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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(yàn)服務(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時表示是新驗(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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CDA LEVEL I 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫（六）

CDA LEVEL I 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫（六）
2020-12-11
不過，在出題前，要公布下上一期21-25題的答案，大家一起來看！ 22、B 24、B 你答對了嗎？ 26.偏自相關(guān)函數(shù)ACF在n階之后迅速趨近于零，我們稱ACF具有n階（ ） B.短尾性 D.拖尾性 A.使用相關(guān) ...

CDA LEVEL I 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫（二）

CDA LEVEL I 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫（二）
2020-12-10
今天，我們繼續(xù)給大家出關(guān)于CDA LEVEL I 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫中的5題，不過在出題前，我們還要公布下上一期題目的正確答案。 1、D 2、C 3、B 4、D 5、A 大家都答對了嗎？做題過程中有 ...

時序數(shù)據(jù)處理難題攻略（上）

時序數(shù)據(jù)處理難題攻略（上）
2020-11-10
作者：計量與統(tǒng)計 來源：公眾號計量與統(tǒng)計 時間序列分析是根據(jù)系統(tǒng)觀測得到的時間序列數(shù)據(jù)，通過曲線擬合和參數(shù)估計來建立數(shù)學(xué)模型的理論和方法。它一般采用曲線擬合和參數(shù)估計方法（如非線性最小二乘法 ...

回歸系列（五）| 線性回歸分析做完后，還應(yīng)考慮什么？

回歸系列（五）| 線性回歸分析做完后，還應(yīng)考慮什么？
2020-09-09
作者：丁點(diǎn)helper  來源：丁點(diǎn)幫你 上一篇文章介紹了一般線性回歸的典型操作，并且留了一個思考題。感謝小伙伴的參與，大家很厲害，沒有被迷惑到，線性回歸獲得的系數(shù)代表的是相關(guān)關(guān)系，而非因果關(guān) ...
R語言之決策樹和隨機(jī)森林
2018-06-16
R語言之決策樹和隨機(jī)森林 總結(jié)決策樹之前先總結(jié)一下特征的生成和選擇，因?yàn)闆Q策樹就是一種內(nèi)嵌型的特征選擇過程，它的特征選擇和算法是融合在一起的，不需要額外的特征選擇。 一、特征生成： 特征生成是 ...

主成分分析與因子分析及SPSS實(shí)現(xiàn)

主成分分析與因子分析及SPSS實(shí)現(xiàn)
2018-05-25
主成分分析與因子分析及SPSS實(shí)現(xiàn) 一、主成分分析 （1）問題提出 在問題研究中，為了不遺漏和準(zhǔn)確起見，往往會面面俱到，取得大量的指標(biāo)來進(jìn)行分析。比如為了研究某種疾病的影響因素，我們可能會收集患者 ...

教你如何用R進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘

教你如何用R進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘
2018-05-16
教你如何用R進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘 R是一種廣泛用于數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計計算的強(qiáng)大語言，于上世紀(jì)90年代開始發(fā)展起來。得益于全世界眾多 愛好者的無盡努力，大家繼而開發(fā)出了一種基于R但優(yōu)于R基本文本編輯器的R Studio（用 ...
醫(yī)療大數(shù)據(jù)時代，“技術(shù)善”與“倫理善”之爭
2018-04-14
醫(yī)療大數(shù)據(jù)時代，“技術(shù)善”與“倫理善”之爭 隨著云計算、基因測序、現(xiàn)代臨床試驗(yàn)、靶向治療等技術(shù)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)和醫(yī)學(xué)將進(jìn)行高度融合，實(shí)現(xiàn)顛覆性的醫(yī)療，醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)進(jìn)入大數(shù)據(jù)時代。醫(yī)療大數(shù)據(jù)將在臨床輔 ...
數(shù)據(jù)挖掘總結(jié)之主成分分析與因子分析
2018-01-12
數(shù)據(jù)挖掘總結(jié)之主成分分析與因子分析 主成分分析與因子分析 1）概念： 主成分分析概念：主成分分析是把原來多個變量劃為少數(shù)幾個綜合指標(biāo)的一種統(tǒng)計分析方法。主成分分析（PCA）是一種數(shù)據(jù)降維技巧，它能 ...
SPSS聚類分析：系統(tǒng)聚類分析
2017-12-18
SPSS聚類分析：系統(tǒng)聚類分析 一、概念：（分析-分類-系統(tǒng)聚類） 系統(tǒng)聚類法常稱為層次聚類法、分層聚類法，也是聚類分析中使用廣泛的一種方法。它有兩種類型，一是對研究對象本身進(jìn) 行分類，稱為Q ...

