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PGC123

ERROR system error 5( 拒接訪問)

win10安裝RStudio時(shí)報(bào)錯(cuò) 出現(xiàn)：Fatal error :ERROR system error 5( 拒接訪問) 這是執(zhí)行權(quán)限的問題，解決方案打開文件所在目錄，找到文件\bin，例如我的是：D:\RStudio-1.0.153\bin找到：RStudio.exe 然后右鍵選擇管理員身份運(yùn)行, 即可解決問題。

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時(shí)間序列的分析。

因?yàn)闀r(shí)間序列是某個(gè)指標(biāo)數(shù)值長(zhǎng)期變化的數(shù)值表現(xiàn)，所以時(shí)間序列數(shù)值變化背后必然蘊(yùn)含著數(shù)值變換的規(guī)律性，這些規(guī)律性就是時(shí)間序列分析的切入點(diǎn)。一般情況下，時(shí)間序列的數(shù)值變化規(guī)律有以下四種：長(zhǎng)期變動(dòng)趨勢(shì)、季節(jié)變動(dòng)規(guī)律、周期變動(dòng)規(guī)律和不規(guī)則變動(dòng)。不同的數(shù)值變化規(guī)律是由不同影響因素決定的。這些影響因素有長(zhǎng)期起作用的因素，也有短期因素；有可以預(yù)知和控制的因素，也有未知和不可控制的因素；這些因素相互作用和影響，從而

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聚類的種類

聚類分析經(jīng)過多年的發(fā)展，已經(jīng)逐漸形成常用的三種聚類方法：層次聚類法、K-Mean聚類法和二階聚類法。下面對(duì)這三種聚類方法的聚類邏輯進(jìn)行介紹，后面會(huì)用三篇推送具體介紹它們的原理、SPSS軟件實(shí)現(xiàn)和生活案例應(yīng)用。層次聚類法層次聚類法是傳統(tǒng)的聚類方法，它首先需要根據(jù)指標(biāo)數(shù)據(jù)類型確定距離的基本定義和計(jì)算方式，隨后按照距離的遠(yuǎn)近，將所有的事物（個(gè)案）一步一步的歸成一類。這樣聚類的結(jié)果顯然存在嵌套，或者說

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應(yīng)該得具有什么樣的數(shù)據(jù)分析能力？

數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)時(shí)代各行業(yè)和學(xué)科發(fā)展的迫切要求。管理信息化、教育信息化、企業(yè)現(xiàn)代化的快速發(fā)展，促使各行各業(yè)在近十年都出現(xiàn)了極大的、極快的數(shù)據(jù)積累。不論在商業(yè)貿(mào)易領(lǐng)域，還是在經(jīng)濟(jì)建設(shè)領(lǐng)域、教育領(lǐng)域，都積累了海量數(shù)據(jù)。如何充分利用這些數(shù)據(jù)，從中總結(jié)出規(guī)律，為下一步?jīng)Q策提供依據(jù)，或者依據(jù)數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)智能化的數(shù)據(jù)推送，已經(jīng)成為社會(huì)科學(xué)的重要研究領(lǐng)域，也是管理和決策的重要依據(jù)。數(shù)據(jù)分析能力已經(jīng)成為當(dāng)代社

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什么是回歸分析？

回歸分析的目標(biāo)是研究因變量與引起其變化的自變量之間的函數(shù)關(guān)系。從理論上來說，每組變量（一個(gè)因變量和多個(gè)自變量）在按照算法實(shí)施計(jì)算后，都能產(chǎn)生一個(gè)或多個(gè)函數(shù)式（回歸方程）。在系統(tǒng)生成回歸方程后，必須考察回歸方程的有效性。只有有效的回歸方程，才有價(jià)值。利用有效的回歸方程，人們可以基于自變量計(jì)算出因變量的值，從而可以實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)、分析、探索等下一步活動(dòng)。在回歸分析中，評(píng)價(jià)回歸方程的質(zhì)量非常重要，借助高質(zhì)量的

