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赵娜0418

神经网络是应用于大数据的,要迭代多次会不会很浪费时间?

神经网络是应用于大数据的,要迭代多次会不会很浪费时间?答：不会，对于计算机而言，这些迭代的时间不算什么，计算机最害怕的是庞大的数据已内存的方式来存储，而恰恰相反，这样的迭代正好可以缓解内存压力

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赵娜0418

在SPSS中起步的权重W应该怎么人为给出？

在SPSS中起步的权重W应该怎么人为给出？答：起步的权重W不需要人为给出，软件是根据随机数原则给数的。

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赵娜0418

方差分析和相关分析中X和Y是什么关系？

方差分析和相关分析中X和Y是什么关系？答：想知道x与x之间关系是通过建立相关去观察，但是y与X关系要通过回归去观察，方差分析中是Y与X关系，相关分析中是X和X的关系。

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赵娜0418

方差分析和相关分析是一个概念吗？

方差分析和相关分析是一个概念吗？答：方差分析是研究分类变量和连续变量的关系，而我们通常说的相关分析说的是狭义上的连续变量和连续变量之间的线性相关性，比如计算皮尔逊相关系数（简单相关系数）。

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赵娜0418

两列时间字段是怎么处理的？

两列时间字段是怎么处理的？答：时间变量如何引入需要加入自己的分析思路，通常时间变量要通过一些变形然后引入，比如计算两个时间差，比如订单时间和拒退时间差，反应的是购买人的习惯反应。再一个思路比如你想看哪个时间段的退单数比较多，可能就需要把日期值从日期时间变量里面提取出来，或者把季度提出来，然后进行后续分析。具体怎样将时间因素引用需要更多的业务范畴。

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赵娜0418

相关分析和方差分析是一个概念吗？

相关分析和方差分析是一个概念吗？答：残差分析通常是建立回归模型后，通过对残差的分析诊断回归模型中的异常值。方差分析是研究一个分类变量和一个连续变量是否有关系，是一种回归，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。

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赵娜0418

什么是“拒退”？

什么是“拒退”？答：在电商平台中“拒退”的意思就是退货的意思，而不是拒绝退货的意思！

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读童话的狼

什么时候用卡方检验？

相关要求两个变量都是连续的，卡方要求两个变量都是分类的，其中自变量中有一个自变量是分类,其他是连续的，可以用卡方

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读童话的狼

逻辑回归的自变量必须是离散的吗？

逻辑回归的自变量可以是离散的也可以是连续的，需要解释局部的时候就需要做分箱化处理，不需要解释时连续变量就可以

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读童话的狼

增益表怎么看？

只需要关注投资回报率最大值对应的节点就是要优先做出商业决定的节点

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读童话的狼

以父节点作为条件熵,计算"信息增益",排序以后决定位置？

每一次都以父节点作为条件熵,计算"信息增益",排序以后决定所在的位置？是的

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读童话的狼

为什么叶子的熵有的比内节点的熵大呢？

这是正常的，决策树生长是熵减的过程，有剪枝，把更小的熵减掉的，所以熵看起来偏大

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读童话的狼

SPSS里决策树的熵值就是卡方值吗？

SPSS中使用的是卡方值，不是熵

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读童话的狼

输出的决策树没有标签

输出的在编辑选项中更改输出为名称和标签，值和标签

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读童话的狼

线性模型与与一般线性模型有什么区别？

回归里的线性模型与与复杂抽样里一般线性模型有什么区别线性模型就是普通的线性回归模型一般线性模型是为抽样后的数据做服务的

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读童话的狼

条件熵是信息增益吗？

不是的，这是不同的概念

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读童话的狼

父节点与子节点个数建议是多少？

子节点个数是根据业务决定的，父节点一般是他的两倍或三倍

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读童话的狼

X影响越大对应的熵越小吗？

是的，熵越小对应X越确定，决策树是熵减的过程，熵越减越确定，树越深，熵越小

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读童话的狼

负责抽样：一般线性模型参数怎么输出？

勾选估算就可输出参数，勾选t检验，可以输出对参数的检验

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读童话的狼

重要的变量可以作为分层变量吗？

按照部门分层抽样以后，部门不能作为X建立回归模型，但是假设部门是一个很重要的X，这个模型还有意义吗？如果认为某个变量在模型解释中非常重要，是不可以作为分层变量的

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