content:
Banyak orang menggunakan alat utama seperti Excel atau spreadsheet lain, SPSS, Stata, atau R untuk kebutuhan statistik mereka. Mereka mungkin beralih ke beberapa paket khusus untuk kebutuhan yang sangat khusus, tetapi banyak hal dapat dilakukan dengan spreadsheet sederhana atau paket statistik umum atau lingkungan pemrograman statistik.
Saya selalu menyukai Python sebagai bahasa pemrograman, dan untuk kebutuhan sederhana, mudah untuk menulis program pendek yang menghitung apa yang saya butuhkan. Matplotlib memungkinkan saya untuk merencanakannya.
Adakah yang sepenuhnya beralih dari, katakanlah R, ke Python? R (atau paket statistik lainnya) memiliki banyak fungsi khusus untuk statistik, dan memiliki struktur data yang memungkinkan Anda untuk memikirkan statistik yang ingin Anda lakukan dan lebih sedikit tentang representasi internal data Anda. Python (atau bahasa dinamis lainnya) memiliki manfaat memungkinkan saya untuk memprogram dalam bahasa tingkat tinggi yang akrab, dan memungkinkan saya berinteraksi secara terprogram dengan sistem dunia nyata di mana data berada atau dari mana saya dapat melakukan pengukuran. Tapi saya belum menemukan paket Python yang memungkinkan saya untuk mengekspresikan sesuatu dengan "terminologi statistik" - dari statistik deskriptif sederhana hingga metode multivariat yang lebih rumit.
Apa yang dapat Anda rekomendasikan jika saya ingin menggunakan Python sebagai "meja kerja statistik" untuk menggantikan R, SPSS, dll.?
Apa yang akan saya dapatkan dan kehilangan, berdasarkan pengalaman Anda?
r spss stata python
— Fabian Fagerholm
sumber
5
FYI, ada subreddit statistik python baru yang padam: reddit.com/r/pystats
— naught101
Saat Anda perlu memindahkan berbagai hal di baris perintah, pythonpy ( github.com/Russell91/pythonpy ) adalah alat yang bagus.
— RussellStewart
Jawaban:
Sulit untuk mengabaikan kekayaan paket statistik yang tersedia di R / CRAN. Yang mengatakan, saya menghabiskan banyak waktu di tanah Python dan tidak akan pernah menghalangi orang dari bersenang-senang seperti saya. :) Berikut adalah beberapa perpustakaan / tautan yang mungkin berguna untuk pekerjaan statistik.
NumPy / Scipy Anda mungkin sudah tahu tentang ini. Tetapi izinkan saya menunjukkan Cookbook di mana Anda dapat membaca tentang banyak fasilitas statistik yang sudah tersedia dan Daftar Contoh yang merupakan referensi bagus untuk berbagai fungsi (termasuk manipulasi data dan operasi lainnya). Referensi praktis lainnya adalah Distribusi John Cook di Scipy .
panda Ini adalah perpustakaan yang sangat bagus untuk bekerja dengan data statistik - data tabular, seri waktu, data panel. Termasuk banyak fungsi bawaan untuk ringkasan data, pengelompokan / agregasi, pivoting. Juga memiliki perpustakaan statistik / ekonometrika.
larry array berlabel yang bermain bagus dengan NumPy. Menyediakan fungsi statistik yang tidak ada dalam NumPy dan bagus untuk manipulasi data.
python-statlib Upaya yang cukup baru yang menggabungkan sejumlah perpustakaan statistik yang tersebar. Berguna untuk statistik dasar dan deskriptif jika Anda tidak menggunakan NumPy atau panda.
statsmodels Pemodelan statistik: model Linear, GLMs, antara lain.
scikits Paket statistik dan komputasi ilmiah - terutama perataan, optimisasi, dan pembelajaran mesin.
PyMC Untuk kebutuhan pemodelan hierarkis Bayesian / MCMC / Anda. Sangat dianjurkan.
Model Campuran PyMix .
Biopython Berguna untuk memuat data biologis Anda ke dalam python, dan menyediakan beberapa alat pembelajaran statistik / mesin dasar untuk analisis.
Jika kecepatan menjadi masalah, pertimbangkan Theano - digunakan dengan sukses baik oleh orang-orang yang belajar dalam.
Ada banyak hal lain di luar sana, tetapi inilah yang saya temukan paling berguna di sepanjang baris yang Anda sebutkan.
— ars
sumber
16
Semua jawaban sangat membantu dan bermanfaat, dan semuanya layak diterima. Yang ini, bagaimanapun, melakukan pekerjaan yang sangat baik dalam menjawab pertanyaan: dengan Python, Anda harus mengumpulkan banyak potongan untuk melakukan apa yang Anda inginkan. Pointer ini tidak diragukan lagi akan sangat berguna bagi siapa pun yang ingin melakukan statistik / pemodelan / dll. dengan Python. Terima kasih semuanya!
— Fabian Fagerholm
1
@ars harap Anda tahu apa cara terbaik untuk menggunakan Python dengan Windows?
— Stéphane Laurent
1
@ StéphaneLaurent Saya biasanya menginstal berbagai bagian sendiri, tetapi untuk memulai / menginstal cepat, Anda mungkin mempertimbangkan: pythonxy .
— ars
Script ini menginstal banyak perpustakaan yang dikutip di atas: fonnesbeck.github.com/ScipySuperpack
— Fr.
Pythonxy bagus tetapi bisa menjengkelkan jika Anda ingin melakukan perhitungan besar karena hanya tersedia untuk 32 bit. Berikut adalah binari tidak resmi untuk menginstal banyak paket python. Mereka bisa sangat berguna jika Anda memutuskan untuk bekerja di bawah windows. lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs @ StéphaneLaurent
— JEquihua
Sebagai platform numerik dan pengganti MATLAB, Python mencapai kematangan setidaknya 2-3 tahun yang lalu, dan sekarang jauh lebih baik daripada MATLAB dalam banyak hal. Saya mencoba untuk beralih ke Python dari R sekitar waktu itu, dan gagal total. Ada terlalu banyak paket R yang saya gunakan setiap hari yang tidak memiliki persamaan Python. Tidak adanya ggplot2 sudah cukup untuk menjadi showstopper, tetapi ada banyak lagi. Selain itu, R memiliki sintaks yang lebih baik untuk analisis data. Pertimbangkan contoh dasar berikut:
Python :
results = sm.OLS(y, X).fit()
R :
results <- lm(y ~ x1 + x2 + x3, data=A)
Apa yang Anda anggap lebih ekspresif? Dalam R, Anda dapat berpikir dalam hal variabel, dan dapat dengan mudah memperluas model, untuk, katakanlah,
lm(y ~ x1 + x2 + x3 + x2:x3, data=A)
Dibandingkan dengan R, Python adalah bahasa tingkat rendah untuk pembuatan model.
Jika saya memiliki lebih sedikit persyaratan untuk fungsi statistik tingkat lanjut dan sudah mengkodekan Python pada proyek yang lebih besar, saya akan mempertimbangkan Python sebagai kandidat yang baik. Saya akan mempertimbangkannya juga ketika pendekatan bare-bone diperlukan, baik karena keterbatasan kecepatan, atau karena paket R tidak memberikan keunggulan.
Bagi mereka yang melakukan Statistik yang relatif maju saat ini , jawabannya adalah no-brainer, dan tidak . Bahkan, saya percaya Python akan membatasi cara Anda berpikir tentang analisis data. Diperlukan waktu beberapa tahun dan bertahun-tahun upaya untuk menghasilkan penggantian modul untuk 100 paket R esensial, dan bahkan kemudian, Python akan terasa seperti bahasa di mana kemampuan analisis data telah ditingkatkan. Karena R telah menangkap bagian relatif terbesar dari statistik yang diterapkan di beberapa bidang, saya tidak melihat ini terjadi dalam waktu dekat. Karena itu, ini adalah negara bebas, dan saya tahu orang-orang melakukan Statistik di APL dan C.
— gappy
sumber
9
+1 Saya suka respons ini karena penekanan yang Anda berikan pada R sebagai bahasa statistik untuk bekerja dengan data menggunakan rumus dan sejenisnya. Yang sedang berkata, saya mengharapkan dampak positif besar panda (dikombinasikan dengan statsmodels) di komunitas Python.
— chl
28
di komunitas Python, patsy menjawab kebutuhan akan "formula", yang Anda jelaskan, kadang-kadang meningkatkan apa yang ditawarkan R: patsy.readthedocs.org/en/v0.1.0/index.html Apa yang menyenangkan di Python adalah bahwa semua ini aspek-aspek ditangani secara ortogonal. Panda akan menangani deret waktu dan representasi dataframe / seri. patsy untuk formula. numpy untuk representasi dan vektorisasi array. statsmodels membungkus statistik algos. scipy untuk optimasi dan banyak hal lainnya. Hasilnya adalah antarmuka yang lebih bersih. R, sebagai perbandingan, lebih dewasa, tetapi bola rambut. ../ ..
— blais
3
../ .. Saya pikir dalam jangka panjang kekuatan akan mendorong ke arah integrasi Python semakin banyak dan Anda akan menemukan itu akan menjadi pesaing yang cukup untuk R. Membersihkan data dalam R adalah seperti PIA dibandingkan dengan Python, dan itu tidak pernah menjadi bagian sepele dari pekerjaan. - blais
— chl
9
sebagai pembaruan: contoh pertama dalam dokumentasi statsmodels sekarang results = smf.ols('Lottery ~ Literacy + np.log(Pop1831)', data=dat).fit(). Statsmodels masih jauh di belakang paket statistik lain seperti R dalam hal cakupan, tetapi ada lebih banyak hal yang dapat Anda lakukan dengan python sebelum Anda harus mengambil bahasa lain atau paket statistik. (GEE dan Mixed akan ada di rilis berikutnya.)
