配对四格表一致性检验Kappa值是什么意思_kappa一致性检验 spss 一致性检验Kappa值是什么意思,,当A与B两种方法检验同一种试剂时P=0.0075(McNemar 检验, 配对资料),而Kappa=0.455(P<0.05),这时Kappa值 ...
2016-12-23如何用SPSS做logistic模型怎样用spss处理原始数据 请问我想把Excel的数据导入spss做logistic,Z是因变量,其他为自变量,x1~x11以及T为数值,P, NP为二分量。这样的原始数据可以直接导入吗?数据类型分别要怎么 ...
2016-12-23分类算法之贝叶斯网络(Bayesian networks) 在上一篇文章中我们讨论了朴素贝叶斯分类。朴素贝叶斯分类有一个限制条件,就是特征属性必须有条件独立或基本独立(实际上在现实应用中几乎不可能做到完全独立)。当 ...
2016-12-23Python XML解析_python解析xml文件 什么是XML? XML 指可扩展标记语言(eXtensible Markup Language)。 你可以通过本站学习XML教程 XML 被设计用来传输和存储数据。 XML是一套定义语义标记的规则,这些标记 ...
2016-12-22SAS、spss进行Durbin-Watson检验 1.首先要知道你用的哪一个SAS子程序。 2.如果是PROC NLIN,那么非常遗憾,它没有现成的DW统计量,但是你可以在OUTPUT选项中在输出数据集里面输出残差。 3.DW实际上是对残差做 ...
2016-12-22SPSS回归分析:曲线估计_spss回归分析预测 一、概念(分析-回归-曲线估计) 曲线估计过程为11 种不同的曲线估计回归模型生成曲线估计回归统计量和相关的图。将对每个因变量生成一个单独的模型。也可以将预测 ...
2016-12-22SPSS分析(假设检验):单因素方差分析 一、概念(分析-均值比较-单因素方差分析): 按照单因子变量(自变量)生成对定量因变量的单因素方差分析。方差分析用于检验数个均值相等的假设。这种方法是双样本t 检 ...
2016-12-22spss:回归分析和相关分析的区别 回归分析和相关分析是互相补充、密切联系的,相关分析需要回归分析来表明现象数量关系的具体形式,而回归分析则应该建立在相关分析的基础上。 主要区别有:一,在回归 ...
2016-12-22spss教程:线性回归分析_spss线性回归分析案例 回归分析是一种应用很广的数量分析方法,用于分析事物间的统计关系,侧重数量关系变化。回归分析在数据分析中占有比较重要的位置。 一元线性回归模型:指只有 ...
2016-12-22分类算法之决策树(Decision tree) 在前面两篇文章中,分别介绍和讨论了朴素贝叶斯分类与贝叶斯网络两种分类算法。这两种算法都以贝叶斯定理为基础,可以对分类及决策问题进行概率推断。在这一篇文章中,将讨论 ...
2016-12-21k均值聚类(K-means)_k means聚类算法 在前面的文章中,介绍了三种常见的分类算法。分类作为一种监督学习方法,要求必须事先明确知道各个类别的信息,并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应。但是很多时候上 ...
2016-12-21分类算法之朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification) 0、写在前面的话 我个人一直很喜欢算法一类的东西,在我看来算法是人类智慧的精华,其中蕴含着无与伦比的美感。而每次将学过的算法应用到实际中 ...
2016-12-21大数据时代企业必备的稀缺人才:数据分析师 随着社会经济的快速发展,尤其是大数据时代的到来,越来越多的企业开始注意到量化经营的重要性,以事实为依据、拿数据说话成为各行业各领域做出科学合理决策的重要标 ...
2016-12-21spss因子分析得分_spss怎么计算因子得分 解答:因子得分是可以直接得出来的,因子分析后会得到因子得分系数矩阵,因子得分系数乘以原始变量的取值就可以算出因子得分,你在操作的时候,分析——降维——因子分 ...
2016-12-21运用spss软件进行信度分析_spss信度和效度分析_spss信度分析操作步骤 问卷的信度分析 一、概念: 信度是指根据测验工具所得到的结果的一致性或稳定性,反映被测特征真实程度的指标。一般而言,两次 ...
2016-12-21如何用EXCEL制作成绩分析的正态分布图 教育评价学是教育科学领域中的一个重要的应用性很强的分支学科。在当今世界教育领域中,教育评价、教育基础理论和教育发展被认为是三大研究范围。教育是人类有目的 ...
2016-12-20spss进行判别分析步骤_spss判别分析结果解释_spss判别分析案例详解 1.Discriminant Analysis判别分析主对话框 如图 1-1 所示 图 1-1 Discriminant Analysis 主对话框 (1)选择分类变量及其范围 ...
2016-12-20数据分析师需要的技能_数据分析师必备技能 数据分析师要掌握哪些技能 数据分析师技能一:理解数据库。 还以为要与文本数据打交道吗?答案是:NO!进入了这个领域,你会发现几乎一切都是用数据库来存储数 ...
2016-12-20数据挖掘方向前途怎么样_数据挖掘的前景如何 在国内,还处于起步阶段,真正的数据挖掘运用还比较少,找工作也不是很容易,学这个方向的,基本上出来是做数据处理、数据分析,或是有些干脆做软件开发师。 不过有 ...
2016-12-20Python如何判断数独是否合法 这篇文章给大家介绍了如何利用Python判断数独是否合法,对大家学习python有一定的参考借鉴价值,有需要的可以一起来看看。 介绍 该数独可能只填充了部分数字,其中缺少的数字 ...
2016-12-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17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