SPSS回归分析：曲线估计 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。也可以将预测值、残差 ...
2017-11-13
SPSS非参数检验：独立样本 一、概念： 独立样本的非参数检验是在对总体分布不甚了解的情况下，通过对两组或多组独立样本的分析来推断样本来自的总体的分布等是否存在显著差异的方法。独立样本是指 ...
2017-11-12Python检测一个对象是否为字符串类的方法 这篇文章主要介绍了Python检测一个对象是否为字符串类的方法,即检测是一个对象是否是字符串对象,本文还讲解了一个有趣的判断方法. 目的 测试一个对象是否是 ...
2017-11-12Python中的对象，方法，类，实例，函数用法分析 这篇文章主要介绍了Python中的对象,方法,类,实例,函数用法,从面向对象的角度分析了对象,方法,类,实例,函数等的使用技巧,具有一定参考借鉴价值,需要的朋友可以参 ...
2017-11-12python使用any判断一个对象是否为空的方法 这篇文章主要介绍了python使用any判断一个对象是否为空的方法,并给出了改进的方法供大家对比参考,具有一定的借鉴价值,需要的朋友可以参考下 具体实现代码如下 ...
2017-11-12SPSS转换菜单：个案排秩 1、概念：使用“个案排秩”对话框可以为数值变量创建包含秩、常规得分和Savage得分以及百分位值的新变量。 2、操作：转换-个案排秩 3、说明：秩的类型如下： ◎秩.简单秩。新 ...
2017-11-12
浅谈python 四种数值类型(int,long,float,complex) Python支持四种不同的数值类型，包括int（整数）long（长整数）float（浮点实际值）complex （复数），本文章向码农介绍python 四种数值类型，需要的朋友可以 ...
2017-11-11python中执行shell的两种方法总结 这篇文章主要介绍了python中执行shell的两种方法，有两种方法可以在Python中执行SHELL程序，方法一是使用Python的commands包，方法二则是使用subprocess包，这两个包均是Pyth ...
2017-11-11
零售大数据分析应用的四个阶段 要建立数学模型要解决三个问题，首先是数据的量要达到一定的规模和质量；其实是用什么样的算法，如用时间序列还是回归或是人工智能算法；第三是“数据+算法”可以围绕什么业务场 ...
2017-11-11Python合并两个字典的常用方法与效率比较 本文实例讲述了Python合并两个字典的常用方法与效率比较。分享给大家供大家参考。具体分析如下： 下面的代码举例了5种合并两个字典的方法，并且做了个简单的性能测试 ...
2017-11-11经典大数据问题分析 第一部分、十道海量数据处理面试题 1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 此题，在我之前的一篇文章算法里头有所提到，当时给出的方案是：IP的数目还是有限的，最 ...
2017-11-11举例讲解Python中字典的合并值相加与异或对比 这里我们来举例讲解Python中字典的合并值相加与异或对比,以不同的字典为对象来进行操作,,需要的朋友可以参考下 字典合并值相加 在统计汇总游戏数据的时候，有 ...
2017-11-10Python实现删除文件但保留指定文件 由于给客户的发布版本上客户改动了些代码和图片，我们这边给他们更新publish都是增量更新（开发提供更新指定的文件，我们提取出来给客户进行覆盖更新），但有时需要更新的文 ...
2017-11-10
SPSS变量视图：变量属性（含新建变量属性） 一、度量标准：（度量、序号、名义） 您可以将测量级别指定为刻度（定距或者定比刻度上的数值数据）、有序或名义。名义数据和有序数据可以是字符串（字 ...
2017-11-10SPSS数据菜单：定义多重响应集 1、概念：定制表和图表生成器支持一种称为多重响应集的特殊“变量”。多重响应集不是通常意义上真正的“变量”。多重响应集不显示在数据编辑器中，也不能由其他过程识别 ...
2017-11-10python+mongodb数据抓取详细介绍 Python数据抓取分析 编程模块：requests,lxml，pymongo，time，BeautifulSoup 首先获取所有产品的分类网址： def step(): try: headers = { 。。。。。 } r = requests. ...
2017-11-10
详解Python实现多进程异步事件驱动引擎 本篇文章主要介绍了详解Python实现多进程异步事件驱动引擎，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。 多进程异步事件驱动逻辑 逻辑 code ...
