SPSS是一種強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)分析軟件,可以幫助研究人員分析各種數(shù)據(jù)。但是,在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí),有時(shí)可能需要快速刪除缺失值。本文將介紹如何使用SPSS刪除缺失值。 什么是缺失值? 缺失值是指一個(gè)或多個(gè)變量中缺 ...
2023-04-07SPSS(統(tǒng)計(jì)軟件包)是一種數(shù)據(jù)分析工具,可以用于研究各種類型的變量之間的關(guān)系,包括構(gòu)想效度和區(qū)分效度。本文將重點(diǎn)介紹如何在SPSS中進(jìn)行區(qū)分效度分析。 什么是區(qū)分效度? 區(qū)分效度是指一個(gè)測(cè)量工具能夠區(qū) ...
2023-04-07科隆巴赫系數(shù)(Cronbach's alpha)是一種用于衡量測(cè)驗(yàn)或問(wèn)卷信度的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。它可以告訴我們,一個(gè)測(cè)試或問(wèn)卷的不同問(wèn)題是否彼此相關(guān),以及它們是否測(cè)量了相同的概念或特性。SPSS是一種廣泛使用的統(tǒng)計(jì)軟件,可以用 ...
2023-04-07SPSS(Statistical Package for the Social Sciences),是一種專業(yè)的統(tǒng)計(jì)分析軟件,被廣泛應(yīng)用于社會(huì)科學(xué)、醫(yī)學(xué)、經(jīng)濟(jì)和商業(yè)等領(lǐng)域。其中,卡方檢驗(yàn)是一種常見(jiàn)的假設(shè)檢驗(yàn)方法,在SPSS中也能夠方便地實(shí)現(xiàn)。本文將 ...
2023-04-07Seaborn是一種Python可視化庫(kù),它是在matplotlib基礎(chǔ)之上構(gòu)建的。與matplotlib相比,Seaborn具有更高的美學(xué)和更簡(jiǎn)單的語(yǔ)法。當(dāng)我們使用Seaborn時(shí),可能會(huì)遇到需要同時(shí)顯示多個(gè)圖片的情況,這篇文章將介紹如何在Seabo ...
2023-04-07Scrapy是一個(gè)用于Python編程語(yǔ)言的開(kāi)源網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)框架。在對(duì)網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行抓取時(shí),Scrapy會(huì)自動(dòng)采用異步I/O和多線程技術(shù),以提高爬取效率。在本文中,我們將就Scrapy的多線程實(shí)現(xiàn)進(jìn)行詳細(xì)介紹,并探討其優(yōu)缺點(diǎn)。 Scrapy使用 ...
2023-04-07Scrapy和Scrapy-Redis是兩個(gè)優(yōu)秀的網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)框架,其中Scrapy是Python中最受歡迎的爬蟲(chóng)框架之一,而Scrapy-Redis則是對(duì)Scrapy進(jìn)行了擴(kuò)展以支持分布式爬取。本文將詳細(xì)介紹這兩個(gè)框架的區(qū)別。 任務(wù)分配 Scrapy默認(rèn)使 ...
2023-04-07R語(yǔ)言是一個(gè)流行的數(shù)據(jù)分析和可視化工具,它提供了許多強(qiáng)大的函數(shù)和工具來(lái)處理各種數(shù)據(jù)集。在數(shù)據(jù)分析中,有時(shí)需要過(guò)濾數(shù)據(jù)集,以僅包含包含特定關(guān)鍵詞的行。本文將介紹如何使用R語(yǔ)言來(lái)取出包含某個(gè)關(guān)鍵詞的行。 準(zhǔn) ...
2023-04-07在時(shí)間序列分析中,滯后效應(yīng)是指當(dāng)前觀測(cè)值受到前面觀測(cè)值的影響。滯后變量是指向過(guò)去的數(shù)據(jù)點(diǎn)。在R語(yǔ)言中,進(jìn)行滯后效應(yīng)分析可以通過(guò)多種方式實(shí)現(xiàn),本文將介紹其中較為常用的方法。 一、基礎(chǔ)概念 在滯后效應(yīng)分析之 ...
2023-04-07在R語(yǔ)言中,可以使用多種方法將兩個(gè)時(shí)間序列畫在同一張圖上。這篇文章將介紹其中兩種常用的方法:基本的plot()函數(shù)和ggplot2包。 1. 使用plot()函數(shù) plot()函數(shù)是R中最基本的可視化函數(shù)之一,它可以用于繪制 ...
