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數(shù)字化人才認(rèn)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(jī)數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進(jìn)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(gè)參數(shù)驗(yàn)證碼對(duì)象,之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口 initGeetest({ // 以下 4 個(gè)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(tái)檢測(cè)極驗(yàn)服務(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時(shí)表示是新驗(yàn)證碼的宕機(jī) product: "float", // 產(chǎn)品形式,包括:float,popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說(shuō)明請(qǐng)參見(jiàn):http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計(jì)時(shí)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 = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請(qǐng)輸入'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var errTxt = '請(qǐng)輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; 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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 快速成為R語(yǔ)言全棧數(shù)據(jù)分析師

快速成為R語(yǔ)言全棧數(shù)據(jù)分析師
2022-01-20
R源自90年代S編程語(yǔ)言的一個(gè)開(kāi)源版本,主要用于統(tǒng)計(jì)分析、繪圖、數(shù)據(jù)挖掘,在高校及商業(yè)統(tǒng)計(jì)分析領(lǐng)域非常受歡迎。最新的O’Reilly數(shù)據(jù)科學(xué)薪資調(diào)查也將R列為最高薪的數(shù)據(jù)科學(xué)家使用技能之一。當(dāng)然,R最吸引人的地方 ...

SPSS分析技術(shù):單因素方差分析

SPSS分析技術(shù):單因素方差分析
2017-01-22
SPSS分析技術(shù):單因素方差分析 接下來(lái)將會(huì)介紹如何用SPSS做各種類(lèi)型的方差分析,包括單因素方差分析,多因素方差分析,協(xié)方差分析,多元方差分析,重復(fù)測(cè)量方差分析和方差成分分析等應(yīng)用原理和案例。 單因素 ...

看SPSS軟件如何實(shí)現(xiàn)t檢驗(yàn)

看SPSS軟件如何實(shí)現(xiàn)t檢驗(yàn)
2017-01-21
看SPSS軟件如何實(shí)現(xiàn)t檢驗(yàn) 一、單樣本T檢驗(yàn) 單樣本t檢驗(yàn)的目的是利用來(lái)自總體的樣本數(shù)據(jù),推斷該總體的均值是否與制定的檢驗(yàn)值之間存在顯著性差異。它是對(duì)總體均值的假設(shè)檢驗(yàn)。 SPSS軟件操作流程: ...

SPSS帶你玩轉(zhuǎn)GLM方差分析,一學(xué)就會(huì)

SPSS帶你玩轉(zhuǎn)GLM方差分析,一學(xué)就會(huì)
2017-01-20
SPSS帶你玩轉(zhuǎn)GLM方差分析,一學(xué)就會(huì) 方差分析(Analysis of Variance,簡(jiǎn)稱(chēng)ANOVA),又稱(chēng)“變異數(shù)分析”或“F檢驗(yàn)”,是R.A.Fisher發(fā)明的,用于兩個(gè)及兩個(gè)以上樣本均數(shù)差別的顯著性檢驗(yàn)。它是以F值為統(tǒng)計(jì)量的計(jì)量 ...

SPSS分析技術(shù):?jiǎn)螛颖綯檢驗(yàn)

SPSS分析技術(shù):?jiǎn)螛颖綯檢驗(yàn)
2017-01-18
SPSS分析技術(shù):?jiǎn)螛颖綯檢驗(yàn) T檢驗(yàn)根據(jù)應(yīng)用情況不同,可以分為單樣本T檢驗(yàn)、獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)和配對(duì)樣本T檢驗(yàn)。SPSS軟件中的T檢驗(yàn)也是按照這個(gè)邏輯進(jìn)行分類(lèi)的。 理論簡(jiǎn)介 統(tǒng)計(jì)學(xué)對(duì)于樣本的大小一般這么認(rèn)定: ...

如何建立數(shù)據(jù)分析的思維框架

如何建立數(shù)據(jù)分析的思維框架
2017-01-16
如何建立數(shù)據(jù)分析的思維框架 曾經(jīng)有人問(wèn)過(guò)我,什么是數(shù)據(jù)分析思維?如果分析思維是一種結(jié)構(gòu)化的體現(xiàn),那么數(shù)據(jù)分析思維在它的基礎(chǔ)上再加一個(gè)準(zhǔn)則: 不是我覺(jué)得,而是數(shù)據(jù)證明 這是一道分水嶺,“我覺(jué)得” ...

