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yuechuchen

多分類變量轉(zhuǎn)成數(shù)值標(biāo)簽的時(shí)候，轉(zhuǎn)成1、2、3 或者轉(zhuǎn)成2、4、6，放入模型中的時(shí)候有區(qū)別嗎？

如果各分類之間沒(méi)有順序關(guān)系，比如民族，血型等分類變量，可以轉(zhuǎn)換成1，2，3.....，這時(shí)的1，2，3只是代碼，不考慮數(shù)值本身大小的屬性；如果分類之間又順序關(guān)系，比如學(xué)歷，職級(jí)等，最好不要直接轉(zhuǎn)換成1，2，3這種，可以嘗試獨(dú)熱編碼。

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yuechuchen

Dbscan屬于什么聚類方法

DBSCAN是以密度為本的聚類算法：把某一個(gè)點(diǎn)附近的點(diǎn)分成一組，有別于知名度更高的K-Means，K-Means是基于距離的聚類算法，二者擅長(zhǎng)的數(shù)據(jù)集不相同。

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yuechuchen

K-Means算法原理及改進(jìn)

1.k-means原理：第一步選取K個(gè)點(diǎn)作為質(zhì)心；第二步計(jì)算所有樣本點(diǎn)到所有質(zhì)心的距離；第三步，把這些距離進(jìn)行排序，從中找出單個(gè)樣本點(diǎn)距離最近的質(zhì)心并把該樣本點(diǎn)劃分到最近質(zhì)心所代表的類中；第四步，計(jì)算得出剛聚成的各簇的真正質(zhì)心；第五步重新計(jì)算所有樣本點(diǎn)到各個(gè)新質(zhì)心的距離，依次重復(fù)上述過(guò)程知道最后無(wú)論怎樣迭代，所有的質(zhì)心和樣本點(diǎn)歸屬的類都不再發(fā)生變動(dòng)，或者達(dá)到設(shè)定的最大迭代次數(shù)或者每次質(zhì)心變動(dòng)的量

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liting李

SPSS做spearman相關(guān)性分析提示案例過(guò)多可用存儲(chǔ)空間不足

如圖所示，顯示以下報(bào)錯(cuò)： spearman等級(jí)相關(guān)的使用條件是非參數(shù)檢驗(yàn)，一般用于數(shù)據(jù)量不大的情況它的計(jì)算原理是把兩組數(shù)據(jù)的等級(jí)進(jìn)行排列然后再比較等級(jí)排列大小之間是否有關(guān)聯(lián)，所以數(shù)據(jù)量大的一般不需要用它，而是用皮爾遜相關(guān)

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clbe2x2

分享轉(zhuǎn)發(fā)：清華大學(xué)-數(shù)據(jù)挖掘：理論與算法

傳送鏈接：清華大學(xué)-數(shù)據(jù)挖掘：理論與算法理論：★★★★★實(shí)操：★難度：★★★★推薦：★★★清華博導(dǎo)的數(shù)據(jù)挖掘課。都說(shuō)想去做數(shù)據(jù)，那什么叫大數(shù)據(jù)，什么叫數(shù)據(jù)挖掘。最近很火爆的AI人工智能和數(shù)據(jù)又是什么關(guān)系？如果各位有時(shí)間不緊的話建議看完，收獲非常大。當(dāng)然這是個(gè)開給清華數(shù)學(xué)碩士的理論課，對(duì)于數(shù)學(xué)不好的同學(xué)會(huì)有點(diǎn)困難。

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bowan.

成為大數(shù)據(jù)分析師你需要？

成為大數(shù)據(jù)分析師的條件硬性條件：數(shù)據(jù)分析師角色/任務(wù)：收集，處理和執(zhí)行統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析必備語(yǔ)言：java、R、Python、HTML、Javscript、C/C 、SQL等技能和特長(zhǎng)：電子表格工具(例如Excel)，數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)(SQL和基于NOSQL)，通信可視化，數(shù)學(xué)，統(tǒng)計(jì)，計(jì)算機(jī)，機(jī)器學(xué)習(xí)等軟性條件：懂業(yè)務(wù)：從事數(shù)據(jù)分析工作的前提就會(huì)需要懂業(yè)務(wù)，即熟悉行業(yè)知識(shí)、公司業(yè)務(wù)及流程，最好有

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liting李

探索性因子分析和驗(yàn)證性因子分析有什么區(qū)別嗎

探索性因子分析，模型是開放的，完全基于計(jì)算機(jī)的運(yùn)算結(jié)果，得出因子。常用SPSS驗(yàn)證性因子分析，模型是約束的，即通過(guò)變量關(guān)系，已經(jīng)構(gòu)建模型，進(jìn)而基于計(jì)算結(jié)果驗(yàn)證模型。常用AMOS

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liting李

什么是因子旋轉(zhuǎn)

因子旋轉(zhuǎn)(factor rotation)是一種變換，就是旋轉(zhuǎn)因子的坐標(biāo)軸。在因子分析中，當(dāng)求得公共因子及其因子載荷陣后，對(duì)公因子要給出具有實(shí)際意義的合理解釋。如果公共因子難以和實(shí)際問(wèn)題相對(duì)應(yīng)，可對(duì)公因子進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，使得旋轉(zhuǎn)后的公因子具有實(shí)際意義。

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若水若谷

SPSS：安裝軟件報(bào)錯(cuò)，顯示未檢測(cè)到SPSS

報(bào)錯(cuò)信息：打開安裝文件夾的25下面發(fā)現(xiàn)只有一個(gè)Python文件夾，其他什么都沒(méi)有安裝了好幾次都是這樣我特地觀察了一下安裝文件的過(guò)程發(fā)現(xiàn)一開始安裝的時(shí)候25文件夾下面所有文件都是正常生成的但在安裝進(jìn)度條達(dá)到最后三分之一階段的時(shí)候安裝程序開始自動(dòng)把文件批量刪除文件一個(gè)個(gè)的減少最后只留下Python一個(gè)文件夾了解決方案：在解決問(wèn)題前，澄清下問(wèn)題出現(xiàn)的地方：Window

