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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)說明請參見: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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SPSS 統(tǒng)計(jì)分析 案例:對應(yīng)分析

SPSS統(tǒng)計(jì)分析案例:對應(yīng)分析
2017-02-27
SPSS統(tǒng)計(jì)分析案例:對應(yīng)分析 兩個(gè)分類變量間的關(guān)系,無法直接使用常見的皮爾遜相關(guān)系數(shù)來表述,多采用頻數(shù)統(tǒng)計(jì)、交叉表卡方檢驗(yàn)等過程進(jìn)行處理,當(dāng)分類變量的取值較多時(shí),列聯(lián)表頻數(shù)的形式就變得更為復(fù)雜,很難 ...

使用R進(jìn)行 統(tǒng)計(jì)分析 --概率計(jì)算

使用R進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析--概率計(jì)算
2017-02-24
使用R進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析--概率計(jì)算 R語言中提供了很多概率函數(shù),可以方便的計(jì)算事件發(fā)生的概率。如二項(xiàng)分布概率函數(shù)和泊松分布概率函數(shù)。本篇文章介紹如果使用R語言中的這些函數(shù)求解事件發(fā)生的概率。 概率函 ...

使用R進(jìn)行 統(tǒng)計(jì)分析 --假設(shè)檢驗(yàn)

使用R進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析--假設(shè)檢驗(yàn)
2017-02-24
使用R進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析--假設(shè)檢驗(yàn) 假設(shè)檢驗(yàn)是統(tǒng)計(jì)學(xué)中的一種推斷方法,用來判斷兩個(gè)樣本或總體間的差異是由于抽樣誤差引起的還是本質(zhì)差別造成的。R語言中提供了很多假設(shè)檢驗(yàn)函數(shù),如F檢驗(yàn),t檢驗(yàn)和卡方檢驗(yàn)等等。本 ...

R語言案例分析:多元數(shù)據(jù)的基本 統(tǒng)計(jì)分析

R語言案例分析:多元數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計(jì)分析
2017-02-22
R語言案例分析:多元數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計(jì)分析 我們利用該數(shù)據(jù)集中的Case1來完成下面的R語言操作:   > options(digits = 4) #輸出結(jié)果位數(shù) > par(mar=c(4, 4, 2, 1) + 0.1, cex=0.8) # 圖形修飾 > case1 ...

使用R進(jìn)行 統(tǒng)計(jì)分析 --回歸分析

使用R進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析--回歸分析
2017-02-15
使用R進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析--回歸分析 準(zhǔn)備工作 首先導(dǎo)入數(shù)據(jù)并創(chuàng)建名為lr_data的數(shù)據(jù)表。 #讀取并創(chuàng)建數(shù)據(jù)表 lr_data=data.frame(read.csv(\'lr_data.csv\',header = 1)) 查看導(dǎo)入數(shù)據(jù)表的維度,結(jié)果顯示456行,4列。 ...

SPSS 統(tǒng)計(jì)分析 案例:最優(yōu)尺度回歸

SPSS統(tǒng)計(jì)分析案例:最優(yōu)尺度回歸
2017-01-31
SPSS統(tǒng)計(jì)分析案例:最優(yōu)尺度回歸 1、什么是最優(yōu)尺度回歸? 英文簡稱CATREG,也稱分類回歸。 普通線性回歸對數(shù)據(jù)的要求十分嚴(yán)格,當(dāng)遇到分類變量時(shí),線性回歸無法準(zhǔn)確地反映分類變量不同取值的距離,比如性 ...

使用Excel數(shù)據(jù)分析工具進(jìn)行 統(tǒng)計(jì)分析

使用Excel數(shù)據(jù)分析工具進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析
2017-01-25
使用Excel數(shù)據(jù)分析工具進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析 很多小伙伴還不知道Excel自帶了一個(gè)非常給力的數(shù)據(jù)分析工具,可以用來對數(shù)據(jù)進(jìn)行快速統(tǒng)計(jì)分析,比如方差分析、t檢驗(yàn)之類的。 開啟的方法非常簡單,以Excel2016為例,文件 ...

