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yuechuchen

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

如果各分類之間沒有順序關(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，職級等，最好不要直接轉(zhuǎn)換成1，2，3這種，可以嘗試獨熱編碼。

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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：把某一個點附近的點分成一組，有別于知名度更高的K-Means，K-Means是基于距離的聚類算法，二者擅長的數(shù)據(jù)集不相同。

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yuechuchen

K-Means算法原理及改進

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

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liting李

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

如圖所示，顯示以下報錯： spearman等級相關(guān)的使用條件是非參數(shù)檢驗，一般用于數(shù)據(jù)量不大的情況它的計算原理是把兩組數(shù)據(jù)的等級進行排列然后再比較等級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：★★★★★實操：★難度：★★★★推薦：★★★清華博導(dǎo)的數(shù)據(jù)挖掘課。都說想去做數(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？如果各位有時間不緊的話建議看完，收獲非常大。當(dāng)然這是個開給清華數(shù)學(xué)碩士的理論課，對于數(shù)學(xué)不好的同學(xué)會有點困難。

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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)計數(shù)據(jù)分析必備語言：java、R、Python、HTML、Javscript、C/C 、SQL等技能和特長：電子表格工具(例如Excel)，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)(SQL和基于NOSQL)，通信可視化，數(shù)學(xué)，統(tǒng)計，計算機，機器學(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需要懂業(yè)務(wù)，即熟悉行業(yè)知識、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，完全基于計算機的運算結(jié)果，得出因子。常用SPSS驗證性因子分析，模型是約束的，即通過變量關(guān)系，已經(jīng)構(gòu)建模型，進而基于計算結(jié)果驗證模型。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，對公因子要給出具有實際意義的合理解釋。如果公共因子難以和實際問題相對應(yīng)，可對公因子進行旋轉(zhuǎn)，使得旋轉(zhuǎn)后的公因子具有實際意義。

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若水若谷

SPSS：安裝軟件報錯，顯示未檢測到SPSS

報錯信息：打開安裝文件夾的25下面發(fā)現(xiàn)只有一個Python文件夾，其他什么都沒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程發(fā)現(xiàn)一開始安裝的時候25文件夾下面所有文件都是正常生成的但在安裝進度條達到最后三分之一階段的時候安裝程序開始自動把文件批量刪除文件一個個的減少最后只留下Python一個文件夾了解決方案：在解決問題前，澄清下問題出現(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)計量等,選擇需要得到的分析對象。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)計技術(shù)。最早由英國心理學(xué)家C.E.斯皮爾曼提出。他發(fā)現(xiàn)學(xué)生的各科成績之間存在著一定的相關(guān)性，一科成績好的學(xué)生，往往其他各科成績也比較好，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。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)的變量歸入一個因子，可減少變量的數(shù)目，還可檢驗變量間關(guān)系的假設(shè)。

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讀童話的狼

在大數(shù)據(jù)中，通常使用的模型會有哪些？

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，決策樹，隨機森林，支持向量機，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)計分析通常指的是小數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)是通過抽樣獲得的，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

時間序列模型里的p和q如何確定？

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

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讀童話的狼

根據(jù)銷量預(yù)測未來庫存所需量，是用時間序列分析模型嗎？

在實際應(yīng)用中，時間序列模型預(yù)測會占到20%的場景，拿到數(shù)據(jù)后可以先進行DW檢驗，如果行與行之間相關(guān)性不強，時間序列也是不合適的，這時候可以利用橫截面模型，把庫存當(dāng)成y,受到多個x的影響，可以通過解讀運營報告，得下一期的x,然后把x帶入到模型里，就得到預(yù)測的y

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讀童話的狼

時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，這時候化折線圖應(yīng)是平行震蕩的，在時間序列里，之所以序列呈現(xiàn)上升或下降的趨勢就是行與行之間出現(xiàn)了相關(guān)，這個相關(guān)可以是相鄰行的相關(guān)也可以是相隔一定時間的相關(guān)，如果時間序列中消除了行之間的相關(guān)，也會呈現(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組的上下限金額算出來？

進行可視分箱后，得到的是排秩的結(jié)果可以對新生成的分箱化變量進行排序，然后點擊描述統(tǒng)計中的探索，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，只需要每次改下變量名稱和區(qū)間就可以了，重新操作會麻煩一些

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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三個因素的影響，通過運行模型可以得到每個因素的系數(shù)，對系數(shù)進行標(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每個因素進行打分

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讀童話的狼

平均回購周期怎么計算？

單客平均回購周期：指定時間區(qū)間內(nèi)，客戶初次消費與末次消費間隔天數(shù)/客戶消費次數(shù)

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