SPSS分析技术:线性回归分析 相关分析可以揭示事物之间共同变化的一致性程度，但它仅仅只是反映出了一种相关关系，并没有揭示出变量之间准确的可以运算的控制关系，也就是函数关系，不能解决针对未来的分析与预 ...
2017-02-28
SPSS应用之非参数检验 统计学的假设检验可以分为参数检验和非参数检验，参数检验是根据一些假设条件推算而来，当这些假设条件无法满足的时候，参数检验的效能会大打折扣，甚至出现错误的结果，而非参数检验通常 ...
2017-02-28
R语言中的缺失值处理 在处理一些真实数据时，样本中往往会包含缺失值（Missing values)。我们需要对缺失值进行适宜的处理，才能建立更为有效的模型，使得后续预测分析能有更小的偏差。本文将罗列不同的缺失值处 ...
2017-02-27
R语言不平衡数据分类指南 目前我们发展出了不少机器学习算法来对数据建模，基于数据进行一些预测已经不再是难事。不论我们建立的是回归或是分类模型，只要我们选择了合适的算法，总能得到比较精确的结果。然而 ...
2017-02-27
使用R写入Excel方法总结 数据部门在和公司其他部门打交道过程中，将数据写入Excel文件经常会涉及到（从各种临时需求到日常数据报告Dashboard等等）。 通过Rdocumentation查询write to excel，会有15个R包、2 ...
2017-02-27
SPSS分析技术:描述统计;了解手中的数据,从这里开始 无论是总体数据还是样本数据，描述统计都是了解它们的第一步，因为了解数据是进行进一步数据分析的基础。在统计基础文章中介绍过，描述数据可以从三个维度进 ...
2017-02-27
SPSS统计分析案例:对应分析 两个分类变量间的关系，无法直接使用常见的皮尔逊相关系数来表述，多采用频数统计、交叉表卡方检验等过程进行处理，当分类变量的取值较多时，列联表频数的形式就变得更为复杂，很难 ...
2017-02-27
SPSS常见函数及使用方法 SPSS函数是一个常用程序，并且利用一个或多个自变量（参数）来执行。每个SPSS函数均有一个关键名称（keywordname），且绝不能写错。 通常，函数的格式为：函数名称（自变量，自变量 ...
2017-02-27
R语言中离群值的识别、描述、绘制与移除 统计学中离群值被定义为离开大部分观测较远的样本点，多数是由于测量误差而产生。因此，数据分析中离群值的识别和移除（如有必要）是很重要的一个步骤。 鉴 ...
2017-02-26
教你如何用R进行数据挖掘 R是一种广泛用于数据分析和统计计算的强大语言，于上世纪90年代开始发展起来。得益于全世界众多 爱好者的无尽努力，大家继而开发出了一种基于R但优于R基本文本编辑器的R Studio（用户 ...
2017-02-26
使用R进行倾向得分匹配（PSM） 根据维基百科，倾向得分匹配（PSM）是一种用来评估处置效应的统计方法。广义说来，它将样本根据其特性分类，而不同类样本间的差异就可以看作处置效应的无偏估计。因此，PSM不仅 ...
2017-02-26
PageRank算法R语言实现 Google搜索，早已成为我每天必用的工具，无数次惊叹它搜索结果的准确性。同时，我也在做Google的SEO，推广自己的博客。经过几个月尝试，我的博客PR到2了，外链也有几万个了。总结下来， ...
2017-02-26
R语言解读一元线性回归模型 R语言作为统计学一门语言，一直在小众领域闪耀着光芒。直到大数据的爆发，R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器。随着越来越多的工程背景的人的加入，R语言的社区在迅速扩大成长 ...
2017-02-26
用R语言建立学生的学习表现和性格特征数据模型 一、项目介绍： 方法包括以下步骤 S1：将个体表现数据输入到数据库； S2：建立学习者的学习表现数据库和性格特征数据库； S3：建立学习者的学习表现 ...
2017-02-26
用R语言作社群关系分析 在反映大量人群或事物之间的关系时，社交网络图可以清晰的展示’群体’的内含和外延。例如，群体的规模、核心、与其他群体的交叠情况。 社交关系图来表示应用人数和之间的交叠关系， ...
2017-02-25
使用R原生函数来做文本挖掘 最近有几位同学问到我如何利用tm包做文本挖掘，比较抱歉的是时间不太充足，不能完整更新文档。 在这里只好给大家一些tips，来利用R的原生函数来完成文本挖掘的核心步骤。 set ...
2017-02-25
简单的认识一下组合分类器以及R语言对应使用函数 首先，我们大家都有学习过一系列的分类方法，例如决策树，贝叶斯分类器等，有时候分类的效果不太如人意，哪怕是参数是最优化也一样，所以这时候就需要一些提高 ...
2017-02-25
R语言数据预处理 一、日期时间、字符串的处理 日期 Date: 日期类，年与日 POSIXct: 日期时间类，精确到秒，用数字表示 POSIXlt: 日期时间类，精确到秒，用列表表示 Sys.date(), date(), difftime(), ISOdate(), ...
2017-02-25
R语言相关分布函数、统计函数的使用 R语言相关分布函数、统计函数的使用 分布函数家族： *func() r : 随机分布函数 d : 概率密度函数 p : 累积分布函数 q : 分位数函数 func()表示具体的名称 ...
2017-02-25
R语言统计与分布的相关知识 变量 变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种。连续变量（continuous variable）与离散变量（discrete variable） 连续变量 在一定区间内可以任意取值的变量叫 ...
2017-02-25Pandas 选取特定值所在行：6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时，“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络（SCNN） 为解决这一痛点，球面卷积神经网络（Spherical Convolutional Neural Network, SCNN） 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中，“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”，金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗？基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域，聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树：原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域，决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中，“设计标签逻辑” 只是第一步，真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键，在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时，折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时，“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号（如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的技能工具箱中，数据查询语言（尤其是 SQL）是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验：原理、方法与实战应用 在生存分析领域，Cox 比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小：评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域（如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试） ...
2025-09-26CDA 数据分析师：以数据库为基石，筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中，“数据从哪里来” 是 CDA（Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型：特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中，“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南：从原理到实战的科学路径 在深度神经网络（DNN）的设计中，“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中，不少团队陷入 “指标困境”：仪表盘上堆砌着上百个指标，DAU、转化率、营收等数据实时跳动，却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片：成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中，“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测：核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师：驾驭通用与场景指标，解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中，指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中，AB 实验系统（负责验证业务优化效果）与业务系统（负责承载用户交互与核心流程）并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析：6 步闭环，让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中，CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的核心价值，并 ...
2025-09-23