SPSS 統(tǒng)計(jì)分析 案例:獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)

SPSS統(tǒng)計(jì)分析案例:獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)
2017-01-17
SPSS統(tǒng)計(jì)分析案例:獨(dú)立樣本T檢驗(yàn) 獨(dú)立樣本T檢驗(yàn),常用于兩組數(shù)據(jù)均值的比較,比如,男性和女性在購物消費(fèi)上是不是一致,類似這樣的問題。 Excel表格用戶可能會(huì)說,這個(gè)簡單,我做一個(gè)柱形圖不就可以了嗎? ...

使用R進(jìn)行 統(tǒng)計(jì)分析 —概率計(jì)算

使用R進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析—概率計(jì)算
2016-10-01
使用R進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析—概率計(jì)算 R語言中提供了很多概率函數(shù),可以方便的計(jì)算事件發(fā)生的概率。如二項(xiàng)分布概率函數(shù)和泊松分布概率函數(shù)。本篇文章介紹如果使用R語言中的這些函數(shù)求解事件發(fā)生的概率。 概率函 ...

使用R進(jìn)行 統(tǒng)計(jì)分析 —假設(shè)檢驗(yàn)

使用R進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析—假設(shè)檢驗(yàn)
2016-10-01
使用R進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析—假設(shè)檢驗(yàn) 假設(shè)檢驗(yàn)是統(tǒng)計(jì)學(xué)中的一種推斷方法,用來判斷兩個(gè)樣本或總體間的差異是由于抽樣誤差引起的還是本質(zhì)差別造成的。R語言中提供了很多假設(shè)檢驗(yàn)函數(shù),如F檢驗(yàn),t檢驗(yàn)和卡方檢驗(yàn)等等。本 ...

數(shù)據(jù)挖掘和 統(tǒng)計(jì)分析 的區(qū)別

數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計(jì)分析的區(qū)別
2016-06-06
數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計(jì)分析的區(qū)別 很多人問數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計(jì)分析的不同之處是什么?相同之處是什么?這樣的問題,其實(shí)數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)都是數(shù)學(xué)理論。 數(shù)據(jù)挖掘是直接從龐大的數(shù)據(jù)中挖掘,而統(tǒng)計(jì)分析則是從龐大 ...

移動(dòng)應(yīng)用如何埋點(diǎn)收集什么數(shù)據(jù)以便于 統(tǒng)計(jì)分析 ?

移動(dòng)應(yīng)用如何埋點(diǎn)收集什么數(shù)據(jù)以便于統(tǒng)計(jì)分析?
2016-03-14
移動(dòng)應(yīng)用如何埋點(diǎn)收集什么數(shù)據(jù)以便于統(tǒng)計(jì)分析? 問題一,其實(shí)這是個(gè)對于入門級產(chǎn)品的必備課程,通常在那個(gè)環(huán)節(jié)埋點(diǎn)可以轉(zhuǎn)化為——對于一個(gè)app核心指標(biāo)是什么?這些指標(biāo)的優(yōu)先級如何排序? 要回答這個(gè)問題, ...

 統(tǒng)計(jì)分析 、數(shù)據(jù)挖掘和分析報(bào)告有哪些不同

統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘和分析報(bào)告有哪些不同
2016-02-11
統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘和分析報(bào)告有哪些不同 對數(shù)據(jù)的分析工作,可以分為三個(gè)層次,初級是統(tǒng)計(jì)分析,再是OLAP,最后是數(shù)據(jù)挖掘,這也是隨著數(shù)據(jù)的數(shù)量級遞增的。關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的作用,Berry and Linoff的定義盡 ...

數(shù)據(jù)挖掘與 統(tǒng)計(jì)分析 的區(qū)別

數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計(jì)分析的區(qū)別
2015-11-09
數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計(jì)分析的區(qū)別 多元統(tǒng)計(jì)老師說:“數(shù)據(jù)挖掘是以統(tǒng)計(jì)分析為基礎(chǔ)的,多數(shù)在采用統(tǒng)計(jì)分析的方法”。我有不同的觀點(diǎn),就寫點(diǎn)東西出來,大家可以自己評述。 我們過去曾給予數(shù) ...

