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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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箱形圖以及python實踐

箱形圖以及python實踐
2017-10-25
箱形圖以及python實踐 最近在接觸kaggle的競賽示例,練習了一下,感覺受益匪淺。同時,心中也有個問題。拿到數(shù)據(jù)之后第一件事是什么?分析數(shù)據(jù)的情況?怎么分析?分析之后如何去處理數(shù)據(jù)呢?等等一些數(shù)據(jù)分析 ...
大數(shù)據(jù)可視化的最新動態(tài)
2017-10-24
大數(shù)據(jù)可視化的最新動態(tài) 數(shù)據(jù)可視化是將數(shù)據(jù)以不同形式展現(xiàn)在不同系統(tǒng)中,其中包括屬性和變量的單位信息?;诳梢暬l(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的方法允許用戶使用不同的數(shù)據(jù)源,來創(chuàng)建自定義分析。先進的分析集成了許多方法,為 ...

Excel2016表格怎么繪制線性回歸圖

Excel2016表格怎么繪制線性回歸圖
2017-08-08
Excel2016表格怎么繪制線性回歸圖 Excel2016表格怎么繪制線性回歸圖?Excel2016表格中的數(shù)據(jù)想要以線性回歸圖顯示,該怎么辦呢?下面我們就來看看詳細的教程,Excel的功能很強大,可以做各種數(shù)據(jù)處理和分析。下 ...

Excel表格中怎么制作平面直角坐標系

Excel表格中怎么制作平面直角坐標系
2017-07-28
Excel表格中怎么制作平面直角坐標系 Excel表格中怎么制作平面直角坐標系?excel表格中想要制作一個指教坐標系,該怎么制作呢?下面我們就來看看詳細的教程,很簡單,需要的朋友可以參考下 1、打開EXCEL ...

圖形和數(shù)值的數(shù)據(jù)集描述方法

圖形和數(shù)值的數(shù)據(jù)集描述方法
2017-07-23
圖形和數(shù)值的數(shù)據(jù)集描述方法 圖形方法對數(shù)據(jù)集的描述 1. 條形圖(bar graph)   條形圖一般橫向表示類別(class),縱向表示該類別所對應的類別頻率(class frequency)。 2. 餅狀圖(pie graph) &nb ...

R語言與回歸分析幾個假設的檢驗

R語言與回歸分析幾個假設的檢驗
2017-07-22
R語言與回歸分析幾個假設的檢驗 一、從線性回歸的假設說起 對于線性回歸而言,若要求回歸估計有一些良好性質(zhì)比如無偏性,就需要加上一些假定條件。比如要達到估計的無偏性,我們通常需要加上高斯-馬爾科夫 ...

R語言與函數(shù)估計學習筆記(樣條方法)

R語言與函數(shù)估計學習筆記(樣條方法)
2017-07-20
R語言與函數(shù)估計學習筆記(樣條方法) 樣條估計 如果函數(shù)在不同地方有不同的非線性度,或者有多個極值點,那么用多項式特別是低階多項式來完成擬合是非常不合適的。一種解決辦法是我們之前提到的近鄰多項式 ...
R語言因子分析
2017-07-18
R語言因子分析 因子模型: X=μ + A*F* + ε 其中F=[(f1,f2,…,fm)]^T為公共因子向量,[ε=(ε1,ε2,…,εp)]^T為特殊因子向量,A=[(aij)]^(p×m)為因子載荷矩陣。 I.參數(shù)估計 為了建立因子模型,需要要 ...

R語言:異常值檢驗、離群點分析、異常值處理

R語言:異常值檢驗、離群點分析、異常值處理
2017-07-17
R語言:異常值檢驗、離群點分析、異常值處理 筆者寄語:異常值處理一般分為以下幾個步驟:異常值檢測、異常值篩選、異常值處理。其中異常值檢測的方法主要有:箱型圖、簡單統(tǒng)計量(比如觀察極值) 異常值處理方 ...

SPSS分析技術:簡單對應分析

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 ...

