SPSS和Mplus如何做非线性中介调节效应分析？如倒U形曲线 传统的线性回归模型用的比较多，但有时候变量之间的关系更符合非线性关系，此时使用非线性模型其拟合度会更好，模型预测效果更佳。在非线性关系中，如果 ...
2017-07-13
如何用SPSS分析学业情绪量表数据 1、数据检验。由于问卷、量表的题目是主观判断和选择，因而难免有些人不认真填，所以，筛选出有效、高质量的数据非常关键。通常需要作如下检查：（1）是否有人回答互相矛盾，比 ...
2017-07-13
SPSS输出结果如何在word中设置小数点前面显示加0 在用统计分析软件做SPSS分析时，其输出的结果中，如果是小于1（绝对值）的数，那么会默认输出不带小数点的数值。例如0.362和 -0.141被显示为 .262 -.141，但是 ...
2017-07-13
sql中关于时间的函数用法整理 GETDATE() GETDATE()函数从SQL Server 返回当前的时间和日期。 语法：GETDATE() RETURNSDATETIME SELECTGETDATE();--// 2017-06-20 15:35:27.980 datepar ...
2017-07-13数据库索引的作用和原理 数据库索引是为了增加查询速度而对表字段附加的一种标识。很多人机械的理解索引的概念，认为增加索引只有好处没有坏处。其实远不是那样的，这里将其介绍尽量详细些。 首先明白为 ...
2017-07-13
数据挖掘案例—ReliefF和K-means算法的医学应用 数据挖掘方法的提出，让人们有能力最终认识数据的真正价值，即蕴藏在数据中的信息和知识。数据挖掘(DataMiriing)，指的是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴 ...
2017-07-13
SPSS调查问卷因子分析案例 因子分析（Factor Analysis）是一种非常有用的多变量分析技术。我想说，你要想学好多变量分析技术，一是：理解多元回归分析，二是：理解因子分析；这是多变量分析技术的两个出发点。 ...
2017-07-12
SPSS教程：做多重线性回归，方差不齐怎么办 今天我们就来继续讨论一下，如果残差不满足方差齐性时，应该如何解决？ 一、残差方差齐性判断 1. 残差方差齐性 回顾一下前面介绍过的残差方差齐性，即 ...
2017-07-12
SPSS大战多元回归分析 使用多元回归进行数据分析，分析软件供选择的比较多，主要有Eviews、Spss、Stata、Sas、Gretel等。多元回归分析应用于各个领域，主要有经济、医学、农学等。今天小编为大家分享一篇SPSS大 ...
2017-07-12
SPSS分析技术：简单对应分析 分类型数据（包括定类数据和定序数据）在数据分析中扮演着重要的角色，例如，分类型数据能够帮助我们对每个数据记录进行分门别类，但是由于分类型数据的特点，很多基于均值、方差和 ...
2017-07-12
数据分析技术：聚类分析；可怕的不是阶层固化，而是因此放弃了努力 划分类别、等级和阶层的行为自发或不自发的存在于社会生活的各个角落。例如，可以根据家庭年收入情况将所有家庭划分为低收入到高收入的不同阶 ...
2017-07-11
SPSS分析技术：二阶聚类分析；为什么出现大学生“裸贷”业务，因为放贷者知道贷款者还不起 今天将介绍一种智能聚类法，二阶聚类法，在开始介绍之前，先解答很多人在后台提出的一个疑问：那就是很多分析者发现 ...
2017-07-11
SPSS分析技术:卡方检验;问卷(试卷)信度分析原理 今天介绍的是卡方检验。卡方检验是以卡方分布为基础的一种检验方法，主要用于分类变量（定义数据和定序数据），适用于频率数据的分析数据。常用于检验总体分布是 ...
2017-07-11
使用R语言进行中文分词 1.准备包 ①rJava包 ② Rwordseg包 ③Java环境 ④搜狗词库（此为扩展词库） Rwordseg包依赖于rJava包。由于Rwordseg包并没有托管在CRAN上面，而是在R-Forge上面，因此在 ...
2017-07-10
R概率分布函数使用小结 R中自带了很多概率分布的函数，如正太分布，二次分布，卡放分布，t分布等，这些分布的函数都有一个共性，每个分布拥有4个带有d,p,q,r前缀的函数。比如正太分布，有dnorm,pnorm,qno ...
2017-07-10
Sql Server 查询系统资源的使用情况 如果你的SQL Server运行很长时间，并且进行了重大改变，例如添加了一个新索引，那么你应该考虑清理旧的统计信息，否则旧的累计统计数据会影响结果。 DBCC SQLPERF(\'sys. ...
2017-07-10
基于R语言利用QQ群进行数据挖掘案例整理 利用QQ群进行数据挖掘案例，数据源来源于2016年12-2017年大致一个月的QQ群基本数据，通过对聊天内容的分析，了解QQ聊天群资料了解时间，人群以及关键词，并构建相应图表 ...
2017-07-10
从一个R语言案例学线性回归 数据分析师用r语言做数据分析的时候会很多，也有很多数据分析师对于用r语言不是很了解，下面就谈论一下？ 线性回归简介：如下图所示，如果把自变量（也叫independent variable） ...
2017-07-10R语言字符串的处理（解析+案例） 数据分析师的日常工作就是数据预处理，数据预处理最经常遇到的问题就是字符串的处理，这部分很难，我以前看过一些R的书和一些技术博客，现在依旧发现有些细节做不好，下面我就 ...
2017-07-10
数据挖掘算法R语言实现之决策树 最近，看到很多朋友问我如何用数据挖掘算法R语言实现之决策树，想要了解这方面的内容如下： > library(\"party\")导入数据包 > str(iris) 集中展示数据文件的结构 \'data.fra ...
2017-07-09在数据库日常操作中，INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表（或查询结果集）的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中，“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度，还是神经网络的权重，这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中，“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法， ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中，“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型，若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域，“鸢尾花数据集（Iris Dataset）” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中，零散的指标（如 “GMV”“复购率”）就像 “散落的零件”，无法支撑系统性决策；而科学的指标体系，则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中，“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少，模型可能 “欠拟合”（无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中，数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息，又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中，“指标混乱” 是最常见的痛点：运营部门说 “复购率 15%”，产品部门说 “复购率 8%”，实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业，“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度，更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表，为何而生？ 在信息技术发展的早期阶段，数据量相对较小，业务逻辑也较为简单，单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中，“数据孤岛” 是普遍面临的痛点：用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中，订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代，用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”，到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”，再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中，“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中，未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储，CDA（Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中，“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选，还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中，正交试验（Orthogonal Experiment）因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性，成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中，“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”：各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中，“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术：损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入，拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑，结合医学、工业、教育领域的案例，让你明确 ...
2025-10-09