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PGC123

RStudio安裝完后不能使用（不能打開R文件等）

RStudio安裝完后不能使用（不能打開R文件等）需要檢查一下R的安裝路徑是否正確（一、安裝路徑中沒有中文字符二、路徑中沒有特殊字符如‘

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數(shù)據(jù)分析的基本類型。

數(shù)據(jù)分析的前提是需要明確等待分析數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和形態(tài)，根據(jù)數(shù)據(jù)本質(zhì)的屬性，確定一個(gè)有效的數(shù)據(jù)分析策略。從不同的視角，數(shù)據(jù)有不同的類型，下面介紹最常用的兩種數(shù)據(jù)分類方式。首先，數(shù)據(jù)被分為總體數(shù)據(jù)與樣本數(shù)據(jù)。如果能夠直接獲取全部的數(shù)據(jù)，當(dāng)然最好，但是，由于各種客觀原因，研究者無法或不便于獲取全體研究對(duì)象的整體數(shù)據(jù)。于是基于某一規(guī)則抽取具有代表性的一些數(shù)據(jù)，以這些數(shù)據(jù)作為研究樣本并開展研究。其次，數(shù)

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SPSS亂碼解決方法總結(jié)

亂碼問題的診斷：把下載的SPSS數(shù)據(jù)放在其他的電腦上看是否是亂碼，如果在其他電腦上打開是正常的，可以確定是操作系統(tǒng)或者SPSS軟件設(shè)置的原因。SPSS數(shù)據(jù)打開數(shù)據(jù)出現(xiàn)亂碼可能存在以下的幾種情況：一，目前軟件版本過低，目標(biāo)數(shù)據(jù)是由高版本軟件生成的，這樣建議您升級(jí)軟件版本（下載地址：https://pan.baidu.com/s/1hrmiDCC )。問卷星導(dǎo)出的spss數(shù)據(jù)，在14.0以上

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阿抽哥哥

SPSS中使用導(dǎo)出的CF樹模型不適用新數(shù)據(jù)問題

問題如上圖所示。答：在使用導(dǎo)出的CF樹文件對(duì)新數(shù)據(jù)做聚類時(shí)，使用的變量必須正確，且導(dǎo)入變量的順序必須和之前的一樣才行。例如下圖為導(dǎo)出模型前使用的變量，在應(yīng)用于新數(shù)據(jù)集時(shí)變量必須與原模型使用的變量一致且導(dǎo)入變量時(shí)的順序也一致：

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阿抽哥哥

如何理解聚類中的輪廓系數(shù)？

輪廓系數(shù)，是聚類效果好壞的一種評(píng)價(jià)方式，它結(jié)合內(nèi)聚度和分離度兩種因素：內(nèi)聚度：某樣本 i 到同簇內(nèi)所有點(diǎn)的平均距離 - ai，也稱簇內(nèi)不相似度，當(dāng) ai 越小說明樣本 i 越應(yīng)該被聚類到該簇。分離度：某樣本 i 到其他某簇內(nèi)所有點(diǎn)平均距離 - bi，也稱簇間不相似度，當(dāng) bi 越大說明樣本 i 越不屬于其他簇。 s(i) 接近1，則說明樣本i聚類合理；s(i) 接近-1，則說明樣本

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291294878

常用的多維分析操作。

（1）多維分析基礎(chǔ)——聚集函數(shù)聚集就是對(duì)細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合的過程。最常用的五種聚集函數(shù)：求和（sum）、計(jì)數(shù)（count）、最大值（max）、最小值（min）、平均值（average），還有求中間值（median）、排序（rank）。（2）切片：slice就是在數(shù)據(jù)方體的某一維上選定一個(gè)維成員的動(dòng)作，即限定多維數(shù)組某一個(gè)維度只取一個(gè)特定的值。比如地區(qū)維，選定“北京”這一個(gè)維成員，這樣就得到

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列出數(shù)據(jù)清理的最佳實(shí)踐?

1）按不同的屬性排序數(shù)據(jù)2）對(duì)于大數(shù)據(jù)集，逐步清理并改進(jìn)數(shù)據(jù)，直到獲得良好的數(shù)據(jù)質(zhì)量3）對(duì)大型數(shù)據(jù)集，可以先將其分解為小數(shù)據(jù)集，使用更少的數(shù)據(jù)將增加迭代速度4）要處理常見的清理任務(wù)，請(qǐng)創(chuàng)建一組實(shí)用程序函數(shù)/工具/腳本。它可能包括基于CSV文件或SQL數(shù)據(jù)庫重映射值，或者正則表達(dá)式搜索和替換，消除所有不匹配正則表達(dá)式的值5）如果在數(shù)據(jù)清理方面存在問題，請(qǐng)按照估計(jì)的頻率進(jìn)行安排并解決問題6）