2023-04-07R語(yǔ)言是一種流行的統(tǒng)計(jì)編程語(yǔ)言,它在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用。隨著R社區(qū)的發(fā)展,不同的R軟件包和工具集也得到了廣泛的開(kāi)發(fā)。其中,base-R和tidyverse是最受歡迎和廣泛使用的兩大工具集。那么,對(duì)于一個(gè)新手 ...
2023-04-07R語(yǔ)言中cor()函數(shù)是用于計(jì)算兩個(gè)向量之間的相關(guān)系數(shù)的函數(shù)。然而,在使用該函數(shù)時(shí),有時(shí)會(huì)遇到一個(gè)錯(cuò)誤提示,“x必須為數(shù)值”,這意味著輸入的向量不是數(shù)值向量,而是非數(shù)值向量。本文將解釋為什么cor()需要數(shù)值向 ...
2023-04-07R語(yǔ)言是一種強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析工具,其提供了豐富的函數(shù)和工具幫助我們處理數(shù)據(jù)。異常值通常會(huì)對(duì)分析結(jié)果產(chǎn)生不良影響,因此對(duì)于數(shù)據(jù)清洗的過(guò)程中,剔除異常值是必不可少的步驟之一。在這篇文章中,我將介紹如何使用R語(yǔ) ...
2023-04-07PyTorch是一個(gè)廣泛使用的深度學(xué)習(xí)框架,提供了豐富的工具和函數(shù)來(lái)構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。其中,model.eval()是一個(gè)重要的函數(shù),用于將模型轉(zhuǎn)換為評(píng)估模式。該函數(shù)會(huì)影響到模型中的一些關(guān)鍵函數(shù),如前向傳 ...
2023-04-07Pytorch是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中廣泛使用的一個(gè)深度學(xué)習(xí)框架,它提供了豐富的損失函數(shù)用于模型訓(xùn)練。其中,nn.CrossEntropyLoss()是用于多分類問(wèn)題的常用損失函數(shù)之一。它可以結(jié)合權(quán)重參數(shù)對(duì)樣本進(jìn)行加權(quán)處理,以應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù) ...
2023-04-07PyTorch是一個(gè)流行的深度學(xué)習(xí)框架,它提供了許多工具來(lái)幫助研究人員和開(kāi)發(fā)人員構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在PyTorch中,我們可以使用兩種不同的文件擴(kuò)展名將模型保存到磁盤上:.pkl和.pth。這兩個(gè)擴(kuò)展名都用于保存PyTorc ...
2023-04-07在Python中,matplotlib是一個(gè)廣泛使用的繪圖庫(kù)。它可以用于創(chuàng)建各種類型的圖表,包括折線圖、散點(diǎn)圖、條形圖等等。當(dāng)我們需要將多個(gè)數(shù)據(jù)系列繪制在同一張圖中時(shí),往往需要給每個(gè)系列指定不同的顏色。下面我將介紹 ...
2023-04-07Python是一種流行的編程語(yǔ)言,它具有廣泛的用途,例如Web開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)分析和自動(dòng)化等。requests是一個(gè)常用的第三方庫(kù),它提供了簡(jiǎn)單易用的API,使得在Python中發(fā)起HTTP請(qǐng)求變得容易。當(dāng)你在使用requests時(shí),可能會(huì)遇 ...
2023-04-07Python的requests模塊是一個(gè)常用的HTTP庫(kù),可以用于向服務(wù)器發(fā)送HTTP/1.1請(qǐng)求。使用requests模塊可以輕松地下載文件并獲取下載進(jìn)度提示。 首先,我們需要導(dǎo)入requests模塊: import requests 然后,我們可以使用req ...
2023-04-07PyTorch 是一種非常流行的深度學(xué)習(xí)框架,但是它不太適合在嵌入式系統(tǒng)和實(shí)時(shí)部署上使用,因?yàn)樗谟?jì)算上的速度相對(duì)較慢。為了加速 PyTorch 模型的推理,可以使用 NVIDIA 的 TensorRT 庫(kù)。TensorRT 旨在優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模 ...
2023-04-07訓(xùn)練與驗(yàn)證損失驟升:機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的異常診斷與解決方案 在機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過(guò)程中,“損失曲線” 是反映模型學(xué)習(xí)狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天,企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲(chǔ)” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計(jì)基本概念成為業(yè)務(wù)決策的底層邏輯 統(tǒng)計(jì)基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎(chǔ)語(yǔ)言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無(wú)論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開(kāi)的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開(kāi)始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫(kù))處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場(chǎng)景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對(duì)象的 text 與 content:區(qū)別、場(chǎng)景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求開(kāi)發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫(kù)表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請(qǐng)求工具對(duì)比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請(qǐng)求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營(yíng)問(wèn)題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過(guò)程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營(yíng)銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見(jiàn)頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營(yíng)銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11