R语言多元分析系列 R语言多元分析系列之一：主成分分析 主成分分析（principal components analysis， PCA）是一种分析、简化数据集的技术。它把原始数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一 ...
2017-07-21
R语言的常用函数速查 基本 一、数据管理 vector：向量 numeric：数值型向量 logical：逻辑型向量character；字符型向量 list：列表 data.frame：数据框c：连接为向量或列表 length：求长度 subset：求子集 ...
2017-07-21
R语言与抽样技术学习笔记（Jackknife） R语言与抽样技术学习笔记（Randomize，Jackknife，bootstrap） Jackknife算法 Jackknife的想法在我很早的一篇博客《R语言与点估计学习笔记（刀切法与最小二乘估计 ...
2017-07-20
R语言与抽样技术学习笔记（bootstrap） Bootstrap方法 Bootstrap一词来源于西方神话故事“The adventures of Baron Munchausen”归结出的短语“to pull oneself up by one\'s bootstrap\"，意味着不靠外界力 ...
2017-07-20
R语言与函数估计学习笔记（函数展开） 函数估计 说到函数的估计我们可以肯定的一点是我们很难得到原模型的函数，不过我们可以找到一个不坏的函数去逼近它，所以我们的函数估计从函数展开开始说起。 函数 ...
2017-07-20
R语言与函数估计学习笔记（核方法与局部多项式） 非参数方法 用于函数估计的非参数方法大致上有三种：核方法、局部多项式方法、样条方法。 非参的函数估计的优点在于稳健，对模型没有什么特定的假设，只是认 ...
2017-07-20
R语言与函数估计学习笔记（样条方法） 样条估计 如果函数在不同地方有不同的非线性度，或者有多个极值点，那么用多项式特别是低阶多项式来完成拟合是非常不合适的。一种解决办法是我们之前提到的近邻多项式 ...
2017-07-20R语言与点估计学习笔记（刀切法与最小二乘估计） 一、刀切法（jackknife） 刀切法的提出，是基于点估计准则无偏性。刀切法的作用就是不断地压缩偏差。但需要指出的是缩小偏差并不是一个好的办 ...
2017-07-20
R语言与简单的回归分析 回归模型是计量里最基础也最常见的模型之一。究其原因，我想是因为在实际问题中我们并不知道总体分布如何，而且只有一组数据，那么试着对数据作回归分析将会是一个不错的选择。 一、 ...
2017-07-19
R语言与显著性检验学习笔记 一、何为显著性检验 显著性检验的思想十分的简单，就是认为小概率事件不可能发生。虽然概率论中我们一直强调小概率事件必然发生，但显著性检验还是相信了小概率事件在我做的这一 ...
2017-07-19
R语言之各种检验 1、W检验（Shapiro–Wilk (夏皮罗–威克尔 ) W统计量检验) 检验数据是否符合正态分布，R函数：shapiro.test(). 结果含义：当p值小于某个显著性水平α(比如0.05)时，则认为 ...
2017-07-19
R语言t检验 I.单样本t检验 例1. 有原始数据的t检验 已知某水样中含碳酸钙的真值为20.7mg/L，现用某法重复测定该水样12次，碳酸钙的含量分别为..问该法测定碳酸钙含量所得的均值与诊治有无显著差异？ x ...
2017-07-19R语言逻辑回归、ROC曲线和十折交叉验证 自己整理编写的逻辑回归模板，作为学习笔记记录分享。数据集用的是14个自变量Xi，一个因变量Y的australian数据集。 1. 测试集和训练集3、7分组 [html] view plain copy ...
2017-07-19R语言判别分析 本文中分三个方法介绍判别分析，Bayes判别，距离判别，Fisher判别。前两种判别方法都要考虑两个、或多个总体协方差（这里是算方差，方差是协方差的一种）相等或不等的情况，由var.equal=的逻辑参 ...
2017-07-19
SAS逻辑回归之二分类 数据集这里用的是australian,有14个自变量Xi,一个因变量Y，Y值只取0或1。 代码如下： /*逻辑回归数据集australian（690个观测值，每个含14个属性，目标变量y(0、1)）*/ /*导入 ...
2017-07-18
R语言关联规则 # Apriori算法实现关联规则挖掘 #======================= MODEL1. 输入数据集为transaction类型 ====================== #install.packages(\"arules\") #Apriori算法程序包 lib ...
2017-07-18
R语言主成分分析 解决自变量之间的多重共线性和减少变量个数 根据主成分分析的原理，它一方面可以将k个不独立的指标变量通过线性变换变成k个相互独立的新变量，这是解决多重共线性问题的一个重要方法；另一 ...
2017-07-18
R语言典型相关分析 1 关键点：典型相关分析 典型相关分析是用于分析两组随机变量之间的相关程度的一种统计方法，它能够有效地揭示两组随机变量之间的相互（线性依赖）关系 例如 研究生入学考试成绩与本科 ...
2017-07-18R语言因子分析 因子模型： X=μ + A*F* + ε 其中F=[(f1,f2,…,fm)]^T为公共因子向量，[ε=(ε1,ε2,…,εp)]^T为特殊因子向量，A=[(aij)]^(p×m)为因子载荷矩阵。 I.参数估计 为了建立因子模型，需要要 ...
2017-07-18R语言方差分析ANOVA 自己整理编写的R语言常用数据分析模型的模板，原文件为Rmd格式，直接复制粘贴过来，作为个人学习笔记保存和分享。 I. 单因素方差分析 #用data frame的格式输入数据 medicine <- data.frame( ...
2017-07-18【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 很多企业团队并非缺乏指标，而是陷入“指标失控”：仪表盘上堆满实时跳动的数据，却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-02在MySQL数据库运维与开发工作中，当单表数据量达到千万级、亿级后，会出现查询卡顿、索引失效、写入性能下降等问题。为优化性能 ...
2026-07-01在信息化建设、系统开发、数据分析、需求梳理的工作场景中，业务模型与逻辑模型是两个最基础、也最容易混淆的核心概念。很多项目 ...
2026-07-01 很多数据分析师能熟练计算各种指标，但当被问到“这些指标之间是什么关系”“为什么要选这个指标而不是那个”“指标体系的整 ...
2026-07-01【核心关键词】报表、数据源、客户、营销、业绩、销售、时效性、函数、可视化、运营、数据分析、数据报表、业务部门、数据运营 ...
2026-06-30在数据分析、商业预测、经济统计、运维监控等领域中，绝大多数业务数据都具备时间连续性特征，例如月度销售额、日度客流量、季度 ...
2026-06-30 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率，但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-06-30在 SQL Server 安装、服务启动、数据库文件操作等场景中，经常会遇到 “实例已在使用” 类报错，不同触发场景的原因与处理方式差 ...
2026-06-29在Excel数据统计、财务核算、销售复盘、库存盘点等办公场景中，经常需要在数据透视表中实现一列数据乘以另一列数据的计算需求， ...
2026-06-29在数据分析中，指标是连接业务与数据的核心语言。它并非一个简单的数字，而是一个将模糊的业务需求（如“提升用户粘性”）转化为 ...
2026-06-29【核心关键词】大数据、零售商、消费者、供应链、运营、企业、产品、客户、数据模型、大数据平台、数据开发、系统运维、业务逻 ...
2026-06-26在物流配送、供应链履约、终端供货等业务场景中，送货率是衡量企业履约能力、服务质量、供应链稳定性的核心业务指标，直接关联客 ...
2026-06-26
