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在Python面向对象编程（OOP）中，类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体，也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中，索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量，合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27在数字化时代，企业积累的海量数据如同散落的珍珠，若缺乏有效的梳理与分类，终将难以发挥实际价值。CDA（Certified Data Analys ...
2026-02-27在问卷调研中，我们常遇到这样的场景：针对同一批调查对象，在不同时间点（如干预前、干预后、随访期）发放相同或相似的问卷，收 ...
2026-02-26在销售管理的实操场景中，“销售机会”是核心抓手—— 从潜在客户接触到最终成交，每一个环节都藏着业绩增长的关键，也暗藏着客 ...
2026-02-26在CDA数据分析师的日常工作中，数据提取、整理、加工是所有分析工作的起点，而“创建表”与“创建视图”，则是数据库操作中最基 ...
2026-02-26在机器学习分析、数据决策的全流程中，“数据质量决定分析价值”早已成为行业共识—— 正如我们此前在运用机器学习进行分析时强 ...
2026-02-25在数字化时代，数据已成为企业决策、行业升级的核心资产，但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法，挖 ...
2026-02-25在数字化时代，数据已成为企业核心资产，而“数据存储有序化、数据分析专业化、数据价值可落地”，则是企业实现数据驱动的三大核 ...
2026-02-25在数据分析、机器学习的实操场景中，聚类分析与主成分分析（PCA）是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中，K-Means算法因其简单高效、易落地的特点，成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下，数据已成为企业核心竞争力，“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA（Certified Data Analyst） ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52：业务数据分析基础考点53：输入和资源需求考点54：业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43：战略数据分析基础考点44：表格结构数据的使用考点45：输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27：商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28：战略视角考点29： ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7：基础范式的核心逻辑（本体论与流程化）考点8：分类分析（本体论核心应用）考 ...
2026-02-18第一章：数据分析思维考点1：UVCA时代的特点考点2：数据分析背后的逻辑思维方法论考点3：流程化企业的数据分析需求考点4：企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域，统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中，SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...（指定个别字段）是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中，为了 ...
2026-02-14对CDA（Certified Data Analyst）数据分析师而言，数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值，而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14
