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 ...
2017-02-25在使用Excel透视表进行数据汇总分析时，我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中，经常需要将UAT（用户验收测试）环境的表数据同步到SIT（系统集成测试）环境，且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中，常有这样的困境：分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁，而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中，层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量（如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中，“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天，企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析（PCA）、因子分析等降维方法中，“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念，而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据，零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代，“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑，但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”，而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估，到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值，mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例，通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天，“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型（如 Transformer、CNN、多层感知机）的结构设计中，“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是：内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代，“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而，多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中，“显性特征”（如用户年龄、订单金额、商品类别）是直接可获取的基础数据，但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型（LLM）商业化落地过程中，“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言，相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下，企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域，“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别（是 / 否）” 到 “疾病诊断（良性 ...
2025-11-06在数据分析中，面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量，我们常常需要回答： ...
2025-11-06
