spss的方差齊性檢驗和ANOVA 我用spss做了單因素方差分析,出來兩個框,一個是方差齊性檢驗,那里的顯著性是大于0.05,另一個是ANOVA,那里的顯著性是小于0.05.到底要看哪個呢 spss的方差齊性檢驗和ANOVA的參 ...
2017-05-15SAS建立本地文件夾 SAS建立文件夾:用sas建立數(shù)據(jù)集市時,通常要生成每日數(shù)據(jù)并保留起來。 今天分享一段程序,SAS生成每日文件夾、模塊文件夾及主題表文件夾并保留每日運行的日志,在下一期,分享日志檢 ...
2017-05-14R語言作為BI中ETL的工具 R語言作為BI中ETL的工具,增刪改 R語言提供了強大的R_package與各種數(shù)據(jù)庫進行數(shù)據(jù)交互。 外加其強大數(shù)據(jù)變換清洗函數(shù),為ETL提供一條方便快捷的道路。 RODBC ROracal RMysql Rmon ...
2017-05-14R語言系列:構造擬合公式的幾個技巧 在使用各種回歸時,需要寫明擬合公式。最常見的形式如下: y~x1+x2 #可以增加任意數(shù)量的自變量 若要加入自變量之間的交互作用,可以使用以下寫法 y~x1+x2+x1:x2 y~(x1+x2) ...
2017-05-14通俗理解T檢驗與F檢驗的區(qū)別 1.T檢驗和F檢驗的由來 一般而言,為了確定從樣本(sample)統(tǒng)計結果推論至總體時所犯錯的概率,我們會利用統(tǒng)計學家所開發(fā)的一些統(tǒng)計方法,進行統(tǒng)計檢定。 通過把所得到的統(tǒng)計檢定值 ...
2017-05-14一個資深數(shù)據(jù)人對數(shù)據(jù)挖掘解讀 在銀行做了兩年的數(shù)據(jù)分析和挖掘工作,較少接觸互聯(lián)網的應用場景,因此,一直都在思考一個問題,“互聯(lián)網和金融,在數(shù)據(jù)挖掘上,究竟存在什么樣的區(qū)別”。在對這個問題的摸索和理 ...
2017-05-14如何一步步從數(shù)據(jù)產品菜鳥走到骨干數(shù)據(jù)產品 網上關于數(shù)據(jù)分析師的文章很多,但是關于數(shù)據(jù)產品經理的文章很少,所以經常有各個領域的垂直網站來和我交流,問我數(shù)據(jù)產品應該怎么做,人怎么培養(yǎng),團隊應該怎么建。 ...
2017-05-14數(shù)據(jù)分析該分析什么 很多時候我們走的走的就會忘記當初為什么而出發(fā)。我們有的時候在拿到數(shù)據(jù)以后不知道該怎么進行分析,該去分析什么,其實這些在我們以前的統(tǒng)計學中都學過。 不管是用Python還是R,其實和 ...
2017-05-13使用Python一步一步地來進行數(shù)據(jù)分析 你已經決定來學習Python,但是你之前沒有編程經驗。因此,你常常對從哪兒著手而感到困惑,這么多Python的知識需要去學習。以下這些是那些開始使用Python數(shù)據(jù)分析的初學者的 ...
2017-05-13為什么機器學習的框架都偏向于Python 總結:好寫、支持全面、好調、速度不慢。 1.Python是解釋語言,這讓寫程序方便不只一點。舉例來說,在C等編譯語言里寫一個矩陣乘法,需要自己分配操作數(shù)(矩陣)的內存 ...
2017-05-13說說什么是數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)挖掘就是指從數(shù)據(jù)中獲取知識。 好吧,這樣的定義方式比較抽象,但這也是業(yè)界認可度最高的一種解釋了。對于如何開發(fā)一個大數(shù)據(jù)環(huán)境下完整的數(shù)據(jù)挖掘項目,業(yè)界至今仍沒有統(tǒng)一的規(guī)范 ...
2017-05-13一行R代碼來實現(xiàn)繁瑣的可視化 ggfortify 是一個簡單易用的R軟件包,它可以僅僅使用一行代碼來對許多受歡迎的R軟件包結果進行二維可視化,這讓統(tǒng)計學家以及數(shù)據(jù)科學家省去了許多繁瑣和重復的過程,不用對結果進 ...
2017-05-13機器學習的道、法、術、勢、器 “道、法、術、器”出于老子的《道德經》,后人又加了一個“勢”,并且也有了不同的排列。很多人習慣用“道、法、術、勢、器”的順序,原因很簡單:道以明向、法以立本、術以立策 ...
2017-05-13sas信用評分之手動對數(shù)值變量分組 上周內容已經有了預告,就是除了我之前發(fā)表的最優(yōu)分段,我自認為比較實際的分段方法這個方法我是借鑒了別人的經驗已經根據(jù)自己的業(yè)務經驗做的手工分組,相對于之前的最優(yōu)分組 ...
2017-05-12SAS信用評分之模型擬合以及驗證的大坑 今天的內容是來講我這段時間被模型擬合和模型驗證坑過的那些事。我也是千辛萬苦終于是把模型給建出來了。此處應該有掌聲。因為模型老是效果不好這件事,我躲在被窩里哭了 ...
2017-05-12sas信用評分之評分卡的生成 今天介紹的“信用風險評分卡研究”中的生成評分卡的代碼,哪一章生成評分卡我琢磨了好久,所以我覺得要是有疑惑的可以看下我寫的這篇文章。至于理論的東西我就不說,基本要學評分卡 ...
2017-05-12判別分析的基本思想以及常見的判別分析方法 判別分析的基本概念及應用 從統(tǒng)計的角度來看,判別分析可以描述為:已知有個總體,現(xiàn)有樣本y,要根據(jù)這k個總體和當前樣本的特征,判定該樣本y屬于哪一個總體。其 ...
2017-05-12做運營必須掌握的數(shù)據(jù)分析思維,你還敢說不會做數(shù)據(jù)分析 對于運營數(shù)據(jù)分析,我相信很多小伙伴會存在以下問題: 面對異常數(shù)據(jù)經常出現(xiàn)“好像做了什么?好像發(fā)生了什么?所以可能造成了影響”的主觀臆測? ...
2017-05-12SAS日志檢測 以前跑數(shù)據(jù)集市時,通常是每天自己批量跑,如果每天查看日志非常麻煩。今天給大家分享一段數(shù)據(jù)日志的檢測代碼,可以判斷是是哪天出錯了。如下圖所示: [xmy_1487668820/2017-05-05-16-06-49-9355.p ...
2017-05-12R語言之grep函數(shù)和正則通配符查 在R語言的道路上又學到了一個新知識,記下來一起分享! 首先,grep函數(shù)可以像數(shù)據(jù)庫查詢一樣對向量中的具有特定條件的元素進行查詢! 其次,介紹幾種R語言中 ...
2017-05-11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