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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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R 語言數據分析師養(yǎng)成計劃——從零開始的 14 個任務

R 語言數據分析師養(yǎng)成計劃——從零開始的 14 個任務
2017-09-25
R 語言數據分析師養(yǎng)成計劃——從零開始的 14 個任務 1992年，肉絲（Ross Ihaka）和蘿卜特（Robert Gentleman）兩個人在S語言（貝爾實驗室開發(fā)的一種統(tǒng)計用編程語言）的基礎上開始構思一種新的用于統(tǒng)計學分析 ...

SPSS超詳細操作：分層回歸(hierarchical multiple regression)

SPSS超詳細操作：分層回歸(hierarchical multiple regression)
2017-09-25
SPSS超詳細操作：分層回歸(hierarchical multiple regression) 1、問題與數據 最大攜氧能力(maximal aerobic capacity, VO2max)是評價人體健康的關鍵指標，但因測量方法復雜，不易實現。某研究者擬通過一些 ...

R語言對回歸模型進行回歸診斷

R語言對回歸模型進行回歸診斷
2017-09-17
R語言對回歸模型進行回歸診斷 在R語言中，對數據進行回歸建模是一件很簡單的事情，一個lm()函數就可以對數據進行建模了，但是建模了之后大部分人很可能忽略了一件事情就是，對回歸模型進行診斷，判斷這個模型到 ...

SPSS數據分析—多重線性回歸

SPSS數據分析—多重線性回歸
2017-09-14
SPSS數據分析—多重線性回歸 只有一個自變量和因變量的線性回歸稱為簡單線性回歸，但是實際上，這樣單純的關系在現實世界中幾乎不存在，萬事萬物都是互相聯(lián)系的，一個問題的產生必定多種因素共同作用的結果。 ...
最近開課丨業(yè)務數據分析師-SPSS
2021-08-05
現在是一個信息爆炸的時代，各種學習資源和渠道層出不窮，很多時候，你不是沒有選擇，而是無法做出選擇。學習數據分析是個麻煩的事情，從哪里入手也是件麻煩的事情。網上信息太多，我們都經歷轉發(fā)某類文章，加某類 ...

用數據講述最好的故事：如何做出賞心悅目的數據可視化

用數據講述最好的故事：如何做出賞心悅目的數據可視化
2017-08-29
用數據講述最好的故事：如何做出賞心悅目的數據可視化 當設計地圖時，我會想：我想讓觀看者如何閱讀地圖上的信息？我想讓他們一目了然地看出地理區(qū)域的測量結果變化嗎？我想要顯示出特定地區(qū)的多樣性嗎？或者 ...

Excel怎么設計一款心電圖樣式的圖表

Excel怎么設計一款心電圖樣式的圖表
2017-08-02
Excel怎么設計一款心電圖樣式的圖表 Excel怎么設計一款漂亮的圖表樣式？excel中的表格可以做的很漂亮，怎么才能做出讓人眼前一亮的圖表呢？下面我們就來看看詳細的教程，很簡單.我們知道excel圖表的在進行數據 ...

Excel怎么設計不等寬柱的圖表

Excel怎么設計不等寬柱的圖表
2017-08-02
Excel怎么設計不等寬柱的圖表 Excel怎么設計不等寬柱的圖表？Excel中想要繪制一個圖標，但是想讓圖標的柱寬不同，該怎么設計呢？下面我們就來看看詳細的教程。你還在為Excel圖表制作不等寬柱形圖怎么做而苦惱嗎 ...

為什么說大數據是一種創(chuàng)新經濟

為什么說大數據是一種創(chuàng)新經濟
2017-08-02
為什么說大數據是一種創(chuàng)新經濟 大數據指的是過于龐大或復雜（或兩者兼具）、無法用標準軟件高效管理的數據集。金融市場是大數據的重要產生者，交易、報價、業(yè)績報告、消費者研究報告、官方統(tǒng)計數據公報、調查、 ...

