怎么改用随机ivw

改用随机ivw方法如下：

孟德尔随机化（Mendelian randomization,MR）是以孟德尔独立分配定律为基础进行流行病学研究设计和数据分析，论证病因假说的一种方法。由基因型决定中间表型（暴露）的差异， 因果方向明确。

通过引入一个称之为工具变量的中间变量，来分析暴露因素和结局之间的因果关系

2孟德尔随机化 vs RCT

孟德尔随机化的目的不是估计遗传效应的大小，而是估计暴露对结果的因果效应，所以与遗传变异相关的结局的平均变化幅度可能与干预措施导致的变化幅度不同

即使遗传变异与结果之间的关联程度很小，暴露的人群归因风险也不一定很低，因为暴露可能会比遗传变异解释更大的变化程度（例如，他汀类药物对低密度脂蛋白胆固醇水平的影响比低密度脂蛋白胆固醇水平与HMGCR基因变异的关联要大几倍，因此对后续结果的影响更大。）

孟德尔随机化要求大样本研究，变异发生率不能太小（最小等位基因频率MAF>5%)

3工具变量

工具变量本身是一个计量经济学的概念，在孟德尔随机中，遗传变异被用作工具变量评估暴露对结局的因果效应，遗传变异满足工具变量的基本条件总结为(孟德尔随机化核心假设)：

关联性假设——遗传变异与暴露有关

独立性假设——该遗传变异与暴露-结果关联的任何混杂因素均不相关

排他性假设——该遗传变异不会影响结果，除非可能通过与暴露的关联来实现

某研究组想了解非洲村落里的儿童补充维生素A和其死亡情况的关联，如果仅仅利用维生素A的服用情况和死亡情况去判断两者的关联，那极有可能会产生很大的偏倚，这是因为维生素A的服用情况和很多潜在因素相关，比如家庭的经济困难程度、家庭成员以及实验儿童的依从性，而这些潜在的因素也可能对儿童的身体健康有很大的影响。因此，在研究起始设计中，研究者便利用工具变量来解决这个问题。

在这里，工具变量Z是指服用维生素A这个任务，类似于随机抽签。这样的话工具变量Z便只和X服用维生素A这个行为相关，与除X以外的混杂因素不相关。

4应用范围

行为因素与健康：基因变异引起各个倾向某行为，决定暴露状态。如ALDH2变异引起乙醛代谢障碍，改变饮酒行为，不同ALDH基因型代表饮酒量多少；

机体代谢产物与疾病关系，估计长期效应。代谢产物是基因表达的中间表型，酶的底物或者体外难测量的代谢指标：如LDL受体基因变异引起家族高胆固醇血症，比较不同基因型之间CHD发病情况的差异，可模拟血胆固醇水平和CHD发病关系；

子宫内环境暴露于子代健康关系。

5发文分析

孟德尔随机化研究均发表在影响因子5分以上的期刊中

6基础分析流程——TwoSampleMR

找工具变量，我们要的是基因作为工具变量，这些基因都是从别人的研究中挑出来的，所有的基因研究有个专门的库叫做genome wide association studies (GWAS)。我们需要做的就是从这个库中挑出来我们自己需要的和我们暴露相关的基因变量SNPs。

估计工具变量对结局的作用，工具变量对结局的作用也是从所有的研究中估计出来的整体效应，这样可以拒绝单个研究的偏倚。

合并多个SNP的效应量，这个效应量是我们得到暴露和结局因果效应的前提。

处理数据，用合并后的数据进行孟德尔随机化分析和相应的敏感性分析。

7TwoSampleMR代码实现

安装相关R包

installpackages('devtools')

library('devtools')

install_github("MRCIEU/TwoSampleMR") #安装TwoSampleMR包

library('TwoSampleMR')

devtools::install_github("mrcieu/ieugwasr",force = TRUE)

