参考资料： Tutorial on 5 Powerful R Packages used for imputing missing values Amelia 包文档说明 Amelia II: A Package for Missing Data Imputing Missing Data with R; MICE package Handling missing data with MICE package; a simple approach 因为最近一直在学数据库和处理病例数据的相关的东西，

1 又是一篇放了好久好久，没有好好整理的东西。 1. 准备数据 需要数据有：芯片序列信息、基因组 lncRNA 参考基因组： 所用软件：SeqMap、R 芯片是 Affymetrix 的 Human Genome

1 本来是 6 月份的东西，一直没有好好整理拖到年底了，唉 .... 毕业答辩过了，最大的坎儿迈过去了。准备开始处理手头拿到的 RNA-Seq 数据。当作是我的第一次实战。

主要参考博文 ： Dealing with The Problem of Multicollinearity in R Multicollinearity in R 引子 如果现在我们预测一个国家，比如说中国，2018 年全年的旅游收入 (美元)。因变量是中国 2018 年度的旅游收入

最近学学 Python 做数据分析，主要就是 Python 基本语法 + NumPy + pandas 咯。 发现很好的一些教程： python_for_data_analysis_2nd_chinese_version Numpy & Pandas (莫烦 Python 数据处理教程) Data analysis in Python with pandas 果然人生苦短，大家都在用 P

感觉必应随便搞个图下来当封面不错的。再来一次 这一篇为什么隔了好几天才出来呢，因为代码的理解难度突然、陡然、猝不及防的上了个 90 度的坡。我看了好

今天决定学一下 Tmux 怎么用，因为经常发现要开几个 Terminal Tabs 处理不同的东西，然后要对照的时候来回切真的很累。手按快捷键累，眼睛盯着来回在跳动的文本也累。

书接上回。 上回说到，我们首先自己搜索 d_items 表格找到对应的 item_id，然后运用专业知识对这些 item_id 进行筛选和归类，最后得到真正能够定义 CRRT 时间的那些

花了几天时间把 mimic-code/notebooks/crrt-notebook.ipynb 从头到尾看了一遍。虽然消化得还不是很好，但是觉得这一篇教程真的是干货满满。决定还是再花点时间仔细跟着 tutorial 走一遍并且整理一遍。和

mimic-code 的 tutorials 还提供了 sql-crosstab，很短，我大概看了感觉不是很有用，先放着了。using_r_with_jupyter.ipynb 就是教

SQL 算是学完了，结果回去看 mimic-code 发现大多数脚本根本看不懂！想起来小学做数学习题： 课本例题: 小明有 3 个苹果，吃了 1 个，请问小明还有几个苹果 ? 课后习题

SQL Topic: Subqueries 子查询 You might have noticed that even with a complete query, there are many questions that we can’t answer about our data without additional post, or pre, processing. In these cases, you can either make multiple queries and process the data yourself, or you can build a more complex query using SQL subqueries. 一次查询经常回答不了很多

SQL Lesson 13: Inserting rows 第 13 课，添加行 We’ve spent quite a few lessons on how to query for data in a database, so it’s time to start learning a bit about SQL schemas and how to add new data. 前面都是在学怎么查询数据库，现在该了解一下数据库 Schema （

继续上课。 SQL Lesson 9: Queries with expressions 第 9 课，表达式查询。 In addition to querying and referencing raw column data with SQL, you can also use expressions to write more complex logic on column values in a query. These expressions can use mathematical and string functions along with basic arithmetic to transform values when the query is executed, as shown

昨天看了大火的《工作细胞》，挺有趣的。血小板太可爱了！ 然后睡觉前看了一下 Todo list： 任重而道远啊，后面的课程还多着呢。继续继续—— SQL Lesson 6: Multi-table queries