四个步骤,教你建立数据分析的思维框架 曾经有人问过我，什么是数据分析思维？如果分析思维是一种结构化的体现，那么数据分析思维在它的基础上再加一个准则： 不是我觉得，而是数据证明。 这是一道分水岭 ...
2017-01-21
SPSS分析技术:T检验实例分析 用软件分析之前，得很清楚什么是T检验？用来做什么？回顾T检验理论基础： 抽样分布：t分布； 均值差异性的检验方法：Z检验和T检验综述； 简单总结：要证明两列正态分布的 ...
2017-01-20
【spss回归分析】用SPSS建立Logistic回归客户购买模型 Logistic回归是分类资料回归分析的一种，而且是最基础的一种。Logistic回归应用广泛、关注度较高，在医学研究、市场研究等方面比较流行。下图是CNKI学术搜 ...
2017-01-20
SPSS如何实现数据转换 在进行数据分析时，常需要对原始数据进行适当的转换。也许需要将连续变量转换为分类变量（比如：将年龄转换为＜30岁组和≥30岁组），或者将分类变量重新编码（比如：将血型A、B、O、AB转 ...
2017-01-20
数据分析实战:如果我为共享单车类产品做数据分析 很多人都在问：如何提高数据分析能力？笔者认为一方面要掌握基本的分析框架和分析思路，另一方面就要不断实践。一种很好的实践方式就是：分析行业内典型产品的 ...
2017-01-20
使用SPSS做ROC曲线分析 ROC曲线常常用来评价分类的准确性，用SPSS可以很方便的做出这个曲线，并且可以查看相应的描述信息。今天就为大家分享使用SPSS做ROC曲线分析的一些基础知识。 1ROC曲线的概念 ...
2017-01-19
SPSS分析技术：多相关样本的非参数检验；问卷调查的受访者态度分析 下面介绍的是多个关联样本非参数检验的方法和应用案例。 多关联样本的非参数检验 如果是多个相关样本的检验，SPSS适用的检验方法有Frie ...
2017-01-19
SPSS分析技术:多元方差分析 下面要介绍多元方差分析的内容，多元方差分析是研究多个自变量与多个因变量相互关系的一种统计理论方法，又称多变量分析。多元方差分析实质上是单因变量方差分析（包括单因素和多因 ...
2017-01-19
SPSS详细教程 | 配对样本的t检验 1、问题与数据 某研究使用克矽平治疗矽肺病患者10名，分别测得治疗前、后患者的血红蛋白含量（g/dL），数据如下。试问该药对矽肺患者的血红蛋白含量有无影响？ 2、对 ...
2017-01-19
SPSS详细操作:两因素重复测量的方差分析 一、问题与数据 某研究者拟评估海水淹溺后残留于肺内的海水是否可导致严重的肺损伤，建立动物模型。将12只杂种犬随机分为两组，一组海水灌注右肺，另一组海水灌注全 ...
2017-01-19
SPSS操作技巧在医院中的应用 有没有发现，在使用SPSS时，同样的数据同样的操作，有人总会比我们快那么一两拍，不是因为我们的电脑慢，而是因为我们的操作太按部就班，其实SPSS中有很多快捷操作，今天我们就给 ...
2017-01-19
SPSS分析技术:多因素方差分析 下面介绍多因素方差分析。单因素方差分析和多因素方差分析都是针对一个因变量的方差分析方法，单因素方差分析是通过分析单个因素（自变量）的不同水平对应因变量的数据变化来判断 ...
2017-01-18
SPSS统计分析案例:KS单样本检验 如何判断连续型资料的分布情况呢？ 建议学习数学家柯尔莫哥和斯米诺夫创建的KS单样本检验，它假设单样本所在的总体与指定的理论分布无显著差异，利用样本累计频率分布与理论 ...
2017-01-18
SPSS科普 | 统计描述 统计描述的目的就是了解数据的基本特征和分布规律，为进一步合理地选择统计方法提供依据。常用的有Frequencies、Descriptives 和Explore过程。 一、Frequencies过程 该过程用于产 ...
2017-01-18数据分析技术热情背后的交叉因素 在“数据分析技术成为主流”（Analytics Goes Mainstream）一文中，我对目前以数据为主导的决策模式得以如此广泛应用的原因进行了解释。或许除了其应用范围外，同样令人感兴趣 ...
2017-01-18
SPSS分析技术:方差成分分析 下面介绍SPSS方差分析的最后一项内容：方差成分分析。 方差成分分析原理 方差成分分析用于计算方差成分，它可以将总方差精细地分解到不同变量上。方差成分分析能够考查每个变 ...
2017-01-18
SPSS分析技术：单样本T检验 T检验根据应用情况不同，可以分为单样本T检验、独立样本T检验和配对样本T检验。SPSS软件中的T检验也是按照这个逻辑进行分类的。 理论简介 统计学对于样本的大小一般这么认定： ...
2017-01-18
SPSS统计分析案例:独立样本T检验 独立样本T检验，常用于两组数据均值的比较，比如，男性和女性在购物消费上是不是一致，类似这样的问题。 Excel表格用户可能会说，这个简单，我做一个柱形图不就可以了吗？ ...
2017-01-17
实用SPSS&Excel使用技巧:临床科研必备 大家做临床科研，常常面临两种情况，一种是RCT研究，一种就是观察性研究。而现在更为时髦的就是真实世界研究，而大数据分析模式进一步促进了真实世界研究的发展，但是大数 ...
2017-01-17
SPSS实例教程：二分类Logistic回归 某呼吸内科医生拟探讨吸烟与肺癌发生之间的关系，开展了一项成组设计的病例对照研究。选择该科室内肺癌患者为病例组，选择医院内其它科室的非肺癌患者为对照组。通过查阅病历 ...
2017-01-17在数据库日常操作中，INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表（或查询结果集）的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中，“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度，还是神经网络的权重，这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中，“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法， ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中，“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型，若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域，“鸢尾花数据集（Iris Dataset）” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中，零散的指标（如 “GMV”“复购率”）就像 “散落的零件”，无法支撑系统性决策；而科学的指标体系，则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中，“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少，模型可能 “欠拟合”（无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中，数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息，又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中，“指标混乱” 是最常见的痛点：运营部门说 “复购率 15%”，产品部门说 “复购率 8%”，实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业，“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度，更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表，为何而生？ 在信息技术发展的早期阶段，数据量相对较小，业务逻辑也较为简单，单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中，“数据孤岛” 是普遍面临的痛点：用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中，订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代，用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”，到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”，再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中，“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中，未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储，CDA（Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中，“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选，还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中，正交试验（Orthogonal Experiment）因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性，成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中，“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”：各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中，“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术：损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入，拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑，结合医学、工业、教育领域的案例，让你明确 ...
2025-10-09