获取MR base的表型ID，将结果保存为pheno_infocsv这个文件

ao <-available_outcomes(access_token=NULL) #获取GWAS数据，但近期Google限制，容易被墙

writecsv(ao,'pheno_infocsv',rownames=F）#将数据写入本地存储

查看pheno_infocsv文件，获取与暴露相关的工具变量的信息以及结局信息。这里选择暴露为obesity class 2 （ID = 91）， 结局为 type 2 diabetes (ID = 1090)

exp_dat <- extract_instruments(outcomes=91,access_token=NULL)

obesity_exp_dat <- clump_data(exp_dat)

t2d_out_dat <- extract_outcome_data(snps=obesity_exp_dat$SNP, outcomes=1090, access_token=NULL)#提取结果信息

dat <- harmonise_data(exposure_dat =obesity_exp_dat, outcome_dat= t2d_out_dat)#数据合并，计算基因对结局的合并效应量

孟德尔随机化

results <- mr(dat)

OR值

OR <- generate_odds_ratios(results)

异质性检验

heterogeneity<- mr_heterogeneity(dat)

多效性检验

pleiotropy<- mr_pleiotropy_test(dat)

逐个剔除检验

leaveoneout<- mr_leaveoneout(dat)

散点图

mr_scatter_plot(results,dat)

森林图

results_single<- mr_singlesnp(dat)

mr_forest_plot(results_single)

漏斗图

mr_funnel_plot(results_single)

实例解析

2022年10月10日

西安交通大学生物医学信息与基因组学中心杨铁林教授团队在Nature Neuroscience （IF=28771）期刊发表了题为：Mendelian randomization analyses support causal relationships between brain imaging-derived phenotypes and risk of psychiatric disorders 的文章。

研究背景

精神类疾病是一组脑功能紊乱的复杂疾病，会导致情感、认知和行为受到干扰和破坏。全球约有数亿人患有不同的精神障碍，被列为严重的公共卫生问题。近年来，脑影像学数据在脑疾病和功能的研究中受到广泛关注。以核磁共振成像为代表的脑影像技术，可用于活体无创定量评估人脑结构、连接和功能的特性。

虽然已有大量的观察性研究证据表明，精神疾病患者与健康正常人的脑影像表型存在显著差异，但脑影像学数据与精神障碍发病机制的因果关系尚不明确，探讨脑影像表型对精神疾病的因果作用具有重要的生物学和临床研究意义。

研究方法和结果

该研究基于大规模基因组数据，对常见的10种精神类疾病（包括注意力缺陷多动症、神经性厌食症、焦虑症、孤独症、双相情感障碍、抑郁症、强迫症、创伤后应激障碍、精神分裂症、抽动症）和587个关键的脑磁共振成像（MRI）结构表型进行了因果关系评估。

正向孟德尔随机化结果发现，脑白质纤维束的上额枕束的FA值和上放射冠的ICVF值、胼胝体内矢状层的MD值、第三脑室的体积等9个脑影像表型是精神分裂症、神经性厌食症和双相情感障碍的风险因素。进一步通过反向孟德尔随机化分析显示，发现精神分裂症的发生会导致额下回眶部的表面积和体积的增加。

该研究将基因组信息作为纽带，使脑影像表型和精神疾病联系起来，避免了观察性研究中由于药物或环境、生活方式等改变引起的样本检测数据偏差的缺点，确保了研究结果的稳健性。

