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 ...
2017-10-24CDA（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在企业数字化转型的深水区，数据已成为核心生产要素，而“让数据可用、好用”则是挖掘数据价值的前提。对CDA（Certified Data An ...
2025-12-24数据分析师认证考试全面升级后，除了考试场次和报名时间，小伙伴们最关心的就是报名费了，报 ...
2025-12-23在Power BI数据可视化分析中，矩阵是多维度数据汇总的核心工具，而“动态计算平均值”则是矩阵分析的高频需求——无论是按类别计 ...
2025-12-23在SQL数据分析场景中，“日期转期间”是高频核心需求——无论是按日、周、月、季度还是年度统计数据，都需要将原始的日期/时间字 ...
2025-12-23在数据驱动决策的浪潮中，CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的核心价值，早已超越“整理数据、输出报表”的基础层面，转 ...
2025-12-23在使用Excel数据透视表进行数据分析时，我们常需要在透视表旁添加备注列，用于标注数据背景、异常说明、业务解读等关键信息。但 ...
2025-12-22在MySQL数据库的性能优化体系中，索引是提升查询效率的“核心武器”——一个合理的索引能将百万级数据的查询耗时从秒级压缩至毫 ...
2025-12-22
