Они также появляются, как только с ними сталкивается фильтр, что означает, что, например. фильтр поиска файлов покажет результаты один за другим по мере сканирования файлового дерева. Это гарантирует, что пользовательский интерфейс всегда отзывчив, даже если присутствует очень медленный поисковый фильтр (т.грамм. тот, который использует онлайн-сервис).

Наконечник

Быстрый доступ к конфигурациям локатора

Щелкните значок внутри виджета локатора в строке состояния, чтобы отобразите список фильтров, которые вы можете использовать, и запись Configure, которая открывает вкладку «Локатор» меню.

7.5.2. Отчетные действия

В области рядом со строкой поиска отображается сводка ваших действий. выполненные действия будут отображаться при необходимости (например, при выборе функций в слой, удаление слоя) или подробное описание инструмента, которым вы при наведении курсора (доступно не для всех инструментов).

В случае длительных операций, таких как сбор статистики в растровые слои, выполнение алгоритмов обработки или рендеринг нескольких слоев в виде карты, индикатор выполнения отображается в строке состояния.

7.5.3. Управление холстом карты

Опция Координата показывает текущую положение мыши, следуя за ним при перемещении по карте. Вы можете установить единицы измерения (и точность) в вкладка Нажмите на маленькую кнопку слева от текстового поля для переключения между опция Координата и опция Экстенты который отображает координаты текущего нижнего левого и верхнего правого углы вида карты в единицах карты.

Рядом с дисплеем координат вы найдете Масштаб отображать. Показывает масштаб вида карты. Имеется селектор масштаба, который позволяет выбирать между предопределенные и настраиваемые масштабы.

В правой части шкалы нажмите кнопку чтобы заблокировать масштаб, чтобы использовать лупу для увеличения или уменьшения масштаба. Лупа позволяет увеличивать масштаб карты, не изменяя карту. масштаб, упрощающий настройку положения меток и символов точно. Уровень увеличения выражается в процентах.Если у Лупы уровень 100%, то текущая карта не увеличивается. Кроме того, значение увеличения по умолчанию может быть определено в , что очень полезно для экранов с высоким разрешением для увеличения небольших символы.

Справа от инструмента лупы вы можете определить ток по часовой стрелке поворот для просмотра карты в градусах.

В правой части строки состояния есть небольшой флажок, можно использовать временно, чтобы предотвратить отображение слоев на карте вид (см. раздел Рендеринг).

Справа от функций рендеринга вы найдете EPSG:кнопка с кодом, показывающая CRS текущего проекта. Щелчок при этом открывается диалоговое окно «Свойства проекта» и позволяет вам применить другой CRS к представлению карты.

Наконечник

Расчет правильного масштаба холста карты

При запуске QGIS CRS по умолчанию — WGS 84 (EPSG 4326) и единицы — градусы. Это означает, что QGIS будет интерпретировать любой координаты в вашем слое, как указано в градусах.Чтобы получить правильные значения шкалы, вы можете вручную изменить это значение. настройка на вкладке «Общие» в (например, в метры), или вы можно использовать значок EPSG:code , показанный выше. В последнем случае единицы устанавливаются в соответствии с проектной проекцией. указывает (например, +units=us-ft ).

Обратите внимание, что выбор CRS при запуске может быть установлен в .

7.5.4. Обмен сообщениями

Кнопка Сообщения рядом с ней открывает Панель сообщений журнала, содержащая информацию о базовых процессы (запуск QGIS, загрузка плагинов, инструменты обработки…)

В зависимости от настроек диспетчера подключаемых модулей строка состояния может иногда отображать значки справа, чтобы сообщить вам о наличии новых () или обновляемых () плагины. Щелкните значок, чтобы открыть диалоговое окно диспетчера подключаемых модулей.

Упростите разработку графического интерфейса — встроенный мастер

Упростите разработку графического интерфейса — встроенный мастер Настройки конфиденциальности

Настройки конфиденциальности

Здесь вы найдете обзор всех используемых файлов cookie.Вы можете дать свое согласие на целые категории или отобразить дополнительную информацию и выбрать определенные файлы cookie.

Настройки конфиденциальности
Имя Печенье Борлабс
Провайдер Владелец этого веб-сайта, Выходные данные
Назначение Сохраняет настройки посетителей, выбранные в окне файлов cookie Borlabs Cookie.
Имя файла cookie borlabs-cookie
Срок действия файла cookie 1 год
Имя Обычай
Провайдер встроенный мастер.де
Назначение Этот файл cookie используется для различения людей и ботов.
Политика конфиденциальности https://www.встроенный-wizard.de/конфиденциальность-политика
Хост(ы) ask.embedded-wizard.de, doc.embedded-wizard.de, embedded-wizard.de
Имя файла cookie _grecaptcha
Срок действия файла cookie постоянный
Имя Обычай
Провайдер ютуб. ком
Назначение Этот файл cookie используется для определения того, принял ли посетитель маркетинговую категорию в баннере файла cookie. Этот файл cookie необходим для соблюдения GDPR веб-сайта.
Политика конфиденциальности https://политики.google.com/privacy?hl=de
Хост(ы) www.youtube.com
Имя файла cookie согласие
Срок действия файла cookie постоянный

6.

5 Экспорт и импорт данных

6.5 Экспорт и импорт данных

Существует три способа экспорта и импорта данных в MySQL Workbench: каждый служит разным целям.

Таблица 6.1 Методы экспорта или импорта данных в MySQL Workbench

Расположение графического интерфейса Набор данных Типы экспорта Типы импорта Дополнительные детали
Контекстное меню обозревателя объектов Таблицы JSON, CSV JSON, CSV Простые операции с таблицами, включая умеренный контроль над типом вывода (этот метод был добавлен в версии 6.3.0).
Меню таблицы результатов в редакторе SQL Набор результатов (после выполнения SQL-запроса) CSV, HTML, JSON, SQL, XML, Excel XML, TXT CSV Простые операции с данными, мало контроля.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.