spss的方差齐性检验和ANOVA 我用spss做了单因素方差分析,出来两个框,一个是方差齐性检验,那里的显著性是大于0.05,另一个是ANOVA,那里的显著性是小于0.05.到底要看哪个呢 spss的方差齐性检验和ANOVA的参 ...
2017-05-15SAS建立本地文件夹 SAS建立文件夹:用sas建立数据集市时,通常要生成每日数据并保留起来。 今天分享一段程序,SAS生成每日文件夹、模块文件夹及主题表文件夹并保留每日运行的日志,在下一期,分享日志检 ...
2017-05-14R语言作为BI中ETL的工具 R语言作为BI中ETL的工具,增删改 R语言提供了强大的R_package与各种数据库进行数据交互。 外加其强大数据变换清洗函数,为ETL提供一条方便快捷的道路。 RODBC ROracal RMysql Rmon ...
2017-05-14R语言系列:构造拟合公式的几个技巧 在使用各种回归时,需要写明拟合公式。最常见的形式如下: y~x1+x2 #可以增加任意数量的自变量 若要加入自变量之间的交互作用,可以使用以下写法 y~x1+x2+x1:x2 y~(x1+x2) ...
2017-05-14通俗理解T检验与F检验的区别 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。 通过把所得到的统计检定值 ...
2017-05-14一个资深数据人对数据挖掘解读 在银行做了两年的数据分析和挖掘工作,较少接触互联网的应用场景,因此,一直都在思考一个问题,“互联网和金融,在数据挖掘上,究竟存在什么样的区别”。在对这个问题的摸索和理 ...
2017-05-14如何一步步从数据产品菜鸟走到骨干数据产品 网上关于数据分析师的文章很多,但是关于数据产品经理的文章很少,所以经常有各个领域的垂直网站来和我交流,问我数据产品应该怎么做,人怎么培养,团队应该怎么建。 ...
2017-05-14数据分析该分析什么 很多时候我们走的走的就会忘记当初为什么而出发。我们有的时候在拿到数据以后不知道该怎么进行分析,该去分析什么,其实这些在我们以前的统计学中都学过。 不管是用Python还是R,其实和 ...
2017-05-13使用Python一步一步地来进行数据分析 你已经决定来学习Python,但是你之前没有编程经验。因此,你常常对从哪儿着手而感到困惑,这么多Python的知识需要去学习。以下这些是那些开始使用Python数据分析的初学者的 ...
2017-05-13为什么机器学习的框架都偏向于Python 总结:好写、支持全面、好调、速度不慢。 1.Python是解释语言,这让写程序方便不只一点。举例来说,在C等编译语言里写一个矩阵乘法,需要自己分配操作数(矩阵)的内存 ...
2017-05-13说说什么是数据挖掘 数据挖掘就是指从数据中获取知识。 好吧,这样的定义方式比较抽象,但这也是业界认可度最高的一种解释了。对于如何开发一个大数据环境下完整的数据挖掘项目,业界至今仍没有统一的规范 ...
2017-05-13一行R代码来实现繁琐的可视化 ggfortify 是一个简单易用的R软件包,它可以仅仅使用一行代码来对许多受欢迎的R软件包结果进行二维可视化,这让统计学家以及数据科学家省去了许多繁琐和重复的过程,不用对结果进 ...
2017-05-13机器学习的道、法、术、势、器 “道、法、术、器”出于老子的《道德经》,后人又加了一个“势”,并且也有了不同的排列。很多人习惯用“道、法、术、势、器”的顺序,原因很简单:道以明向、法以立本、术以立策 ...
2017-05-13sas信用评分之手动对数值变量分组 上周内容已经有了预告,就是除了我之前发表的最优分段,我自认为比较实际的分段方法这个方法我是借鉴了别人的经验已经根据自己的业务经验做的手工分组,相对于之前的最优分组 ...
2017-05-12SAS信用评分之模型拟合以及验证的大坑 今天的内容是来讲我这段时间被模型拟合和模型验证坑过的那些事。我也是千辛万苦终于是把模型给建出来了。此处应该有掌声。因为模型老是效果不好这件事,我躲在被窝里哭了 ...
2017-05-12sas信用评分之评分卡的生成 今天介绍的“信用风险评分卡研究”中的生成评分卡的代码,哪一章生成评分卡我琢磨了好久,所以我觉得要是有疑惑的可以看下我写的这篇文章。至于理论的东西我就不说,基本要学评分卡 ...
2017-05-12判别分析的基本思想以及常见的判别分析方法 判别分析的基本概念及应用 从统计的角度来看,判别分析可以描述为:已知有个总体,现有样本y,要根据这k个总体和当前样本的特征,判定该样本y属于哪一个总体。其 ...
2017-05-12做运营必须掌握的数据分析思维,你还敢说不会做数据分析 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? ...
2017-05-12SAS日志检测 以前跑数据集市时,通常是每天自己批量跑,如果每天查看日志非常麻烦。今天给大家分享一段数据日志的检测代码,可以判断是是哪天出错了。如下图所示: [xmy_1487668820/2017-05-05-16-06-49-9355.p ...
2017-05-12R语言之grep函数和正则通配符查 在R语言的道路上又学到了一个新知识,记下来一起分享! 首先,grep函数可以像数据库查询一样对向量中的具有特定条件的元素进行查询! 其次,介绍几种R语言中 ...
2017-05-11KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-19偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12