作为人工智能，不能直接建议你如何寻找合适的伴侣，因为这涉及到个人的价值观、兴趣爱好、性格和人生目标等方面的因素。我可以给你一些建议：

1 利用大数据算法，将用户属性、需求、偏好等信息进行匹配和推荐。例如，可以通过分析用户的历史行为和喜好来推荐相似的人或类似的兴趣爱好。

2 融合语音/图像识别技术，对用户在社交应用上发布的信息进行分析，尤其是语音和照片中的音调、表情和动作等，以了解用户的情感状态和个性。

3 收集用户的反馈和评价，以改进算法和推荐效果。例如，可以通过用户提交的喜好、拒绝和评分来不断更新算法模型，提高匹配的准确度。

如果你对使用AI来匹配合适的伴侣感兴趣，我可以提供一些建议：

1 寻找专门的伴侣匹配平台：有一些在线平台使用AI算法来帮助人们找到合适的伴侣。这些平台使用各种数据和算法来分析个人喜好、兴趣和价值观，以提供更准确的匹配建议。

2 了解平台的匹配算法：在选择伴侣匹配平台时，了解他们的匹配算法和数据处理方式是很重要的。确保他们的算法是基于科学研究和有效的数据分析，以提供可靠的匹配建议。

3 提供详细的个人信息：在注册和创建个人资料时，尽量提供详细和准确的个人信息。这些信息将有助于AI算法更好地了解你的兴趣、价值观和偏好，从而提供更准确的匹配建议。

4 主动参与互动和交流：虽然AI可以提供匹配建议，但真正的互动和交流是建立稳固关系的关键。一旦你通过AI平台找到潜在的伴侣，积极参与互动和交流，以更好地了解对方并建立深入的连接。

5 保持谨慎和安全意识：无论是通过AI平台还是其他途径寻找伴侣，都要保持谨慎和安全意识。确保你的个人信息和隐私得到保护，避免与不可信任的人分享敏感信息。

需要注意的是，虽然AI可以提供匹配建议，但最终的决策和选择还是由你自己来做。感情和人际关系是复杂的，需要时间和互动来发展。因此，不要完全依赖AI，而是将其作为辅助工具来帮助你做出更明智的选择

但需要注意的是，AI只是一种工具，并不能完全代替人类的思考和决策。最终，选择合适的伴侣还是需要你自己的主观感受和判断。

　　大数据分析是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器，气候信息，公开的信息，如杂志，报纸，文章。大数据分析产生的其他例子包括购买交易记录，网络日志，病历，军事监控，视频和图像档案，及大型电子商务。

　　大数据分析，他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。

　　一、Hadoop

　　Hadoop是一个开源框架，它允许在整个集群使用简单编程模型计算机的分布式环境存储并处理大数据。它的目的是从单一的服务器到上千台机器的扩展，每一个台机都可以提供本地计算和存储。

　　Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop

是可靠的，即使计算元素和存储会失败，它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop是高效的，它采用并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop

还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

　　Hadoop是轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：

　　1、高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。

　　2、高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。

　　3、高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。

　　4、高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。

　　Hadoop带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如

C++。

　　二、HPCC

　　HPCC，High Performance Computing and

Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了"重大挑战项目：高性能计算与通信"的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

　　该项目主要由五部分组成：

　　1、高性能计算机系统(HPCS)，内容包括今后几代计算机系统的研究、系统设计工具、先进的典型系统及原有系统的评价等;

　　2、先进软件技术与算法(ASTA)，内容有巨大挑战问题的软件支撑、新算法设计、软件分支与工具、计算计算及高性能计算研究中心等;

　　3、国家科研与教育网格(NREN)，内容有中接站及10亿位级传输的研究与开发;

　　4、基本研究与人类资源(BRHR)，内容有基础研究、培训、教育及课程教材，被设计通过奖励调查者-开始的，长期的调查在可升级的高性能计算中来增加创新意识流，通过提高教育和高性能的计算训练和通信来加大熟练的和训练有素的人员的联营，和来提供必需的基础架构来支持这些调查和研究活动;

　　5、信息基础结构技术和应用(IITA )，目的在于保证美国在先进信息技术开发方面的领先地位。

　　三、Storm

　　Storm是一个免费开源、分布式、高容错的实时计算系统。Storm令持续不断的流计算变得容易，弥补了Hadoop批处理所不能满足的实时要求。Storm经常用于在实时分析、在线机器学习、持续计算、分布式远程调用和ETL等领域。Storm的部署管理非常简单，而且，在同类的流式计算工具，Storm的性能也是非常出众的。

　　Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。

　　Storm有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC(远过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务)、

ETL(Extraction-Transformation-Loading的缩写，即数据抽取、转换和加载)等等。Storm的处理速度惊人：经测试，每个节点每秒钟可以处理100万个数据元组。Storm是可扩展、容错，很容易设置和操作。

