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') } 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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spss如何做組之間的卡方檢驗?: 2023-05-15; SPSS是一個非常流行的統(tǒng)計分析軟件，可以進行各種假設檢驗。在做組之間卡方檢驗時，需要首先確定變量類型和數(shù)據(jù)類型，然后使用適當?shù)姆治龇椒ā? 一、變量類型和數(shù)據(jù)類型在進行組之間卡方檢驗之前，需要確定變量類型 ...

SPSS如何計算靈敏度的95%置信區(qū)間？: 2023-05-09; SPSS是一款統(tǒng)計軟件，可以用于計算靈敏度的95%置信區(qū)間。本文將介紹如何使用SPSS計算靈敏度的95%置信區(qū)間。首先，需要明確什么是靈敏度和95%置信區(qū)間。在醫(yī)學領域中，靈敏度是指在已知病例中，檢測方法能夠正 ...

SPSS中如何將兩張頻率表整合在一起？: 2023-04-19; 在SPSS中，將兩張頻率表整合在一起可以使用交叉分析功能。這個過程可以幫助研究者更好地理解數(shù)據(jù)、發(fā)現(xiàn)趨勢和關系，并為進一步研究提供基礎。下面是一個簡單的示例，以說明如何在SPSS中將兩張頻率表整合在一起 ...

spss軟件怎么算卡方值和P值？: 2023-04-07; SPSS（Statistical Package for the Social Sciences），是一種專業(yè)的統(tǒng)計分析軟件，被廣泛應用于社會科學、醫(yī)學、經(jīng)濟和商業(yè)等領域。其中，卡方檢驗是一種常見的假設檢驗方法，在SPSS中也能夠方便地實現(xiàn)。本文將 ...

請問spss這種卡方檢驗結果怎么看p值?: 2023-03-31; SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款非常常用的統(tǒng)計分析軟件，廣泛應用于社會科學、商業(yè)和醫(yī)學等領域。其中之一的卡方檢驗，是在判斷分類變量之間是否存在顯著性差異時經(jīng)常使用的方法。在 ...

它是最給力的數(shù)據(jù)分析體系，卻被90%的新人忽略: 2020-12-10; 公眾號：接地氣學堂作者：接地氣的陳老師日、周、月、季、年報制度，可能是數(shù)據(jù)分析領域最大的一個“咕咚來了”。每一個新人在進公司的時候，都會得到一個類似傳家寶一樣的日、周、月報模板，交接工作的前 ...

數(shù)據(jù)分析，如何挖掘潛在業(yè)務機會: 2020-11-09; 作者：接地氣的陳老師公眾號：接地氣學堂 “通過數(shù)據(jù)分析，找到業(yè)務的機會點”是很多公司對數(shù)據(jù)分析師的要求，然而，又 ...

應用數(shù)據(jù)挖掘進行客戶關系管理: 2018-05-18; 應用數(shù)據(jù)挖掘進行客戶關系管理在當今市場上，商業(yè)的成功離不開有效的客戶關系管理(Customer Relationship Management，CRM)。客戶關系管理的本質是更有效地進行競爭?？蛻絷P系管理的目標是縮減銷售周期和銷 ...

Spss的基本方法使用步驟: 2018-03-05; Spss的基本方法使用步驟由于一次的調研工作，我們的數(shù)據(jù)分析采用spss的統(tǒng)計分析工具，然后我是一個新人，全都是一步一步從零開始操作的。在學習的過程中簡單記錄了一點筆記，既然寫了，就覺得應該把它保存下 ...

SPSS聚類分析：二階聚類分析: 2017-12-18; SPSS聚類分析：二階聚類分析一、概念（分析-分類-兩步聚類）。是一個探索工具，用來揭示數(shù)據(jù)集中的自然分組（或聚類），如果不揭示，這些分組是不明顯的。此過程使用的算法有多個不錯的特征使其 ...