— Josef
4
"Apa yang bagus di Python adalah semua aspek ini ditangani secara orthogonal ...". Saya tidak setuju dalam beberapa hal. Ada tumpang tindih yang signifikan antara numpy, scipy, statsmodels. Desain R jauh lebih modular dan ekonomis. Selain itu, sebagian besar tidak semua inovasi konseptual dalam bahasa yang berorientasi data (tidak hanya formula, tetapi juga bingkai data, tata bahasa grafis, tanda sisipan sebagai tata bahasa medel, knitr, dan tata bahasa data dplyr yang masih berkembang) berasal dari R. Komunitas Python sepertinya selalu selangkah di belakang, dan terlalu fokus pada kinerja.
— gappy
Pertama, izinkan saya mengatakan saya setuju dengan jawaban John D Cook: Python bukan Bahasa Khusus Domain seperti R, dan karenanya, ada banyak lagi yang dapat Anda lakukan dengan itu di ujung jalan. Tentu saja, R menjadi DSL berarti bahwa algoritma terbaru yang diterbitkan di JASA hampir pasti akan di R. Jika Anda melakukan sebagian besar pekerjaan sementara dan ingin bereksperimen dengan teknik regresi laso terbaru, katakanlah, R sulit dikalahkan. Jika Anda melakukan lebih banyak pekerjaan analitik produksi, berintegrasi dengan perangkat lunak dan lingkungan yang ada, dan memperhatikan kecepatan, ekstensibilitas, dan pemeliharaan, Python akan melayani Anda jauh lebih baik.
Kedua, ars memberikan jawaban yang bagus dengan tautan yang bagus. Berikut adalah beberapa paket yang saya anggap penting untuk pekerjaan analitis dengan Python:
matplotlib untuk grafis kualitas publikasi yang indah.
IPython untuk konsol Python interaktif yang disempurnakan. Yang penting, IPython menyediakan kerangka kerja yang kuat untuk komputasi paralel dan interaktif dalam Python.
Cython untuk dengan mudah menulis ekstensi C dalam Python. Paket ini memungkinkan Anda mengambil sepotong kode Python intensif komputer dan dengan mudah mengubahnya menjadi ekstensi C. Anda kemudian dapat memuat ekstensi C seperti modul Python lainnya tetapi kode akan berjalan sangat cepat karena berada di C.
PyIMSL Studio untuk koleksi ratusan algoritma matematika dan statistik yang didokumentasikan dan didukung secara menyeluruh. Anda dapat memanggil algoritma yang sama persis dari Python dan C, dengan API yang hampir sama dan Anda akan mendapatkan hasil yang sama. Pengungkapan penuh: Saya mengerjakan produk ini, tetapi saya juga sering menggunakannya.
xlrd untuk membaca dalam file Excel dengan mudah.
Jika Anda menginginkan IDE / konsol interaktif yang lebih mirip MATLAB, periksa Spyder , atau plugin PyDev untuk Eclipse .
— Josh Hemann
sumber
15
R bukan DSL dalam arti istilah yang biasa. Bahasa pemrograman Turing yang lengkap dan lengkap.
— hadley
4
@adley: Mungkin saya menggunakan "DSL" terlalu bahasa sehari-hari, tetapi untuk apa nilainya, halaman Wikipedia tentang DSL secara eksplisit mencantumkan S + dan R sebagai contoh DSL dan Python sebagai bahasa tujuan umum. Lihat en.wikipedia.org/wiki/Domain-specific_language . Dalam nada yang sama, SAS adalah Turing-complete (hanya jika komponen makro IML digunakan), tetapi saya tidak akan menyebutnya bahasa lengkap dalam arti praktis. Saya menemukan R sangat berharga dalam pekerjaan saya, tetapi saya mencoba kode menggunakan bahasa tujuan umum sebanyak mungkin daripada mencoba melakukan segala sesuatu dalam R (atau Excel dalam hal ini).
— Josh Hemann
16
Saya pikir itu tidak adil untuk memasukkan R dan S dalam daftar yang sama dengan bahasa-bahasa lain di wikipedia - tidak ada yang tidak dapat Anda lakukan dalam R yang dapat Anda lakukan dengan python. Tentu saja ada banyak hal yang lebih cocok untuk bahasa pemrograman lain, tetapi hal yang sama berlaku untuk Python.
— Hadley
6
Ahh, hadley menghapus R dan S + dari halaman Wikipedia pada hari yang sama kami bertukar komentar, 13 Oktober 2011. Jadi, saya sering mendengar mantra "R dikembangkan oleh dan untuk para ahli statistik" sebagai kekuatan dasarnya. Rupanya, sekarang ini adalah bahasa tujuan umum juga ...
— Josh Hemann
5
Nah, bisakah saya memiliki kode multi-threaded dengan R? Jaringan asinkron I / O? Percayalah, penggunaan ini sebenarnya muncul dalam komputasi ilmiah. R adalah DSL, menurut saya. Ia kuat dalam statistik, dan buruk dalam banyak hal lainnya.
— Gael Varoquaux
Saya tidak berpikir ada argumen bahwa kisaran paket statistik dalam cran dan Bioconductor jauh melebihi apa pun yang ditawarkan dari bahasa lain, bagaimanapun, itu bukan satu-satunya hal yang perlu dipertimbangkan.
Dalam penelitian saya, saya menggunakan R ketika saya bisa tetapi kadang-kadang R terlalu lambat. Misalnya, menjalankan MCMC besar.
Baru-baru ini, saya menggabungkan python dan C untuk mengatasi masalah ini. Ringkasan singkat: pas model populasi stokastik besar dengan ~ 60 parameter dan menyimpulkan sekitar 150 negara laten menggunakan MCMC.
Baca dalam data dengan python
Buat struktur data C dalam python menggunakan ctypes .
Menggunakan forloop python , panggil fungsi C yang memperbarui parameter dan menghitung kemungkinannya.
Perhitungan cepat menunjukkan bahwa program menghabiskan 95% dalam fungsi C. Namun, saya tidak perlu menulis kode C yang menyakitkan untuk membaca data atau membangun struktur data C.
Saya tahu ada juga rpy , di mana python dapat memanggil fungsi R. Ini bisa berguna, tetapi jika Anda "hanya" melakukan statistik maka saya akan menggunakan R.
— csgillespie
sumber
29
Memasukkan plug tak tahu malu untuk Rcpp :)
— Dirk Eddelbuettel
ingin tahu apakah Anda sudah mencoba PyMC dan bagaimana kinerja membandingkan (relatif terhadap python / C) untuk model Anda.
— ars
@ars: Dalam kasus di atas, setiap iterasi (dari 10 ^ 8 iterasi) melibatkan penyelesaian 5 ODE. Ini benar-benar harus dilakukan dalam C. Sisanya kode ini cukup sederhana dan kode C mudah. Aplikasi saya tidak standar dan jadi PyMC tidak berlaku - juga ~ 2 tahun yang lalu.
— csgillespie
Diskusi StackOverflow berikut mungkin berguna
R versus Python
SciPy versus R
Peneliti psikologi memilih antara R, Python, dan Matlab
— Jeromy Anglim
sumber
Semua diskusi ini telah dihapus :-(. Mungkin jawaban ini juga harus dihapus?
— Jonathan
12
Itu menyedihkan. Saya telah memperbarui tautan untuk merujuk ke salinan mesin wayback.
— Jeromy Anglim
Saya belum melihat scikit-learning yang disebutkan secara eksplisit dalam jawaban di atas. Ini adalah paket Python untuk pembelajaran mesin dengan Python. Ini cukup muda tetapi tumbuh sangat cepat (penafian: Saya adalah pengembang scikit-belajar). Tujuannya adalah untuk menyediakan alat algoritmik pembelajaran mesin standar dalam antarmuka terpadu dengan fokus pada kecepatan, dan kegunaan. Sejauh yang saya tahu, Anda tidak dapat menemukan yang serupa di Matlab. Poin kuatnya adalah:
Sebuah dokumentasi rinci , dengan banyak contoh
Alat pengawasan belajar (regresi / klasifikasi) standar kualitas tinggi . Secara khusus:
SVM sangat fleksibel (berdasarkan libsvm, tetapi dengan integrasi tambalan eksternal, dan banyak pekerjaan pada pengikatan Python)
model linier yang dihukum ( Lasso , regresi logistik jarang ...) dengan implementasi yang efisien.
Kemampuan untuk melakukan pemilihan model dengan validasi silang menggunakan beberapa CPU
Pembelajaran tanpa pengawasan untuk mengeksplorasi data atau melakukan pengurangan dimensi pertama, yang dapat dengan mudah dirantai ke pembelajaran yang diawasi.
Sumber terbuka, berlisensi BSD. Jika Anda tidak berada di lingkungan akademis murni (saya berada di laboratorium nasional di negara bagian) ini sangat penting karena biaya Matlab sangat tinggi, dan Anda mungkin berpikir untuk mendapatkan produk dari pekerjaan Anda.
Matlab adalah alat yang hebat, tetapi dalam pekerjaan saya sendiri, scipy + scikit-learn mulai memberi saya keunggulan di Matlab karena Python melakukan pekerjaan yang lebih baik dengan memori karena mekanisme tampilan (dan saya memiliki data besar), dan karena scikit-learn memungkinkan saya untuk dengan mudah membandingkan berbagai pendekatan.
— Gael Varoquaux
sumber
Salah satu manfaat pindah ke Python adalah kemungkinan untuk melakukan lebih banyak pekerjaan dalam satu bahasa. Python adalah pilihan yang masuk akal untuk menghitung angka, menulis situs web, skrip administratif, dll. Jadi, jika Anda melakukan statistik dengan Python, Anda tidak perlu berganti bahasa untuk melakukan tugas pemrograman lainnya.
Pembaruan: Pada tanggal 26 Januari 2011, Microsoft Research mengumumkan Sho , lingkungan berbasis Python baru untuk analisis data. Saya belum punya kesempatan untuk mencobanya, tapi sepertinya ini kemungkinan yang menarik jika ingin menjalankan Python dan juga berinteraksi dengan .NET libraries.