2017-11-09
python+pyqt实现右下角弹出框 这篇文章主要为大家详细介绍了python+pyqt实现右下角弹出框，具有一定的参考价值，具体内容如下 构造函数中： self.desktop=QDesktopWidget() self.move((self.desktop.availabl ...
2017-11-09
SPSS文件菜单：数据高速缓存 1、概念：尽管虚拟活动文件可以显著地减少所需的临时磁盘空间量，但是缺少“活动”文件的临时副本意味着必须为每个过程均重复读取初始数据源。对于从外部源读取的大型数据文 ...
2017-11-09
数据模型的探讨与分析 在工作中，关于概念模型、逻辑模型和物理模型三个数据模型的探讨中，发现大家都有自己的见解，但是却没有一个人能真正的说清楚这三个模型的涵义与差异。 虽说由于这三个模型在软件开发 ...
2017-11-09尊敬的考生： 您好！ 我们诚挚通知您，CDA Level III 考试大纲将于 2025 年 12 月 31 日实施重大更新，并正式启用，2026年3月考 ...
2025-12-31“字如其人”的传统认知，让不少“手残党”在需要签名的场景中倍感尴尬——商务签约时的签名歪歪扭扭，朋友聚会的签名墙不敢落笔 ...
2025-12-31在多元统计分析的因子分析中，“得分系数”是连接原始观测指标与潜在因子的关键纽带，其核心作用是将多个相关性较高的原始指标， ...
2025-12-31对CDA（Certified Data Analyst）数据分析师而言，高质量的数据是开展后续分析、挖掘业务价值的基础，而数据采集作为数据链路的 ...
2025-12-31在中介效应分析（或路径分析）中，间接效应是衡量“自变量通过中介变量影响因变量”这一间接路径强度与方向的核心指标。不同于直 ...
2025-12-30数据透视表是数据分析中高效汇总、多维度分析数据的核心工具，能快速将杂乱数据转化为结构化的汇总报表。在实际分析场景中，我们 ...
2025-12-30在金融投资、商业运营、用户增长等数据密集型领域，量化策略凭借“数据驱动、逻辑可验证、执行标准化”的优势，成为企业提升决策 ...
2025-12-30CDA（Certified Data Analyst），是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下，源自中国，走向世界，面向全行业的专业技能认证，旨 ...
2025-12-29在数据分析领域，周期性是时间序列数据的重要特征之一——它指数据在一定时间间隔内重复出现的规律，广泛存在于经济、金融、气象 ...
2025-12-29数据分析师的核心价值在于将海量数据转化为可落地的商业洞察，而高效的工具则是实现这一价值的关键载体。从数据采集、清洗整理， ...
2025-12-29在金融、零售、互联网等数据密集型行业，量化策略已成为企业提升决策效率、挖掘商业价值的核心工具。CDA（Certified Data Analys ...
2025-12-29CDA中国官网是全国统一的数据分析师认证报名网站，由认证考试委员会与持证人会员、企业会员以及行业知名第三方机构共同合作，致 ...
2025-12-26在数字化转型浪潮下，审计行业正经历从“传统手工审计”向“大数据智能审计”的深刻变革。教育部发布的《大数据与审计专业教学标 ...
2025-12-26统计学作为数学的重要分支，是连接数据与决策的桥梁。随着数据规模的爆炸式增长和复杂问题的涌现，传统统计方法已难以应对高维、 ...
2025-12-26数字化浪潮席卷全球，数据已成为企业核心生产要素，“用数据说话、用数据决策”成为企业生存与发展的核心逻辑。在这一背景下，CD ...
2025-12-26箱线图（Box Plot）作为数据分布可视化的核心工具，凭借简洁的结构直观呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键信息，广泛应用 ...
2025-12-25在数据驱动决策的时代，基于历史数据进行精准预测已成为企业核心需求——无论是预测未来销售额、客户流失概率，还是产品需求趋势 ...
2025-12-25在数据驱动业务的实践中，CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的核心工作，本质上是通过“指标”这一数据语言，解读业务现 ...
2025-12-25在金融行业的数字化转型进程中，SQL作为数据处理与分析的核心工具，贯穿于零售银行、证券交易、保险理赔、支付结算等全业务链条 ...
2025-12-24在数据分析领域，假设检验是验证“数据差异是否显著”的核心工具，而独立样本t检验与卡方检验则是其中最常用的两种方法。很多初 ...
2025-12-24
