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宋俊花
方差分析和回归分析 异同
方差分析和回归分析总体上都属于一个类别，一般线性模型（general linear model，GLM）。从数据类型来看，方差分析的因变量是连续型数据，自变量是分类变量，一般都以组别的形式出现。回归分析的因变量是连续型数据，自变量既可以是分类数据，也可以是连续型数据，也可以两种都有。具体来说：一、方差分析与回归分析的相同点1、方差分析与回归分析的变量都是两种或两种以上。2、方差分析与回归分析的结果
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隋东芝
KPI&OKR
①关键绩效指标关键绩效指标(KPI：Key Performance Indicator)是通过对组织内部流程的输入端、输出端的关键参数进行设置、取样、计算、分析，衡量流程绩效的一种目标式量化管理指标，是把企业的战略目标分解为可操作的工作目标的工具，是企业绩效管理的基础。KPI可以是部门主管明确部门的主要责任，并以此为基础，明确部门人员的业绩衡量指标。建立明确的切实可行的KPI体系，是做好绩效管理的
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liting李
怎么把100多个EXCEL文件合并成一个并且以表名分别命名
想把100张这样的表合并到一张表下，并以表名分别命名，该怎么弄？详细步骤：1、新建一个文件夹。2、将要合并的表格放到里面。3、新建一个表格。4、用excel打开。5、右击Sheet1。6、选择查看代码。7、将下列代码复制到文本框中： Sub 合并当前目录下所有工作簿的全部工作表()Dim MyPath, MyName, AWbNameDim Wb As Workbook, WbN As Strin
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开花结果02
spss：安装时提示请确定您有权访问该目录。
问题：请确认您有权访问该目录。解答：首先把防火墙关了，360软件退出就可以安装了。以管理员身份运行就没有问题了
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shauna570392
安装spss提示写至文件时出错
1、使用管理员身份运行软件安装包2、关闭防火墙，退出360 软件管家等安全软件，再进行安装。安装后再开启
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隋东芝
一张图告诉你网站运营中的关键指标
一张图告诉你网站运营中的关键指标来源：https://www.runoob.com/w3cnote/website-operation.html 不少电子商务运营人员出口不离UV、PV，这两个指标固然重要，但把所有精力都耗费在此，未免有些只抓表面。　　随着电子商务精细化运营的推进，越来越多深层次的运营指标显得尤为重要，回弹率、浏览用户比率、访问者参与指数等等，这些名词被你纳入日常运营参
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隋东芝
电商行业常用指标
电商行业常用指标①成交额度：GMV、销售额、税后销售额、退款额；GMV (Gross Merchandise Volume)一般只有平台类的电商网站才喜欢这么说法GMV = 1销售额 + 2取消订单金额 + 3拒收订单金额 + 4退货订单金额GMV是流水，只要有下了订单，生成订单号，就算GMV；而这个订单除了转化为平台的实际收入，之外还会有2、3、4这些流失量。一般GMV数据都
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fuli2020
机器学习——集成算法
多个模型集成在一起的模型叫做集成评估器，组成集成评估器的每个模型都叫做基评估器。通常来说，有两类集成算法：装袋法（bagging）、提升法（boosting）装袋法的核心思想是构建多个相互独立的评估器，然后对其预测进行平均或多数表决原则来决定集成评估器的结果。装袋法的代表模型就是随机森林。提升法中，基评估器是相关的，是按顺序一一构建的。其核心思想是结合弱评估器的力量一次次对难以评估的样本进行预测，
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永洪科技
​不做韭菜，这份股市深度分析请收藏
中美局势动荡，美国对中国的一系列封禁措施，一举一动引发全球市场波动，中、美股市前景也成为大家关注的焦点。北京时间27日凌晨，受科技股上涨推动，美股纳指与标普500指数再创历史新高。从今年2月中旬开始，美国股市大幅调整；3月市场出现一片恐慌，3月9日，美股甚至罕见触发熔断机制，23日美联储推出无限量化宽松，市场开始企稳；4月份反弹；5月继续反弹，近期，美国三大股指走出疫情以来的新高。而中国股市在7月
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liting李
什么是ABC分析法？
ABC分析法是企业管理中一种常见的分析方法，也是一个有效的教练工具。 ABC代表着Action goal（行动目标）、Behavior（行为）、Consequence（后果）。传统分析法或思维模式往往是出现了问题再寻找原因。而ABC分析法的思路是：出现了问题，不寻找原因，而是反过来看后果，后果才是对行为的强化性因素。ABC分析法的使用方法：步骤1：跟进行动目标。行动目标是关键价值链上的关键行为所达
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liting李