— John D. Cook
sumber
4
Saya telah melakukan banyak angka, satu situs web dan beberapa skrip administratif di R dan mereka bekerja dengan cukup baik.
Mungkin jawaban ini curang, tetapi tampaknya aneh tidak ada yang menyebutkan proyek rpy , yang menyediakan antarmuka antara R dan Python. Anda mendapatkan api pythonic untuk sebagian besar fungsi R sambil mempertahankan sintaks (saya berpendapat lebih baik), pemrosesan data, dan dalam beberapa kasus kecepatan Python. Tidak mungkin bahwa Python akan memiliki alat statistik edge pendarahan sebanyak R, hanya karena R adalah dsl dan komunitas statistik lebih banyak diinvestasikan dalam R daripada bahasa lainnya.
Saya melihat ini sebagai analog dengan menggunakan ORM untuk memanfaatkan keunggulan SQL, sementara membiarkan Python menjadi Python dan SQL menjadi SQL.
Paket berguna lainnya yang khusus untuk struktur data meliputi:
pydataframe mereplikasi data.frame dan dapat digunakan dengan rpy. Memungkinkan Anda menggunakan penyaringan dan operasi seperti R.
pyTables Menggunakan tipe data hdf5 cepat di bawahnya, sudah ada sejak lama
h5py Juga hdf5, tetapi secara khusus ditujukan untuk beroperasi dengan numpy
panda Proyek lain yang mengelola data.frame seperti data, bekerja dengan rpy, pyTables dan numpy
— Griffith Rees
sumber
1
Saya selalu menemukan rpy ceroboh untuk bekerja dengannya. Ini meminta baris kode besar dengan beberapa fungsi sederhana, misalnya.
— Néstor
Mungkin ekstensi rmagic untuk IPython (seperti yang ditunjukkan oleh @CarlSmith) dapat membuatnya lebih mudah untuk bekerja dengan rpy2? Lihat ipython.org/ipython-doc/dev/config/extensions/rmagic.html .
— Jonathan
Saya seorang ahli biostatistik dalam apa yang pada dasarnya adalah toko R (~ 80 orang menggunakan R sebagai alat utama mereka). Namun, saya menghabiskan sekitar 3/4 dari waktu saya bekerja di Python. Saya menghubungkan ini terutama dengan fakta bahwa pekerjaan saya melibatkan Bayesian dan pendekatan pembelajaran mesin untuk pemodelan statistik. Python hits lebih dekat dengan sweet spot kinerja / produktivitas daripada R, setidaknya untuk metode statistik yang iteratif atau berbasis simulasi. Jika saya melakukan ANOVAS, regresi dan uji statistik, saya yakin saya terutama akan menggunakan R. Sebagian besar yang saya butuhkan, bagaimanapun, tidak tersedia sebagai paket R kalengan.
— fonnesbeck
sumber
5
+1 untuk membedakan area statistik tempat Anda bekerja. Terdapat area komputasi statistik (mis. Analisis teks tidak terstruktur dan visi komputer) yang memiliki banyak fungsi untuk Python, dan Python tampaknya merupakan lingua franca dalam sub-domain tersebut. Saya pikir di mana komunitas Python harus mengejar ketinggalan adalah memperbaiki struktur data dan semantik di sekitar pemodelan statistik klasik yang desain R sangat bagus. Pengembang scikits.statsmodels membuat banyak kemajuan di bagian depan itu: scikits.appspot.com/statsmodels
— Josh Hemann
Saya ingin mengatakan bahwa dari sudut pandang seseorang yang sangat bergantung pada model linier untuk pekerjaan statistik saya, dan mencintai Python untuk aspek lain dari pekerjaan saya, saya sangat kecewa dengan Python sebagai platform untuk melakukan apa pun kecuali statistik yang cukup mendasar.
Saya menemukan R memiliki dukungan yang lebih baik dari komunitas statistik, implementasi model linier yang jauh lebih baik, dan jujur dari sisi statistik, bahkan dengan distribusi yang sangat baik seperti Enthought, Python terasa sedikit seperti Wild West.
Dan kecuali Anda bekerja sendiri, kemungkinan Anda memiliki kolaborator yang menggunakan Python untuk statistik, pada titik ini, sangat tipis.
— Fomite
sumber
Sebenarnya tidak perlu menyerahkan R untuk Python. Jika Anda menggunakan IPython dengan tumpukan penuh, Anda memiliki ekstensi R, Oktaf dan Cython, sehingga Anda dapat dengan mudah dan bersih menggunakan bahasa-bahasa tersebut di dalam notebook IPython Anda. Anda juga memiliki dukungan untuk meneruskan nilai di antara mereka dan namespace Python Anda. Anda dapat menampilkan data sebagai plot, menggunakan matplotlib, dan ekspresi matematika yang ditampilkan dengan benar. Ada banyak fitur lain, dan Anda dapat melakukan semua ini di browser Anda.
IPython telah datang jauh :)
— Carl Smith
sumber
Apa yang Anda cari disebut Sage: http://www.sagemath.org/
Ini adalah antarmuka online yang sangat baik untuk kombinasi alat Python untuk matematika yang dibangun dengan baik.
— Adam
sumber
4
Bagian yang cemerlang tentang Sage adalah pada dasarnya penyatuan sejumlah alat gratis hebat untuk matematika, statistik, analisis data, dll. Ini lebih dari sekadar Python; ia memiliki akses ke R, maxima, GLPK, GSL, dan banyak lagi.
— shabbychef
Rpy2 - bermain dengan R tinggal di Python ...
Penjabaran lebih lanjut per permintaan Gung:
Dokumentasi Rpy2 dapat ditemukan di http://rpy.sourceforge.net/rpy2/doc-dev/html/introduction.html
Dari dokumentasi, antarmuka tingkat tinggi di rpy2 dirancang untuk memfasilitasi penggunaan R oleh programmer Python. Objek R diekspos sebagai instance dari kelas yang diimplementasikan Python, dengan fungsi R sebagai metode terikat ke objek tersebut dalam sejumlah kasus. Bagian ini juga berisi pengantar grafik dengan plot R: trellis (lattice) serta tata bahasa grafik yang diimplementasikan di ggplot2, mari kita buat plot yang kompleks dan informatif dengan sedikit kode yang ditulis, sementara grafik kotak yang mendasarinya memungkinkan semua kemungkinan penyesuaian diuraikan.
Kenapa saya suka itu:
Saya dapat memproses data saya menggunakan fleksibilitas python, mengubahnya menjadi matriks menggunakan numpy atau panda dan melakukan perhitungan dalam R, dan mendapatkan kembali r objek untuk melakukan pemrosesan pos. Saya menggunakan econometrics dan python tidak akan memiliki alat statistik edge of R. dan R tidak akan pernah sefleksibel python. Ini memang mengharuskan Anda untuk memahami R. Untungnya, ia memiliki komunitas pengembang yang bagus.
Rpy2 sendiri didukung dengan baik dan pria yang mendukungnya sering mengunjungi forum SO. Instalasi Windows mungkin sedikit sakit - https://stackoverflow.com/questions/5068760/bizzarre-issue-trying-to-make-rpy2-2-1-9-work-with-r-2-12-1-using -python-2-6-un? rq = 1 mungkin membantu.
— pythOnometrist
sumber
1
Selamat datang di situs ini, @pythOnometrist. Saya menduga ini adalah kontribusi yang bermanfaat. Maukah Anda memberikan ringkasan singkat Rpy2, sehingga pembaca dapat memutuskan apakah itu yang mereka cari?
— gung
Saya menggunakan Python untuk analisis dan peramalan statistik. Seperti yang disebutkan oleh orang lain di atas, Numpy dan Matplotlib adalah pekerja yang baik. Saya juga menggunakan ReportLab untuk menghasilkan output PDF.
Saat ini saya sedang melihat Resolver dan Pyspread yang merupakan aplikasi spreadsheet mirip Excel yang didasarkan pada Python. Resolver adalah produk komersial tetapi Pyspread masih bersifat open-source. (Maaf, saya terbatas hanya satu tautan)
— Turukawa
sumber
1
Lagi-lagi beberapa alat yang menarik. Saya tahu tentang Numpy, Matplotlib dan ReportLab, tetapi Pyspread sepertinya ide yang menarik. Setidaknya saya ingin mengetikkan ekspresi Python dalam sel spreadsheet. Meskipun tidak menyelesaikan semua masalah yang mungkin terjadi, itu mungkin baik untuk membuat prototipe dan bermain-main dengan data.
— Fabian Fagerholm
1
+1 lembar kerja python Wow! Belum pernah mendengarnya. Saya selalu berharap OpenOffice / LibreOffice akan benar-benar merangkul dan mengintegrasikan skrip python dalam perangkat lunak spreadsheet mereka
— Pengguna
gambaran bagus sejauh ini. Saya menggunakan python (khusus scipy + matplotlib) sebagai pengganti matlab sejak 3 tahun bekerja di Universitas. Saya kadang-kadang masih kembali karena saya terbiasa dengan perpustakaan tertentu misalnya paket wavelet matlab murni luar biasa.
Saya suka http://enthought.com/ distribusi python. Ini komersial, namun gratis untuk tujuan akademis dan, sejauh yang saya tahu, sepenuhnya open-source. Karena saya bekerja dengan banyak siswa, sebelum menggunakan enthought, kadang-kadang merepotkan bagi mereka untuk menginstal numpy, scipy, ipython dll. Enthought menyediakan installer untuk Windows, Linux dan Mac.
Dua paket lain yang layak disebutkan:
ipython (sudah hadir dengan enthought) shell canggih yang bagus. intro yang bagus ada di showmedo http://showmedo.com/videotutorials/series?name=PythonIPythonSeries
nltk - paket bahasa alami http://www.nltk.org/ paket hebat jika Anda ingin melakukan beberapa statistik / pembelajaran mesin pada setiap corpus.
