比较SPSS和SAS处理方差分析 方差分析研究多因素对观测变量影响,通过构造F统计量来判定各个因素的均数间有无统计学上的差异。进行方差分析,需要满足可比性、正态性、以及方差齐性的条件,最关键的地方是F统计 ...
2017-10-31R语言中的双因素方差分析 在双因素方差分析中,受试者被分配到两因子的交叉类别组中。以基础安装中的Tooth- Growth数据集为例,随机分配60只豚鼠,分别采用两种喂食方法(橙汁或维生素C),各喂食方法中抗坏 ...
2017-10-31两因素方差分析 引子 考虑如下两个变量的关系, 不同的种子和不同的肥料之间的关系 设有三种不同的种子A,B,C, 肥料有四种 1,2,3,4 将农田分为很多小块, 分别采用不同的种子和肥料, 考虑亩产量 农作物设为小麦 ...
2017-10-31SPSS数据准备:标识异常个案 一、标识异常个案(数据-标识异常个案) “异常检测”过程查找基于聚类组标准值偏差的异常个案。该过程设计为在探索性数据分析步骤中,快速检测到用于数据审核的异常个 ...
2017-10-30SPSS直销分析:购买倾向和控制包装检验 一、购买倾向(直销-选择方法-选择最有可能购买的联系人) 购买倾向使用测试邮件或先前活动的结果来生成得分。这些得分显示哪些联系人最有可能做出响应。响应 ...
2017-10-30SPSS—均 值 检 验 (Compare Means)—配对样本T检验 用来检验来自两配对总体的均值是否在统计上有显著差异 配对样本均数t检验简称配对t检验(paired t test),又称非独立两样本均数t检验,适用于配对设计计量资 ...
2017-10-30SPSS—描述性统计分析—探索性分析 菜单 除了可以计算基本的统计量之外,也可以给出一些简单的检验结果和图形,有助于用户进一步的分析数据。使得用户能够从大量的分析结果之中挖掘到所需要的统计信息。 ...
2017-10-30SPSS—均 值 检 验 (Compare Means)—单一样本T检验 检验某个变量的总体均值和指定值是否存在显著性差异,统计的前提是样本的总体服从正态分布。此检验对偏离正态性也是相当稳健的。 置信区间 正态 ...
2017-10-30谈谈召回率(R值),准确率(P值)及F值 一直总是听说过这几个词,但是很容易记混,在这里记录一下。希望对大家理解有帮助。 首先来做一个总结: 精确率是针对我们预测结果而言的,它表示的是预测为正的 ...
2017-10-30SPSS回归分析:Probit 分析 SPSS回归分析:Probit 分析 一、Probit分析(分析-回归- Probit) 此过程度量刺激的强度与对刺激显示出特定响应的个案比例之间的关系。如果您具有二分输出,并认 ...
2017-10-29人人都应该掌握的9种数据分析方法 说到数据分析,首先,我们要知道,什么叫数据分析。其实从数据到信息的这个过程,就是数据分析。数据本身并没有什么价值,有价值的是我们从数据中提取出来的信息。啤酒 ...
2017-10-29python paramiko模块学习分享 paramiko是用python语言写的一个模块,遵循SSH2协议,支持以加密和认证的方式,进行远程服务器的连接。paramiko支持Linux, Solaris, BSD, MacOS X, Windows等平台通过SSH从一个平 ...
2017-10-29常用的4种大数据分析方法 本文主要讲述数据挖掘分析领域中,最常用的四种数据分析方法:描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。 当刚涉足数据挖掘分析领域的分析师被问及,数据挖掘分析人员最重要的 ...
2017-10-29如何对业务场景做数据分析 企业的数据分析是个很复杂的工程,需要业务和分析技术两块知识。这里从业务的角度切入,谈谈如何对业务分析,文章参考帆软软件的零售业数据管理方案。 首先,企业的分析主要分为管 ...
2017-10-29一文读懂数据分析的流程和方法论 关于数据分析,这里想站在更大却更为实际的角度讲一下。 这里要讲的数据分析可能并不是某一个细小的事件,更多的是站在一项业务上去考虑,流程和工作量都要更为庞杂些。 ...
2017-10-29数据分析的基本流程和方法 在大数据时代,数据分析的重要性显得更加突出,但是数据分析是一个相对比较专业的领域。数据分析的目的性很强,数据收集、数据处理和数据建模都要围绕数据分析的目的展开;同时数据分 ...
2017-10-28电子商务数据分析的认识 就数据分析职业来说,个人感觉这对互联网公司来说是非常重要的,也是确实能够带来实际效果的东西。比如说利用数据分析做会员的细分以进行精准化营销;利用 数据分析来发现现有的 ...
2017-10-28一次数据分析的全过程 刚下完班的时候,在公司无聊的坐着,一位同事拿了一些数据给我,说让我实现一个类似交叉表格的统计报表。 我原以为是最多十几分钟就搞定的事情,没想到花了2个小时,所以印象比较深, ...
2017-10-28Excel/SPSS相关性及显著性水平分析 对两列数据的相关性以及显著性水平的问题一直有困扰,由于对excel的钟情,总是倾向于把数据分析放在excel中进行。本文简单分析excel和SPSS对相关分析和显著性水平的检验应用 ...
2017-10-28SPSS干货分享:区分T检验与F检验 1. T 检验和 F 检验的由来 一般而言,为了确定从样本 (sample) 统计结果推论至总体时所犯错的概率,我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定。 通过把所得 ...
2017-10-28基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南 摘要 受试者工作特征曲线(ROC 曲线)是评估诊断模型或预测指标效能的核心工具, ...
2025-08-25神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中,隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛 ...
2025-08-25CDA 数据分析师与数据思维:驱动企业管理升级的核心力量 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业继人力、物力、财力之后的 ...
2025-08-25CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后,原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中,response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮:CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据治 ...
2025-08-21Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的 ...
2025-08-20数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-20偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
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