假设检验中的P值 与显著性水平的联系 假设检验是推断统计中的一项重要内容。用SAS、SPSS等专业统计软件进行假设检验，在假设检验中常见到P值( P-Value，Probability，Pr)，P值是进行检验决策的另 ...
2017-10-27
显著性水平 置信度 置信区间 实例讲解 置信区间是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。在统计学中，一个概率样本的置信区间（Confidence interval）是对这个样本的某个总体参数的区间估计。 置信 ...
2017-10-27
置信区间、显著性检验和统计学意义 置信区间 估计参数真值所在的范围通常以区间的形式给出，同时还给出此区间包含参数真值的可信程度，这种形式的估计称为区间估计，这样的区间称为置信区间。 对于任意参 ...
2017-10-27T检验、F检验和统计学意义（P值或sig值） 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 ...
2017-10-27
比较配对设计的SPSS与SAS实现 配对设计主要研究某种实验处理前后的对比状况，来判定该种处理是否有效。该种方法能够有效地控制非实验因素对结果的影响。 需要注意的是实验前后的结果不是独立的，就是说实验 ...
2017-10-27
方差分析--T检验和F检验的异同 最近在图书馆借了本《R和ASReml-R统计分析教程》，林元震和陈晓阳主编的关于R的书籍，当时看上这本书的原因在于里面以统计学知识为主，作为R语言实战的良好补充，虽然R语言实战是 ...
2017-10-26
SPSS——方差分析（Analysis of Variance, ANOVA）——多因素方差分析(无重复试验双因素) 当遇到两个因素同时影响结果的情况，需要检验是一个因素起作用，还是两个因素都起作用，或者两个因素的影响都不显著 场 ...
2017-10-26
双因子方差分析：R中的双因子ANOVA 单因子方差分析是验证多个群组均值是否相等的非常有用的技术。但一些更复杂的问题这个技术就无能为力了。例如，有时需要考虑变异的两个因子来决定群组之间的平均依赖于群组分 ...
2017-10-26
Python数据可视化：Matplotlib 直方图、箱线图、条形图、热图、折线图、散点图。。。 使用Python进行数据分析，数据的可视化是数据分析结果最好的展示方式，这里从Analytic Vidhya中找到的相关数据，进行一系 ...
2017-10-26
Python数据可视化：箱线图 一、箱线图概念 箱形图（Box-plot）又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。 计算过程： （1）计算上四分位数（Q3），中位数，下四 ...
2017-10-26
双因素方差分析SPSS实现流程 有一水稻施肥的盆栽试验，设置了5个处理：A1和A2分别施用两种不同工艺流程的氨水，A3施碳酸氢铵，A4施尿素，A5为对照。每个处理各4盆，随机置于同一试验大棚。水稻稻谷产量见下表。 ...
2017-10-25
Excel-直方图（频率分布）分析 直方图又称频率分布图，是一种显示数据分布情况的柱形图，即不同数据出现的频率。通过这些高度不同的柱形，可以直观、快速地观察数据的分散程度和中心趋势，从而分析流程满足客户 ...
2017-10-25
箱形图以及python实践 最近在接触kaggle的竞赛示例，练习了一下，感觉受益匪浅。同时，心中也有个问题。拿到数据之后第一件事是什么？分析数据的情况？怎么分析？分析之后如何去处理数据呢？等等一些数据分析 ...
2017-10-25
Excel-箱线图（数据分布）分析 箱线图（Boxplot）也称箱须图（Box-whisker Plot），它是用一组数据中的最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值来反映数据分布的中心位置和散布范围，可以粗略地看 ...
2017-10-25
SPSS—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。 ...
2017-10-24
利用SPSS箱线图与Z分数法判别异常值的比较 箱线图前提不要求正态分布，而Z分数法前提要求正态分布。 箱线图（Boxplot）也称箱须图（Box-whisker Plot），是利用数据中的五个统计量：最小值、第一四分位 ...
2017-10-24
Python中函数及默认参数的定义与调用操作实例分析 本文实例讲述了Python中函数及默认参数的定义与调用操作。分享给大家供大家参考，具体如下： #coding=utf8 \'\'\'\'\' Python中的函数使用小括号调用。函数 ...
2017-10-24
Python字符串拼接的几种方法整理 这篇文章主要介绍了Python字符串拼接的几种方法整理的相关资料,这里提供了五种方法及实现，需要的朋友可以参考下. Python字符串拼接的几种方法整理 第一种 通过加号(+)的形 ...
2017-10-24
SPSS Modeler数据挖掘：回归分析 1 模型定义 回归分析法是最基本的数据分析方法，回归预测就是利用回归分析方法，根据一个或一组自变量的变动情况预测与其相关的某随机变量的未来值。 回归分析是研究一个 ...
2017-10-24
将SPSS分析技术应用于大数据 了解 SPSS? 中处理大数据的新功能。现在可以对 SPSS 分析资产轻松地进行修改，以便连接到不同的大数据来源，它们还可以在不同的部署模式（批处理或实时模式）下运行。SPSS 平台的 ...
2017-10-24【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域，所有转化、成交、复购行为的底层逻辑，都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系，但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具，具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势，能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中，正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰，但真到落地环节却面临“数据在手，不知如何转化为可用标签”的困境：或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中，原始数据往往包含多个不同维度的数值指标，例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道，但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时，却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节，直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中，T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法，也是均值差异分 ...
2026-07-07 很多数据分析师每天都在写SQL，但当被问到“数据查询语言（DQL）的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-07-07【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中，文本数据处理是高频刚需场景，用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06 很多数据分析师写过无数个SELECT查询，但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-07-06在 CDA 数据分析师能力体系中，透视分析是数据探索、多维度汇总、业务复盘的核心基础技能。无论是 Excel 数据透视表，还是 Power ...
2026-07-03在市场竞争日趋激烈、获客成本持续攀升的当下，企业粗放式的“广撒网”获客模式早已无法适配经营需求。企业经营的核心逻辑，已经 ...
2026-07-03 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表，但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-07-03【核心关键词】运营、企业、核心、客户、新技术、数字化运营、数据分析、传统企业、人工录入、生产系统、技术人员、数据安全、 ...
2026-07-02在产品开发、项目立项、业务拓展、运营优化的工作中，市场调查、竞品分析、需求调研是三大核心基础工作。很多从业者容易将三者混 ...
2026-07-02