— kgarten
sumber
Ini adalah pertanyaan yang menarik, dengan beberapa jawaban bagus.
Anda mungkin menemukan beberapa diskusi bermanfaat dalam makalah yang saya tulis dengan Roseline Bilina. Versi terakhir ada di sini: http://www.enac.fr/recherche/leea/Steve%20Lawford/papers/python_paper_revised.pdf (sejak itu telah muncul, dalam hampir bentuk ini, sebagai "Python untuk Penelitian Terpadu dalam Ekonometrika dan Statistik) ", dalam Ulasan Ekonometrik (2012), 31 (5), 558-591).
— Steve Lawford
sumber
Mungkin tidak terkait langsung, tetapi R memiliki lingkungan GUI yang bagus untuk sesi interaktif (edit: di Mac / Windows). IPython sangat bagus tetapi untuk lingkungan yang lebih dekat dengan Matlab, Anda dapat mencoba Spyder atau IEP. Saya lebih beruntung terlambat menggunakan IEP, tetapi Spyder terlihat lebih menjanjikan.
IEP: http://code.google.com/p/iep/
Spyder: http://packages.python.org/spyder/
Dan situs IEP mencakup perbandingan singkat dari perangkat lunak terkait: http://code.google.com/p/iep/wiki/Alternatives
— JMS
sumber
Saya menemukan pengantar panda di sini yang saya sarankan untuk dicoba. Pandas adalah perangkat yang luar biasa dan memberikan kemampuan analisis data tingkat tinggi dari R dengan perpustakaan yang luas dan kualitas produksi Python.
Posting blog ini memberikan intro yang bagus untuk Pandas dari perspektif pemula lengkap:
http://manishamde.github.com/blog/2013/03/07/pandas-and-python-top-10/
— padawan
sumber
3
Bisakah Anda menulis beberapa kata tentang kualitas apa yang membuatnya "hebat" sehingga pembaca dapat menentukan sebelumnya apakah melihatnya akan sesuai untuk mereka?
— whuber
1
Maaf. Baru sadar saya melampirkan tautan yang salah di posting asli saya.
— padawan
Saya harus menambahkan teriakan untuk Sho, lingkungan komputasi numerik yang dibangun di atas IronPython. Saya menggunakannya sekarang untuk kelas pembelajaran mesin Stanford dan ini sangat membantu. Itu dibangun dalam paket aljabar linier dan kemampuan grafik. Menjadi .Net mudah untuk diperluas dengan C # atau bahasa .Net lainnya. Saya merasa jauh lebih mudah untuk memulai, menjadi pengguna windows, daripada lurus Python dan NumPy.
— pnewhook
sumber
Belum ada yang menyebutkan Orange sebelumnya:
Penambangan data melalui pemrograman visual atau skrip Python. Komponen untuk pembelajaran mesin. Add-on untuk bioinformatika dan penambangan teks. Dilengkapi dengan fitur untuk analitik data.
Saya tidak menggunakannya setiap hari, tapi itu harus-lihat untuk siapa saja yang lebih suka GUI daripada antarmuka baris perintah.
Bahkan jika Anda lebih suka yang terakhir, Orange adalah hal yang baik untuk dibiasakan, karena Anda dapat dengan mudah mengimpor potongan-potongan Orange ke skrip Python Anda jika Anda memerlukan beberapa fungsinya.
— Wojciech Walczak
sumber
Perhatikan bahwa SPSS Statistics memiliki antarmuka Python terintegrasi (juga R). Jadi, Anda dapat menulis program Python yang menggunakan prosedur Statistik dan menghasilkan output Statistik yang diformat dengan baik atau mengembalikan hasil ke program Anda untuk diproses lebih lanjut. Atau Anda dapat menjalankan program Python di aliran perintah Statistik. Anda masih harus tahu bahasa perintah Statistik, tetapi Anda dapat mengambil keuntungan dari semua manajemen data, output presentasi dll yang disediakan oleh Statistik serta prosedurnya.
— JKP
sumber
Perbandingan terbaru dari DataCamp memberikan gambaran yang jelas tentang R dan Python.
Penggunaan kedua bahasa ini di bidang analisis data. Python digunakan secara umum digunakan ketika tugas analisis data perlu diintegrasikan dengan aplikasi web atau jika kode statistik perlu dimasukkan ke dalam basis data produksi. R terutama digunakan ketika tugas analisis data memerlukan komputasi mandiri atau analisis pada masing-masing server.
Saya menemukannya sangat berguna di blog ini dan berharap itu akan membantu orang lain juga untuk memahami tren terbaru dalam kedua bahasa ini. Julia juga muncul di daerah itu. Semoga ini membantu !
— Learner
sumber
Saya percaya Python adalah meja kerja yang unggul di bidang saya. Saya melakukan banyak pengikisan, pertengkaran data, pekerjaan data besar, analisis jaringan, pemodelan Bayesian, dan simulasi. Semua hal ini biasanya memerlukan kecepatan dan fleksibilitas sehingga saya menemukan Python berfungsi lebih baik daripada R dalam kasus ini. Berikut adalah beberapa hal tentang Python yang saya sukai (beberapa disebutkan di atas, poin lainnya tidak):
Sintaks -Cleaner; kode lebih mudah dibaca. Saya percaya Python menjadi bahasa yang lebih modern dan konsisten secara sintaksis.
-Python memiliki Notebook, Ipython, dan alat luar biasa lainnya untuk berbagi kode, kolaborasi, penerbitan.
-iPython notebook memungkinkan seseorang untuk menggunakan R dalam kode Python seseorang sehingga selalu mungkin untuk kembali ke R.
-Benar-benar lebih cepat tanpa bantuan C. Menggunakan Cython, NUMBA, dan metode integrasi C lainnya akan menempatkan kode Anda ke kecepatan yang sebanding dengan C. murni, sejauh yang saya ketahui, tidak dapat dicapai dalam R.
-Panda, Numpy, dan Scipy meniup standar R keluar dari air. Ya, ada beberapa hal yang dapat dilakukan R dalam satu baris tetapi menggunakan Pandas 3 atau 4. Secara umum, bagaimanapun, Pandas dapat menangani set data yang lebih besar, lebih mudah digunakan, dan memberikan fleksibilitas luar biasa dalam hal integrasi dengan Python lainnya. paket dan metode.
-Python lebih stabil. Coba muat dataset 2gig ke RStudio.
-Satu paket yang tampaknya tidak disebutkan di atas adalah PyMC3 - paket umum yang bagus untuk sebagian besar pemodelan Bayesian Anda.
-Beberapa, sebutkan di atas ggplot2 dan grub tentang ketidakhadirannya dari Python. Jika Anda pernah menggunakan fungsi grafik Matlab dan / atau menggunakan matplotlib dengan Python maka Anda akan tahu bahwa opsi yang terakhir umumnya jauh lebih mampu daripada ggplot2.
Namun, mungkin R lebih mudah dipelajari dan saya sering menggunakannya dalam kasus di mana saya belum terlalu terbiasa dengan prosedur pemodelan. Dalam hal ini, kedalaman perpustakaan statistik R's off-the-shelf tidak terkalahkan. Idealnya, saya tahu cukup baik untuk dapat digunakan sesuai kebutuhan.
— Gene Burin
sumber
Bagi mereka yang harus bekerja di Windows, Anaconda ( https://store.continuum.io/cshop/anaconda/ ) sangat membantu. Menginstal paket di bawah Windows adalah sakit kepala. Dengan Anaconda terinstal, Anda dapat mengatur lingkungan pengembangan siap pakai dengan one-liner.
Misalnya dengan
conda create -n stats_env python pip numpy scipy matplotlib pandas
semua paket ini akan diambil dan diinstal secara otomatis.
— Yu-Yang
sumber
Python memiliki jalan panjang sebelum dapat dibandingkan dengan R. Ia memiliki paket yang jauh lebih sedikit daripada R dan kualitasnya lebih rendah. Orang-orang yang berpegang teguh pada dasar-dasar atau hanya mengandalkan perpustakaan khusus mereka mungkin dapat melakukan pekerjaan mereka secara eksklusif dengan Python tetapi jika Anda seseorang yang membutuhkan solusi kuantitatif yang lebih maju, saya berani mengatakan bahwa tidak ada yang mendekati R di luar sana.
Perlu juga dicatat bahwa, sampai saat ini, Python tidak memiliki IDE gaya Matlab ilmiah yang sebanding dengan R-Studio (tolong jangan katakan Spyder) dan Anda perlu mengerjakan semua yang ada di konsol. Secara umum, seluruh pengalaman Python membutuhkan "geekness" dalam jumlah yang baik yang tidak dimiliki dan tidak diperhatikan oleh kebanyakan orang.
Jangan salah paham, saya suka Python, ini sebenarnya bahasa favorit saya yang, tidak seperti R, adalah bahasa pemrograman yang sebenarnya . Namun, ketika datang ke analisis data murni saya bergantung pada R, yang sejauh ini merupakan solusi yang paling khusus dan dikembangkan hingga saat ini. Saya menggunakan Python ketika saya harus menggabungkan analisis data dengan rekayasa perangkat lunak, misalnya membuat alat yang akan melakukan otomatisasi pada metode yang pertama kali saya programkan dalam skrip R yang kotor. Dalam banyak kesempatan saya menggunakan rpy2 untuk memanggil R dari Python karena dalam sebagian besar kasus paket R jauh lebih baik (atau tidak ada sama sekali di Python sama sekali). Dengan cara ini saya mencoba untuk mendapatkan yang terbaik dari kedua dunia.
Saya masih menggunakan beberapa Matlab untuk pengembangan algoritma murni karena saya suka sintaks dan kecepatan gaya matematisnya.
— Digio
sumber
Dengan menggunakan situs kami, Anda mengakui telah membaca dan memahami Kebijakan Cookie dan Kebijakan Privasi kami.

