在 SPSS 中，将出生年月转换为年龄是一项常见的数据处理任务。这种转换可以让我们更方便地进行统计分析，并能够更好地理解数据集中受访者的年龄分布情况。下面是一个简单的步骤来实现这个转换。 创建一 ...
2023-04-07
SPSS中介效应分析是一种统计方法，用于检验一个变量对因果关系的影响是否被解释了。在社会科学研究中，中介效应分析通常用于探讨一个自变量（IV）是否通过一个中介变量（Mediator）影响一个因变量（DV）。本文将介 ...
2023-04-07
标准化的因子载荷是SPSS中进行因子分析时的一个重要结果。它表示每个变量在因子中所占的比例，从而帮助研究人员确定哪些变量对于某一因子的影响较大。本文将简要介绍SPSS中如何计算标准化的因子载荷并解释其含义。 ...
2023-04-07
SPSS是一种强大的统计分析软件，可以帮助研究人员分析各种数据。但是，在处理大规模数据时，有时可能需要快速删除缺失值。本文将介绍如何使用SPSS删除缺失值。 什么是缺失值？ 缺失值是指一个或多个变量中缺 ...
2023-04-07
SPSS（统计软件包）是一种数据分析工具，可以用于研究各种类型的变量之间的关系，包括构想效度和区分效度。本文将重点介绍如何在SPSS中进行区分效度分析。 什么是区分效度？ 区分效度是指一个测量工具能够区 ...
2023-04-07
科隆巴赫系数（Cronbach's alpha）是一种用于衡量测验或问卷信度的统计指标。它可以告诉我们，一个测试或问卷的不同问题是否彼此相关，以及它们是否测量了相同的概念或特性。SPSS是一种广泛使用的统计软件，可以用 ...
2023-04-07
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences），是一种专业的统计分析软件，被广泛应用于社会科学、医学、经济和商业等领域。其中，卡方检验是一种常见的假设检验方法，在SPSS中也能够方便地实现。本文将 ...
2023-04-07Seaborn是一种Python可视化库，它是在matplotlib基础之上构建的。与matplotlib相比，Seaborn具有更高的美学和更简单的语法。当我们使用Seaborn时，可能会遇到需要同时显示多个图片的情况，这篇文章将介绍如何在Seabo ...
2023-04-07Scrapy是一个用于Python编程语言的开源网络爬虫框架。在对网页进行抓取时，Scrapy会自动采用异步I/O和多线程技术，以提高爬取效率。在本文中，我们将就Scrapy的多线程实现进行详细介绍，并探讨其优缺点。 Scrapy使用 ...
2023-04-07Scrapy和Scrapy-Redis是两个优秀的网络爬虫框架，其中Scrapy是Python中最受欢迎的爬虫框架之一，而Scrapy-Redis则是对Scrapy进行了扩展以支持分布式爬取。本文将详细介绍这两个框架的区别。 任务分配 Scrapy默认使 ...
2023-04-07R语言是一个流行的数据分析和可视化工具，它提供了许多强大的函数和工具来处理各种数据集。在数据分析中，有时需要过滤数据集，以仅包含包含特定关键词的行。本文将介绍如何使用R语言来取出包含某个关键词的行。 准 ...
2023-04-07在时间序列分析中，滞后效应是指当前观测值受到前面观测值的影响。滞后变量是指向过去的数据点。在R语言中，进行滞后效应分析可以通过多种方式实现，本文将介绍其中较为常用的方法。 一、基础概念 在滞后效应分析之 ...
2023-04-07
在R语言中，可以使用多种方法将两个时间序列画在同一张图上。这篇文章将介绍其中两种常用的方法：基本的plot()函数和ggplot2包。 1. 使用plot()函数 plot()函数是R中最基本的可视化函数之一，它可以用于绘制 ...
2023-04-07R语言是一种流行的统计编程语言，它在数据科学领域中得到了广泛的应用。随着R社区的发展，不同的R软件包和工具集也得到了广泛的开发。其中，base-R和tidyverse是最受欢迎和广泛使用的两大工具集。那么，对于一个新手 ...
2023-04-07
R语言中cor()函数是用于计算两个向量之间的相关系数的函数。然而，在使用该函数时，有时会遇到一个错误提示，“x必须为数值”，这意味着输入的向量不是数值向量，而是非数值向量。本文将解释为什么cor()需要数值向 ...
2023-04-07R语言是一种强大的数据分析工具，其提供了丰富的函数和工具帮助我们处理数据。异常值通常会对分析结果产生不良影响，因此对于数据清洗的过程中，剔除异常值是必不可少的步骤之一。在这篇文章中，我将介绍如何使用R语 ...
