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 ...
2017-05-11Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04