python中stack() unstack()函数
1.stack： 将数据的列索引转换为行索引(列索引可以简单理解为列名)2.unstack：将数据的行索引转换为列索引3.stack和unstack默认操作为最内层，可以用level参数指定操作层.4.stack和unstack默认旋转轴的级别将会成果结果中的最低级别（最内层）5.stack转换dataframe时，若只有一层列索引则转换后的类型为series，否则为dataframeunsta
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开花结果02
office 安装错误代码30015-1015（5）
问题：office 安装错误代码30015-1015（5）解答：出现这样的错误电脑防火墙没关，要把360退出，电脑防火墙关闭，重新安装就可以
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CDA持证人阿涛哥
定制 pow() 函数
quseiton:Python 中有个计算次方的内置函数——pow()。它接受两个参数，分别是底数和指数。比如要计算 2 的 3 次方，写成 pow(2, 3)，结果为 8。等价于乘方运算符 2 ** 3。接下来请你写一个定制的 pow() 函数，要求如下：定义一个名为 my_pow() 的函数；该函数有两个参数，分别是底数 x 和指数 y；函数的返回值为 x 的 y 次方（可以使用乘方运算符 *
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liujie01-09
Excel教程批量合并单元格及批量拆分合并单元格并填充数据
一、批量合并单元格1.合并单元格，将相同内容进行合并2.首先，选中标题行到最后一行——（开始选项卡）定位条件——选中区域里的所有空白单元格3.接着，在编辑栏输入“=”、“所激活的单元格的上一个单元格”——Ctrl+enter结束4.分类汇总——勾选分类5.重读第二步——勾选所有空白单元格——合并空白单元格6.取消分类汇总——全部删除7.格式刷——删除A列Ps. 注意顺序，汇总行是A行二、批量拆分单
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liujie01-09
Excel大量序号充填
一、连续序号的填充1.右下角，自动填充的选项2.输入“1”后，Ctrl下拉 二、删除行后，保持序号的连续性1.row函数：返回一个引用的行号，即所在的行号是多少2.用（）括起来的参数，代表这个参数是可以省略的3.利用row函数填充序列，保持序号的连续性，不会断号三、大量序号如何填充1.开始选项卡-填充-序列-输入“1”2.按照“1”“3”“5”填充，同理
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132****7268
数据规范化处理方法
数据规范化处理方法：raw=data.iloc[:,4:10]zraw1=StandardScaler(copy=True,with_mean=True, with_std=True).fit_transform(raw)#z变换,with_std=False对中处理zraw2=MinMaxScaler(feature_range=(7,21)).fit_transform(raw)#归一化及任意
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bigdata~
决策树三种实现方法的对比
ID3: 适用于分类问题(即标签Y是离散的),要求特征离散，根据信息增益最大选择特征，无剪枝策略，不能处理缺失值C4.5： 适用于分类问题，特征可以离散或连续(二分裂处理),根据信息增益率最大选择特征，有剪枝策略，可以处理缺失值CART： 适用于分类和回归问题，特征可以离散可以连续，有剪枝策略，可以处理缺失值 对于分类问题：根据基尼系数最小原则选择特征
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wangxishi
关于python字符串拆分成列
如图，取数的时候一列里面有字符串，每个字符串是日期+数字格式，一共有3个不同日期分别对应3个数字，想拆分成3列日期和3列数字，请问怎么拆分？原始数据已上传测试数据.xlsx
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fuli2020
机器学习——概率算法贝叶斯
P（Y）称为先验概率，即在Y事件发生之前，我们对X事件概率的一个判断P（Y|X）称为后验概率，即在Y事件发生之后，我们对X事件概率的重新评估P（X|Y）/P(X)称为可能性函数，这是一个调整因子，使得预估概率更接近真实概率条件概率可以理解为：后验概率=先验概率*调整因子如果可能性函数>1，意味着先验概率被增强，事件Y的发生的可能性变大如果可能性函数=1，意味着X事件无助于判断事件Y的可能性如果可能
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詹惠儿
机器学习预处理时教育程度是定量变量，为什么需要做哑变量处理呢
问：机器学习预处理时教育程度是定量变量，为什么需要做哑变量处理呢答：因为教育程度是有序型变量，有序型变量最好也进行哑变量处理，例如这里教育程度原本指的是‘博士’,'硕士'，'学士'，用有序数字表示为3,2,1，也就默认了三个类别是等间距且间距是1，无法准确表达数据的差异性。
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