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F1值是什么？

Fβ是統(tǒng)計(jì)學(xué)中用來衡量二分類模型精確度的一種指標(biāo)。它同時(shí)兼顧了分類模型的準(zhǔn)確率和召回率?？梢钥醋魇悄Ｐ蜏?zhǔn)確率和召回率的一種加權(quán)平均，它的最大值是1，最小是0。物理意義就是將準(zhǔn)確率和召回率這兩個(gè)分值合并為一個(gè)分值，在合并的過程中，召回率的權(quán)重是準(zhǔn)確率的β倍： F1分?jǐn)?shù)認(rèn)為召回率和準(zhǔn)確率同等重要，F(xiàn)2分?jǐn)?shù)認(rèn)為召回率的重要程度是準(zhǔn)確率的2倍，而F0.5分?jǐn)?shù)認(rèn)為召回率的重要程度是準(zhǔn)確率的一半。

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解釋一下層次聚類算法？

根據(jù)層次分解的順序是自底向上的還是自上向下的，層次聚類算法分為凝聚的層次聚類算法和分裂的層次聚類算法。凝聚型層次聚類的策略是先將每個(gè)對(duì)象作為一個(gè)簇，然后合并這些原子簇為越來越大的簇，直到所有對(duì)象都在一個(gè)簇中，或者某個(gè)終結(jié)條件被滿足。絕大多數(shù)層次聚類屬于凝聚型層次聚類，它們只是在簇間相似度的定義上有所不同。采用最小距離的凝聚層次聚類算法流程：　(1)?將每個(gè)對(duì)象看作一類，計(jì)算兩兩之間的最小

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阿抽哥哥

如何理解SPSS中的標(biāo)準(zhǔn)與未標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)

因?yàn)橹笜?biāo)（自變量）的種類繁多、復(fù)雜多樣，在不同的行業(yè)，也會(huì)因其行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、重要性的不同而缺乏可比性，所以對(duì)指標(biāo)進(jìn)行無量綱化（標(biāo)準(zhǔn)化）處理，可使不同企業(yè)、不同指標(biāo)間進(jìn)行直接比較成為可能。標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)就是無量綱化后的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)就是數(shù)據(jù)未經(jīng)無量綱化得出的結(jié)果。標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)測(cè)度的是被解釋變量的重要性，其絕對(duì)值越大，反映對(duì)應(yīng)的自變量對(duì)因變量的貢獻(xiàn)越大。而非標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)反映的是自變量對(duì)因變量的

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python 讀取文件亂碼問題

一、問題：python讀取文件時(shí)會(huì)遇到亂碼的問題二、解決方法：1、已utf-8格式打開文檔f = open(r'E:\Python\liaotian.txt','r',encoding='utf-8')f.seek(0,0)for each_line in f: print(each_line)f.close()2、以二進(jìn)制打開文件，然后對(duì)讀取的內(nèi)容進(jìn)行utf-8

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MySQL5.7.23安裝包安裝時(shí)總是安裝MySQL8.0

下載的MySQL5.7.23安裝包，但是安裝時(shí)總是安裝MySQL8.0是怎么回事呢？由于之前安裝過程中選錯(cuò)選項(xiàng)，并且沒有徹底刪除干凈的原因(主要是安裝日志文件)。解決方法是將MySQL相關(guān)的東西刪除干凈并清理注冊(cè)表,然后再重新安裝即可。

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使用nltk包進(jìn)行文本處理時(shí)報(bào)錯(cuò)

在使用nltk包進(jìn)行文本處理時(shí)出現(xiàn)如下報(bào)錯(cuò) 這是由于沒有加載nltk的停詞庫而導(dǎo)致的可以使用如下的命令來加載停詞庫import nltknltk.download('punkt')

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如何對(duì)list中的item進(jìn)行隨機(jī)重排

可以使用shuffle()函數(shù)，例如：Import randomLt =[1,2,3,4,5,6,7,8]Random.shuffle(Lt)此時(shí)再查看lt順序已然被打亂。

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關(guān)于如何利用MySQL Workbench導(dǎo)入Excel表格

關(guān)于MySQL導(dǎo)入Excel表格數(shù)據(jù)的方法有很多，這里使用MySQL Workbench詳細(xì)介紹如何導(dǎo)入Excel表格數(shù)據(jù)：1、第一步：將Excel表格數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為.csv格式文件打開另存為另存為.csv格式文件 2.通過轉(zhuǎn)換編碼格式為Utf-8 3.打開MySQL Workbench導(dǎo)入選中.csv文件導(dǎo)入設(shè)置數(shù)據(jù)類型和編碼格式Utf-8 導(dǎo)入成功

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