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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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【SGS通標標準技術服務有限公司】招聘數(shù)據(jù)分析師
2017-10-02
【SGS通標標準技術服務有限公司】招聘數(shù)據(jù)分析師 SGS是全球領先的檢驗、鑒定、測試和認證機構,是公認的質量和誠信的基準。SGS集團在世界各地共有80000多名員工,分布在1,650多個分支機構和實驗室,構成了全球性的服 ...

SPSS教程:判斷數(shù)據(jù)正態(tài)分布的超多方法

SPSS教程:判斷數(shù)據(jù)正態(tài)分布的超多方法
2017-09-26
SPSS教程:判斷數(shù)據(jù)正態(tài)分布的超多方法 當我們應用統(tǒng)計方法對數(shù)據(jù)進行分析時,會發(fā)現(xiàn)許多計量資料的分析方法,例如常用的T檢驗、方差分析、相關分析以及線性回歸等等,都要求數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布或者近似正態(tài)分布, ...

不同人學習SPSS的正確姿勢

不同人學習SPSS的正確姿勢
2017-09-20
不同人學習SPSS的正確姿勢 根據(jù)我的長期觀察,學習spss的人群分為如下這么幾種:① 課程作業(yè)黨;② 本科論文黨; ③ 碩士論文黨;④ 工作儲備黨; ⑤工作需求黨 下面我來分析一下不同人的學習需求,以 ...

SPSS統(tǒng)計 | 可重復測量數(shù)據(jù)處理步驟詳解

SPSS統(tǒng)計 | 可重復測量數(shù)據(jù)處理步驟詳解
2017-09-18
SPSS統(tǒng)計 | 可重復測量數(shù)據(jù)處理步驟詳解 重復測量定義:指對同一觀察對象的同一觀察指標在不同時間點上進行多次測量(重復次數(shù)≥3),稱為重復測量設計或重復測量數(shù)據(jù)。 意義:1)分析處理因素對結果的影響;2 ...

SPSS分析技術:線性回歸分析

SPSS分析技術:線性回歸分析
2017-09-17
SPSS分析技術:線性回歸分析 相關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關系,并沒有揭示出變量之間準確的可以運算的控制關系,也就是函數(shù)關系,不能解決針對未來的分析與預 ...

【每周一本書第4波】從零進階!數(shù)據(jù)分析的統(tǒng)計基礎(第2版)

【每周一本書第4波】從零進階!數(shù)據(jù)分析的統(tǒng)計基礎(第2版)
2017-09-14
【每周一本書第4波】從零進階!數(shù)據(jù)分析的統(tǒng)計基礎(第2版) 數(shù)據(jù)分析成為大數(shù)據(jù)技術的核心。數(shù)據(jù)分析在數(shù)據(jù)處理過程中占據(jù)十分重要的位置,隨著時代的發(fā)展,數(shù)據(jù)分析也會逐漸成為大數(shù)據(jù)技術的核心。大數(shù)據(jù)的 ...

SPSS數(shù)據(jù)分析:從入門到實戰(zhàn)(11月上海開課)

SPSS數(shù)據(jù)分析:從入門到實戰(zhàn)(11月上海開課)
2022-01-20
SPSS數(shù)據(jù)分析:從入門到實戰(zhàn)(11月上海開課) SPSS作為一款數(shù)據(jù)分析軟件,因其界面友好、功能齊全等優(yōu)點而廣泛應用于各個科學領域。然而對于初學者來說,要想通過自學的方式熟練掌握SPSS,除了要掌握統(tǒng)計學相 ...

SPSS科研統(tǒng)計:均值過程

SPSS科研統(tǒng)計:均值過程
2017-09-13
SPSS科研統(tǒng)計:均值過程 和描述性統(tǒng)計分析相比,均值過程可以按指定條件分組計算均值和標準差等統(tǒng)計量,還可以執(zhí)行單因素方差分析和相關分析。 SPSS案例分析: 某研究機構研究護士工作年限與薪水 ...

SPSS統(tǒng)計基礎---信度分析

SPSS統(tǒng)計基礎---信度分析
2017-09-09
SPSS統(tǒng)計基礎---信度分析 可靠性分析允許您研究測量尺度的屬性以及組成這些標度的項?!翱煽啃苑治觥边^程計算標度可靠性的眾多常用度量,還提供關于標度中的各項之間關系的信息。類內(nèi)相關系數(shù)可用來計算評分者 ...
最近開課丨業(yè)務數(shù)據(jù)分析師-SPSS
2021-08-05
現(xiàn)在是一個信息爆炸的時代,各種學習資源和渠道層出不窮,很多時候,你不是沒有選擇,而是無法做出選擇。學習數(shù)據(jù)分析是個麻煩的事情,從哪里入手也是件麻煩的事情。網(wǎng)上信息太多,我們都經(jīng)歷轉發(fā)某類文章,加某類 ...
SPSS數(shù)據(jù)分析零基礎到實戰(zhàn)案例
2022-01-20
課程安排 時間:2017年11月2-5日 (四天)      安排:上午9:00-12:00;下午1:30-4:30;答疑4:30-5:00 地點:上海市閔行區(qū)古北路1838號創(chuàng)新園區(qū)3號樓4層 學費: 現(xiàn)場:3600 ...