新課推薦丨業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師-R專(zhuān)題

新課推薦丨業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師-R專(zhuān)題
2022-01-20
1.商業(yè)數(shù)據(jù)分析價(jià)值與前沿知識(shí) 3.數(shù)據(jù)分析工具介紹 5.R、RStudio安裝及介紹 7.數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)介紹 9.使用SQL進(jìn)行匯總 1.統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)類(lèi)型介紹 3.正態(tài)分布與其他常見(jiàn)分 ...

快速成為數(shù)據(jù)分析師閱讀只需5分鐘

快速成為數(shù)據(jù)分析師閱讀只需5分鐘
2017-01-08
快速成為數(shù)據(jù)分析師閱讀只需5分鐘 2016年可以說(shuō)是大數(shù)據(jù)市場(chǎng)熱火朝天的一年,無(wú)論是大型企業(yè)、中小型企業(yè)紛紛伸長(zhǎng)了脖子想要和大數(shù)據(jù)這個(gè)互聯(lián)網(wǎng)因素濃郁的技術(shù)掛鉤。許多的企業(yè)也走在開(kāi)始嘗試用大數(shù)據(jù)技術(shù) ...

數(shù)據(jù)的無(wú)量綱化處理和標(biāo)準(zhǔn)化處理的區(qū)別是什么

數(shù)據(jù)的無(wú)量綱化處理和標(biāo)準(zhǔn)化處理的區(qū)別是什么
2017-01-07
數(shù)據(jù)的無(wú)量綱化處理和標(biāo)準(zhǔn)化處理的區(qū)別是什么 請(qǐng)教:兩者除了方法上有所不同外,在其他方面還有什么區(qū)別? 解答: 標(biāo)準(zhǔn)化處理方法是無(wú)量綱化處理的一種方法。除此之外,還有相對(duì)化處理方法(包括初值 ...

如何進(jìn)行多組卡方檢驗(yàn)的兩兩比較_多組卡方檢驗(yàn)spss

如何進(jìn)行多組卡方檢驗(yàn)的兩兩比較_多組卡方檢驗(yàn)spss
2016-12-26
如何進(jìn)行多組卡方檢驗(yàn)的兩兩比較_多組卡方檢驗(yàn)spss 如有三組數(shù)據(jù),組別為A、B、C,先進(jìn)行三組間的卡方檢驗(yàn),現(xiàn)想對(duì)三組間進(jìn)行兩兩檢驗(yàn)比較,如何進(jìn)行呢?可否分別對(duì)兩組進(jìn)行卡方檢驗(yàn)?會(huì)不會(huì)降低檢驗(yàn)效能呢? ...

配對(duì)四格表一致性檢驗(yàn)Kappa值是什么意思_kappa一致性檢驗(yàn) spss

配對(duì)四格表一致性檢驗(yàn)Kappa值是什么意思_kappa一致性檢驗(yàn) spss
2016-12-23
配對(duì)四格表一致性檢驗(yàn)Kappa值是什么意思_kappa一致性檢驗(yàn) spss 一致性檢驗(yàn)Kappa值是什么意思,,當(dāng)A與B兩種方法檢驗(yàn)同一種試劑時(shí)P=0.0075(McNemar 檢驗(yàn), 配對(duì)資料),而Kappa=0.455(P<0.05),這時(shí)Kappa值 ...

面板數(shù)據(jù)異方差的處理_xtscc法+面板數(shù)據(jù)回歸

面板數(shù)據(jù)異方差的處理_xtscc法+面板數(shù)據(jù)回歸
2016-12-16
面板數(shù)據(jù)異方差的處理_xtscc法+面板數(shù)據(jù)回歸 一、前言 計(jì)算和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的廣泛運(yùn)用極大地提高了數(shù)據(jù)的可獲得性,使大量的數(shù)據(jù)得以收集、保存和整理。與此同時(shí),計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)在整個(gè)經(jīng)濟(jì)學(xué)體系中的地位日益提升 ...

關(guān)于統(tǒng)計(jì)學(xué)spss中的p值的意義的問(wèn)題解釋

關(guān)于統(tǒng)計(jì)學(xué)spss中的p值的意義的問(wèn)題解釋
2016-12-15
關(guān)于統(tǒng)計(jì)學(xué)spss中的p值的意義的問(wèn)題解釋 假設(shè)檢驗(yàn)p值為什么是拒絕原假設(shè)的最低顯著性水平? p值說(shuō)的是你算出來(lái)的一個(gè)檢驗(yàn)變量所對(duì)應(yīng)的概率值,比如算出來(lái)p值是10%,說(shuō)的就是,你如果以此為界拒絕原假設(shè)的話 ...

