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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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數據分析中的缺失值處理
2017-12-01
數據分析中的缺失值處理 沒有高質量的數據,就沒有高質量的數據挖掘結果,數據值缺失是數據分析中經常遇到的問題之一。當缺失比例很小時,可直接對缺失記錄進行舍棄或進行手工處理。但在實際數據中,往往 ...
數據探索之缺失值處理及代碼實現
2017-11-30
數據探索之缺失值處理及代碼實現 在數據挖掘中,前期數據預處理,會涉及到很多缺失值的處理問題。 現以python代碼實現為例,看如何具體處理的。 所需python包 from pandas import Series, DataFrame import pan ...

數據清洗之python實現 缺失值處理

數據清洗之python實現缺失值處理
2020-07-24
在實際的數據清洗過程中,我們經常會遇到數據內容丟失的情況,這些丟失的數據內容就是缺失值。缺失值的產生的原因多種多樣,主要分為機械原因和人為原因。 機械原因,也就是由于例如,數據存儲失敗,存儲器損壞 ...
常用的python缺失值處理方法有哪幾種?
2020-07-06
缺失值是指粗糙數據中由于缺少信息而造成的數據的聚類、分組、刪失或截斷。它指的是現有數據集中某個或某些屬性的值是不完全的。 python缺失的處理一般情況下有三種方法: (1)刪掉缺失值數據 刪除法是 ...

數據分析實踐入門: 缺失值處理 、重復值處理、異常值處理等

數據分析實踐入門:缺失值處理、重復值處理、異常值處理等
2020-05-11
從菜市場買來的菜,總有一些是壞掉的不太好的,所以把菜買回來之后要做一遍預處理,也就是把那些壞掉的不太好的部分扔掉。現實中大部分的數據都類似于菜市場的菜品,拿到手以后會有一些不好的數據,所以都要先做 ...

R語言 缺失值處理

R語言缺失值處理
2017-11-25
R語言缺失值處理 缺失值 1. is.na 確實值位置判斷 注意: 缺失值被認為是不可比較的,即便是與缺失值自身的比較。這意味著無法使用比較運算 符來檢測缺失值是否存在。例如,邏輯測試myvar == NA的結果永遠不會 ...

R語言中的 缺失值處理

R語言中的缺失值處理
2017-02-27
R語言中的缺失值處理 在處理一些真實數據時,樣本中往往會包含缺失值(Missing values)。我們需要對缺失值進行適宜的處理,才能建立更為有效的模型,使得后續(xù)預測分析能有更小的偏差。本文將羅列不同的缺失值處 ...

CDA 備考干貨:Python 在數據分析中的核心應用與實戰(zhàn)技巧

CDA 備考干貨:Python 在數據分析中的核心應用與實戰(zhàn)技巧
2025-07-08
CDA 備考干貨:Python 在數據分析中的核心應用與實戰(zhàn)技巧? ? 在 CDA 數據分析師認證考試中,Python 作為數據處理與分析的核心工具,貫穿 LevelⅠ 到 LevelⅢ 的全級別考核內容。無論是基礎的數據清洗、可視化,還 ...

CDA 干貨分享:統(tǒng)計學的應用

CDA 干貨分享:統(tǒng)計學的應用
2025-06-18
CDA 干貨分享:統(tǒng)計學的應用? ? 在數據驅動業(yè)務發(fā)展的時代浪潮中,統(tǒng)計學作為數據分析的核心基石,發(fā)揮著無可替代的關鍵作用。CDA(Certified Data Analyst,認證數據分析師)所分享的統(tǒng)計學知識與實踐技巧,能夠 ...

