SPSS做单因素方差分析(2)_数据分析师

2015-01-06

SPSS做单因素方差分析(2)_数据分析师 “Harmonic average of all groups”即用所有各组样本含量的调和平均数进行样本量估计时还用逐步过程进行齐次子集(差异较       &nb ...

SPSS做单因素方差分析(1)_数据分析师

2015-01-06

SPSS做单因素方差分析(1)_数据分析师 单因素方差分析也称作一维方差分析。它检验由单一因素影响的一个(或几个相互独立的)因变量由因素各水平分组的均值之间的差异是否具有统计意义。还可以对该因素的若 ...

统计之 - 方差分析(ANOVA)_数据分析师

2014-12-24

统计之 - 方差分析(ANOVA)_数据分析师 方差分析(Analysisof Variance，简称ANOVA)，又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研 ...

方差分析 SAS实现过程 (proc anova(glm))_数据分析师

2014-12-05

方差分析 SAS实现过程 (proc anova(glm))_数据分析师   一、正态性检验 proc univariate normal; class g; var x; run; 二、 ...

SPSS多因素方差分析（一般线性模型）：多变量

2020-12-08

一、概念（分析-一般线性模型-多变量）         “GLM 多变量”过程通过一个或多个因子变量或协变量为多个因变量提供回归分析和方差分析。因子变量将总体划分成组。通过使用此一般线性模型过程 ...

SPSS多因素方差分析（一般线性模型）：重复测量

2014-11-01

SPSS多因素方差分析（一般线性模型）：重复测量 一、GLM重复测量（分析-一般线性模型-重复度量） 1、概念：“GLM 重复测量”过程在对每个主体或个案多次执行相同的测量时提供方差分析。如果指定了主体间 ...

SPSS多因素方差分析（一般线性模型）：方差成分分析

2014-11-01

SPSS多因素方差分析（一般线性模型）：方差成分分析 一、方差成分分析（数据分析-一般线性模型-方差分量估计） 1、概念：对于混合效应模型，“方差成分”过程估计每种随机效应对因变量方差的贡献。此过程 ...

方差分析/一般线性模型

2014-11-01

方差分析一般线性模型 一、基本思想 方差分析的基本思想是：通过分析研究不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。 二、应用 数据分析师在用方差分析主要用 ...

方差分析sas实现过程 方差分析两两比较

2014-11-01

方差分析sas实现过程 方差分析两两比较 一、正态性检验 proc univariate normal; class g; var x; run; 二、方差分析 1. 方差分析主要过 ...

方差分析sas实现过程 方差分析两两比较

2014-11-01

一、正态性检验 proc univariate normal; class g; var x; run; 二、方差分析 1. 方差分析主要过程说明  1.1 ANOVA过程格式及使用说明  a. ...

【CDA干货】基于GB标准的t检验、F检验与显著性差异判断实操指南

2026-01-29

在数据分析、质量检测、科研实验等领域，判断数据间是否存在本质差异是核心需求，而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。我国国家标准（GB/T系列）对这两种检验的适用条件、计算规范、显著性差异判断标准均作 ...

CDA数据分析师与六种核心分析方法：从工具到价值的落地路径

2026-01-28

数据分析的价值落地，离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、归因分析，构成了从“呈现事实”到“指导行动”的完整分析链路，是CDA（Certified Dat ...

【CDA干货】特征重要性分析：从模型到业务的核心决策依据

2026-01-27

在机器学习与数据分析领域，特征是连接数据与模型的核心载体，而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的关键环节。它通过量化各特征对目标变量的影响程度，筛选出核心有效特征，剔除冗余干扰 ...

CDA数据分析师实战：决策树分析的业务应用与落地指南

2026-01-20

在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作场景中，“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判断交易是否存在欺诈风险、评估客户授信等级等。决策树（Decision Tree）作为经典的监督 ...

CDA数据分析师实战：聚类分析的业务应用与落地指南

2026-01-19

在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的日常工作中，常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量用户行为数据无明确分层标签、产品属性数据无法快速定位同类群体、市场调研数据难以识 ...

【CDA干货】流失用户预测建模与原因挖掘：数据挖掘全流程实操指南

2026-01-09

在存量竞争时代，用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业，提前精准预测潜在流失用户，并找到流失背后的核心原因，进而制定针对性的挽留策略，已成为企业精细化运营的核心诉 ...

CDA数据分析师实战：可视化驱动的数据探索与统计分析

2026-01-07

在数据分析师的工作闭环中，数据探索与统计分析是连接原始数据与业务洞察的关键环节。CDA（Certified Data Analyst）作为具备专业认证的数据分析从业者，不仅需要掌握严谨的统计分析方法，更要善用可视化工具解锁数 ...

CDA数据分析师实战指南：量化策略分析全流程拆解与落地

2025-12-30

在金融投资、商业运营、用户增长等数据密集型领域，量化策略凭借“数据驱动、逻辑可验证、执行标准化”的优势，成为企业提升决策效率、挖掘核心价值的关键工具。CDA（Certified Data Analyst）数据分析师作为量化策 ...

【CDA干货】数据分析师必备工具全解析：从入门到进阶的高效装备清单

2025-12-29

数据分析师的核心价值在于将海量数据转化为可落地的商业洞察，而高效的工具则是实现这一价值的关键载体。从数据采集、清洗整理，到深度分析、可视化呈现，每个环节都需要适配的工具支撑。不同工具在功能、难度、适用 ...

CDA数据分析师实战：量化策略分析框架的构建与落地

2025-12-29

在金融、零售、互联网等数据密集型行业，量化策略已成为企业提升决策效率、挖掘商业价值的核心工具。CDA（Certified Data Analyst）数据分析师作为量化策略的核心构建者与执行者，其核心能力不仅在于数据处理与建模 ...