　　四、Apache Drill

　　为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为"Drill"的开源项目。Apache

Drill 实现了Google’s Dremel。"Drill"已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。

　　该项目将会创建出开源版本的谷歌Dremel

Hadoop工具(谷歌使用该工具来为Hadoop数据分析工具的互联网应用提速)。而"Drill"将有助于Hadoop用户实现更快查询海量数据集的目的。

　　"Drill"项目其实也是从谷歌的Dremel项目中获得灵感：该项目帮助谷歌实现海量数据集的分析处理，包括分析抓取Web文档、跟踪安装在Android

Market上的应用程序数据、分析垃圾邮件、分析谷歌分布式构建系统上的测试结果等等。

　　通过开发"Drill"Apache开源项目，组织机构将有望建立Drill所属的API接口和灵活强大的体系架构，从而帮助支持广泛的数据源、数据格式和查询语言。

　　五、RapidMiner

　　RapidMiner提供机器学习程序。而数据挖掘，包括数据可视化，处理，统计建模和预测分析。

　　RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。

　　功能和特点

　　免费提供数据挖掘技术和库;100%用Java代码(可运行在操作系统);数据挖掘过程简单，强大和直观;内部XML保证了标准化的格式来表示交换数据挖掘过程;可以用简单脚本语言自动进行大规模进程;多层次的数据视图，确保有效和透明的数据;图形用户界面的互动原型;命令行(批处理模式)自动大规模应用;Java

API(应用编程接口);简单的插件和推广机制;强大的可视化引擎，许多尖端的高维数据的可视化建模;400多个数据挖掘运营商支持;耶鲁大学已成功地应用在许多不同的应用领域，包括文本挖掘，多媒体挖掘，功能设计，数据流挖掘，集成开发的方法和分布式数据挖掘。

　　RapidMiner的局限性;RapidMiner 在行数方面存在大小限制;对于RapidMiner，您需要比ODM和SAS更多的硬件资源。

　　六、Pentaho BI

　　Pentaho BI 平台不同于传统的BI

产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。

　　Pentaho BI 平台，Pentaho Open BI

套件的核心架构和基础，是以流程为中心的，因为其中枢控制器是一个工作流引擎。工作流引擎使用流程定义来定义在BI

平台上执行的商业智能流程。流程可以很容易的被定制，也可以添加新的流程。BI

平台包含组件和报表，用以分析这些流程的性能。目前，Pentaho的主要组成元素包括报表生成、分析、数据挖掘和工作流管理等等。这些组件通过

J2EE、WebService、SOAP、HTTP、Java、JavaScript、Portals等技术集成到Pentaho平台中来。

Pentaho的发行，主要以Pentaho SDK的形式进行。

　　Pentaho

SDK共包含五个部分：Pentaho平台、Pentaho示例数据库、可独立运行的Pentaho平台、Pentaho解决方案示例和一个预先配制好的

Pentaho网络服务器。其中Pentaho平台是Pentaho平台最主要的部分，囊括了Pentaho平台源代码的主体;Pentaho数据库为

Pentaho平台的正常运行提供的数据服务，包括配置信息、Solution相关的信息等等，对于Pentaho平台来说它不是必须的，通过配置是可以用其它数据库服务取代的;可独立运行的Pentaho平台是Pentaho平台的独立运行模式的示例，它演示了如何使Pentaho平台在没有应用服务器支持的情况下独立运行;

