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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(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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CDA LEVEL II 數(shù)據(jù)分析認證考試模擬題庫(十五)

CDA LEVEL II 數(shù)據(jù)分析認證考試模擬題庫(十五)
2021-05-14
不過,在出題前,要公布上一期LEVEL II中66-70題的答案,大家一起來看! 67、D 69、C 你答對了嗎? 71.在假設檢驗問題中,原假設為H0 ,給定顯著水平為α,則正確的是 B.p(接受H0 | H0 不正確)=1 ...

CDA LEVEL 1 考試,知識點匯總《回歸分析》

CDA LEVEL 1 考試,知識點匯總《回歸分析》
2021-02-24
1.線性回歸的出現(xiàn) 多元線性回歸的出現(xiàn)是非常自然的,由于在一元線性回歸中,因變量只能依賴一個自變量來解釋,換一句話說,就是我們 只能在一維空間中來解釋世界,這是十分糟糕的,畢竟事物之間的關聯(lián)是非常 ...

工資比同事低,這些關鍵技能,你掌握了嗎

工資比同事低,這些關鍵技能,你掌握了嗎
2021-02-03
前幾天公司面試了幾個數(shù)據(jù)分析崗位,一連面試了一周,結果沒有一個被錄取,感觸頗深。 數(shù)據(jù)分析師每天需要接觸大量的數(shù)據(jù),可是這些候選人連最基礎的拆解業(yè)務場景,制定數(shù)據(jù)指標,以及通過什么樣的工具 ...

CDA LEVEL I 數(shù)據(jù)分析認證考試模擬題庫(十六)

CDA LEVEL I 數(shù)據(jù)分析認證考試模擬題庫(十六)
2021-01-04
不過,在出題前,要公布下上一期71-75題的答案,大家一起來看! 72、ABCD 74、AB 你答對了嗎? 多選題 A.P值是一個概率值 C.P值大于顯著性水平,則無法拒絕原假設 77.關于右偏分布,下列說法 ...

一文搞懂“正態(tài)分布”所有重要知識點

一文搞懂“正態(tài)分布”所有重要知識點
2020-10-23
作者:丁點helper 來源:丁點幫你 正態(tài)分布,這個我們從中學就學過的內(nèi)容,真有這么重要嗎?我想,真正學懂統(tǒng)計的人對這一點是不會質疑的,且不談特別高深的統(tǒng)計理論,徹底弄懂正態(tài)分布是靈活運用統(tǒng)計學 ...

與線性回歸相比,你怎么看生存函數(shù)和生存曲線?

與線性回歸相比,你怎么看生存函數(shù)和生存曲線?
2020-09-30
作者:丁點helper 來源:丁點幫你 前文我們詳解過線性回歸,也初步介紹了生存分析所涉及的生存數(shù)據(jù),明白了:做生存分析最特殊的一點是分析時要納入研究對象的“生存時間”,更一般的是指:出現(xiàn)某種特 ...

刷抖音會影響學習嗎?相關和因果初探

刷抖音會影響學習嗎?相關和因果初探
2020-09-03
作者:丁點helper  來源:丁點幫你 前面,我們詳述了各種檢驗方法的基本邏輯以及實操過程,包括t檢驗、方差分析、卡方檢驗、和基于秩次的非參數(shù)檢驗,從今天開始,我們就要進入一個新的主題——相 ...

回歸系列(二)| 最小二乘法真有那么復雜嗎?

回歸系列(二)| 最小二乘法真有那么復雜嗎?
2020-08-31
作者:丁點helper 來源: 丁點幫你 上一篇文章給大家留了一個思考題,問在假設檢驗時下面哪種寫法是正確的: 大家都答對了嗎?正確答案是“A”。 樣本與總體回歸系數(shù)的區(qū)分 這一點內(nèi)容看似 ...
如何用Python進行大數(shù)據(jù)挖掘和分析?快速入門路徑圖
2018-08-30
如何用Python進行大數(shù)據(jù)挖掘和分析?快速入門路徑圖 大數(shù)據(jù)無處不在。在時下這個年代,不管你喜歡與否,在運營一個成功的商業(yè)的過程中都有可能會遇到它。 什么是 大數(shù)據(jù) ? 大數(shù)據(jù)就像它看起來那樣——有 ...

全面教你如何建立數(shù)據(jù)分析的思維框架

全面教你如何建立數(shù)據(jù)分析的思維框架
2018-08-09
如何建立數(shù)據(jù)分析的思維框架 曾經(jīng)有人問過我,什么是數(shù)據(jù)分析思維?如果分析思維是一種結構化的體現(xiàn),那么數(shù)據(jù)分析思維在它的基礎上再加一個準則: 不是我覺得,而是數(shù)據(jù)證明 這是一道分水嶺,“我覺得” ...

