spss-数据抽取-拆分与合并 数据抽取也成为数据拆分,是指保留、抽取原数据表中某些字段、记录的部分信息,形成一个新字段、新纪录。分为:字段拆分和随机抽样两种方法。 一:字段拆分 如何提取“身份证号 ...
2017-10-20SPSS统计:单因素方差分析与单变量方差分析 在spss统计分析中,方差分析在比较均值菜单和一般线性模型菜单中都可以做,单因素方差分析一般称为单因素Anova分析,单变量方差分析一般称为一般线性模型单变量分析。 ...
2017-10-19SPSS统计分析案例:误差条图 条形图太常见了吧,随意打开一份数据分析报告,一定会看到条形图或者柱形图,信息传达的到位,直观明了。 ↑上面这个条图,竖条的高矮由平均值的大小决定,直观的展现了不同 ...
2017-10-19互联网之道,看电商的数据化管理方案 关于数据化管理。我们可以将该模块的数据工作分成两个部分,一是通过数据来辅助日常工作,让日常工作中的选择判断更加规范,这是用数据来做事的。另一个是通过数据来评价工 ...
2017-10-19python 生成不重复的随机数的代码 用的是筛选法,网上有解释,简单的说 就是先随机生成一串数字,之后用下标来判断这些数字有没有重复,重复的就筛去 代码如下: import random print \'N must >K else error ...
2017-10-19Python生成随机数的方法 如果你对在Python生成随机数与random模块中最常用的几个函数的关系与不懂之处,下面的文章就是对Python生成随机数与random模块中最常用的几个函数的关系,希望你会有所收获,以下就是这 ...
2017-10-19Python合并字典键值并去除重复元素的实例 假设在python中有一字典如下: x={‘a\':\'1,2,3\', ‘b\':\'2,3,4\'} 需要合并为: x={‘c\':\'1,2,3,4\'} 需要做到三件事: 1. 将字符串转化为数值列表 ...
2017-10-19数据化管理在餐饮业中的应用 一、为什么要重视数据化运营和管理? “从经营到管理,管理方向需要数据灯塔” 餐饮市场和社会各业具有相似之处,也有很明确的本质不同。 1、首先,餐饮市 ...
2017-10-18年薪50万的大数据分析师养成记 以下是一位在数据分析领域打滚了N年后的分析师写下的一些总结和体会大家可以借鉴学习! 一、成为数据分析师有哪些要求? 1、理论知识要宽泛,涉及数学、市场和技术。要 ...
2017-10-18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 ...
2017-10-18信用卡年轻消费群体数据分析和洞察报告 信用卡年轻人群,是消费金融的主流人群,针对他们的数据分析和洞察让我们信贷业务决策更科学。 数据分析和洞察报告背景 为什么会做这样的报告?我们调研主流金融 ...
2017-10-184个关键,如何清晰的做好数据分析 数据分析就近几年看来,越来越有一种像通用技能发展的趋势,从生产、研发、市场、销售到运营,多多少会存在数据分析的需求。 关于数据分析,网络上有不少分析报告案例,但 ...
2017-10-18数据工作的本质:从业务中来,到业务中去 数据工作就组成结构和流程来说还是比较简单的,因为这个工作本来就很年轻,分工还没有很细。总体来讲,我把数据工作看成相互连接的三部分:取数、理数、用数,这是一个 ...
2017-10-17做运营必须掌握的四个数据分析思维 对于运营数据分析,我相信很多小伙伴会存在以下问题: 面对异常数据经常出现“好像做了什么?好像发生了什么?所以可能造成了影响”的主观臆测? 面对数据报表,不知道 ...
2017-10-17python通过post提交数据的方法 本文实例讲述了python通过post提交数据的方法。分享给大家供大家参考。 具体实现方法如下: # -*- coding: cp936 -*- import urllib2 import urllib def postHttp(name=N ...
2017-10-17Python中使用hashlib模块处理算法的教程 Python的hashlib提供了常见的摘要算法,如MD5,SHA1等等。 什么是摘要算法呢?摘要算法又称哈希算法、散列算法。它通过一个函数,把任意长度的数据转换为一个长度固 ...
2017-10-17人群识别的常见错误,一种方法就可避免 一般说来,商家在进行决策时,尤其是在进行市场细分决策时,往往会看到这样的描述:某高端女性护肤品牌A的目标消费群体是一二线城市,年龄在30-40岁间,高消费档次的女性 ...
