SPSS函数之分布函数 概率密度函数 下列函数给出了具有指定分布的密度函数在第一个参数 quant 值处的值。后面的参数为分布参数。请注意每个函数名称中的句点。 PDF．BERNOULLI（quant，prob）数值。返回具 ...
2017-07-03
R语言分类算法之线性判别分析(Linear Discriminant Analysis) 1.线性判别原理解析 基本思想是”投影”,即高纬度空间的点向低纬度空间投影,从而简化问题的处理.在原坐标系下,空间中的点可能很难被分开, ...
2017-07-02
R语言实现分层抽样(Stratified Sampling)以iris数据集为例 1.观察数据集 head(iris) 选取数据集中前6个数据，我们可以看出iris数据集一共有5个字段。 dim(iris) iris数据集一共有150条数据 ...
2017-07-02
R语言进行中文分词和聚类 由于时间较紧，且人手不够，不能采用分类方法，主要是没有时间人工分类一部分生成训练集……所以只能用聚类方法，聚类最简单的方法无外乎：K-means与层次聚类。 尝试过使用K-means ...
2017-07-02
回归预测及R语言实现Part2回归R语言实现 下面是回归分析的各种变体的简单介绍，解释变量和相应变量就是指自变量和因变量。 常用普通最小二乘（OLS）回归法来拟合实现简单线性、多项式和多元线性等回归模 ...
2017-07-02
R语言操作数据 1.把数据放到操作框中 R语言的最大用处就是处理数据，不然学它干嘛，讲了那么多了，现在才是主题。 [java]view plaincopy #把数据放到操作框中 salary<-c(18 ...
2017-07-02
R语言的小个性 这篇文章用来记录我在学习使用R语言中遇到的一些区别于其他程序语言的小问题，以及一些解决方案。会持续记录下去。 1. 除法 R语言的除法运算符与其他常见语言一致：/ > 8/5 [1] 1.6 ...
2017-07-02
决策树是曲线图，表示在树的形式的选择和它们的结果。图中的节点表示一个事件或选择，以及图形的边表示所述决策规则或条件。它主要使用是在机器学习和数据挖掘应用程序中使用R语言。 使用决策树的一个例子 - 预测 ...
2017-07-01
R语言随机森林 在随机森林做法是由大量的决策树来创建的。每个观察被送入每一个决定树。对于每个观测的最常见的结果被用作最终的输出。一个新的观察被送入所有树，并采取多数表决每个分类模型。 错误估算出 ...
2017-07-01
R语言生存分析 生存分析涉及预测当特定事件将要发生的时间。它也被称为故障时间分析，或死亡时间的分析。例如，预测天的人患有癌症将生存的数量和预测时间时机械系统是要失败。 在R中包名为 survival 是用来 ...
2017-07-01
R语言卡方检验 卡方检验是一种统计方法，以确定两个分类变量之间有一个显著的相关性。 这两项变量应该是从同一个群体，它们应该是分类如- Yes/No, Male/Female, Red/Green 等。例如，我们可以建立与人的冰淇 ...
2017-07-01python绘图：matplotlib和pandas的应用 在进行数据分析时，绘图是必不可少的模式探索方式。用Python进行数据分析时，matplotlib和pandas是最常用到的两个库。 1、matplotlib库的应用 准备工作如下：打开ipython ...
2017-07-01
python中文乱码问题深入分析 在本文中，以\'哈\'来解释作示例解释所有的问题，“哈”的各种编码如下： 1. UNICODE (UTF8-16)，C854； 2． UTF-8，E59388； 3． GBK，B9FE。 一、Python中的str和unico ...
2017-07-01
SPSS函数之期和时间函数 CTIME．DAYS（timevalue）数值。返回 timevalue 中的天数（包括有小数位的天数），timevalue 必须为时间格式的数值或表达式，如 TIME．xxx 函数的结果。 CTIME．HOURS（timevalue） ...
2017-06-30
SPSS进行逐步回归分析 在自变量很多时，其中有的因素可能对应变量的影响不是很大，而且x之间可能不完全相互独立的，可能有种种互作关系。在这种情况下可用逐步回归分析，进行x因子的筛选，这样建立的多元回归模 ...
2017-06-30
如何在SPSS中进行分列 首先，只要是字符型的都要新生成一个字符串的变量（这里就生成的是c变量，a5表示这列字符的长度为5，科根据需要设置，程序如下： string c（a5）． 其次根据需要用到substr函数 ...
2017-06-30
SPSS中多选题的录入及统计分析 多选题，就是说一个题目可以有多个答案。在录入的时候有两种选择。 下来举例说明： Q1 你经常使用的搜索引擎是哪几个? 1 百度 2 Google 3 雅虎 4 其他 假设 ...
2017-06-30
实例讲解调查问卷SPSS分析：品牌偏好分析 对问卷的每一个问题分别作相应的分析，问卷第一个问题，主要涉及品牌偏好或者品牌倾向，具体如下： 【第一个问题】 Q1、请说出您最喜欢的三个休闲服品牌?（1 ...
2017-06-30SPSS函数大全：关于字符串函数 SPSS函数大全：字符串函数 CONCAT（strexpr，strexpr[，．．．]）字符串。返回由其全部参数拼接而成的字符串，对其求出的值必须为字符串。此函数需要两个或更多参数。 ...
2017-06-30
总结SPSS因子几个特点 对因子分析的几次尝试与实践，有一些新的认识，写到空间里和大家共享。 【一】、因子分析与主成分分析的区别 关于这个问题，见诸各大论坛、博客，还有百度知道等栏目，这里引用 ...
2017-06-29在数据驱动决策的浪潮中，数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待，认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01在数据驱动决策的时代，企业与从业者每天都会面对海量数据——电商平台的用户行为数据、金融机构的信贷风险数据、快消品牌的营销 ...
2026-04-01在数字化转型的浪潮中，企业数据已从“辅助运营的附属资源”升级为“驱动增长的核心资产”，而一套科学、可落地的企业数据管理方 ...
2026-04-01在数字化时代，每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单，APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中，我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联（如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的职场实战与认证考核中，“可解释性建模”是核心需求之一——企业决策中，不仅需要 ...
2026-03-31多层感知机（MLP，Multilayer Perceptron）作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型，其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中，数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力，还容易出现 ...
2026-03-30在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的日常工作中，“无监督分组、挖掘数据内在聚类规律”是高频核心需求——电商场景中 ...
2026-03-30机器学习的本质，是让模型通过对数据的学习，自主挖掘规律、实现预测与决策，而这一过程的核心驱动力，并非单一参数的独立作用， ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中，日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配，还是业务 ...
2026-03-27在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的能力体系与职场实操中，高维数据处理是高频且核心的痛点——随着业务场景的复杂化 ...
2026-03-27在机器学习建模与数据分析实战中，特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代，数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能，而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的能力体系中，线性回归是连接描述性统计与预测性分析的关键桥梁，也是CDA二级认证的 ...
2026-03-26在数据分析、市场研究、用户画像构建、学术研究等场景中，我们常常会遇到多维度、多指标的数据难题：比如调研用户消费行为时，收 ...
2026-03-25在流量红利见顶、获客成本持续攀升的当下，营销正从“广撒网”的经验主义，转向“精耕细作”的数据驱动主义。数据不再是营销的辅 ...
2026-03-25在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的全流程工作中，无论是前期的数据探索、影响因素排查，还是中期的特征筛选、模型搭 ...
2026-03-25在当下数据驱动决策的职场环境中，A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段，小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中，尤其是分类数据的分析场景里，卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念，很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24
