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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(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服務(wù)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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R語言解讀一元線性回歸模型

R語言解讀一元線性回歸模型
2017-02-26
R語言解讀一元線性回歸模型 R語言作為統(tǒng)計學(xué)一門語言,一直在小眾領(lǐng)域閃耀著光芒。直到大數(shù)據(jù)的爆發(fā),R語言變成了一門炙手可熱的數(shù)據(jù)分析的利器。隨著越來越多的工程背景的人的加入,R語言的社區(qū)在迅速擴大成長 ...

R語言統(tǒng)計與分布的相關(guān)知識

R語言統(tǒng)計與分布的相關(guān)知識
2017-02-25
R語言統(tǒng)計與分布的相關(guān)知識 變量 變量按變量值是否連續(xù)可分為連續(xù)變量與離散變量兩種。 連續(xù)變量(continuous variable)與離散變量(discrete variable) 連續(xù)變量 在一定區(qū)間內(nèi)可以任意取值的 ...

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
2017-02-15
R語言對回歸模型進行回歸診斷 在R語言中,對數(shù)據(jù)進行回歸建模是一件很簡單的事情,一個lm()函數(shù)就可以對數(shù)據(jù)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 ...

R語言解讀自回歸模型

R語言解讀自回歸模型
2017-02-15
R語言解讀自回歸模型 時間序列是金融分析中常用到的一種數(shù)據(jù)格式,自回歸模型是分析時間序列數(shù)據(jù)的一種基本的方法。通過建立自回歸模型,找到數(shù)據(jù)自身周期性的規(guī)律,從而幫助我們理解金融市場的發(fā)展變化。 ...

SPSS統(tǒng)計分析案例:KS單樣本檢驗

SPSS統(tǒng)計分析案例:KS單樣本檢驗
2017-01-18
SPSS統(tǒng)計分析案例:KS單樣本檢驗 如何判斷連續(xù)型資料的分布情況呢? 建議學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)家柯爾莫哥和斯米諾夫創(chuàng)建的KS單樣本檢驗,它假設(shè)單樣本所在的總體與指定的理論分布無顯著差異,利用樣本累計頻率分布與理論 ...

SPSS—描述性統(tǒng)計分析—探索性分析

SPSS—描述性統(tǒng)計分析—探索性分析
2017-01-14
SPSS—描述性統(tǒng)計分析—探索性分析 菜單 除了可以計算基本的統(tǒng)計量之外,也可以給出一些簡單的檢驗結(jié)果和圖形,有助于用戶進一步的分析數(shù)據(jù)。使得用戶能夠從大量的分析結(jié)果之中挖掘到所需要的統(tǒng)計信息。 ...

spss分析Bartlett球形檢驗的卡方近似值和自由度

spss分析Bartlett球形檢驗的卡方近似值和自由度
2017-01-11
spss分析Bartlett球形檢驗的卡方近似值和自由度 KMO值我知道,只是有的論文中提到Bartlett球形檢驗值里面卡方值多少,自由度又達到多少多少,所以顯著。 請問Bartlett球形檢驗的卡方近似值和自由度各在什么范 ...

新課推薦丨業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師-R專題

新課推薦丨業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師-R專題
2022-01-20
1.商業(yè)數(shù)據(jù)分析價值與前沿知識 3.數(shù)據(jù)分析工具介紹 5.R、RStudio安裝及介紹 7.數(shù)據(jù)庫知識介紹 9.使用SQL進行匯總 1.統(tǒng)計數(shù)據(jù)類型介紹 3.正態(tài)分布與其他常見分布形式 5.假設(shè)檢 ...
數(shù)據(jù)分析中要注意的統(tǒng)計學(xué)問題
2017-01-09
數(shù)據(jù)分析中要注意的統(tǒng)計學(xué)問題 (一、均值的計算  在處理數(shù)據(jù)時,經(jīng)常會遇到對相同采樣或相同實驗條件下同一隨機變量的多個不同取值進行統(tǒng)計處理的問題。此時,往往我們會不假思索地直接給出算術(shù)平均值 ...
模型建立——時間序列 eviews協(xié)整檢驗(EG兩步法(Engle-Granger))
2017-01-03
模型建立——時間序列 eviews協(xié)整檢驗(EG兩步法(Engle-Granger)) 1.首先,需要兩列時間序列數(shù)據(jù),將他們命名為future4,future5,存入eviews。 2.對兩組數(shù)據(jù)取對數(shù),得新的數(shù)據(jù):P4=log(future4),P5=log ...

