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cda

數(shù)字化人才認證
') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1:配置參數(shù) // 參數(shù)2:回調,回調的第一個參數(shù)驗證碼對象,之后可以使用它調用相應的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數(shù)為必須,不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺檢測極驗服務器是否宕機 new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機時表示是新驗證碼的宕機 product: "float", // 產(chǎn)品形式,包括:float,popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說明請參見:http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計時完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請輸入'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var errTxt = '請輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }

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常用的機器學習模型評估指標有哪些?
2023-10-14
機器學習模型評估指標是用來量化和衡量機器學習模型性能的度量標準。在選擇合適的機器學習模型時,了解常用的評估指標對于模型的選擇和優(yōu)化至關重要。以下是一些常見的機器學習模型評估指標: 準確率(Accuracy) ...

CDA LEVEL II

CDA LEVEL II
2023-10-11
一、總體目標 CDA(Certified Data Analyst),即“CDA數(shù)據(jù)分析師”,是在數(shù)字經(jīng)濟大背景和人工智能時代趨勢下,面向全行業(yè)的資格認證,旨在提升用戶數(shù)字技能,助力企業(yè)數(shù)字化轉型,推動行業(yè)數(shù)字化發(fā)展。「CDA ...
CDA LEVEL I
2023-10-11
一、總體目標 CDA(Certified Data Analyst),即“CDA數(shù)據(jù)分析師”,是在數(shù)字經(jīng)濟大背景和人工智能時代趨勢下,面向全行業(yè)的資格認證,旨在提升用戶數(shù)字技能,助力企業(yè)數(shù)字化轉型,推動行業(yè)數(shù)字化發(fā)展?!窩DA ...
市場分析中常用的統(tǒng)計方法有哪些?
2023-10-11
市場分析是企業(yè)決策和業(yè)務發(fā)展的關鍵環(huán)節(jié),而統(tǒng)計方法在市場分析中扮演著重要的角色。通過統(tǒng)計方法,我們可以收集、整理和分析大量的市場數(shù)據(jù),從而獲得有關市場趨勢、消費者行為和競爭情況等方面的見解。下面 ...
數(shù)據(jù)挖掘需要哪些必備技能和工具?
2023-10-11
隨著數(shù)據(jù)時代的到來,大量的數(shù)據(jù)積累為企業(yè)決策和發(fā)展提供了寶貴的資源。而數(shù)據(jù)挖掘作為從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏模式、關聯(lián)規(guī)則和趨勢的一項重要任務,已經(jīng)成為許多公司和組織的必備技能之一。本文將介紹數(shù)據(jù)挖掘所需 ...
數(shù)據(jù)預處理中最常見的錯誤有哪些?
2023-10-11
在數(shù)據(jù)預處理過程中,常見的錯誤有許多。下面是一些常見的錯誤和建議的解決方法。 缺失值處理錯誤:缺失值是數(shù)據(jù)集中經(jīng)常遇到的問題。常見的錯誤包括簡單地刪除帶有缺失值的行或列,或者用一個默認值來 ...
有哪些常見的數(shù)據(jù)分析方法和技巧?
2023-10-10
數(shù)據(jù)分析是從大量的數(shù)據(jù)中提取有用信息和洞察力的過程。在進行數(shù)據(jù)分析時,可以使用各種方法和技巧來揭示數(shù)據(jù)背后的模式和趨勢。下面介紹一些常見的數(shù)據(jù)分析方法和技巧。 描述性統(tǒng)計分析:描述性統(tǒng)計分析是對數(shù)據(jù) ...