2023-04-07PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，提供了丰富的工具和函数来构建和训练神经网络模型。其中，model.eval()是一个重要的函数，用于将模型转换为评估模式。该函数会影响到模型中的一些关键函数，如前向传 ...
2023-04-07
Pytorch是深度学习领域中广泛使用的一个深度学习框架，它提供了丰富的损失函数用于模型训练。其中，nn.CrossEntropyLoss()是用于多分类问题的常用损失函数之一。它可以结合权重参数对样本进行加权处理，以应对数据 ...
2023-04-07
PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了许多工具来帮助研究人员和开发人员构建和训练神经网络。在PyTorch中，我们可以使用两种不同的文件扩展名将模型保存到磁盘上：.pkl和.pth。这两个扩展名都用于保存PyTorc ...
2023-04-07
在Python中，matplotlib是一个广泛使用的绘图库。它可以用于创建各种类型的图表，包括折线图、散点图、条形图等等。当我们需要将多个数据系列绘制在同一张图中时，往往需要给每个系列指定不同的颜色。下面我将介绍 ...
2023-04-07CDA 数据分析师：开启数据职业发展新征程 在数据成为核心生产要素的今天，数据分析师的职业价值愈发凸显。CDA（Certified D ...
2025-07-03从招聘要求看数据分析师的能力素养与职业发展 在数字化浪潮席卷全球的当下，数据已成为企业的核心资产，数据分析师岗位也随 ...
2025-07-03Power BI 中如何控制过滤器选择项目数并在超限时报错 引言 在使用 Power BI 进行数据可视化和分析的过程中，对过滤器的有 ...
2025-07-03把握 CDA 考试时间，开启数据分析职业之路 在数字化转型的时代浪潮下，数据已成为企业决策的核心驱动力。CDA（Certified Da ...
2025-07-02CDA 证书：银行招聘中的 “黄金通行证” 在金融科技飞速发展的当下，银行正加速向数字化、智能化转型，海量数据成为银行精准 ...
2025-07-02探索最优回归方程：数据背后的精准预测密码 在数据分析和统计学的广阔领域中，回归分析是揭示变量之间关系的重要工具，而回 ...
2025-07-02CDA 数据分析师报考条件全解析：开启数据洞察之旅 在当今数字化浪潮席卷全球的时代，数据已成为企业乃至整个社会发展的核心驱 ...
2025-07-01深入解析 SQL 中 CASE 语句条件的执行顺序 在 SQL 编程领域，CASE语句是实现条件逻辑判断、数据转换与分类的重要工 ...
2025-07-01SPSS 中计算三个变量交集的详细指南 在数据分析领域，挖掘变量之间的潜在关系是获取有价值信息的关键步骤。当我们需要探究 ...
2025-07-01CDA 数据分析师：就业前景广阔的新兴职业 在当今数字化时代，数据已成为企业和组织决策的重要依据。数据分析师作为负责收集 ...
2025-06-30探秘卷积层：为何一个卷积层需要两个卷积核 在深度学习的世界里，卷积神经网络（CNN）凭借其强大的特征提取能力 ...
2025-06-30探索 CDA 数据分析师在线课程：开启数据洞察之旅 在数字化浪潮席卷全球的当下，数据已成为企业决策、创新与发展的核心驱 ...
2025-06-303D VLA新范式！CVPR冠军方案BridgeVLA，真机性能提升32% 编辑：LRST 【新智元导读】中科院自动化所提出BridgeVLA模型，通过将 ...
2025-06-30LSTM 为何会产生误差？深入剖析其背后的原因 在深度学习领域，LSTM（Long Short-Term Memory）网络凭借其独特的记忆单元设 ...
2025-06-27LLM进入拖拽时代！只靠Prompt几秒定制大模型，效率飙升12000倍 【新智元导读】最近，来自NUS、UT Austin等机构的研究人员创新 ...
2025-06-27探秘 z-score：数据分析中的标准化利器 在数据的海洋中，面对形态各异、尺度不同的数据，如何找到一个通用的标准来衡量数据 ...
2025-06-26Excel 中为不同柱形设置独立背景（按数据分区）的方法详解 在数据分析与可视化呈现过程中，Excel 柱形图是展示数据的常用工 ...
2025-06-26CDA 数据分析师会被 AI 取代吗？ 在当今数字化时代，数据的重要性日益凸显，数据分析师成为了众多企业不可或缺的角色 ...
2025-06-26CDA 数据分析师证书考取全攻略 在数字化浪潮汹涌的当下，数据已成为企业乃至整个社会发展的核心驱动力。数据分析师作 ...
2025-06-25人工智能在数据分析的应用场景 在数字化浪潮席卷全球的当下，数据以前所未有的速度增长，传统的数据分析方法逐渐难以满足海 ...
2025-06-25
