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數字化人才認證
') } 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1:配置參數 // 參數2:回調,回調的第一個參數驗證碼對象,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", // 產品形式,包括:float,popup width: "280px", https: true // 更多配置參數說明請參見: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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【每周一本書第4波】從零進階!數據分析的統(tǒng)計基礎(第2版)

【每周一本書第4波】從零進階!數據分析的統(tǒng)計基礎(第2版)
2017-09-14
【每周一本書第4波】從零進階!數據分析的統(tǒng)計基礎(第2版) 數據分析成為大數據技術的核心。數據分析在數據處理過程中占據十分重要的位置,隨著時代的發(fā)展,數據分析也會逐漸成為大數據技術的核心。大數據的 ...

SPSS數據分析:從入門到實戰(zhàn)(11月上海開課)

SPSS數據分析:從入門到實戰(zhàn)(11月上海開課)
2022-01-20
SPSS數據分析:從入門到實戰(zhàn)(11月上海開課) SPSS作為一款數據分析軟件,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。類內相關系數可用來計算評分者 ...
最近開課丨業(yè)務數據分析師-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。學習數據分析是個麻煩的事情,從哪里入手也是件麻煩的事情。網上信息太多,我們都經歷轉發(fā)某類文章,加某類 ...
SPSS數據分析零基礎到實戰(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語言是學習數據分析的第一選擇?

為什么R語言是學習數據分析的第一選擇?
2017-08-07
剛開始學習數據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,而且只有一組數據,那么試著對數據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)情緒量表數據

如何用SPSS分析學業(yè)情緒量表數據
2017-07-13
如何用SPSS分析學業(yè)情緒量表數據 1、數據檢驗。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、高質量的數據非常關鍵。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據分析,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,主要有經濟、醫(yī)學、農學等。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 ...

SPSS進行逐步回歸分析

SPSS進行逐步回歸分析
2017-06-30
SPSS進行逐步回歸分析 在自變量很多時,其中有的因素可能對應變量的影響不是很大,而且x之間可能不完全相互獨立的,可能有種種互作關系。在這種情況下可用逐步回歸分析,進行x因子的篩選,這樣建立的多元回歸模 ...

T檢驗、F檢驗和P值

T檢驗、F檢驗和P值
2017-06-25
T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 ...

R語言做主成分分析實例

R語言做主成分分析實例
2017-06-12
R語言做主成分分析實例 在做多樣本的RNA-Seq數據中經常會用到主成分分析(PCA)來分析,那么什么是PCA呢,這個可以百度一下,大概意思如下: 主成分分析法是數據挖掘中常用的一種降維算法,是Pearson在1901年 ...

logistic回歸和probit回歸預測公司被ST的概率

logistic回歸和probit回歸預測公司被ST的概率
2017-06-11
logistic回歸和probit回歸預測公司被ST的概率 1.適合閱讀人群: 知道以下知識點:盒狀圖、假設檢驗、邏輯回歸的理論、probit的理論、看過回歸分析,了解AIC和BIC判別準則、能自己跑R語言程序 2.本文目的:用R語 ...

SPSS統(tǒng)計基礎-均值功能的使用

SPSS統(tǒng)計基礎-均值功能的使用
2017-06-08
SPSS統(tǒng)計基礎-均值功能的使用 均值過程計算一個或多個自變量類別中因變量的子組均值和相關的單變量統(tǒng)計。您也可以獲得單因素方差分析、eta 和線性相關檢驗。 統(tǒng)計量。合計、個案數、均值、中位數、組內中位 ...

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