annotation: short_sentences header footer

label: fr


content:
Meskipun kebanyakan orang hanya berasumsi bahwa kontraktor HVAC adalah bagian dari kontraktor panas dan udara sentral yang memasang tungku untuk pemanas dan unit pendingin udara, kontraktor AC memiliki sejarah pribadi yang dimulai pada tahun 1900-an ketika mesin untuk pemanas dan pendingin gedung unit mulai didirikan. Kontraktor H.V.A.C menjadi bagian terpisah dari industri pemanas dan pendingin pada tahun 1946 dan diwakili oleh kelompok mereka sendiri yang secara eksklusif berkaitan dengan H.V.A.C.
Pada tahun 1968, kontraktor H.V.A.C dan pabrikan AC bergabung membentuk Air Conditioning & Contractors Institute. A.R.I hanya berkaitan dengan manual dan teknologi atau teknologi yang secara eksklusif merupakan bagian dari unit pendingin atau pendingin udara.
Kelompok lain yang terbentuk dari upaya ini mencoba menggabungkan kontraktor dan produsen pemanas dan pendingin ke dalam satu kelompok. Kelompok kontraktor pemanas dan pendingin yang digabungkan disebut Asosiasi Kontraktor Sistem Lingkungan Nasional yang kemudian diubah kembali menjadi Kontraktor Penyejuk Udara Amerika meskipun konon masih mewakili kontraktor H.V.A.C di Amerika. Jelas, pemilihan nama untuk mengidentifikasi diri mereka sebagai kontraktor pemanas dan pendingin telah menjadi masalah yang berkelanjutan sejak 1927 jika tidak lebih awal ketika organisasi sebelumnya Asosiasi Pemanasan dan Ventilasi Udara Hangat Nasional mengeluarkan pamflet yang membahas produk dan layanan mereka. Tampaknya, AC tidak secara eksklusif mengacu pada pendinginan udara, ini dapat berupa metode yang dibuat secara artifisial untuk menjaga suhu lingkungan tertentu melalui penggunaan unit pendingin udara.
service ac pekanbaru – Jika seorang kontraktor ingin menjadi kontraktor H.V.A.C, dia harus mengetahui tidak hanya tentang berbagai metode dan produk yang tersedia dalam profesinya; tetapi, dia juga harus tahu bagaimana membaca tulisan kecil yang terkait dengan polis asuransi dan perjanjian perdagangan dan informasi lain yang terdapat dalam manual. Kontraktor AC bertanggung jawab atas layanan dan produk yang mereka gunakan untuk memasang unit AC mereka atau untuk memungkinkan pengguna produk dan layanan mereka mengontrol habitat tempat tinggal mereka. Untuk menjadi kontraktor H.V.A.C yang sukses, seseorang harus mengikuti arahan produsen dan juga mengetahui undang-undang, jika ada, yang berlaku untuk masalah ventilasi dan pendingin udara lainnya.
Kontraktor H.V.A.C harus menyediakan akses ke produk terbaik yang tersedia serta saran teknis tentang pemasangannya. Ketika kontraktor H.V.A.C berjanji untuk mengubah kondisi kehidupan rumah, kantor, atau tempat lain di mana orang tinggal, mereka juga bertanggung jawab atas keselamatan mereka. Kontraktor H.V.A.C harus mahir secara teknologi dan verbal dalam memenuhi kebutuhan pelanggannya dan mengikuti batasan hukum profesinya. Seni itu adalah untuk menjadi efektif namun tidak menonjol sebagai elemen yang sangat penting yang harus dihadapi kontraktor AC, udara. Cara menghangatkan udara yang kita hirup dan cara mendinginkan udara yang kita hirup disebut H.V.A.C. Menjaga kami tetap aman saat melakukan keduanya; adalah kewajiban yang menjadi tanggung jawab kontraktor H.V.A.C.
Kontraktor AC harus mahir secara teknologi dan verbal dalam memenuhi kebutuhan pelanggannya dan mengikuti batasan hukum profesinya dalam hal pemeliharaan HVAC.

warc-identified-content-language: ind,eng

content-type: text/plain

warc-type: conversion

label: id


content:
Arsitek merupakan salah satu profesi yang melayani pembuatan desain bangunan seperti rumah misalnya. Dalam merancang sebuah bangunan, maka tidak hanya memperhatikan saja segi keindahan namun juga harus memperhatikan juga aspek yang lainnya seperti misalnya keselamatan dan lain-lain. Tentu saja banyak orang yang tertarik dengan profesi arsitek ini karena di Indonesia kebutuhan akan desain untuk bangunan sendiri makin berkembang dan dibutuhkan. Pada kesempatan kali ini kami akan memberikan informasi penting untuk anda mengenai bagaimana cara menjadi arsitek yang profesional. Berikut adalah tipsnya untuk anda.
Serius belajar arsitektur
Langkah pertama yang bisa anda lakukan jika anda ingin menjadi arsitek yang handal dan juga profesional, maka anda harus serius dalam belajar arsitektur. Pertama-tama anda harus mengetahui cakupan profesi arsitek itu sendiri. Selain kuliah di jurusan Arsitektur sehiingga anda bisa menjadi arsitek yang handal maka anda juga harus memiliki niat dan semangat yang tinggi. Usahakan ketika nanti anda menempuh pendidikan arsitektur, mendapatkan nilai yang bagus di tiap mata kuliah yang anda ambil dan anda bisa lulus tepat waktu ya.
Menekuni ilmu pada bidang arsitektur
Ilmu di bidang arsitektur ini tidak hanya satu saja ya, melainkan banyak sekali fokus ke yang lainnya. Di bidang arsitektur sendiri banyak sekali fokusnya mulai dari arsitektur hunian, arsitektur landscape, arsitektur tata kota, dan banyak lagi yang lainnya. Dari banyak fokus itu maka anda bisa memikirkan mana yang kiranya anda minati sehingga nantinya ketika anda menjadi arsitek maka anda lebih bisa fokus ke pilihan yang anda ambil. Misalnya saja anda memilih untuk fokus ke arsitek hunian, nantinya anda bisa lebih megneksplor lagi dan menjadi maksimal ketika mengerjakan tiap projectnya. Jadi pikirkan dari sekarang dengan matang ya.
Mencari pengalaman di bidang arsitektur
Langkah ketiga jika anda ingin menjadi arsitek yang handal dan juga memiliki kompetensi yang tinggi adalah anda harus mencari pengalaman di bidang arsitektur juga. Pengalaman itu bisa anda dapatkan dengan cara mengikuti magang misalnya di jasa konsultan arsitektur atau mungkin bisa anda lakukan juga dengan mengerjakan berbagai proyek yang berhubungan dengan arsitek. Anda juga bisa membaca di artikel ini untuk tahu proyek-proyek freelancer yang berkaitan dengan arsitek.
Mencari banyak referensi untuk desain
Selain itu anda juga harus mencari banyak referensi juga untuk desain sehingga nantinya semakin memudahkan anda ketika ingin membuat desain bangunan atau desain hunian. Anda bisa mencari referensi di artikel ini, di internet, atau bahkan bisa melakukannya dengan cara traveling sehingga bisa melihat langsung banyak bangunan yang memiliki arsitektur yang unik.
Semoga artikel ini bisa berguna bagi anda yang ingin menjadi arsitektur yang profesional dengan banyak ide brilian dan cemerlang. Semoga bermanfaat ya!


content:
Permasalahan yang paling biasa pada pemain judi ialah adanya koordinasi robot. Pemain umumnya hanya asal main. Tanpa memandang situs itu ada robotnya atau tidak. Di ganoolqq Anda tak akan menemukan yang namanya koordinasi robot. Akan tetapi bagaimana secara situs berbeda? Anda tak akan bisa jadi jawabannya. Bahkan jaminan kalau situs tersebut memang habis dari yang namanya manusia mesin.
Masalahnya bahwa Anda main dengan web robot resiko yang pada dapatkan hendak sangat buntal. dari awal permainan mencapai berbatas akhir Engkau hanya hendak mengalami muslihat licik permainan. telah bukan hal baru pada waktu situs gadungan itu saja menggunakan robot. Jadi setelah Anda pada buat untuk menang terus menerus di mula. Sampai pada beberapa babak. Kemudian selanjutnya Anda dengan kalah lagi dan juga. Sangat membinasakan.
Terkadang web yang menyambung kalau menanggung tidak ada orde robot aja masih bisa palsu. tidak mudah beriman ketika Anda belum memperoleh buktinya. Masuk dulu pada ganool qq lantas bandingkan dengan web lain. Dikau akan langsung tahu perumpamaan yang membuat jelas. Kenapa situs itu layak menjadi situs yang bebas manusia mesin. Sementara web - web lain ini belum tentu adanya. Karena di sini Engkau bisa menyambut lisensi situsnya.
Bermain dengan robot dengan membuat Engkau tidak bisa meningkatkan kesangkilan yang dalam miliki. Anda akan mulus kalah interior permainan. walakin skill Anda lumayan baik. kesempatan untuk menang pun menjadi sangat kecil. skill dalam produk judi kadang berpengaruh interior permainan. tapi kalau situsnya sudah melorot mau pada apakan sedang. Tentu Anda tidak akan dapat menang interior permainan.
Non ambil pusing kalau gitu. Jika Engkau siap beserta semua prospek dalam suguhan. langsung pilih saja website yang siap di percaya. Situs yang sudah pasti publik robot di dalamnya. manfaatkan segera qq ganool tan- menggunakan situs lain. nanti di sini Anda bisa main dan swatantra robot secara mudah. walaupun tidak ada jaminan khusus. Setidaknya http://www.ganoolqq.tv kesempatan unggul yang Anda miliki pun bisa jauh lebih besar.