2017-10-16最全的运营数据指标解读 数据分析涉及不同的业务领域,很多时候,业务的了解比数据技巧更重要。很多新人常问Python、SQL,但鲜有问业务,可后者才决定分析的成败。 业务的洞悉决定了数据分析师发展的上限, ...
2017-10-16PyChar学习教程之自定义文件与代码模板详解 pycharm默认的【新建】文件,格式很不友好,那么就需要改一下文件模板。下面这篇文章主要给大家介绍了关于PyChar学习教程之自定义文件与代码模板的相关资料,文中通 ...
2017-10-16关于推荐算法的一些思考 最近做了一个交叉销售的项目,梳理了一些关键点,分享如下,希望对大家有所启发 核心目标:在有限资源下,尽可能的提供高转化率的用户群,辅助业务增长 初步效果:商家ROI值为50 ...
2017-10-16LSTM 为何会产生误差?深入剖析其背后的原因 在深度学习领域,LSTM(Long Short-Term Memory)网络凭借其独特的记忆单元设 ...
2025-06-27LLM进入拖拽时代!只靠Prompt几秒定制大模型,效率飙升12000倍 【新智元导读】最近,来自NUS、UT Austin等机构的研究人员创新 ...
2025-06-27CDA 数据分析师:就业前景广阔的新兴职业 在当今数字化时代,数据已成为企业和组织决策的重要依据。数据分析师作为负责收集 ...
2025-06-27探秘 z-score:数据分析中的标准化利器 在数据的海洋中,面对形态各异、尺度不同的数据,如何找到一个通用的标准来衡量数据 ...
2025-06-26Excel 中为不同柱形设置独立背景(按数据分区)的方法详解 在数据分析与可视化呈现过程中,Excel 柱形图是展示数据的常用工 ...
2025-06-26CDA 数据分析师会被 AI 取代吗? 在当今数字化时代,数据的重要性日益凸显,数据分析师成为了众多企业不可或缺的角色 ...
2025-06-26CDA 数据分析师证书考取全攻略 在数字化浪潮汹涌的当下,数据已成为企业乃至整个社会发展的核心驱动力。数据分析师作 ...
2025-06-25人工智能在数据分析的应用场景 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据以前所未有的速度增长,传统的数据分析方法逐渐难以满足海 ...
2025-06-25评估模型预测为正时的准确性 在机器学习与数据科学领域,模型预测的准确性是衡量其性能优劣的核心指标。尤其是当模型预测结 ...
2025-06-25CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-06-24金融行业的大数据变革:五大应用案例深度解析 在数字化浪潮中,金融行业正经历着深刻的变革,大数据技术的广泛应用 ...
2025-06-24Power Query 中实现移动加权平均的详细指南 在数据分析和处理中,移动加权平均是一种非常有用的计算方法,它能够根据不同数据 ...
2025-06-24数据驱动营销革命:解析数据分析在网络营销中的核心作用 在数字经济蓬勃发展的当下,网络营销已成为企业触达消费者 ...
2025-06-23随机森林模型与 OPLS-DA 的优缺点深度剖析 在数据分析与机器学习领域,随机森林模型与 OPLS-DA(正交偏最小二乘法判 ...
2025-06-23CDA 一级:开启数据分析师职业大门的钥匙 在数字化浪潮席卷全球的今天,数据已成为企业发展和决策的核心驱动力,数据分析师 ...
2025-06-23透视表内计算两个字段乘积的实用指南 在数据处理与分析的过程中,透视表凭借其强大的数据汇总和整理能力,成为了众多数据工 ...
2025-06-20CDA 一级考试备考时长全解析,助你高效备考 CDA(Certified Data Analyst)一级认证考试,作为数据分析师领域的重要资格认证, ...
2025-06-20统计学模型:解锁数据背后的规律与奥秘 在数据驱动决策的时代,统计学模型作为挖掘数据价值的核心工具,发挥着至关重要的作 ...
2025-06-20Logic 模型特征与选择应用:构建项目规划与评估的逻辑框架 在项目管理、政策制定以及社会服务等领域,Logic 模型(逻辑模型 ...
2025-06-19SPSS 中的 Mann-Kendall 检验:数据趋势与突变分析的利器 在数据分析的众多方法中,Mann-Kendall(MK)检验凭借其对数据分 ...
2025-06-19