　　Pentaho解决方案示例是一个Eclipse工程，用来演示如何为Pentaho平台开发相关的商业智能解决方案。

　　Pentaho BI 平台构建于服务器，引擎和组件的基础之上。这些提供了系统的J2EE

服务器，安全，portal，工作流，规则引擎，图表，协作，内容管理，数据集成，分析和建模功能。这些组件的大部分是基于标准的，可使用其他产品替换之。

　　七、Druid

　　Druid是实时数据分析存储系统，Java语言中最好的数据库连接池。Druid能够提供强大的监控和扩展功能。

　　八、Ambari

　　大数据平台搭建、监控利器;类似的还有CDH

　　1、提供Hadoop集群

　　Ambari为在任意数量的主机上安装Hadoop服务提供了一个逐步向导。

　　Ambari处理集群Hadoop服务的配置。

　　2、管理Hadoop集群

　　Ambari为整个集群提供启动、停止和重新配置Hadoop服务的中央管理。

　　3、监视Hadoop集群

　　Ambari为监视Hadoop集群的健康状况和状态提供了一个仪表板。

　　九、Spark

　　大规模数据处理框架(可以应付企业中常见的三种数据处理场景：复杂的批量数据处理(batch data

processing);基于历史数据的交互式查询;基于实时数据流的数据处理，Ceph:Linux分布式文件系统。

　　十、Tableau Public

　　1、什么是Tableau Public - 大数据分析工具

　　这是一个简单直观的工具。因为它通过数据可视化提供了有趣的见解。Tableau

Public的百万行限制。因为它比数据分析市场中的大多数其他玩家更容易使用票价。使用Tableau的视觉效果，您可以调查一个假设。此外，浏览数据，并交叉核对您的见解。

　　2、Tableau Public的使用

　　您可以免费将交互式数据可视化发布到Web;无需编程技能;发布到Tableau

Public的可视化可以嵌入到博客中。此外，还可以通过电子邮件或社交媒体分享网页。共享的内容可以进行有效硫的下载。这使其成为最佳的大数据分析工具。

　　3、Tableau Public的限制

　　所有数据都是公开的，并且限制访问的范围很小;数据大小限制;无法连接到[R ;读取的唯一方法是通过OData源，是Excel或txt。

　　十一、OpenRefine

　　1、什么是OpenRefine - 数据分析工具

　　以前称为GoogleRefine的数据清理软件。因为它可以帮助您清理数据以进行分析。它对一行数据进行操作。此外，将列放在列下，与关系数据库表非常相似。

　　2、OpenRefine的使用

　　清理凌乱的数据;数据转换;从网站解析数据;通过从Web服务获取数据将数据添加到数据集。例如，OpenRefine可用于将地址地理编码到地理坐标。

　　3、OpenRefine的局限性

　　Open Refine不适用于大型数据集;精炼对大数据不起作用

　　十二、KNIME

　　1、什么是KNIME - 数据分析工具

　　KNIME通过可视化编程帮助您操作，分析和建模数据。它用于集成各种组件，用于数据挖掘和机器学习。

　　2、KNIME的用途

　　不要写代码块。相反，您必须在活动之间删除和拖动连接点;该数据分析工具支持编程语言;事实上，分析工具，例如可扩展运行化学数据，文本挖掘，蟒蛇，和[R

。

　　3、KNIME的限制

　　数据可视化不佳

　　十三、Google Fusion Tables

　　1、什么是Google Fusion Tables

　　对于数据工具，我们有更酷，更大版本的Google Spreadsheets。一个令人难以置信的数据分析，映射和大型数据集可视化工具。此外，Google

Fusion Tables可以添加到业务分析工具列表中。这也是最好的大数据分析工具之一。

　　2、使用Google Fusion Tables

　　在线可视化更大的表格数据;跨越数十万行进行过滤和总结;将表与Web上的其他数据组合在一起;您可以合并两个或三个表以生成包含数据集的单个可视化;

　　3、Google Fusion Tables的限制

　　表中只有前100,000行数据包含在查询结果中或已映射;在一次API调用中发送的数据总大小不能超过1MB。

　　十四、NodeXL

　　1、什么是NodeXL

　　它是关系和网络的可视化和分析软件。NodeXL提供精确的计算。它是一个免费的(不是专业的)和开源网络分析和可视化软件。NodeXL是用于数据分析的最佳统计工具之一。其中包括高级网络指标。此外，访问社交媒体网络数据导入程序和自动化。