如何讓你的數(shù)據(jù)直覺更敏銳

如何讓你的數(shù)據(jù)直覺更敏銳
2018-07-30
如何讓你的數(shù)據(jù)直覺更敏銳 每當人工智能和機器學習取得一些進展時,這些進展一定占據(jù)著各大媒體的頭版頭條。 媒體對其有如此高的關注度,這意味著,現(xiàn)在科技界主流的興趣領域是數(shù)據(jù)科學。 對于有大局意識 ...

Python運用于數(shù)據(jù)分析的簡單教程

Python運用于數(shù)據(jù)分析的簡單教程
2018-07-22
Python運用于數(shù)據(jù)分析的簡單教程 這篇文章主要介紹了Python運用于數(shù)據(jù)分析的簡單教程,主要介紹了如何運用Python來進行數(shù)據(jù)導入、變化、統(tǒng)計和假設檢驗等基本的數(shù)據(jù)分析,需要的朋友可以參考下 我這里來分享 ...
SPSS編程在Ridit分析中的應用
2018-03-04
SPSS編程在Ridit分析中的應用 多樣本有序分類資料(或等級資料)我們一般采用非參數(shù)檢驗——H檢驗(Kruskal-Wallis法),但其結論只得出三組或多組間總的有差別,若要知道兩兩間是否有差別,則沒有Ridit分析只 ...
大數(shù)據(jù)熱中的冷思考 要學會判斷數(shù)據(jù)
2018-02-27
大數(shù)據(jù)熱中的冷思考 要學會判斷數(shù)據(jù) 當前,由于大數(shù)據(jù)在社會實踐與理論研究上的巨大影響,有關大數(shù)據(jù)的討論已經(jīng)滲透到每一個行業(yè)和領域之中,帶來了各行各業(yè)對大數(shù)據(jù)的熱捧。大數(shù)據(jù)顯然具有重要價值,這一點毋 ...
企業(yè)如何實現(xiàn)對大數(shù)據(jù)的處理與分析
2018-01-17
企業(yè)如何實現(xiàn)對大數(shù)據(jù)的處理與分析 隨著兩化深度融合的持續(xù)推進,全面實現(xiàn)業(yè)務管理和生產(chǎn)過程的數(shù)字化、自動化和智能化是企業(yè)持續(xù)保持市場競爭力的關鍵。在這一過程中數(shù)據(jù)必將成為企業(yè)的核心資產(chǎn),對數(shù)據(jù)的處理 ...

R語言實施皮爾森卡方檢驗

R語言實施皮爾森卡方檢驗
2018-01-15
R語言實施皮爾森卡方檢驗 檢查兩個數(shù)據(jù)集中的類別分量是否不同,在統(tǒng)計中會碰到離散型數(shù)據(jù)與計數(shù)數(shù)據(jù),比如性別分男、女,某個問題的態(tài)度分為贊成、反對,成績可分優(yōu)良差,能力可分高中低。對這類數(shù)據(jù)的統(tǒng)計處 ...

一篇文章解決你所有關于數(shù)據(jù)分析的問題

一篇文章解決你所有關于數(shù)據(jù)分析的問題
2018-01-11
一篇文章解決你所有關于數(shù)據(jù)分析的問題 1. 數(shù)據(jù)分析多層模型介紹 這個金字塔圖像是數(shù)據(jù)分析的多層模型,從下往上一共有六層: 底下第一層稱為Data Sources 元數(shù)據(jù)層。 比如說在生產(chǎn)線上,在生產(chǎn) ...

數(shù)據(jù)挖掘核心算法之一--回歸

數(shù)據(jù)挖掘核心算法之一--回歸
2018-01-10
數(shù)據(jù)挖掘核心算法之一--回歸 回歸,是一個廣義的概念,包含的基本概念是用一群變量預測另一個變量的方法,白話就是根據(jù)幾件事情的相關程度,用其中幾件來預測另一件事情發(fā)生的概率,最簡單的即線性二變量問題( ...
SPSS回歸分析:有序回歸
2017-11-21
SPSS回歸分析:有序回歸 一、概念(分析-回歸-有序) 使用序數(shù)回歸可以在一組預測變量(可以是因子或協(xié)變量)上對多歧分序數(shù)響應的依賴性進行建模。序數(shù)回歸的設計基于McCullagh (1980, 1998)的方 ...

SPSS—均 值 檢 驗 (Compare Means)—單一樣本T檢驗

SPSS—均 值 檢 驗 (Compare Means)—單一樣本T檢驗
2017-10-30
SPSS—均 值 檢 驗 (Compare Means)—單一樣本T檢驗 檢驗某個變量的總體均值和指定值是否存在顯著性差異,統(tǒng)計的前提是樣本的總體服從正態(tài)分布。此檢驗對偏離正態(tài)性也是相當穩(wěn)健的。 置信區(qū)間 正態(tài) ...

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