content:
Prediksi Lazio vs Triestina, Ajang Pembuktian Elseid Hysaj - Prediksi skor akurat dan berita bola terbaru hari ini
Home
Prediksi
Liga Inggris
Liga Spanyol
Liga Italia
Liga Jerman
Liga Prancis
Liga 1 Indonesia
Liga Belanda
International
Piala Dunia
Persahabatan
Piala Afrika
EURO
Copa America
UEFA
Liga Champions
Liga Europa
Berita
Live Scores
Search
Sign in
Welcome! Log into your account
your username
your password
Forgot your password? Get help
Password recovery
Recover your password
your email
A password will be e-mailed to you.
Prediksi skor akurat dan berita bola terbaru hari ini
Home
Prediksi
Liga Inggris
Liga Spanyol
Liga Italia
Liga Jerman
Liga Prancis
Liga 1 Indonesia
Liga Belanda
International
Piala Dunia
Persahabatan
Piala Afrika
EURO
Copa America
UEFA
Liga Champions
Liga Europa
Berita
Live Scores
International
Persahabatan
Prediksi
Prediksi Lazio vs Triestina, Ajang Pembuktian Elseid Hysaj
By
DebatBola
-
July 22, 2021
0
297
Facebook
Twitter
Pinterest
WhatsApp
Debatbola.com – Pertempuran dua tim asal Italia akan digelar pada pekan ini dalam pagelaran uji coba sebelum kompetisi Domestik dihelat. Mumpung waktu masih satu bulan lagi, cukup banyak tim asal Italia yang kini langsung tancap gas mempersiapkan pasukannya sendiri-sendiri.
Tak sedikit pula yang sudah mencuri start latihan lebih awal, namun banyak pula yang sedikit molor dalam mengawali latihan. Hal tersebut semuanya tergantung dari keputusan jajaran pelatih dan jajaran manajemen klub masing-masing.
Oleh sebab itu, kini sudah cukup banyak para tim Italia yang langsung kebut latihan dan tak ingin ketinggalan dari tim lainnya. Salah satunya yang saat ini cukup kebut persiapan adalah pasukan Lazio yang akan menjalani partai uji coba melawan tim Serie C yakni Triestina.
Partai Lazio vs Triestina ini rencananya akan digelar pada pertengahan pekan ini sebagai ajang penjajakan skuad kedua kubu. Partai uji coba Lazio kontra Triestina ini kabarnya akan bentrok pada hari Jumat 23 Juli 2021 pukul 23.00 WIB. Diperkirakan partai antara dua tim Italia ini akan cukup sengit karena kedua kubu diperkirakan masih akan bongkar pasang skuad.
Ajang Pembuktian Elseid Hysaj
Beberapa waktu yang lalu, kubu pasukan Lazio secara resmi memperkenalkan pemain anyarnya yang cukup tenar di kompetisi Domestik Italia. Pasalnya pemain anyar yang berhasil didapatkan pasukan Lazio adalah mantan pemain Napoli yakni Elseid Hysaj. Pemain yang berposisi sebagai bek tengah ini sempat dikaitkan dengan beberapa klub top Eropa dan akhirnya jatuh ke pelukan pasukan Lazio.
Tak membutuhkan waktu lama, kabarnya seorang Elseid Hysaj ini sudah merapat dan dikabarkan akan mengikuti latihan dengan timnya. Bahkan pemain ini kabarnya akan dimainkan dalam beberapa rencana partai uji coba yang akan dilakukan dalam waktu dekat.
Bisa jadi ketika laga Lazio vs Triestina ini seorang Elseid Hysaj akan dimainkan sebagai line up. Namun kabarnya kondisi fisik seorang Hysaj belum sepenuhnya spartan dan harus menjalani beberapa tahapan pemulihan.
Meski begitu bisa saja seorang Elseid Hysaj ini nantinya akan dimainkan pada babak kedua ketika bentrok lawan Triestina. Dalam hal ini, banyak publik yang memperkirakan bahwa pada laga melawan Triestina nanti akan sekaligus menjadi ajang pembuktian bagi seorang Elseid Hysaj.
Triestina Permainannya Belum Matang
Triestina kini menduduki kompetisi kasta ketiga di Italia yakni Serie C yang penampilannya musim kemarin cukup bagus. Namun masalah yang kerap melanda pada kubu Triestina adalah minimnya kreativitas di lini tengahnya musim kemarin.
Oleh sebab itu, ambisi untuk promosi ke Serie B lagi-lagi harus tertunda terlebih dahulu karena Triestina sering mengalami pasang surut performa. Tak hanya itu, banyak publik yang berpendapat bahwa pasukan Triestina belum sepenuhnya matang secara permainan.
Maka dari itu tak mengherankan ketika saat ini Triestina cukup banyak agendakan uji coba yang bertujuan untuk mematangkan skuadnya. Perlu diketahui juga bahwa pada ajang uji coba melawan Lazio nanti, pasukan Triestina akan berupaya bangkit dan menunjukkan performa impresif. Namun apabila pasukan Triestina kalah, setidaknya tim ini akan berupaya tampil apik dan ada peningkatan secara kualitas permainan.
Prediksi Skor Bola Antara Lazio vs Triestina
Setelah meraba skuad kedua tim, tentunya tak lengkap apabila belum membahas prediksi skor Lazio vs Triestina. Berhubung Lazio adalah tim yang lebih besar dan sarat akan pengalaman, tentunya prediksi skor dari situs judi online akan lebih mengarah ke pasukan Lazio. Diperkirakan laga Lazio kontra Triestina ini akan dimenangkan oleh kubu Lazio dengan skor cukup telak yakni 3 – 0.
TAGS
Laga Persahabatan
Lazio
Prediksi
Prediksi Sepakbola
Prediksi Skor
Triestina
Facebook
Twitter
Pinterest
WhatsApp
Previous articlePrediksi RB Leipzig vs Montpellier, Partai Uji Coba Yang Kedua Bagi Masing-Masing Kubu
Next articlePrediksi Liverpool VS Mainz 05, Friendly Match Seru Pekan Ini!
DebatBola
https://debatbola.com/
Kami menyediakan informasi olahraga sepakbola dunia dan juga tanah air, Indonesia. Debatbola selalu memberikan berita bola terbaru, prediksi skor akurat, dan juga livescore secara gratis. Semua hal yang Kami berikan disini berasal dari sumber data terpercaya, sekaligus membantu penggemar sepak bola mendapatkan informasi terkini tentang klub-klub kesayangannya yang ingin bertanding maupun saat bursa transfer antar pemain atau pelatih tiba setiap tahunnya. TerimaKasih.
RELATED ARTICLESMORE FROM AUTHOR
Prediksi
Jadwal Bola Piala Libertadores: Prediksi Emelec vs Atlético Mineiro 29 Juni 2022
Prediksi
Jadwal Pertandingan Piala Libertadores: Prediksi Corinthians vs Boca Juniors 29 Juni 2022
Prediksi
Jadwal Sepakbola Piala Libertadores: Prediksi Athletico Paranaense vs Libertad 29 Juni 2022
LEAVE A REPLY Cancel reply
Please enter your comment!
Please enter your name here
You have entered an incorrect email address!
Please enter your email address here
Save my name, email, and website in this browser for the next time I comment.
DebatBola.com : Situs Prediksi Sepak Bola Gratis dan Terlengkap yang Memberikan Informasi Jadwal beserta Live Score dari Pertandingan Liga Indonesia, Liga Inggris, Liga Spanyol, Liga Italia, Liga Jerman, Liga Prancis, Liga Champions, Liga Europa, dan Seluruh Liga Dunia Lainnya.

label: fi

label: en


content: Kami adalah sebuah perusahaan yang mengelola dan membantu UMKM untuk dapat lebih berkembang dan profesional. Portofolio kami :


content:
Mendaftar sebagai member slot online adalah langkah yang pertama bagi pendatang untuk bermain judi slot online dan nikmati layanan terbaik pada situs yang menjadi objek…
Read Full Article
Posted on December 2, 2020 October 11, 2021
SLOT ONLINE
CIRI SITUS JUDI SLOT ONLINE ANDALAN SEMUA KALANGAN
Mencari sebuah ciri situs judi slot andalan masyarakat tentulah sebuah keharusan yang perlu sobat perhatikan. Untuk bisa menemukan salah satu daftar situs judi slot online…