為什么R語言是學習數(shù)據(jù)分析的第一選擇?

為什么R語言是學習數(shù)據(jù)分析的第一選擇?
2017-08-07
剛開始學習數(shù)據(jù)科學的人都會面對同一個問題: 不知道該先學習哪種編程語言。 我給你的建議就是:先學習R語言 一、專注于一種語言 在說明為什么你應該學習R語言之前,我想 ...

R語言與簡單的回歸分析

R語言與簡單的回歸分析
2017-07-19
R語言與簡單的回歸分析 回歸模型是計量里最基礎也最常見的模型之一。究其原因,我想是因為在實際問題中我們并不知道總體分布如何,而且只有一組數(shù)據(jù),那么試著對數(shù)據(jù)作回歸分析將會是一個不錯的選擇。 一、 ...

多元回歸分析F檢驗顯著,但各個自變量都不顯著

多元回歸分析F檢驗顯著,但各個自變量都不顯著
2017-07-14
多元回歸分析F檢驗顯著,但各個自變量都不顯著 在用SPSS進行多元回歸分析時,Anova的F值結果顯著,但回歸系數(shù)表中所有變量卻都不顯著,為什么呢?具體問題如下: 我的方程有三個預測變量。ANOVA分析的結果 ...

如何用SPSS分析學業(yè)情緒量表數(shù)據(jù)

如何用SPSS分析學業(yè)情緒量表數(shù)據(jù)
2017-07-13
如何用SPSS分析學業(yè)情緒量表數(shù)據(jù) 1、數(shù)據(jù)檢驗。由于問卷、量表的題目是主觀判斷和選擇,因而難免有些人不認真填,所以,篩選出有效、高質量的數(shù)據(jù)非常關鍵。通常需要作如下檢查:(1)是否有人回答互相矛盾,比 ...

SPSS大戰(zhàn)多元回歸分析

SPSS大戰(zhàn)多元回歸分析
2017-07-12
SPSS大戰(zhàn)多元回歸分析 使用多元回歸進行數(shù)據(jù)分析,分析軟件供選擇的比較多,主要有Eviews、Spss、Stata、Sas、Gretel等。多元回歸分析應用于各個領域,主要有經(jīng)濟、醫(yī)學、農(nóng)學等。今天小編為大家分享一篇SPSS大 ...

SPSS分析技術:二階聚類分析;為什么出現(xiàn)大學生“裸貸”業(yè)務,因為放貸者知道貸款者還不起

SPSS分析技術:二階聚類分析;為什么出現(xiàn)大學生“裸貸”業(yè)務,因為放貸者知道貸款者還不起
2017-07-11
SPSS分析技術:二階聚類分析;為什么出現(xiàn)大學生“裸貸”業(yè)務,因為放貸者知道貸款者還不起 今天將介紹一種智能聚類法,二階聚類法,在開始介紹之前,先解答很多人在后臺提出的一個疑問:那就是很多分析者發(fā)現(xiàn) ...

SPSS分析技術:典型判別分析;由鳶(yuan)尾花分類發(fā)展而來的分析方法

SPSS分析技術:典型判別分析;由鳶(yuan)尾花分類發(fā)展而來的分析方法
2017-07-11
SPSS分析技術:典型判別分析;由鳶(yuan)尾花分類發(fā)展而來的分析方法 前面介紹的因子分析和聚類分析都是圍繞變量進行的分析,這里的變量不分因變量和自變量。因子分析通過變量結構的研究,達到降低維度的目的 ...

SPSS分析技術:K-均值聚類分析;個體工商戶和小型企業(yè)也應該做客戶分級管理,提高市場競爭力

SPSS分析技術:K-均值聚類分析;個體工商戶和小型企業(yè)也應該做客戶分級管理,提高市場競爭力
2017-07-08
SPSS分析技術:K-均值聚類分析;個體工商戶和小型企業(yè)也應該做客戶分級管理,提高市場競爭力 K-均值聚類法的聚類算法與層次聚類法完全不同。在SPSS軟件中,K-均值聚類法是按照如下步驟對個案進行聚類的: 分 ...

spss:Partial過程

spss:Partial過程
2017-07-03
spss:Partial過程 【Variables框】 用于選入需要進行偏相關分析的變量,至少需要選入兩個。 【Controlling for框】 用于選擇需要在偏相關分析時進行控制的協(xié)變量,如果不選入,則進行的就是普通的相關 ...

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