　　2、NodeXL的用途

　　这是Excel中的一种数据分析工具，可帮助实现以下方面：

　　数据导入;图形可视化;图形分析;数据表示;该软件集成到Microsoft Excel

2007,2010,2013和2016中。它作为工作簿打开，包含各种包含图形结构元素的工作表。这就像节点和边缘;该软件可以导入各种图形格式。这种邻接矩阵，Pajek

net，UCINet dl，GraphML和边缘列表。

　　3、NodeXL的局限性

　　您需要为特定问题使用多个种子术语;在稍微不同的时间运行数据提取。

　　十五、Wolfram Alpha

　　1、什么是Wolfram Alpha

　　它是Stephen Wolfram创建的计算知识引擎或应答引擎。

　　2、Wolfram Alpha的使用

　　是Apple的Siri的附加组件;提供技术搜索的详细响应并解决微积分问题;帮助业务用户获取信息图表和图形。并有助于创建主题概述，商品信息和高级定价历史记录。

　　3、Wolfram Alpha的局限性

　　Wolfram Alpha只能处理公开数字和事实，而不能处理观点;它限制了每个查询的计算时间;这些数据分析统计工具有何疑问

　　十六、Google搜索运营商

　　1、什么是Google搜索运营商

　　它是一种强大的资源，可帮助您过滤Google结果。这立即得到最相关和有用的信息。

　　2、Google搜索运算符的使用

　　更快速地过滤Google搜索结果;Google强大的数据分析工具可以帮助发现新信息。

　　十七、Excel解算器

　　1、什么是Excel解算器

　　Solver加载项是Microsoft Office Excel加载项程序。此外，它在您安装Microsoft

Excel或Office时可用。它是excel中的线性编程和优化工具。这允许您设置约束。它是一种先进的优化工具，有助于快速解决问题。

　　2、求解器的使用

　　Solver找到的最终值是相互关系和决策的解决方案;它采用了多种方法，来自非线性优化。还有线性规划到进化算法和遗传算法，以找到解决方案。

　　3、求解器的局限性

　　不良扩展是Excel Solver缺乏的领域之一;它会影响解决方案的时间和质量;求解器会影响模型的内在可解性;

　　十八、Dataiku DSS

　　1、什么是Dataiku DSS

　　这是一个协作数据科学软件平台。此外，它还有助于团队构建，原型和探索。虽然，它可以更有效地提供自己的数据产品。

　　2、Dataiku DSS的使用

　　Dataiku DSS - 数据分析工具提供交互式可视化界面。因此，他们可以构建，单击，指向或使用SQL等语言。

　　3、Dataiku DSS的局限性

　　有限的可视化功能;UI障碍：重新加载代码/数据集;无法轻松地将整个代码编译到单个文档/笔记本中;仍然需要与SPARK集成

　　以上的工具只是大数据分析所用的部分工具，小编就不一一列举了，下面把部分工具的用途进行分类：

　　1、前端展现

　　用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。

　　用于展现分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft

Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 。

　　国内的有BDP，国云数据(大数据分析魔镜)，思迈特，FineBI等等。

　　2、数据仓库

　　有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。

　　3、数据集市

　　有QlikView、 Tableau 、Style Intelligence等等。

将待导入的矩阵结构的数据录入Excel中，录入时注意行列要跟原矩阵一一对应

录入完以后保存数据，为了后续步骤使用方便，命名时我们最好把它命名为我们接下来在MATLAB中要引用的变量名（比如在MATLAB中要将该矩阵作为B矩阵参与运算，就可以把它命名为Bxls，xls为文件扩展名）

运行MATLAB程序，点击工具栏上的Import Data工具按钮

在弹出的“Import Data”对话框中找到前面保存的数据文件（Bxls），“打开”

弹出“Import”窗口，在窗口工具栏左侧导入选项中选择“Matrix（矩阵）”，然后点击工具栏右侧的“勾”，导入数据

关闭“Import”窗口，回到MATLAB主程序，在WorkSpace（工作空间）中可以看到刚刚导入矩阵变量，接下来就可以对矩阵进行运算了

每次关闭MATLAB程序都会将工作空间中的变量清空，所以如果经常用到该变量，不妨将该变量保存为MAT文件

这样一来每次打开MATLAB，只需要双击MAT文件便可以将变量导入工作空间