content:
Tentu, semua orang sudah kenal dengan madu. Kandungan yang terdapat pada madu sangatlah melimpah dan memiliki khasiat baik untuk perawatan wajah. Terlebih, dengan dijadikan sebagai masker madu yang dapat anda buat dengan begitu mudah serta cepat.
Seperti halnya kandungan antioksidan, antimikroba yang begitu baik untuk menenangkan kulit anda. Dimana, madu sendiri sangat mudah untuk dijadikan masker dengan berbagai macam manfaatnya. Masker ini terbukti ampuh untuk memberikan manfaat pada perawatan tubuh.
Manfaat Masker Madu
Terdapat banyak sekali manfaat yang ada dari penggunaan masker ini. Terbukti, hasilnya sendiri sangatlah baik untuk wajah.
1. Menghilangkan Flek Hitam
Flek hitam pada wajah terjadi karena adanya sel kulit mati. Kandungan madu bekerja secara aktif untuk menghilangkan flek hitam dengan lebih cepat. Sel kulit mati akan terangkat dan diganitkan dengan sel baru yang membantu proses perbaikan kulit wajah.
2. Memutihkan Wajah
Ingin wajah putih ? Anda dapat mencoba menggunakan masker dari madu. Banyak sekali kandungan seperti vitamin C yang berguna untuk menutrisi sel kulit wajah. Dengan begitu, wajah anda akan menjadi lebih putih dan siap menjalani aktivitas.
3. Melembabkan Wajah
Wajah yang lembab dapat berguna untuk tehindar dari berbagai macam masalah kulit. Kini, untuk melembabkan kulit dapat menggunakan masker yang terbuat dari madu. Cara ini merupakan alternatif dari masker zaitun yang dapat melembabkan wajah.
4. Mencegah Penuaan Dini
Tentu, semua orang tidak ingin merasa wajahnya jauh lebih tua. Untuk itu, penggunaan masker berbahan madu berguna untuk mencegah adanya penuaan dini. Dengan kandungan vitamin dan antioksidan membantu untuk membuat wajah tampak lebih muda dan berseri.
5. Menghilangkan Jerawat
Jerawat merupakan salah satu masalah pada kulit yang cukup susah diatasi. Anda dapat mencoba menggunakan madu yang dijadikan sebagai masker untuk penggunaanya. Dibandingkan dengan masker yogurt, masker madu untuk jerawat ini tidak kalah ampuh.
6. Mencerahkah Kulit Wajah
Manfaat masker madu untuk memutihkan wajah terbukti sangat ampuh. Kandungan yang ada pada madu dapat membantu menutrisi kulit dengan lebih baik. Selain itu, madu sendiri mampu mengangkat kotoran agar hilang pada wajah. Dijamin, wajah akan tampak cerah !
Cara Membuat Masker Madu Terpopuler
Berbagai macam bahan yang dapat dipadukan dengan madu untuk menghasilkan masker agar dapat digunakan pada wajah. Apa saja bahan yang dapat digunakan? Selengkapnya ada dibawah ini.
1. Madu dan Lidah Buaya
source: magazine.job-like.com
Lidah buaya sudah banyak dikenal sebagai salah satu tanaman untuk perawatan. Kini, lidah buaya dapat dicampurkan dengan madu untuk digunakan sebagai masker. Cukup campurkan sampai berbentuk pasta, kemudian aplikasikan secara merata pada daerah wajah.
2. Madu dan Garam
source: malangvoice.com
Garam pada umumnya hanya digunakan untuk penyedap rasa saja. Kini, dapat dijadikan masker dengan campuran madu. Kombinasi dua bahan ini cukup baik untuk membuat wajah anda lebih bersih.Masker madu dan garam terbukti jauh lebih ampuh.
3. Madu dan Kayu Manis
source: intisari.grid.id
Kayu manis memang tidak terlalu familiar, namun justru memiliki khasiat yang baik. Madu dihangatkan terlebih dahulu kemudian di campur dengan kayu manis bubuk. Campurkan sampai benar benar merata, dan gunakan secara benar pada wajah anda.
4. Masker Madu Murni
source: pulse.ng
Madu murni sudah pasti memiliki banyak sekali kandungan yang baik bagi tubuh. Karena itu, anda dapat menggunakannya secara langsung. Cukup dengan mengoleskan madu pada wajah anda secukupnya. Jadi manfaat masker madu tanpa campuran tidak kalah bagus hasilnya.
5. Madu dan Putih Telur
source: vemale.com
Putih teluh memiliki khasiat yang baik untuk perawatan wajah. Kombinasikan dua bahan ini untuk mendapatkan hasil yang maksimal. Gunakan 1 sendok putih telur dengan 1 sendok madu. Setelah itu, aplikasikan pada area wajah yang ingin menggunakan masker.
Baca Juga: Masker Putih Telur Yang Sangat Bermanfaat Untuk Wajah {FAKTA}
6. Madu dan Jeruk Nipis
source: tipskebugaran.com
Jeruk nipis memiliki kandungan berupa vitamin C yang baik untuk kulit wajah. Perpaduan dari jeruk nipis dan madu dapat memberikan efek yang baik bagi wajah anda. 1 perasan jeruk nipis di campurkan madu, kemudian aplikasikan masker madu dan jeruk nipis ke wajah anda.
Tips Menggunakan Masker Madu
Menggunakan masker dari madu haruslah dengan tepat dan benar. Untuk itu, kami akan memberikan beberap tips dalam menggunakannya.
1. Gunakan Madu Murni
Perlu anda ketahui, bahwa saat ini banyak sekali beredar madu secara bebas. Namun, untuk madu murni sendiri memiliki harga yang relatif mahal sesuai pada khasiatnya. Karena itu, sebelum menjadikannya sebagai masker pastikan bahwa madu yang dibeli ialah asli.
2. Hangatkan Madu Terlebih Dahulu
Penting untuk anda ketahui ! bahwa sebelum menggunakan alangkah baiknya untuk menghangatkan madu dahulu. Hal ini berfungsi agar madu yang hangat tersebut menempel pada wajah dan dapat menutrisi dengan lebih baik lagi.
3. Gunakan Kuas
Dalam pengaplikasiannya, disarankan untuk menggunakan kuas. Mengapa harus menggunakan kuas? Karena, kuas jauh lebih bersih dibandingkan menggunakan tangan. Selain itu, untuk kuas sendiri mudah untuk dibersihkan.
4. Gunakan Handuk Bersih
Secara tidak sadar, penggunaan handuk yang kotor pada wajah justru akan merusak wajah. Untuk itu, selalu gunakan handuk yang bersih jika anda ingin membersihkan masker. Agar lebih baik, bedakan antara handuk untuk tubuh dan handuk untuk wajah.
5. Bilas Dengan Air
Gunakan air hangat untuk memudahkan proses pembersihan masker. Kemudian bilas dengan air dingin pada wajah membantu untuk menutup pori-pori. Hal ini dapat dilakukan setelah menggunakan masker. Karena, sangat penting untuk menutup pori-pori yang telah terbuka sebelumnya. Pastikan menggunakannya secara benar.
Efek Samping Penggunaan Masker dari Madu
Beberapa orang yang tidak cocok menggunakan masker ini bisa jadi menimbulkan masalah. Berikut ini beberapa kemungkinan yang akan terjadi jika kulit wajah tidak cocok. Untuk itu, pahami terlebih dahulu apa efek samping yang bisa terjadi.
1. Wajah Memerah
Mungkin beberapa orang yang ternyata tidak cocok menggunakan masker ini maka akan terjadi wajah memerah. Hal ini disebabkan karena adanya penolakan dalam kulit wajah. Jika terjadi hal seperti ini, langkah terbaik yaitu dengan menghentikan pemakaian masker.
2. Gatal Pada Wajah
Gatal yang terjadi pada wajah bisa jadi karena adanya efek samping dari penggunaan masker. Umumnya Gatal menyerang di bagian yang digunakan pada masker. Jika masalah ini terjadi, kenali penyebabnya apakah dari madu atau dari bahan campuran yang digunakan.
3. Terjadinya Peradangan
Perlu di waspadai, efek samping dari penggunaan masker ini yaitu terjadinya peradangan kulit. Peradangan kulit wajah yang terjadi harus segera di obati agar tidak menimbulkan berbagai macam masalah lainnya. Hentikan pemakaian masker dan konsultasikan ke ahlinya.
Begitulah ulasan lengkap mulai dari manfaat masker madu, penggunaannya sampai efek samping yang diberikan. Masker yang satu ini dapat anda coba sendiri di rumah.Manfaat masker madu tiap malam sendiri cukup baik. Namun, pastikan menggunakan sesuai prosedur. Selamat mencoba.


