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數(shù)字化人才認(rèn)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(jī)數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進(jìn)行初始化 // 參數(shù)1:配置參數(shù) // 參數(shù)2:回調(diào),回調(diào)的第一個(gè)參數(shù)驗(yàn)證碼對(duì)象,之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口 initGeetest({ // 以下 4 個(gè)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(tái)檢測(cè)極驗(yàn)服務(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時(shí)表示是新驗(yàn)證碼的宕機(jī) product: "float", // 產(chǎn)品形式,包括:float,popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說(shuō)明請(qǐng)參見:http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計(jì)時(shí)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 = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請(qǐng)輸入'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var errTxt = '請(qǐng)輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; 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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數(shù)據(jù)分析師(018884)(職位編號(hào):JD018884)-京東商城總部
2017-03-13
數(shù)據(jù)分析師(018884)(職位編號(hào):JD018884)-京東商城總部 京東(JD.com) 于2004年正式涉足電商領(lǐng)域。2015年,京東集團(tuán)市場(chǎng)交易額達(dá)到4627億元,凈收入達(dá)到1813億元,年交易額同比增長(zhǎng)78%,增速是行 ...

問(wèn)卷中李克特量表的SPSS分析方法

問(wèn)卷中李克特量表的SPSS分析方法
2020-12-08
問(wèn)卷中存在量表題時(shí)(有的文獻(xiàn)中將所有的問(wèn)卷題目,包括選擇題都當(dāng)做量表題,本文中的量表題專門指的是類似于likert量表的量表),而使得對(duì)整份問(wèn)卷的分析變得復(fù)雜,不過(guò)量表也是我們?yōu)榱说贸龈由钊氲男畔⑺仨?...

SPSS實(shí)操 兩個(gè)獨(dú)立樣本均數(shù)比較的t檢驗(yàn)

SPSS實(shí)操 兩個(gè)獨(dú)立樣本均數(shù)比較的t檢驗(yàn)
2017-03-08
SPSS實(shí)操 兩個(gè)獨(dú)立樣本均數(shù)比較的t檢驗(yàn) 一、臨床問(wèn)題&科學(xué)問(wèn)題 40例患者隨機(jī)分配至A、B兩組。每組 20例,A組接受常規(guī)液體復(fù)蘇,B組在初步液體復(fù)蘇后,接受限制性液體復(fù)蘇,72h后,利用PICCO計(jì)算測(cè)量?jī)山M患者 ...

數(shù)據(jù)分析該如何學(xué)起

數(shù)據(jù)分析該如何學(xué)起
2021-08-05
數(shù)據(jù)分析該如何學(xué)起 隨著互聯(lián)網(wǎng)的大力發(fā)展,數(shù)據(jù)分析逐漸成了熱門職業(yè)。那一個(gè)小白該如何入門呢?作為一個(gè)大學(xué)、研究生都是統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)的學(xué)渣,雖然沒(méi)學(xué)到統(tǒng)計(jì)學(xué)的精髓,但是大致的脈絡(luò)還比較了解,加上在互聯(lián) ...
SPSS干貨分享:區(qū)分T檢驗(yàn)與F檢驗(yàn)
2017-03-06
SPSS干貨分享:區(qū)分T檢驗(yàn)與F檢驗(yàn) 1. T 檢驗(yàn)和 F 檢驗(yàn)的由來(lái) 一般而言,為了確定從樣本 (sample) 統(tǒng)計(jì)結(jié)果推論至總體時(shí)所犯錯(cuò)的概率,我們會(huì)利用統(tǒng)計(jì)學(xué)家所開發(fā)的一些統(tǒng)計(jì)方法,進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢定。 通過(guò)把所得 ...

SPSS應(yīng)用重復(fù)測(cè)量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)方法

SPSS應(yīng)用重復(fù)測(cè)量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)方法
2017-03-05
SPSS應(yīng)用重復(fù)測(cè)量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)方法 重復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì),即對(duì)一組或多組受試對(duì)象,在k個(gè)(k≥2)不同的時(shí)間點(diǎn)上,從每個(gè)人體(或樣本)上重復(fù)觀測(cè)同一個(gè)指標(biāo)的具體取值的設(shè)計(jì)。如臨床研究中,需要觀察患者在不同時(shí)間的某 ...

