R語言如何導(dǎo)入數(shù)據(jù) 在使用R的時候,我們肯定需要導(dǎo)入數(shù)據(jù),現(xiàn)在總結(jié)一下如何導(dǎo)入不同類型的數(shù)據(jù): 1.使用鍵盤輸入數(shù)據(jù) 在導(dǎo)入數(shù)據(jù)比較少的時候,我們使用這種方法。R中的函數(shù) edit() 會自動調(diào)用一個允許 ...
2017-03-04SPSS變量定義 變量是spss分析工具的基礎(chǔ)。變量的定義將會影響到具體的數(shù)據(jù)分析,以下將介紹SPSS中定義變量的方法。 一手動輸入變量;二、直接導(dǎo)入已有的數(shù)據(jù)表格,然后再在變量視圖中對其進(jìn)行編輯。 方法 ...
2017-03-03spss-數(shù)據(jù)抽取-拆分與合并 數(shù)據(jù)抽取也成為數(shù)據(jù)拆分,是指保留、抽取原數(shù)據(jù)表中某些字段、記錄的部分信息,形成一個新字段、新紀(jì)錄。分為:字段拆分和隨機(jī)抽樣兩種方法。 一:字段拆分 如何提取“身份證號 ...
2017-03-03spss-數(shù)據(jù)清洗-處理重復(fù)數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)導(dǎo)入之后就需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗。數(shù)據(jù)清洗主要是對多余重復(fù)的數(shù)據(jù)篩選清除,將缺失的數(shù)據(jù)補充完整,將錯誤的數(shù)據(jù)糾正或者刪除。接下來操作如何將重復(fù)數(shù)據(jù)處理操作。 步驟一: ...
2017-03-03spss頻率分析-分類變量頻率分析 頻率分析主要通過頻數(shù)分布表、條形圖、直方圖,以及集中趨勢和離散趨勢的各種統(tǒng)計量來描述數(shù)據(jù)分布特征,以便我們對數(shù)據(jù)的分布特征形成初步的認(rèn)識,才能發(fā)現(xiàn)隱含在數(shù)據(jù)背后的信 ...
2017-03-03SPSS--描述性統(tǒng)計分析--探索性分析 菜單 除了可以計算基本的統(tǒng)計量之外,也可以給出一些簡單的檢驗結(jié)果和圖形,有助于用戶進(jìn)一步的分析數(shù)據(jù)。使得用戶能夠從大量的分析結(jié)果之中挖掘到所需要的統(tǒng)計信息。 ...
2017-03-03如何在R語言中使用SQL命令 對于有SQL背景的R語言學(xué)習(xí)者而言,sqldf是一個非常有用的包,因為它使我們能在R中使用SQL命令。只要掌握了基本的SQL技術(shù),我們就能利用它們在R中操作數(shù)據(jù)框。關(guān)于sqldf包的更多信息, ...
2017-03-03SPSS分析技術(shù):兩個獨立樣本的非參數(shù)檢驗 在醫(yī)學(xué)類研究中,經(jīng)常會遇到治療效果無法量化,但需要比較不同治療方法優(yōu)劣的需求。例如,比較止痛藥的效果,疼痛程度無法準(zhǔn)確量化,只能用主觀打分來描述;理療復(fù)健方 ...
2017-03-02SPSS分析技術(shù):曲線回歸 在大量的回歸分析中,變量之間的關(guān)系都是線性關(guān)系,或是能夠被轉(zhuǎn)化為線性關(guān)系。然而,也存在著許多非線性的關(guān)系。例如,在勻變速直線運動中,運動距離與時間之間的關(guān)系就是二次函數(shù)關(guān)系 ...
2017-03-02SPSS分析技術(shù):頻數(shù)分布;數(shù)據(jù)的心靈窗戶 頻數(shù)是指某一觀察值出現(xiàn)的次數(shù),把觀察值及其相應(yīng)的頻數(shù)全部羅列出來就是頻數(shù)分布。例如,可以將我們國家的全部人口按照年齡做出頻數(shù)分布。頻數(shù)分布能夠幫助我們了解某 ...
