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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(diào)用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1：配置參數(shù) // 參數(shù)2：回調(diào)，回調(diào)的第一個參數(shù)驗證碼對象，之后可以使用它調(diào)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之列聯(lián)表分析: 2020-04-21; 在考慮變量之間的關(guān)系時，我們通常摘要變量之間的相關(guān)程度。對于數(shù)值型變量，通常計算相關(guān)系數(shù)和進行回歸分析，而對于定類型變量則通常采用列聯(lián)表過程進行分析。列聯(lián)表給出了多個變量在不同 ...

多維度分析是什么，我們該怎么做？: 2020-04-17; 來源 | 接地氣學堂 “你這一堆說明了啥！” “你的重點在哪里？” “你的維度太單一了！” 明明出了那么多組數(shù)據(jù)，為什么還被說“分析維度不夠多？”今天我 ...

一些常見的數(shù)據(jù)分析方法: 2019-05-16; 我們在做數(shù)據(jù)分析工作的時候總會涉及到很多方法，而這些方法是我們做好數(shù)據(jù)分析工作的保障。當然，我們了解的數(shù)據(jù)分析方法越多越好，在這篇文章中我們就給大家介紹一下一些常見的數(shù)據(jù)分析方法。 1.平均分析 ...

本人用到了spss重要功能總結(jié): 2018-03-19; 本人用到了spss重要功能總結(jié) 一、SPSS篇（1）用spss剔除異常值異常值：一組觀測值中與平均值的偏差超過兩倍標準差的測定值。一、analyze >> descriptive statistics >>des ...

（筆記）spss的描述統(tǒng)計和比較均值: 2018-03-05; （筆記）spss的描述統(tǒng)計和比較均值描述統(tǒng)計：分析-描述統(tǒng)計，包括：頻率，描述，搜索，交叉表，比率，P-P圖，Q-Q圖 1，頻率：分析多個樣本中取值的出現(xiàn)頻次，求得這些頻次的 ...

R描述性統(tǒng)計分析: 2018-02-27; R描述性統(tǒng)計分析概念數(shù)據(jù)摘要，有損地提取數(shù)據(jù)特征的過程，包含基本統(tǒng)計，分布／累計統(tǒng)計，數(shù)據(jù)特征（相關(guān)性，周期性等），數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)有很多變量和觀測值，可以用一些簡單表格，圖形和少數(shù)匯總數(shù)字 ...

R中五種常用的統(tǒng)計分析方法: 2018-02-23; R中五種常用的統(tǒng)計分析方法 1、分組分析aggregation 根據(jù)分組字段，將分析對象劃分為不同的部分，以進行對比分析各組之間差異性的一種分析方法。常用統(tǒng)計指標：計數(shù) length 求和 sum 平均 ...

SPSS OR 值與 RR 值: 2017-12-08; SPSS OR 值與 RR 值在臨床研究中，常常有OR、RR值，表示某因素對病情的影響程度。那么什么是 OR 值？什么是 RR 值呢？以及他們之間的區(qū)別到底是什么呢？下面學習一下Odds、OR、RR的概念： O ...

SPSS分析：Bootstrap: 2017-11-06; SPSS分析：Bootstrap 一、原理：非參數(shù)統(tǒng)計中一種重要的估計統(tǒng)計量方差進而進行區(qū)間估計的統(tǒng)計方法，也稱為自助法。其核心思想和基本步驟如下： 1、采用重抽樣技術(shù)從原始 ...

SPSS復雜樣本：復雜樣本統(tǒng)計過程: 2017-11-03; SPSS復雜樣本：復雜樣本統(tǒng)計過程一、復雜樣本頻率（分析-復雜抽樣-頻率） “復雜樣本頻率”過程可以為所選變量生成頻率表并顯示單變量統(tǒng)計。您還可以按子組請求統(tǒng)計量，子組由 ...

SPSS分析技術(shù)：CMH檢驗（分層卡方檢驗）；辛普森悖論，數(shù)據(jù)分析的謬誤: 2017-09-20; SPSS分析技術(shù)：CMH檢驗（分層卡方檢驗）；辛普森悖論，數(shù)據(jù)分析的謬誤只涉及兩個分類變量的卡方檢驗有些時候是很局限的，因為混雜因素總是存在，如果不考慮混雜因素，得出的分析結(jié)論很可能是謬誤的，這就是著 ...