Excel中數據分析之回歸分析介紹

Excel中數據分析之回歸分析介紹
2017-07-31
Excel中數據分析之回歸分析介紹 實例 某溶液濃度正比對應于色譜儀器中的峰面積，現欲建立不同濃度下對應峰面積的標準曲線以供測試未知樣品的實際濃度。已知8組對應數據，建立標準曲線，并且對此曲線進行評價， ...

數據挖掘的基本概念：數據庫、數據倉庫、機器學習，統(tǒng)計學

數據挖掘的基本概念：數據庫、數據倉庫、機器學習，統(tǒng)計學
2017-07-23
數據挖掘的基本概念：數據庫、數據倉庫、機器學習，統(tǒng)計學 “數據挖掘“(Data Mining)又被稱為“數據中的知識發(fā)現”（KDD），顧名思義，也就是通過數據清理、數據集成、數據選擇、數據變換、數據挖掘、模式評估 ...

機器學習之k-近鄰（kNN）算法與Python實現

機器學習之k-近鄰（kNN）算法與Python實現
2017-07-23
機器學習之k-近鄰（kNN）算法與Python實現 k-近鄰算法（kNN，k-NearestNeighbor），是最簡單的機器學習分類算法之一，其核心思想在于用距離目標最近的k個樣本數據的分類來代表目標的分類（這k個樣本數據和目標 ...

R語言繪圖學習筆記

R語言繪圖學習筆記
2017-07-22
R語言繪圖學習筆記 在做數據分析時，我們通常作的舉動就是畫散點圖分析。因為通過散點圖的分析，我們可以最直觀，最簡單的得出大概的結論。今天我分享的內容就是R語言的繪圖函數。 關于R語言強大的繪圖功能 ...

R語言基礎畫圖/繪圖/作圖

R語言基礎畫圖/繪圖/作圖
2017-07-22
R語言基礎畫圖/繪圖/作圖 R語言基礎畫圖 R語言免費且開源，其強大和自由的畫圖功能，深受廣大學生和可視化工作人員喜愛，這篇文章對如何使用R語言作基本的圖形，如直方圖，點圖，餅狀圖以及箱線圖進行簡單介 ...

R語言與簡單的回歸分析

R語言與簡單的回歸分析
2017-07-19
R語言與簡單的回歸分析 回歸模型是計量里最基礎也最常見的模型之一。究其原因，我想是因為在實際問題中我們并不知道總體分布如何，而且只有一組數據，那么試著對數據作回歸分析將會是一個不錯的選擇。 一、 ...

R語言關聯(lián)規(guī)則

R語言關聯(lián)規(guī)則
2017-07-18
R語言關聯(lián)規(guī)則 #                            Apriori算法實現關聯(lián)規(guī)則挖掘 #======================= MODEL1. 輸入數據集為transacti ...

R語言主成分分析

R語言主成分分析
2017-07-18
R語言主成分分析 解決自變量之間的多重共線性和減少變量個數 根據主成分分析的原理，它一方面可以將k個不獨立的指標變量通過線性變換變成k個相互獨立的新變量，這是解決多重共線性問題的一個重要方法；另一 ...

R語言典型相關分析

R語言典型相關分析
2017-07-18
R語言典型相關分析 1 關鍵點：典型相關分析 典型相關分析是用于分析兩組隨機變量之間的相關程度的一種統(tǒng)計方法，它能夠有效地揭示兩組隨機變量之間的相互（線性依賴）關系 例如 研究生入學考試成績與本科 ...

數據質量分析

數據質量分析
2017-07-16
數據質量分析 在數據分析和數據挖掘之前，我們首先要做的就是對數據進行預處理，將那些所謂的“臟數據”給去除掉，提高數據分析和挖掘的準確性和有效性。也就是說數據質量分析是數據挖掘和數據分析的重要開頭。 ...

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
2017-07-12
SPSS教程：做多重線性回歸，方差不齊怎么辦 今天我們就來繼續(xù)討論一下，如果殘差不滿足方差齊性時，應該如何解決？ 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 ...

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