R語言之數(shù)據(jù)管理

R語言之數(shù)據(jù)管理
2017-07-08
R語言之數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)挖掘最重要的一環(huán)就是如何管理你的數(shù)據(jù),因為原始數(shù)據(jù)一般都不能直接用來進行分析,需要對原始數(shù)據(jù)進行增加衍生變量、數(shù)據(jù)分箱、數(shù)據(jù)標準化處理;對因子型變量進行啞變量處理;數(shù)據(jù)抽樣和 ...
python繪圖:matplotlib和pandas的應用
2017-07-01
python繪圖:matplotlib和pandas的應用  在進行數(shù)據(jù)分析時,繪圖是必不可少的模式探索方式。用Python進行數(shù)據(jù)分析時,matplotlib和pandas是最常用到的兩個庫。 1、matplotlib庫的應用 準備工作如下:打開i ...

SPSS統(tǒng)計分析案例:一元線性回歸

SPSS統(tǒng)計分析案例:一元線性回歸
2017-06-22
SPSS統(tǒng)計分析案例:一元線性回歸 一元線性回歸,顧名思義,僅有一個自變量的回歸模型,研究的是一個因素對結果的影響,可以用于預測,也經(jīng)常被稱之為簡單線性回歸分析。它的模型表達式為: Y=a+bX+e 回歸 ...

SPSS統(tǒng)計分析案例:對應分析

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 ...

SPSS教程:做多重線性回歸,方差不齊怎么辦

SPSS教程:做多重線性回歸,方差不齊怎么辦
2017-06-20
SPSS教程:做多重線性回歸,方差不齊怎么辦 一、殘差方差齊性判斷 1. 殘差方差齊性 回顧一下前面介紹過的殘差方差齊性,即殘差ei的大小不隨預測值水平的變化而變化。我們在進行殘差分析時,可以通過繪制標 ...

小屏幕的大數(shù)據(jù)可視化探索

小屏幕的大數(shù)據(jù)可視化探索
2017-05-27
小屏幕的大數(shù)據(jù)可視化探索 數(shù)據(jù)并不枯燥,每個基礎圖表都有其特點,掌握這些特質(zhì)、作出適用于不同行業(yè)不同業(yè)務的圖表,幫助人們讀懂數(shù)據(jù)并作出決策,就是數(shù)據(jù)可視化的價值所在。 web和手機兩者的屏幕大小差 ...

Excel數(shù)據(jù)分析:抽樣設計

Excel數(shù)據(jù)分析:抽樣設計
2017-05-16
Excel數(shù)據(jù)分析:抽樣設計 一、隨機數(shù)發(fā)生器 1. 隨機數(shù)發(fā)生器主要功能 “隨機數(shù)發(fā)生器”分析工具可用幾個分布之一產(chǎn)生的獨立隨機數(shù)來填充某個區(qū)域。可以通過概率分布來表示總體中的主體特征。例如,可以使 ...

為什么你的數(shù)據(jù)分析那么好,圖表做得那么爛

為什么你的數(shù)據(jù)分析那么好,圖表做得那么爛
2017-05-09
為什么你的數(shù)據(jù)分析那么好,圖表做得那么爛 所有優(yōu)秀的數(shù)據(jù)可視化依賴優(yōu)異的設計,并非僅僅選擇正確的圖表模板那么簡單。全在于以一種更加有助于理解和引導的方式去表達信息,盡可能減輕用戶獲取信息的成本。當 ...

SPSS基本統(tǒng)計圖表的制作

SPSS基本統(tǒng)計圖表的制作
2017-04-30
SPSS基本統(tǒng)計圖表的制作 基本統(tǒng)計圖表的制作 1 P-P圖和Q-Q圖 P-P圖是根據(jù)變量的累積比例與指定分布的累積比例之間的關系所繪制的圖形。通過P-P圖可以檢驗數(shù)據(jù)是否符合指定的分布。當數(shù)據(jù)符合指定分布時,P-P ...

數(shù)據(jù)挖掘過程體會

數(shù)據(jù)挖掘過程體會
2017-04-14
數(shù)據(jù)挖掘過程體會 Step1. 就是商業(yè)問題的理解了,那么如何更好的理解“老大”提出的商業(yè)問題困惑呢?我覺得思維導圖倒是個不錯的選擇,當然自己要想更好的理解“老大”的意思還需要進一步的溝通,商業(yè)問題的 ...

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