如何入門精益數(shù)據(jù)分析

如何入門精益數(shù)據(jù)分析
2016-12-25
如何入門精益數(shù)據(jù)分析 一、認識數(shù)據(jù)——產(chǎn)品經(jīng)理與數(shù)據(jù)分析 1.1數(shù)據(jù)的客觀性 數(shù)據(jù)是量化事物的手段,投射到不同的人身上又會導(dǎo)致解讀的結(jié)論偏差,因此我們需要“求證”地分析第三方網(wǎng)站提供的調(diào)研數(shù)據(jù)( ...
SPSS分析(假設(shè)檢驗):單因素方差分析
2016-12-22
SPSS分析(假設(shè)檢驗):單因素方差分析 一、概念(分析-均值比較-單因素方差分析): 按照單因子變量(自變量)生成對定量因變量的單因素方差分析。方差分析用于檢驗數(shù)個均值相等的假設(shè)。這種方法是雙樣本t 檢 ...

CDA數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)-LEVEL I,年前最后一波,歡迎參加!

CDA數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)-LEVEL I,年前最后一波,歡迎參加!
2022-01-20
【課程介紹】 CDA LEVEL I業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師針對以業(yè)務(wù)為主導(dǎo),數(shù)據(jù)為輔助的工作人員的培訓(xùn)課程。以分析型市場營銷人 才、分析型財務(wù)人才這些不滿足用EXCEL作數(shù)據(jù)分析的人員。也同時針對面向長期存在數(shù)據(jù)分析,大型 ...

大數(shù)據(jù)時代交通電子警察如何發(fā)展

大數(shù)據(jù)時代交通電子警察如何發(fā)展
2016-12-15
大數(shù)據(jù)時代交通電子警察如何發(fā)展 道路交通違法問題是一種客觀存在,它與人們?nèi)粘I钕⑾⑾嚓P(guān),是廣泛存在的社會現(xiàn)象。道路交通違法問題與城市的經(jīng)濟發(fā)展、社會文化、政策環(huán)境、管理水平、基礎(chǔ)設(shè)施和交通參與者 ...

數(shù)值變量正態(tài)性檢驗常用方法的對比及SPSS&R實現(xiàn)

數(shù)值變量正態(tài)性檢驗常用方法的對比及SPSS&R實現(xiàn)
2016-12-08
數(shù)值變量正態(tài)性檢驗常用方法的對比及SPSS&R實現(xiàn) 一、方法概述 正態(tài)分布又叫高斯分布,“正態(tài)”即“正常的狀態(tài)”,本意是說如果在觀察或試驗中不出現(xiàn)重大的失誤,則結(jié)果應(yīng)遵循這種模式的分布——盡管隨著人們 ...

機器學(xué)習(xí)算法的隨機數(shù)據(jù)生成

機器學(xué)習(xí)算法的隨機數(shù)據(jù)生成
2016-12-02
機器學(xué)習(xí)算法的隨機數(shù)據(jù)生成 在學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)算法的過程中,我們經(jīng)常需要數(shù)據(jù)來驗證算法,調(diào)試參數(shù)。但是找到一組十分合適某種特定算法類型的數(shù)據(jù)樣本卻不那么容易。還好numpy, scikit-learn都提供了隨機數(shù)據(jù)生 ...

R語言之縱向數(shù)據(jù)分析:多級增長模

R語言之縱向數(shù)據(jù)分析:多級增長模
2016-10-17
R語言之縱向數(shù)據(jù)分析:多級增長模 上一次,我們討論了如何對長型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成長型的數(shù)據(jù),同時還是用了一個隨機創(chuàng)建的對照實驗數(shù)據(jù)集來對其增長趨勢進行可視化。但是,我們是否能夠進一步的分析并預(yù)測結(jié)果的增長 ...
數(shù)據(jù)分析方法:非參數(shù)檢驗
2016-10-15
數(shù)據(jù)分析方法:非參數(shù)檢驗 前面介紹了T檢驗和方差分析,它們解決的是正態(tài)分布的高測度數(shù)據(jù)的均值差異性問題。對于非正態(tài)分布的高測度數(shù)據(jù),T檢驗或方差分析的方法就不再適用了。 均值差異性的檢驗方法:Z檢 ...

【干貨】EXCEL中高級數(shù)據(jù)分析功能介紹

【干貨】EXCEL中高級數(shù)據(jù)分析功能介紹
2016-10-08
【干貨】EXCEL中高級數(shù)據(jù)分析功能介紹 對于高級的數(shù)據(jù)分析而言,也就是涉及統(tǒng)計學(xué)的專業(yè)分析方法和原理的時候,是不是就一定得求助于SPSS,SAS這類專業(yè)的分析工具呢?數(shù)據(jù)分析從低級到高級層次的跳躍過程 ...

學(xué)習(xí)R語言,一篇文章讓你從懵圈到入門

學(xué)習(xí)R語言,一篇文章讓你從懵圈到入門
2016-10-06
學(xué)習(xí)R語言,一篇文章讓你從懵圈到入門 在實際工作中,每個數(shù)據(jù)科學(xué)項目各不相同,但基本都遵循一定的通用流程。具體如下: 數(shù)據(jù)科學(xué)工作流程     數(shù)據(jù)導(dǎo)入     數(shù)據(jù)整理 &nb ...

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