關(guān)于顯著性水平 和 P值_顯著性水平與P 值有何區(qū)別

關(guān)于顯著性水平 和 P值_顯著性水平與P 值有何區(qū)別
2016-12-14
關(guān)于顯著性水平 和 P值_顯著性水平與P 值有何區(qū)別 如果原假設(shè)正確(原假設(shè)也稱(chēng)無(wú)效假設(shè)),而我們卻把它當(dāng)成錯(cuò)誤的加以拒絕。犯這種錯(cuò)誤的概率用α表示,統(tǒng)計(jì)上把α稱(chēng)為假設(shè)檢驗(yàn)中的顯著性水平。 顯著性水平 ...

CDA數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)-LEVEL I,年前最后一波,歡迎參加!

CDA數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)-LEVEL I,年前最后一波,歡迎參加!
2022-01-20
【課程介紹】 CDA LEVEL I業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師針對(duì)以業(yè)務(wù)為主導(dǎo),數(shù)據(jù)為輔助的工作人員的培訓(xùn)課程。以分析型市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)人 才、分析型財(cái)務(wù)人才這些不滿足用EXCEL作數(shù)據(jù)分析的人員。也同時(shí)針對(duì)面向長(zhǎng)期存在數(shù)據(jù)分析, ...

用R語(yǔ)言求概率分布_r語(yǔ)言 概率分布圖

用R語(yǔ)言求概率分布_r語(yǔ)言 概率分布圖
2016-12-11
用R語(yǔ)言求概率分布_r語(yǔ)言 概率分布圖 R語(yǔ)言一個(gè)很方便的用處是提供了一套完整的統(tǒng)計(jì)表集合。函數(shù)可以對(duì)累積分布函數(shù)P(X≤x),概率密度函數(shù),分位函數(shù)(對(duì)給定的q,求滿足P(X≤x) > q的最小x)求值,并根據(jù)分布 ...

如何七周成為數(shù)據(jù)分析師

如何七周成為數(shù)據(jù)分析師
2016-11-26
如何七周成為數(shù)據(jù)分析師 得承認(rèn)我有標(biāo)題黨之嫌,更準(zhǔn)確說(shuō),這是一份七周的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析能力養(yǎng)成提綱。 我會(huì)按照提綱針對(duì)性的增加互聯(lián)網(wǎng)側(cè)的內(nèi)容,比如網(wǎng)站分析,用戶行為序列等。我也不想留于表面,而是系 ...

正視大數(shù)據(jù)的各種風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn),切勿迷失在大數(shù)據(jù)的洪流之中

正視大數(shù)據(jù)的各種風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn),切勿迷失在大數(shù)據(jù)的洪流之中
2016-10-26
正視大數(shù)據(jù)的各種風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn),切勿迷失在大數(shù)據(jù)的洪流之中 當(dāng)前,由于大數(shù)據(jù)在社會(huì)實(shí)踐與理論研究上的巨大影響,有關(guān)大數(shù)據(jù)的討論已經(jīng)滲透到每一個(gè)行業(yè)和領(lǐng)域之中,帶來(lái)了各行各業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)的熱捧。大數(shù)據(jù)顯然具 ...

從零開(kāi)始學(xué)數(shù)據(jù)分析,新手教程攻略

從零開(kāi)始學(xué)數(shù)據(jù)分析,新手教程攻略
2016-10-14
從零開(kāi)始學(xué)數(shù)據(jù)分析,新手教程攻略 所有從底層數(shù)據(jù)工作者往上發(fā)展的基本路徑: 1. 第一階段(一般崗位叫數(shù)據(jù)專(zhuān)員) 基本學(xué)會(huì)excel(VBA最好學(xué)會(huì);會(huì)做透視表;熟練用篩選、排序、公式),做好PPT。這樣很多傳統(tǒng) ...

分分合合之?dāng)?shù)據(jù)科學(xué)家淺析

分分合合之?dāng)?shù)據(jù)科學(xué)家淺析
2016-10-13
分分合合之?dāng)?shù)據(jù)科學(xué)家淺析 隨著國(guó)家大數(shù)據(jù)行動(dòng)計(jì)劃的發(fā)布,大數(shù)據(jù)相關(guān)的新詞頻出,其中“數(shù)據(jù)科學(xué)家”一詞更是橫空出世貌似高不可攀。那我們來(lái)看看這個(gè)所謂的數(shù)據(jù)科學(xué)家到底是新瓶裝舊酒還是新瓶裝新酒? ...

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