content:
Cara menghasilkan uang dari menulis artikel, caranya adalah menulis artikel dengan topik yang paling banyak dicari orang di internet, setelah trafik pengunjung tinggi maka bisa menjadi publisher iklan.
Lihatlah menggunakan komputer, pc-desktop, laptop, maupun smartphone android. Saat ini ada 64 artikel Kategori Search Engine. Pemutakhiran versi update revisi ke : 110626.
Modal . Jenis . Bentuk . Media . Channel
Menulis memang bisa mendatangkan penghasilan namun untuk merubah teknik tepat cara menghasilkan uang dari menulis artikel itu bukan hal mudah & bahkan membutuhkan modal material & i-material pada awalnya jadi jangan langsung berpikir menghasilkan uang dari menulis artikel terlebih dahulu. Karena tidak hanya dibutuhkan kemampuan teknis menulis saja, tapi banyak hal berhubungan hingga pada akhirnya secara terintegrasi bisa membawa berbagai jenis artikel menjadi penghasilan dengan bentuk nyata. Sekarang pembahasan tentang bagaimana hal itu menjadi mungkin dilakukan oleh pemula sekalipun, Supaya tidak mudah menelan mentah-mentah tawaran menulis dengan janji boombastis, Namun memahaminya secara realistis dengan kronologi teknis tepat.
Modal cara awal menulis bukan uang, Tapi :
Menghasilkan ide berasal dari benak hati & pikiran secara intuitif, ide murni & mengalir seara natural.
Menghasilkan ide berasal dari kemampuan bakat maupun keahlian teknis sangat khusus. Dan bisa membedakan artikel secara kreatif dibandingkan dengan lainnya.
Kondisi bugar & fit.
Mau meluangkan waktu untuk menulis artikel.
Mengawalinya dengan cara baik & kesungguhan, sehingga memiliki arah & tujuan jelas, orientasinya tidak sekedar uang semata.
Mood bagus.
Situasi kondusif & memungkinkan untuk menulis artikel berbobot apalagi kalau sudah mengarah ke penghasilan jelas butuh cara fokus sangat khusus, karena banyak aspek harus diperhatikan, sebelum mengintegrasikan semua secara total.
Semangat & motivasi besar, terutama saat artikel baru dikenal, baru populer namun belum menghasilkan sesuai idaman. Karena pada kenyataannya, jika baru pertama kali menulis jarang cara penerapan tsb langsung bisa menghasilkan uang apalagi berkesinambungan.
Siap kerja lembur & bahkan begadang, sebab cara menghasilkan artikel dalam bentuk buku, ebook, dll tidak bisa langsung jadi. Butuh cek, riset, trial and error hingga riset serta observasi. Mengapa lembur? Karena jika baru sedikit ditinggal, baru beberapa glintir dipotong, maka akan butuh waktu lebih lama untuk kembali ke jalur akurat & kronologisasi harmony sesuai artikel dibuat apalagi bisa mengalir natural.
Hoby juga dapat jadi modal cara mendapatkan ide menulis di blog jika dapat mendokumentasikan hoby menarik & dapat membawa manfaat bagi pembacanya, mudah dipahami bahkan bersebrangan dengan hoby sekalipun, Maka hal inipun tidak menutup kemungkinan dapat menjadi inovasi dengan nuansa baru bahkan trend & pioner kedepannya.
Itu adalah modal awal selain uang, jika sudah punya modal awal tersebut maka sekarang tinggal jenis artikel apa & bagaimana menulis dapat mendatangkan penghasilan secara berkesinambungan :
Tulisan berisi panduan maupun tutorial tentang mekanisme & cara sesuatu hal. Terbanyak menjamur sekarang adalah artikel tentang panduan bisnis online cara menghasilkan uang dari menulis artikel di internet, Meskipun validitasnya tidak semua dapat dibuktikan, & biasanya berisi tawaran boombastis tentang hasil uang banyak. Buatlah artikel lain berisi lebih teknis & edukatif serta memiliki karakteristik unik & berbeda dengan lainnya serta dengan hasil realistis.
Tulisan berisi tentang ulasan maupun cerita menarik.
Artikel mengenai cara / metode suatu hal dengan mekanisme tidak biasa / umum dilakukan. Persuasif namun tidak meninggalkan esensinya secara teknis.
Artikel mengenai history mengenai objek-objek menarik mungkin belum pernah diulas.
Artikel mengenai studi banding maupun observasi mengenai hal baru, baik hanya cara untuk review maupun pengembangan.
Artikel berisi rangkuman teknis & empiris mengenai suatu sains hingga membuatnya mudah dipahami banyak orang, & dapat menghasilkan aplikasi baru lebih inovatif & kreatif.
Bentuk hasil artikel :
Buku : majalah, koran, buku, notes, dll. Bisa dibuka dilihat dalam bentuk kertas.
E-Book (Electronics Book) - Buku dalam bentuk format digital, tanpa harus menggunakan bahan fisik seperti kertas, media untuk membuka bisa pc, notebook, ipad, laptop, smartphone & lainnya.
Setelah menemukan artikel & bentuk yang cocok, sekarang tinggal media bagaimana membuat artikel potensial menjadi cara menghasilkan uang yang nyata :
Media Cetak merupakan salah satu saluran pembuat hoby menulis menjadi penghasilan, bisa menulis sebagai jurnalis, penulis berita, & lainnya. Syarat untuk memasukan artikel disana tergantung kebijakan media cetaknya. Honor pemberian juga beda-beda setiap media.
Penerbit buku juga salah satu penyalur artikel dengan menjadi penulis buku disana.
Blog adalah media terpopuler digemari banyak kalangan sebagai salah satu wadah untuk menyalurkan cara menghasilkan uang dari menulis artikel & silahkan : Anda bisa membuat blog sendiri jika diperlukan. Nanti bisa dipasang PPC Google adsense, PPC Lokal, Paid To Review (PTR) & dari berbagai advertiser.
Setelah menemukan penyalur tulisan, sekarang apa sudah punya channel untuk marketing & pemasaran disana? Andapun bisa menemukannya dengan cara :
Melalui rekan, teman, anda, sahabat pekerja di percetakan misalnya.
Melalui relasi pekerja di penerbit buku dengan berbagai posisi pekerjaan disana.
Melalui blog/website pemilik statistik traffic akurat tinggi, bisa mengontaknya untuk membantu memasarkan ebook / buku hasil karya, melalui blog/webnya. Anda bisa memanfaatkan fasilitas & layanan PTR (Paid To Review) yang disediakan jika memang membuka layanan PTR tersebut, sehingga tidak capek & bosan pasang iklan setiap hari dengan hasil spekulatif.
Jika sudah memiliki & memadukan komponen-komponen di atas maka paling tidak sekarang sudah memiliki peta yang jelas & terstruktur bagaimana cara menghasilkan uang dari menulis artikel tentunya dengan semangat besar namun tetap berpikiran realistis & rasional. Sebelum & sesudahnya, Terima kasih atas kunjungan & kepercayaannya, Selamat berkarya & beraktifitas, semoga bisa bermanfaat positif & aplikatif serta memperkuat ide & motivasi kedepannya. Sukses adalah hak Anda!.

warc-identified-content-language: ind


content:
METROUPDATE.CO.ID-BOGOR – Penyidik Polresta Bogor Kota akhirnya menetapkan DS (28) sebagai tersangka atas meninggalnya BIB anak kandungnya, yang dianiaya pacarnya Gian Navara Gunawan (28).
Penetapan tersangka dilakukan setelah setelah DS menjalani pemeriksaan selama tiga jam di ruang penyidik, Rabu (17/10/2018).
“Status DS kini sudah jadi tersangka. Sekarang sudah ditahan di Mapolresta Bogor,” kata Kasat Reskrim Polresta Bogor Kota Agah Sonjaya.
Berdasarkan keterangan Gian Navarra, DS ikut serta menganiaya bocah laki-laki berusia dua tahun 11 bulan itu.
“Meskipun hal itu tak diakuinya, tapi dia mengetahui perbuatan pacarnya dan melakukan pembiaran. Itulah yang membuat dia juga dijadikan tersangka,” ucap Agah.
Atas perbuatannya, ibu kandung BIB dijerat Pasal 76C Jo Pasal 80 ayat 3 Undang-Undang Perlindungan Anak dengan ancaman hukuman 15 tahun penjara.
Berujung Kematian
Sebelumnya, Gian Navara Gunawan (28) ditangkap Satreskrim Polresta Bogor Kota. Pria warga Jatiasih, Bekasi ini ditangkap lantaran diduga menganiaya anak pacarnya yang masih balita berinisial BIB hingga berujung kematian.
Peristiwa tersebut terjadi pada Minggu (14/10/2018). Saat itu, sekitar pukul 01.00 WIB, korban yang sedang tidur dibangunkan oleh pelaku dengan menarik telinganya lalu diseret ke kamar mandi.
Di dalam kamar mandi sekujur tubuh korban siram dengan air dingin. Korban kemudian dibawa ke pojok ruangan dan disuruh berdiri.
Selanjutnya, korban oleh Gian dipukul menggunakan tangan pada bagian perutnya secara berulang.
Penganiayaan tersebut terbongkar setelah dokter Rumah Sakit Azra curiga mendapati tubuh korban luka lebam dan melapor ke Polsekta Bogor Utara.


content:
Penyakit tidak menular merupakan salah satu jenis penyakit yang tidak bisa ditularkan dari satu orang ke orang lainnya melalui bermacam kontak pun tidak akan bisa menular. Meski begitu beberapa macam penyakit yang tidak dapat menular memiliki angka kematian yang sangat cukup besar. Jumlah kematian yang tidak menular tergolong sangat besar berdasarkan data dari who pada tahun 2019 diperkirakan mencapai 41 juta jiwa yang meninggal karena penyakit yang tidak menular ini di setiap tahun nya pasti akan meningkat jumlah kematian dari penyakit tidak menular ini.
Data tersebut dapat menunjukkan bawah 80% angka kematian di dunia ini yang disebabkan oleh penyakit yang tidak menular. Ada beberapa faktor yang meningkatkan risiko terjadinya penyakit yang tidak menular ini di antara nya adalah faktor genetik, usia, turunan dan serta faktor lingkungan yang disebabkan oleh polusi. Selain penyakit yang tidak menular ini juga bisa terjadi kepada orang orang yang tidak memiliki kaya hidup yang sehat seperti Kebiasaan merokok, Konsumsi alkohol, Kurang olahraga, Pola makan yang tidak sehat itu juga bisa terjadi kepada orang orang yang hidup dengan tidak sehat. Berikut ada beberapa penyakit yang tidak menular memiliki kematian yang tinggi.
Kanker
Kanker merupakan salah satu penyakit yang sangat ditakuti oleh banyak orang. Penyakit yang satu ini tidak menular dengan angka kematian yang besar ke 2 selain jantung dan pembuluh darah. Untuk jenis kanker banyak yang paling banyak menyebabkan kematian pada pria kanker kolorektal, kanker prostat dan kanker paru paru yang di sering terjadi pada pria untuk wanita bisa paling banyak menyebabkan kematian yaitu kanker serviks, kanker payudara dan kanker kolorektal
Penyakit ginjal
Penyakit ginjal memiliki dua macam penyakit yang menyebabkan kematian yaitu gagal ginjal akut dan penyakit ginjal kronis yang dimana penyakit ini akan terjadi kepada orang orang yang kurang minum air putih atau selalu mengkonsumsi obat dengan waktu yang panjang. WHO memperkirakan ada sekitar 10 juta orang yang meninggal dunia karena penyakit ginjal untuk setiap tahunnya. Banyak orang yang membutuhkan penanganan yang serius salah satu nya dengan hemodialisis atau dengan mencuci darah.
Gangguan pernapasan kronis
Untuk penyakit yang satu ini masih banyak terjadi di indonesia yang merupakan penyakit yang tidak menular. Penyakit yang satu ini terjadi karena orang orang yang kebiasaan merokok, menghirup udara kotor yang sudah tercemar oleh polusi atau paparan dengan asap rokok. Untuk penyakit yang satu ini jika tidak segera diobati maka akan timbul nya penyakit penyakit yang lebih serius lagi.