2017-03-02SPSS分析技術(shù):描述統(tǒng)計;了解手中的數(shù)據(jù),從這里開始 無論是總體數(shù)據(jù)還是樣本數(shù)據(jù),描述統(tǒng)計都是了解它們的第一步,因為了解數(shù)據(jù)是進(jìn)行進(jìn)一步數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。在統(tǒng)計基礎(chǔ)文章中介紹過,描述數(shù)據(jù)可以從三個維度 ...
2017-03-02SPSS分析技術(shù):探索性分析;強大的綜合性描述性統(tǒng)計模塊 SPSS還提供了一種綜合性的數(shù)據(jù)描述工具:探索性分析,它能夠一次性將上述分析結(jié)果和其它更詳細(xì)的分析結(jié)果呈現(xiàn)出來,不能能夠輸出數(shù)據(jù)結(jié)果,還能提供各種 ...
2017-03-02SPSS分析技術(shù):因子分析;調(diào)查問卷的效度分析 在以多個變量測量事物性質(zhì)的過程中,經(jīng)常出現(xiàn)多個變量交叉與重疊的情況。例如,在大學(xué)課程情況的問卷調(diào)查中,我們可以設(shè)置幾個不同的問題來測試教師的課件制作情況 ...
2017-03-02運營數(shù)據(jù)分析須掌握的十個經(jīng)典方法 眼花繚亂的東西很多,真正派上用場的,卻不見得是那些看起來炫酷的。很多方法樸實無華,卻解決大量的問題。下面十個方法都是我這么多年做互聯(lián)網(wǎng)運營分析時一定會用到的最經(jīng)典 ...
2017-03-01數(shù)據(jù)測量與分析:入門完全指南 在這篇入門完全指南中,我們將探討分析學(xué)中一些基本的方法,以及用戶體驗測量與分析中的日常工作和交付物。我們也將列舉一些常用工具、相關(guān)書籍,幫UX 從業(yè)者更好地學(xué)會收集和分 ...
2017-03-01數(shù)據(jù)挖掘方法功能和聚類分析案例 一、數(shù)據(jù)挖掘的常用方法 利用數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行數(shù)據(jù)分析常用的方法主要有分類、回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、特征、變化和偏差分析、Web頁挖掘等,它們分別從不同的角度對數(shù)據(jù)進(jìn)行 ...
2017-03-01用戶調(diào)研、競品分析、數(shù)據(jù)分析、行業(yè)分析4個方法,輕松挖掘產(chǎn)品需求 一般產(chǎn)品的需求來源,除了老板和其他同事(運營或市場)的業(yè)務(wù)需求,還可以來自以下幾個方面: 1.用戶調(diào)研 用戶調(diào)研的手法有很多, ...
2017-03-01數(shù)據(jù)在四個層面上的價值思考 1、思考一下,數(shù)據(jù)是什么? “掌握數(shù)據(jù)就掌握一切”,已經(jīng)成為大部分互聯(lián)網(wǎng)公司的基本認(rèn)識,你只要有用戶數(shù)據(jù),行為數(shù)據(jù),關(guān)系鏈數(shù)據(jù),就可以在此基礎(chǔ)上衍生出很多新的玩法,新 ...
2017-03-01SPSS分析技術(shù):偏相關(guān)分析 相關(guān)分析是研究兩個變量共同變化的密切程度,但有時出現(xiàn)相關(guān)的兩個變量又同時與另外的一個變量相關(guān),在這三個變量中,有可能只是由于某個變量充當(dāng)了相關(guān)性的中介作用,而另外的兩個變 ...
2017-02-28SPSS分析技術(shù):低測度數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析 如果遇到低測度數(shù)據(jù),需要判斷它與低測度數(shù)據(jù)或高測度數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性,需要根據(jù)數(shù)據(jù)類型以及數(shù)據(jù)組合之間的關(guān)系來決定分析方法,如下圖所示: 今天,我們介紹低 ...
2017-02-28訓(xùn)練與驗證損失驟升: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)對數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計基本概念成為業(yè)務(wù)決策的底層邏輯 統(tǒng)計基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎(chǔ)語言”—— 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)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
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)特征價值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗是驗證研究假設(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” 存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 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)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(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 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學(xué)計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學(xué)計數(shù)法問題 ...
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值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11