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liting李

在SPSS里如何做因子分析

spss因子分析法詳細(xì)步驟：1、錄入數(shù)據(jù),把數(shù)據(jù)導(dǎo)入SPSS軟件中。2、單擊“分析(A)”,選擇“降維”,點(diǎn)擊“因子分析”。3、將需要的分析變量導(dǎo)入放到“變量”中。4、可以選擇“描述”,“抽取”,“旋轉(zhuǎn)”,“得分”中的統(tǒng)計(jì)量等,選擇需要得到的分析對(duì)象。4、數(shù)據(jù)結(jié)果解釋。

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liting李

什么是因子分析

因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統(tǒng)計(jì)技術(shù)。最早由英國(guó)心理學(xué)家C.E.斯皮爾曼提出。他發(fā)現(xiàn)學(xué)生的各科成績(jī)之間存在著一定的相關(guān)性，一科成績(jī)好的學(xué)生，往往其他各科成績(jī)也比較好，從而推想是否存在某些潛在的共性因子，或稱某些一般智力條件影響著學(xué)生的學(xué)習(xí)成績(jī)。因子分析可在許多變量中找出隱藏的具有代表性的因子。將相同本質(zhì)的變量歸入一個(gè)因子，可減少變量的數(shù)目，還可檢驗(yàn)變量間關(guān)系的假設(shè)。

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讀童話的狼

在大數(shù)據(jù)中，通常使用的模型會(huì)有哪些？

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，決策樹，隨機(jī)森林，支持向量機(jī)，聚類，關(guān)聯(lián)，決策樹和貝葉斯是解釋性比較好的模型

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讀童話的狼

數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析有什么區(qū)別？

數(shù)據(jù)挖掘可以理解為大數(shù)據(jù)分析，一般的數(shù)據(jù)庫(kù)分析是大數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)分析既包括大數(shù)據(jù)分析也包括小數(shù)據(jù)分析，統(tǒng)計(jì)分析通常指的是小數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)是通過(guò)抽樣獲得的，大數(shù)據(jù)是有多少數(shù)據(jù)就分析多少數(shù)據(jù)

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讀童話的狼

時(shí)間序列模型里的p和q如何確定？

把時(shí)間序列放到SPSS中可以計(jì)算出自相關(guān)與偏自相關(guān)，同過(guò)下面的識(shí)別方式就可以得到p和q。

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讀童話的狼

根據(jù)銷量預(yù)測(cè)未來(lái)庫(kù)存所需量，是用時(shí)間序列分析模型嗎？

在實(shí)際應(yīng)用中，時(shí)間序列模型預(yù)測(cè)會(huì)占到20%的場(chǎng)景，拿到數(shù)據(jù)后可以先進(jìn)行DW檢驗(yàn)，如果行與行之間相關(guān)性不強(qiáng)，時(shí)間序列也是不合適的，這時(shí)候可以利用橫截面模型，把庫(kù)存當(dāng)成y,受到多個(gè)x的影響，可以通過(guò)解讀運(yùn)營(yíng)報(bào)告，得下一期的x,然后把x帶入到模型里，就得到預(yù)測(cè)的y

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讀童話的狼

時(shí)間序列為什么去掉相關(guān)性就可以使數(shù)據(jù)平穩(wěn)震蕩？

如果是橫截面數(shù)據(jù)，行與行之間是不相關(guān)的，這時(shí)候化折線圖應(yīng)是平行震蕩的，在時(shí)間序列里，之所以序列呈現(xiàn)上升或下降的趨勢(shì)就是行與行之間出現(xiàn)了相關(guān)，這個(gè)相關(guān)可以是相鄰行的相關(guān)也可以是相隔一定時(shí)間的相關(guān)，如果時(shí)間序列中消除了行之間的相關(guān)，也會(huì)呈現(xiàn)平行震蕩的形式

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讀童話的狼

M分箱后怎么樣把每一個(gè)組的上下限金額算出來(lái)？

進(jìn)行可視分箱后，得到的是排秩的結(jié)果可以對(duì)新生成的分箱化變量進(jìn)行排序，然后點(diǎn)擊描述統(tǒng)計(jì)中的探索，將分箱化變量放到因子，原始的m放到因變量列表，在得到的描述結(jié)果里就可以看到每組的最大值和最小值

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讀童話的狼

RFM中當(dāng)R重新定義之后，需要重新分組再修正嗎？

需要，可以把每次分析的程序保存下來(lái)，只需要每次改下變量名稱和區(qū)間就可以了，重新操作會(huì)麻煩一些

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讀童話的狼

如何調(diào)整RFM模型的權(quán)重？

如果有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，可以建立結(jié)構(gòu)方程，將總分當(dāng)做潛變量，受到R，F(xiàn),M三個(gè)因素的影響，通過(guò)運(yùn)行模型可以得到每個(gè)因素的系數(shù)，對(duì)系數(shù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后系數(shù)就可以當(dāng)做權(quán)重，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)不好獲得，一般是利用專家法對(duì)每個(gè)因素進(jìn)行打分

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讀童話的狼

平均回購(gòu)周期怎么計(jì)算？

單客平均回購(gòu)周期：指定時(shí)間區(qū)間內(nèi)，客戶初次消費(fèi)與末次消費(fèi)間隔天數(shù)/客戶消費(fèi)次數(shù)

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