在頭部保險集團任產(chǎn)品經(jīng)理的我是這樣備考的|CDA持證人分享

在頭部保險集團任產(chǎn)品經(jīng)理的我是這樣備考的|CDA持證人分享
2024-08-12
CDA數(shù)據(jù)分析師 出品 編輯:Mika 作者:楊迅 CDA Level Ⅰ 持證人        大家好,我叫楊迅,是一名CDA Level Ⅰ 持證人,今天很高興跟大家分享一下我的CDA認證備考經(jīng)驗。   ...
數(shù)據(jù)分析師統(tǒng)計學要學什么
2023-10-09
數(shù)據(jù)分析師是現(xiàn)代商業(yè)中非常重要的一部分,他們需要具備多種統(tǒng)計學知識才能從數(shù)據(jù)中得出正確的結論并指導商業(yè)決策。下面是數(shù)據(jù)分析師需要學習的一些統(tǒng)計學知識。 一、概率論基礎 概率論是統(tǒng)計學的基礎, ...
數(shù)據(jù)分析師要學什么數(shù)學
2023-10-09
數(shù)據(jù)分析師需要學習哪些數(shù)學知識? 一、統(tǒng)計學 統(tǒng)計學是數(shù)據(jù)分析的基礎,它為數(shù)據(jù)分析提供了數(shù)學基礎和統(tǒng)計分析方法。統(tǒng)計學包括描述性統(tǒng)計和推論性統(tǒng)計兩個部分。描述性統(tǒng)計用于總結和概括數(shù)據(jù),推 ...
統(tǒng)計學在數(shù)據(jù)分析中的作用是什么?
2023-10-08
統(tǒng)計學在數(shù)據(jù)分析中起著關鍵的作用。它是一門研究如何收集、整理、解釋和推斷數(shù)據(jù)的學科,可用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的模式、趨勢和關聯(lián),從而取得有意義的結論。下面將在800字的篇幅內詳細介紹統(tǒng)計學在數(shù)據(jù)分析中的重要性 ...
數(shù)據(jù)預處理中最常見的錯誤有哪些?
2023-10-08
在數(shù)據(jù)預處理過程中,常見的錯誤有許多。下面是一些常見的錯誤和建議的解決方法。 缺失值處理錯誤:缺失值是數(shù)據(jù)集中經(jīng)常遇到的問題。常見的錯誤包括簡單地刪除帶有缺失值的行或列,或者用一個默認值來填充缺失值 ...
數(shù)據(jù)挖掘需要哪些必備技能和工具?
2023-09-28
隨著數(shù)據(jù)時代的到來,大量的數(shù)據(jù)積累為企業(yè)決策和發(fā)展提供了寶貴的資源。而數(shù)據(jù)挖掘作為從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏模式、關聯(lián)規(guī)則和趨勢的一項重要任務,已經(jīng)成為許多公司和組織的必備技能之一。本文將介紹數(shù)據(jù)挖掘所需 ...

數(shù)據(jù)分析中常用的統(tǒng)計指標有哪些?

數(shù)據(jù)分析中常用的統(tǒng)計指標有哪些?
2023-09-25
在數(shù)據(jù)分析中,有許多常用的統(tǒng)計指標可以幫助我們理解和描述數(shù)據(jù)集。下面是一些常見的統(tǒng)計指標: 平均數(shù)(Mean):平均數(shù)是數(shù)據(jù)集中所有數(shù)值的總和除以數(shù)據(jù)點的數(shù)量,用于表示數(shù)據(jù)的集中趨勢。 ...
市場分析中常用的統(tǒng)計方法有哪些?
2023-09-08
市場分析是企業(yè)決策和業(yè)務發(fā)展的關鍵環(huán)節(jié),而統(tǒng)計方法在市場分析中扮演著重要的角色。通過統(tǒng)計方法,我們可以收集、整理和分析大量的市場數(shù)據(jù),從而獲得有關市場趨勢、消費者行為和競爭情況等方面的見解。下面將介紹 ...
如何設計教育實驗并進行統(tǒng)計分析?
2023-08-25
教育實驗的設計和統(tǒng)計分析是教育研究中至關重要的環(huán)節(jié)。通過科學合理地設計實驗,并運用適當?shù)慕y(tǒng)計方法對數(shù)據(jù)進行分析,可以幫助教育研究者獲取準確的結論和洞察。本文將介紹如何設計教育實驗并進行統(tǒng)計分析,以提 ...

如何評估一個模型的性能和準確度?

如何評估一個模型的性能和準確度?
2023-08-25
在機器學習領域,評估模型的性能和準確度是非常重要的。本文將介紹一些常用的評估方法,包括訓練集和測試集劃分、交叉驗證、混淆矩陣和常見的性能指標等。這些方法可以幫助我們客觀地評估模型的表現(xiàn),并作出合理的 ...
如何利用數(shù)據(jù)分析預測客戶流失率?
2023-08-22
在當今競爭激烈的商業(yè)環(huán)境中,客戶流失對企業(yè)的影響不可忽視。因此,準確預測客戶流失率成為了企業(yè)成功的關鍵之一。幸運的是,借助數(shù)據(jù)分析技術,我們能夠深入挖掘客戶行為和模式,從而預測客戶流失率。本文將介紹如 ...

如何利用福彩數(shù)據(jù)進行分析和預測?

如何利用福彩數(shù)據(jù)進行分析和預測?
2023-08-22
利用福彩數(shù)據(jù)進行分析和預測的方法與技巧 福利彩票作為一種常見的博彩形式,吸引了眾多人的參與。對于那些希望提高中獎幾率的彩民而言,對福彩數(shù)據(jù)進行分析和預測是一項關鍵工作。本文將介紹如何有效地利用福彩數(shù) ...

如何處理數(shù)據(jù)中的異常值和離群點?

如何處理數(shù)據(jù)中的異常值和離群點?
2023-08-18
在數(shù)據(jù)分析和機器學習的過程中,我們常常面臨著異常值和離群點的問題。這些數(shù)據(jù)點可能是由于測量誤差、采樣錯誤或其他未知原因而導致的異常情況。處理異常值和離群點是確保數(shù)據(jù)質量和模型準確性的重要步驟。本文將 ...

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