如何通過 統(tǒng)計(jì)分析 工具做APP數(shù)據(jù)分析運(yùn)營

如何通過統(tǒng)計(jì)分析工具做APP數(shù)據(jù)分析運(yùn)營
2015-10-18
如何通過統(tǒng)計(jì)分析工具做APP數(shù)據(jù)分析運(yùn)營 在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展,大量APP不斷涌現(xiàn),各行業(yè)、各領(lǐng)域競爭越來越激烈的的情況下,如何才能夠自己的APP脫穎而出?如何獲得更多的用戶以及對現(xiàn)有的的用戶進(jìn)行更 ...

如何通過 統(tǒng)計(jì)分析 工具做好APP的數(shù)據(jù)分析和運(yùn)營

如何通過統(tǒng)計(jì)分析工具做好APP的數(shù)據(jù)分析和運(yùn)營
2015-06-13
如何通過統(tǒng)計(jì)分析工具做好APP的數(shù)據(jù)分析和運(yùn)營 數(shù)據(jù)分析,對于開發(fā)者和運(yùn)營者都是十分重要的,漂亮的數(shù)據(jù)分析可以幫助在關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)上線并推廣應(yīng)用,從而獲得最大的利潤。那么,該如何通過統(tǒng)計(jì)分析工具做好 ...

 統(tǒng)計(jì)分析 方法以及統(tǒng)計(jì)軟件詳細(xì)介紹_數(shù)據(jù)分析師

統(tǒng)計(jì)分析方法以及統(tǒng)計(jì)軟件詳細(xì)介紹_數(shù)據(jù)分析師
2015-05-13
統(tǒng)計(jì)分析方法以及統(tǒng)計(jì)軟件詳細(xì)介紹_數(shù)據(jù)分析師 統(tǒng)計(jì)分析方法有哪幾種?下面我們將詳細(xì)闡述,并介紹一些常用的統(tǒng)計(jì)分析軟件。   一、指標(biāo)對比分析法指標(biāo)對比分析法   統(tǒng)計(jì)分析的八種方法 ...
大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析—《西游記》“妖口調(diào)查”_數(shù)據(jù)分析師
2015-04-22
大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析—《西游記》“妖口調(diào)查”_數(shù)據(jù)分析師 大數(shù)據(jù)分析作為當(dāng)下最熱的技術(shù)之一,大到可以幫助公共管理部門實(shí)現(xiàn)更好地管理決策,監(jiān)管及公共協(xié)調(diào)等各項(xiàng)職能;幫助各類型企業(yè)分析當(dāng)前數(shù)據(jù),改善 ...
NO.1DataMining和統(tǒng)計(jì)分析有什么不同?
2014-12-10
硬要去區(qū)分Data Mining和Statistics的差異其實(shí)是沒有太大意義的。一般將之定義為Data Mining技術(shù)的CART、CHAID或模糊計(jì)算等等理論方法,也都是由統(tǒng)計(jì)學(xué)者根據(jù)統(tǒng)計(jì)理論所發(fā)展衍生,換另一個(gè)角度看,Data Mining有相 ...

移動(dòng)應(yīng)用如何埋點(diǎn)收集什么數(shù)據(jù)以便于 統(tǒng)計(jì)分析

移動(dòng)應(yīng)用如何埋點(diǎn)收集什么數(shù)據(jù)以便于統(tǒng)計(jì)分析
2014-11-26
移動(dòng)應(yīng)用如何埋點(diǎn)收集什么數(shù)據(jù)以便于統(tǒng)計(jì)分析 國內(nèi)比較普遍的第三方統(tǒng)計(jì)工具是友盟和talking data,在大多數(shù)的情況下這兩個(gè)差別不大,但是如果你的app是游戲或者需要用到互聯(lián)網(wǎng)金融的一些垂直細(xì)分統(tǒng)計(jì) ...

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