SPSS分析技術(shù):線性回歸分析

SPSS分析技術(shù):線性回歸分析
2017-02-28
SPSS分析技術(shù):線性回歸分析 相關(guān)分析可以揭示事物之間共同變化的一致性程度,但它僅僅只是反映出了一種相關(guān)關(guān)系,并沒(méi)有揭示出變量之間準(zhǔn)確的可以運(yùn)算的控制關(guān)系,也就是函數(shù)關(guān)系,不能解決針對(duì)未來(lái)的分析與預(yù) ...

 快速成為R語(yǔ)言全棧數(shù)據(jù)分析師

快速成為R語(yǔ)言全棧數(shù)據(jù)分析師
2017-02-15
R源自90年代S編程語(yǔ)言的一個(gè)開源版本,主要用于統(tǒng)計(jì)分析、繪圖、數(shù)據(jù)挖掘,在高校及商業(yè)統(tǒng)計(jì)分析領(lǐng)域非常受歡迎。最新的O’Reilly數(shù)據(jù)科學(xué)薪資調(diào)查也將R列為最高薪的數(shù)據(jù)科學(xué)家使用技能之一。當(dāng)然,R最吸引人的地方 ...

用R語(yǔ)言的quantreg包進(jìn)行分位數(shù)回歸

用R語(yǔ)言的quantreg包進(jìn)行分位數(shù)回歸
2017-01-25
用R語(yǔ)言的quantreg包進(jìn)行分位數(shù)回歸 什么是分位數(shù)回歸 分位數(shù)回歸(Quantile Regression)是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究前沿方向之一,它利用解釋變量的多個(gè)分位數(shù)(例如四分位、十分位、百分位等)來(lái)得到被解釋變量的條 ...

CDA數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)-LEVEL I,年前最后一波,歡迎參加!

CDA數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)-LEVEL I,年前最后一波,歡迎參加!
2022-01-20
【課程介紹】 CDA LEVEL I業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師針對(duì)以業(yè)務(wù)為主導(dǎo),數(shù)據(jù)為輔助的工作人員的培訓(xùn)課程。以分析型市場(chǎng)營(yíng)銷人 才、分析型財(cái)務(wù)人才這些不滿足用EXCEL作數(shù)據(jù)分析的人員。也同時(shí)針對(duì)面向長(zhǎng)期存在數(shù)據(jù)分析,大型 ...

最優(yōu)尺度回歸分析_SPSS統(tǒng)計(jì)分析案例

最優(yōu)尺度回歸分析_SPSS統(tǒng)計(jì)分析案例
2016-12-10
最優(yōu)尺度回歸分析_SPSS統(tǒng)計(jì)分析案例 1、什么是最優(yōu)尺度回歸? 英文簡(jiǎn)稱CATREG,也稱分類回歸。 普通線性回歸對(duì)數(shù)據(jù)的要求十分嚴(yán)格,當(dāng)遇到分類變量時(shí),線性回歸無(wú)法準(zhǔn)確地反映分類變量不同取值的距離,比如 ...

證券數(shù)據(jù)挖掘探索及實(shí)踐

證券數(shù)據(jù)挖掘探索及實(shí)踐
2016-11-23
證券數(shù)據(jù)挖掘探索及實(shí)踐 在券商企業(yè)多年來(lái)的運(yùn)營(yíng)中,積累了大量投資者真實(shí)的第一手買賣金融產(chǎn)品數(shù)據(jù),近年互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展,加速了各類運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的產(chǎn)生,也讓數(shù)據(jù)真正成為了價(jià)值的核心,數(shù)據(jù)成為了數(shù)據(jù)資產(chǎn)。 ...

教你搞定一般線性回歸的SPSS操作

教你搞定一般線性回歸的SPSS操作
2016-10-26
教你搞定一般線性回歸的SPSS操作 在回歸分析中,只有一個(gè)自變量的回歸分析,稱為一元回歸;多于一個(gè)自變量的回歸分析,稱為多元回歸。在做線性回歸分析之前需要先做散點(diǎn)圖,如果散點(diǎn)圖不呈現(xiàn)線性關(guān)系,則不能做 ...