一次數(shù)據(jù)分析的全過程: 2017-10-28; 一次數(shù)據(jù)分析的全過程剛下完班的時候，在公司無聊的坐著，一位同事拿了一些數(shù)據(jù)給我，說讓我實現(xiàn)一個類似交叉表格的統(tǒng)計報表。我原以為是最多十幾分鐘就搞定的事情，沒想到花了2個小時，所以印象比較深， ...

SPSS:數(shù)據(jù)的加權: 2017-09-18; SPSS:數(shù)據(jù)的加權在SPSS軟件中，Data View（數(shù)據(jù)視圖）在默認情況下每一行就是一條記錄，通常情況下我們也是這樣錄入數(shù)據(jù)的。但是，在有些情況下我們得到的數(shù)據(jù)可能是已經(jīng)初步匯總過的，如下面所說的情況，如 ...

SPSS分析技術：簡單對應分析: 2017-07-12; SPSS分析技術：簡單對應分析分類型數(shù)據(jù)（包括定類數(shù)據(jù)和定序數(shù)據(jù)）在數(shù)據(jù)分析中扮演著重要的角色，例如，分類型數(shù)據(jù)能夠幫助我們對每個數(shù)據(jù)記錄進行分門別類，但是由于分類型數(shù)據(jù)的特點，很多基于均值、方差和 ...

SPSS統(tǒng)計分析案例:對應分析: 2017-06-22; SPSS統(tǒng)計分析案例:對應分析兩個分類變量間的關系，無法直接使用常見的皮爾遜相關系數(shù)來表述，多采用頻數(shù)統(tǒng)計、交叉表卡方檢驗等過程進行處理，當分類變量的取值較多時，列聯(lián)表頻數(shù)的形式就變得更為復雜，很難 ...

關于數(shù)據(jù)分析：你想知道的都在這里: 2016-12-04; 關于數(shù)據(jù)分析：你想知道的都在這里數(shù)據(jù)分析的概念數(shù)據(jù)分析是指用適當?shù)慕y(tǒng)計分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進行分析，將他們加以匯總和理解消化，以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。做數(shù)據(jù)分析 ...

SPSS多重響應分析案例: 2016-12-03; SPSS多重響應分析案例在市場調查問卷中，總會設計一部分多項選擇題，對于多選題，一般采用頻數(shù)分析，SPSS提供了專門的多選題頻數(shù)分析統(tǒng)計分析功能。【調查問卷】您擁有以下哪些品牌的貴賓卡？ ...

數(shù)據(jù)分析方法：非參數(shù)檢驗: 2016-10-15; 數(shù)據(jù)分析方法：非參數(shù)檢驗前面介紹了T檢驗和方差分析，它們解決的是正態(tài)分布的高測度數(shù)據(jù)的均值差異性問題。對于非正態(tài)分布的高測度數(shù)據(jù)，T檢驗或方差分析的方法就不再適用了。均值差異性的檢驗方法：Z檢 ...

運用數(shù)據(jù)挖掘進行客戶關系管理絡: 2016-09-26; 運用數(shù)據(jù)挖掘進行客戶關系管理絡在當今市場上，商業(yè)的成功離不開有效的客戶關系管理(Customer Relationship Management，CRM)?？蛻絷P系管理的本質是更有效地進行競爭?？蛻絷P系管理的目標是縮減銷售周期和銷 ...

運用數(shù)據(jù)挖掘進行客戶關系管理: 2016-09-24; 運用數(shù)據(jù)挖掘進行客戶關系管理在當今市場上，商業(yè)的成功離不開有效的客戶關系管理(Customer Relationship Management，CRM)。客戶關系管理的本質是更有效地進行競爭。客戶關系管理的目標是縮減銷售周期和銷售 ...

如何用Python實現(xiàn)數(shù)據(jù)透視表？解除你對透視表的疑惑！: 2020-05-09; 相信接觸過Excel的小伙伴都知道，Excel有一個非常強大的功能“數(shù)據(jù)透視表”，使用數(shù)據(jù)透視表可以自由選擇不同字段，用不同的聚合函數(shù)進行匯總，并建立交叉表格，用以從不同層面觀察數(shù)據(jù)。這么強大的功能，在Python ...