【干貨】指標波動歸因分析:數據背后的故事

【干貨】指標波動歸因分析:數據背后的故事
2025-02-25
在當今這個數據驅動的時代,幾乎每一個業(yè)務決策都離不開對數據的深入分析。而其中,指標波動歸因分析更是至關重要的一環(huán)。無論是電商的銷售額、金融市場的股價變動,還是醫(yī)療健康領域的患者數據變化,數據指標的波動 ...
數據分析入門到底難在哪?新手最常踩的3大“坑”曝光!
2024-12-19
入門數據分析,許多人都會感到“難”,但這“難”究竟難在哪兒?對于新手而言,往往不是技術不行,而是思維方式、業(yè)務理解和實踐能力上出現了短板。今天就來聊聊數據分析入門的三大常見“坑”,希望幫助每一位入門的 ...
大數據生命周期中的數據清洗和轉換
2024-12-06
在大數據生命周期中,數據清洗和轉換是至關重要的步驟,對于確保數據質量和可用性起著關鍵作用。這兩個階段相輔相成,為數據分析和決策提供堅實基礎。 數據清洗:確保數據準確性與完整性 數據清洗是識別和處理數據中 ...
單因素方差分析的統(tǒng)計意義及應用價值
2024-12-06
數據清洗和轉換在大數據生命周期中扮演著關鍵角色,確保數據質量和可用性。數據清洗涉及識別和處理數據中的錯誤、缺失值和重復值。這一過程包括錯誤檢測與修復(如異常值處理)、缺失值處理(刪除或填充)、數據標準 ...
異常值處理的最佳實踐
2024-12-06
在數據分析和預處理中,異常值處理是至關重要的一環(huán)。它旨在識別并處理那些明顯偏離其他觀測值的數據點,這些異常值可能是由測量誤差、數據輸入問題或其他非典型情況引起的。對數據準確性和模型性能都可能造成顯著影 ...
數據分析相關的數學知識
2024-12-02
在今天的數字化時代,數據扮演著至關重要的角色。對于數據分析師而言,熟練掌握各種數據可視化技術至關重要。通過恰到好處的數據呈現和分析,數據分析師能夠為企業(yè)決策提供有力支持。讓我們一起深入探討數據分析中必 ...
數據分析需要學哪些東西呢
2024-11-24
數據分析需要學習的內容非常廣泛,涵蓋了從理論知識到實際技能的多個方面。以下是數據分析所需學習的主要內容: 數學和統(tǒng)計學基礎:數據分析的基礎是數學和統(tǒng)計學,包括高等數學、概率論、統(tǒng)計推斷等。這些知識幫 ...
數據分析需要學哪些方面
2024-11-22
數據分析涉及多個方面的學習,包括理論知識和實踐技能。以下是數據分析需要學習的主要方面: 基礎知識: 數據分析的基本概念,如數據、統(tǒng)計量、概率和分布等。 數學和統(tǒng)計學是數據分析的基礎,包括概率論、線性代 ...
如何進行數據挖掘分析
2024-11-08
數據挖掘分析是從大量數據中發(fā)現隱藏模式和有用信息的過程。尤其是在圖數據挖掘中,提供了分析復雜關系和結構的獨特視角。圖數據挖掘因其強大的分析能力,已逐漸成為許多領域的核心技術。本文將詳細介紹進行圖數據挖 ...

數據分析師教程《Python數據分析極簡入門》第1節(jié) Python基礎知識

數據分析師教程《Python數據分析極簡入門》第1節(jié) Python基礎知識
2024-11-18
近年來,隨著數據科學的逐步發(fā)展,Python語言的使用率也越來越高,不僅可以做數據處理,網頁開發(fā),更是數據科學、機器學習、深度學習等從業(yè)者的首選語言。 “工欲善其事,必先利其器?!?要做好數據分析,離不開一 ...

如何用Python進行數據分析?新手必備的入門教程

如何用Python進行數據分析?新手必備的入門教程
2024-10-25
數據分析領域正在迅猛發(fā)展,而Python已成為該領域的首選編程語言之一。Python憑借其直觀的語法、多樣的庫和強大的社區(qū)支持,使得新手也能輕松上手進行數據分析。在本文中,我們將深度探討如何用Python進行數據分析, ...

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