如何使用Excel數(shù)據(jù)分析功能?Excel數(shù)據(jù)分析使用方法

如何使用Excel數(shù)據(jù)分析功能?Excel數(shù)據(jù)分析使用方法
2016-10-23
如何使用Excel數(shù)據(jù)分析功能?Excel數(shù)據(jù)分析使用方法 如何使用Excel數(shù)據(jù)分析功能?眾所周知,Excel表格是一款非常不錯(cuò)的辦公軟件,使用這款軟件可以幫助用戶存儲(chǔ)一些數(shù)據(jù),同時(shí)還可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,不過(guò)想要讓E ...

如何使用SPSS進(jìn)行一元回歸分析

如何使用SPSS進(jìn)行一元回歸分析
2016-10-18
如何使用SPSS進(jìn)行一元回歸分析 在數(shù)學(xué)關(guān)系式中只描述了一個(gè)變量與另一個(gè)變量之間的數(shù)量變化關(guān)系,則稱其為一元回歸分析。 其回歸模型為           &nbs ...

SPSS進(jìn)行逐步回歸分析

SPSS進(jìn)行逐步回歸分析
2016-10-18
SPSS進(jìn)行逐步回歸分析 在自變量很多時(shí),其中有的因素可能對(duì)應(yīng)變量的影響不是很大,而且x之間可能不完全相互獨(dú)立的,可能有種種互作關(guān)系。在這種情況下可用逐步回歸分析,進(jìn)行x因子的篩選,這樣建立的多元回歸 ...
R語(yǔ)言之縱向數(shù)據(jù)分析:多級(jí)線性增長(zhǎng)模型2
2016-10-17
R語(yǔ)言之縱向數(shù)據(jù)分析:多級(jí)線性增長(zhǎng)模型2 這篇文章已經(jīng)是縱向數(shù)據(jù)分析系列的第三篇了。之前,我們介紹了什么是縱向數(shù)據(jù),我們?nèi)绾伟验L(zhǎng)型的數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換成縱向的數(shù)據(jù)集,并通過(guò)建立相應(yīng)的多級(jí)模型進(jìn)行分析。顯然, ...
數(shù)據(jù)分析方法:非參數(shù)檢驗(yàn)
2016-10-15
數(shù)據(jù)分析方法:非參數(shù)檢驗(yàn) 前面介紹了T檢驗(yàn)和方差分析,它們解決的是正態(tài)分布的高測(cè)度數(shù)據(jù)的均值差異性問(wèn)題。對(duì)于非正態(tài)分布的高測(cè)度數(shù)據(jù),T檢驗(yàn)或方差分析的方法就不再適用了。 均值差異性的檢驗(yàn)方法:Z檢 ...

【干貨】EXCEL中高級(jí)數(shù)據(jù)分析功能介紹

【干貨】EXCEL中高級(jí)數(shù)據(jù)分析功能介紹
2016-10-08
【干貨】EXCEL中高級(jí)數(shù)據(jù)分析功能介紹 對(duì)于高級(jí)的數(shù)據(jù)分析而言,也就是涉及統(tǒng)計(jì)學(xué)的專業(yè)分析方法和原理的時(shí)候,是不是就一定得求助于SPSS,SAS這類專業(yè)的分析工具呢?數(shù)據(jù)分析從低級(jí)到高級(jí)層次的跳躍過(guò)程 ...

2017校招數(shù)據(jù)分析崗位筆試/面試知識(shí)點(diǎn)

2017校招數(shù)據(jù)分析崗位筆試/面試知識(shí)點(diǎn)
2016-09-30
2017校招數(shù)據(jù)分析崗位筆試/面試知識(shí)點(diǎn) 2017校招正在火熱的進(jìn)行,后面會(huì)不斷更新涉及到的相關(guān)知識(shí)點(diǎn)。盡管聽說(shuō)今年幾個(gè)大互聯(lián)網(wǎng)公司招的人超少,但好像哪一年都說(shuō)是就業(yè)困難,能夠進(jìn)去當(dāng)然最好,不能進(jìn)去是不是 ...

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