MyBatis動態(tài)SQL底層原理分析 我們在使用mybatis的時候,會在xml中編寫sql語句。 比如這段動態(tài)sql代碼: UPDATE users name = #{name} , age = #{age} ...
2017-06-26調(diào)查問卷SPSS數(shù)據(jù)錄入與分析實例 目前,對調(diào)查問卷數(shù)據(jù)的分析主要采用SPSS等專業(yè)的軟件。SPSS如何錄入和分析數(shù)據(jù)呢?以下結合實例詳細說一下。 頻率分析 頻率就是某個選項出現(xiàn)的次數(shù),一般用來描述單選項 ...
2017-06-25R函數(shù)之transform 函數(shù)transform 作用:為原數(shù)據(jù)框添加新的列,改變原變量列的值,通過賦值NULL刪除列變量 用法: transform(‘data’,….) data就是要修改的data, \'…..\'代表你要進行的 ...
2017-06-25T檢驗、F檢驗和P值 1,T檢驗和F檢驗的由來 一般而言,為了肯定從樣本(sample)統(tǒng)計結果推論至總體時所犯錯的概率,wo們會應用統(tǒng)計學家所開發(fā)的一些統(tǒng)計辦法,進行統(tǒng)計檢定。 通過把所得到的統(tǒng)計檢定值,與統(tǒng)計 ...
2017-06-25SPSS中P值的含義 P值是最常用的一個統(tǒng)計學指標,幾乎統(tǒng)計軟件輸出結果都有P值。了解p值的由來、計算和意義很有必要。 . f & \\6 e) G0 _8 ^& l 一、P值的由來R·A·Fisher(1890-1962)作為一代假 ...
2017-06-25SPSS中的T檢驗 1.單樣本T檢驗(One-Sample T Test) 單樣本T檢驗主要用于樣本均數(shù)和已知總體均數(shù)的比較,還可以計算相應的描述性統(tǒng)計量及樣本均數(shù)和總體均數(shù)之差的95%可信區(qū)間。 如果Sig(P)>0.05,差異 ...
2017-06-25SPSS詳細教程 | 配對樣本的t檢驗 1、問題與數(shù)據(jù) 某研究使用克矽平治療矽肺病患者10名,分別測得治療前、后患者的血紅蛋白含量(g/dL),數(shù)據(jù)如下。試問該藥對矽肺患者的血紅蛋白含量有無影響? 2、 ...
2017-06-25R語言泊松回歸 泊松回歸涉及回歸模型,其中,應變量是計數(shù)且不是為分數(shù)的形式。例如出生或足球比賽系勝場數(shù)的列的計數(shù)。響應變量的值遵循泊松分布。 對于泊松回歸一般的數(shù)學公式是: log(y) = a + b1x1 + b2 ...
2017-06-24R語言二項分布 二項式分布模型涉及尋找具有在一系列實驗中只有兩種可能的結果的事件的成功的概率。對于一個硬幣的例子折騰總是給出一個正面或反面。發(fā)現(xiàn)正是3個正面,在反復擲硬幣10次的概率是二項分布估計的期 ...
2017-06-24R語言正態(tài)分布 在隨機收集來自獨立源的數(shù)據(jù),所以一般觀察到的數(shù)據(jù)的分布是正常的。 這意味著,在繪制的曲線圖與可變的水平軸的值和這些值中的垂直軸的計數(shù),我們得到一個鐘形曲線。該曲線的中心表示所述數(shù)據(jù) ...
2017-06-24R語言邏輯回歸 邏輯回歸是回歸模型,其中響應變量(因變量)具有明確的值,如:True/False或0/1。 它實際測量二元響應作為響應變量,是基于與預測變量有關它的數(shù)學方程的值的概率。 邏輯回歸一般的數(shù)學公 ...
2017-06-24定性、估算與數(shù)學建模 應該說物理學是與數(shù)學結合最緊密的學科之一。而且在科學史上,物理學也是最早與數(shù)學相結合的學科,甚至很難說清誰對誰的貢獻更大;比如牛頓對微積分這種純粹數(shù)學工具的創(chuàng)立,最初也是源于 ...
2017-06-24數(shù)據(jù)挖掘所需數(shù)學基礎 數(shù)據(jù)挖掘,是指從大量數(shù)據(jù)中獲取隱含的、潛在的是有價值信息的過程,是近年來計算機領域火熱的研究內(nèi)容。作為一個大的命題,為了便于引入討論,這里以本人目前涉及的游戲工業(yè)領域的數(shù)據(jù)挖 ...
2017-06-23掀開SQL的神秘面紗,將優(yōu)化進行到底 有這樣一條奇怪的SQL,返回結果不足10行,邏輯讀達到1.2w,存在索引卻走多次全表掃描,如何揭開它神秘的面紗拯救系統(tǒng)性能,答案在這里,你不可錯過! 本文來自上周四大講 ...
2017-06-23用SQL思考VS用Python思考 多年來,我已經(jīng)使用過各種語言和工具來分析數(shù)據(jù),當我回想起我使用每一個工具的時候,我逐漸意識到為了解決分析問題,每一個工具鼓勵使用不同的思路框架。意識到這些框架對性能的提升 ...
2017-06-238種常被忽視的SQL錯誤用法 1. LIMIT 語句 分頁查詢是最常用的場景之一,但也通常也是最容易出問題的地方。比如對于下面簡單的語句,一般 DBA 想到的辦法是在 type, name, create_time 字段上加組合索引。這 ...
2017-06-23巧用SQL數(shù)據(jù)庫挖掘審計線索的思路與方法 在審計署統(tǒng)一組織的醫(yī)療保險基金審計項目中,筆者所在審計組充分發(fā)揮計算機審計技術優(yōu)勢,巧用SQL數(shù)據(jù)庫查詢功能,進行數(shù)據(jù)比對,篩查出該縣一家民營醫(yī)院疑似存在“醫(yī)院 ...
2017-06-23MySQL SQL語句優(yōu)化技巧 1、應盡量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。 2、對查詢進行優(yōu)化,應盡量避免全表掃描,首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立 ...
2017-06-23SPSS分析技術:單因素方差分析結果的模型解讀 SPSS的方差分析過程就是以方差分析模型的形式進行計算和結果輸出的。下面我們將以單因素方差分析為例,介紹單因素方差分析結果的模型函數(shù)解讀。幫助大家充分理解方 ...
2017-06-22SPSS分析技術:無序多元Logistic回歸模型;美國總統(tǒng)大選的預測歷史及預測模型 在介紹有序多元Logistic回歸分析的理論基礎時,介紹過該模型公式有一個非常重要的假設,就是自變量對因變量多個類別(因變量是定序 ...
2017-06-22訓練與驗證損失驟升:機器學習訓練中的異常診斷與解決方案 在機器學習模型訓練過程中,“損失曲線” 是反映模型學習狀態(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)字化轉型加速的今天,企業(yè)對數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲” 轉向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計基本概念成為業(yè)務決策的底層邏輯 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:表結構數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結構數(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)的日期轉換:從基礎用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認知誤區(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:理性預期算子的內(nèi)涵、作用與應用解析 動態(tài)隨機一般均衡(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:解鎖表結構數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結構數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結構化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應用 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、適用場景與實踐應用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學領域,假設檢驗是驗證研究假設、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結構數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結構數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結構化數(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 進行 HTTP 網(wǎng)絡請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結構數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結構數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎、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)時的科學計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務數(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)務邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務邏輯” 是連接 “需求設計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅動下的精準零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當下,精準營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11