如何成為一名數(shù)據(jù)分析師：數(shù)據(jù)的初步認(rèn)知

如何成為一名數(shù)據(jù)分析師：數(shù)據(jù)的初步認(rèn)知
2017-12-12
如何成為一名數(shù)據(jù)分析師：數(shù)據(jù)的初步認(rèn)知 對所有從事數(shù)據(jù)相關(guān)工作的人而言，都有一個老生常談的問題： 數(shù)據(jù)認(rèn)知 !畢竟在真正開始分析、BI 報表開發(fā)或者建模前，對數(shù)據(jù)進(jìn)行一定的審查和認(rèn)知是必須的。今天，就 ...
SPSS回歸分析：有序回歸
2017-11-21
SPSS回歸分析：有序回歸 一、概念（分析-回歸-有序） 使用序數(shù)回歸可以在一組預(yù)測變量（可以是因子或協(xié)變量）上對多歧分序數(shù)響應(yīng)的依賴性進(jìn)行建模。序數(shù)回歸的設(shè)計基于McCullagh (1980, 1998)的方 ...
SPSS廣義線性模型：廣義估計方程
2017-11-08
SPSS廣義線性模型：廣義估計方程 一、廣義估計方程： 1、概念：廣義估計方程過程對廣義線性模型進(jìn)行了擴(kuò)展，以允許分析重復(fù)的測量或其他相關(guān)觀察數(shù)據(jù)，例如聚類數(shù)據(jù)。 2、示例。公共衛(wèi)生官員 ...

Excel/SPSS相關(guān)性及顯著性水平分析

Excel/SPSS相關(guān)性及顯著性水平分析
2017-10-28
Excel/SPSS相關(guān)性及顯著性水平分析 對兩列數(shù)據(jù)的相關(guān)性以及顯著性水平的問題一直有困擾，由于對excel的鐘情，總是傾向于把數(shù)據(jù)分析放在excel中進(jìn)行。本文簡單分析excel和SPSS對相關(guān)分析和顯著性水平的檢驗(yàn)應(yīng)用 ...

一個優(yōu)雅地探索相關(guān)性的新可視化方法

一個優(yōu)雅地探索相關(guān)性的新可視化方法
2017-08-27
一個優(yōu)雅地探索相關(guān)性的新可視化方法 一個古老的詛咒一直縈繞著數(shù)據(jù)分析：我們用來改進(jìn)模型的變量越多，那么我們需要的數(shù)據(jù)就會出現(xiàn)指數(shù)級的增長。不過，我們通過關(guān)注重要的變量就可以避免欠擬合以及降低收集 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的各種相似性、距離度量

機(jī)器學(xué)習(xí)中的各種相似性、距離度量
2017-07-25
機(jī)器學(xué)習(xí)中的各種相似性、距離度量 本文主要關(guān)注點(diǎn)在于各個距離、相似度之間的優(yōu)缺點(diǎn)，及使用時候的注意事項(xiàng)。 1. 閔可夫斯基距離 基本認(rèn)識 該距離最常用的 p 是 2 和 1, 前者是歐幾里得距離（Euc ...
R語言多元分析系列
2017-07-21
R語言多元分析系列 R語言多元分析系列之一：主成分分析 主成分分析（principal components analysis， PCA）是一種分析、簡化數(shù)據(jù)集的技術(shù)。它把原始數(shù)據(jù)變換到一個新的坐標(biāo)系統(tǒng)中，使得任何數(shù)據(jù)投影的第一 ...
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 ...

SPSS分析技術(shù)：簡單對應(yīng)分析

SPSS分析技術(shù)：簡單對應(yīng)分析
2017-07-12
SPSS分析技術(shù)：簡單對應(yīng)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(jìn)行分門別類，但是由于分類型數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，很多基于均值、方差和 ...
SPSS中的T檢驗(yàn)
2017-06-25
SPSS中的T檢驗(yàn) 1.單樣本T檢驗(yàn)（One-Sample T Test） 單樣本T檢驗(yàn)主要用于樣本均數(shù)和已知總體均數(shù)的比較，還可以計算相應(yīng)的描述性統(tǒng)計量及樣本均數(shù)和總體均數(shù)之差的95%可信區(qū)間。 如果Sig（P）>0.05，差異 ...
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