調(diào)查問卷SPSS數(shù)據(jù)錄入與分析實例: 2017-06-25; 調(diào)查問卷SPSS數(shù)據(jù)錄入與分析實例目前，對調(diào)查問卷數(shù)據(jù)的分析主要采用SPSS等專業(yè)的軟件。SPSS如何錄入和分析數(shù)據(jù)呢？以下結(jié)合實例詳細說一下。頻率分析頻率就是某個選項出現(xiàn)的次數(shù)，一般用來描述單選項 ...

數(shù)據(jù)分析方法:非參數(shù)檢驗: 2017-06-07; 數(shù)據(jù)分析方法:非參數(shù)檢驗對于分布形態(tài)未知的數(shù)據(jù)，常用處理方法如下：判斷數(shù)據(jù)序列的分布形態(tài) 以標準的正態(tài)分布形態(tài)為基準，檢驗數(shù)據(jù)序列與正態(tài)序列是否存在分布差異性，這里可以用單樣本的K-S檢驗，如 ...

SQL優(yōu)化經(jīng)驗總結(jié)34條: 2017-06-03; SQL優(yōu)化經(jīng)驗總結(jié)34條我們要做到不但會寫SQL,還要做到寫出性能優(yōu)良的SQL,以下為筆者學習、摘錄、并匯總部分資料與大家分享！（1）選擇最有效率的表名順序(只在基于規(guī)則的優(yōu)化器中有效)： ORACLE 的解 ...

SPSS：T檢驗、方差分析、非參檢驗、卡方檢驗的使用要求和適用場景: 2017-05-25; SPSS：T檢驗、方差分析、非參檢驗、卡方檢驗的使用要求和適用場景一、T檢驗 1.1 樣本均值比較T檢驗的使用前提正態(tài)性；（單樣本、獨立樣本、配對樣本T檢驗都需要）連 ...

通俗理解T檢驗與F檢驗的區(qū)別: 2017-05-14; 通俗理解T檢驗與F檢驗的區(qū)別 1.T檢驗和F檢驗的由來一般而言，為了確定從樣本(sample)統(tǒng)計結(jié)果推論至總體時所犯錯的概率，我們會利用統(tǒng)計學家所開發(fā)的一些統(tǒng)計方法，進行統(tǒng)計檢定。 ...

Spss的基本方法使用步驟: 2017-04-23; Spss的基本方法使用步驟由于一次的調(diào)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來 ...

深度解析市場調(diào)研和數(shù)據(jù)分析的方法: 2017-04-09; 深度解析市場調(diào)研和數(shù)據(jù)分析的方法產(chǎn)品經(jīng)理，你對用戶的需求了解多少呢?你知道用戶想要什么樣的產(chǎn)品嗎?你想知道用戶將會如何看待你的產(chǎn)品嗎?你想知道你設計的產(chǎn)品在用戶中的口碑如何嗎? 是的。每一個產(chǎn)品經(jīng) ...

IBM SPSS Modeler算法系列--決策樹CHAID算法: 2017-03-06; IBM SPSS Modeler算法系列--決策樹CHAID算法談到算法，大家都覺得挺神秘的，對沒有學過統(tǒng)計學相關(guān)知識的朋友來說，太多的數(shù)學公式?jīng)]法理解，很多書籍介紹的也比較表象，看得云里霧里的，那么今天，我們將嘗試 ...

用戶研究基礎(chǔ)流程和SPSS快速數(shù)據(jù)處理: 2017-03-06; 用戶研究基礎(chǔ)流程和SPSS快速數(shù)據(jù)處理盡管基于在線行為監(jiān)測的業(yè)務數(shù)據(jù)分析越來越被企業(yè)重視，在用戶研究領(lǐng)域，問卷調(diào)查仍是量化評估用戶體驗的主要手段。一個典型的用戶研究項目，通常會包含以下六個環(huán)節(jié)： ...