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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(shù)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(shù)1：配置參數(shù) // 參數(shù)2：回調，回調的第一個參數(shù)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(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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利用SPSS檢驗數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布: 2016-08-23; 利用SPSS檢驗數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布正態(tài)分布也叫常態(tài)分布，在我們后面說的很多東西都需要數(shù)據(jù)呈正態(tài)分布。下面的圖就是正態(tài)分布曲線，中間隆起，對稱向兩邊下降。下面我們來看一組數(shù)據(jù)，并檢驗“期初 ...

【CDA干貨】單樣本趨勢性檢驗：捕捉數(shù)據(jù)背后的時間軌跡: 2025-07-09; 【CDA干貨】單樣本趨勢性檢驗：捕捉數(shù)據(jù)背后的時間軌跡? 在數(shù)據(jù)分析的版圖中，單樣本趨勢性檢驗如同一位耐心的偵探，專注于從單一序列的觀測數(shù)據(jù)中發(fā)掘潛在的變化規(guī)律。當我們面對一組按時間、順序或某種梯度排列的 ...

【CDA干貨】SPSS 中的 Mann-Kendall 檢驗：數(shù)據(jù)趨勢與突變分析的有力工具: 2025-07-08; SPSS 中的 Mann-Kendall 檢驗：數(shù)據(jù)趨勢與突變分析的有力工具? ? ? 在數(shù)據(jù)分析的廣袤領域中，準確捕捉數(shù)據(jù)的趨勢變化以及識別可能存在的突變點，對于洞察現(xiàn)象本質、做出科學決策至關重要。尤其是在處理時間序列數(shù) ...

【CDA干貨】探秘 z-score：數(shù)據(jù)分析中的標準化利器: 2025-06-26; 探秘 z-score：數(shù)據(jù)分析中的標準化利器? ? 在數(shù)據(jù)的海洋中，面對形態(tài)各異、尺度不同的數(shù)據(jù)，如何找到一個通用的標準來衡量數(shù)據(jù)的相對位置和離散程度？z-score，又稱標準分數(shù)，便是解決這一難題的有效工具。它像一 ...

【CDA干貨】隨機森林模型與 OPLS-DA 的優(yōu)缺點深度剖析: 2025-06-23; 隨機森林模型與 OPLS-DA 的優(yōu)缺點深度剖析? ? ? ? 在數(shù)據(jù)分析與機器學習領域，隨機森林模型與 OPLS-DA（正交偏最小二乘法判別分析）都是備受關注的工具。它們憑借獨特的算法原理與分析邏輯，在不同場景下發(fā)揮著 ...

【CDA干貨】SPSS 中的 Mann-Kendall 檢驗：數(shù)據(jù)趨勢與突變分析的利器: 2025-06-19; SPSS 中的 Mann-Kendall 檢驗：數(shù)據(jù)趨勢與突變分析的利器? ? 在數(shù)據(jù)分析的眾多方法中，Mann-Kendall（MK）檢驗憑借其對數(shù)據(jù)分布無嚴格要求、能有效識別數(shù)據(jù)趨勢與突變點的特性，成為環(huán)境科學、氣象學、經(jīng)濟學等領 ...

【CDA干貨】一文讀懂相關性分析，在運營數(shù)據(jù)分析中的應用實例: 2025-05-19; 在數(shù)字化運營的時代，企業(yè)每天都在產生海量數(shù)據(jù)：用戶點擊行為、商品銷售記錄、廣告投放反饋…… 這些數(shù)據(jù)就像散落的拼圖，而相關性分析正是將它們拼接成完整畫面的關鍵工具。通過量化數(shù)據(jù)間的關聯(lián)程度，我們能夠發(fā) ...

【CDA持證人案例分享】用 Excel 精準監(jiān)控電商及推廣數(shù)據(jù): 2025-04-17; 一、CDA持證人介紹在數(shù)字化浪潮席卷商業(yè)領域的當下，數(shù)據(jù)分析已成為企業(yè)發(fā)展的關鍵驅動力。為助力大家深入了解數(shù)據(jù)分析在電商行業(yè)的應用，邀請到了經(jīng)驗豐富的電商運營專家劉航老師分享。學習入口：https://edu.cda ...

【教程】30000字長文，手把手教你用Python實現(xiàn)統(tǒng)計學: 2025-02-27; 1.統(tǒng)計學簡介聽說你已經(jīng)被統(tǒng)計學勸退，被Python唬住……先別著急劃走，看完這篇再說！先說結論，大多數(shù)情況下的學不會都不是知識本身難，而是被知識的傳播者勸退的。比如大佬們授課，雖邏輯嚴謹、思維縝密，但你 ...

統(tǒng)計分析與數(shù)據(jù)挖掘的聯(lián)系與區(qū)別: 2025-02-05; 在數(shù)據(jù)科學的廣闊領域中，統(tǒng)計分析與數(shù)據(jù)挖掘占據(jù)了重要位置。盡管它們常常被視為有關聯(lián)的領域，但兩者在理論基礎、目標、方法及應用場景上有截然不同的差異。然而，也正因如此，兩者的結合可以為數(shù)據(jù)分析提供無與倫 ...

【干貨】7類常見的統(tǒng)計分析錯誤: 2025-02-02; 作者：CDA持證人余治國一般各平臺出薪資報告，都會哀嚎遍野。舉個例子，去年某招聘平臺發(fā)布《中國女性職場現(xiàn)狀調查報告》，報告中說，從薪酬來看，女性的平均薪酬為8689元/月，與男性的9942元/月相差1253元，報 ...

【干貨】“數(shù)據(jù)敏感”不是天賦！如何培養(yǎng)數(shù)據(jù)敏感度？: 2025-02-01; 真正的數(shù)據(jù)分析大神是什么樣的呢？有人認為他們能輕松駕馭各種分析工具，能夠從海量數(shù)據(jù)中找到潛在關聯(lián)，或者一眼識別報告中的數(shù)據(jù)異常，甚至寫出經(jīng)典的數(shù)據(jù)分析報告。其實，成為數(shù)據(jù)大神的關鍵在于提升數(shù)據(jù)敏感度。 ...

【干貨】互聯(lián)網(wǎng)黑話多？誰說這術語老啊？這術語太棒了：一文讀懂數(shù)據(jù)分析常用術語: 2025-01-04; 在職場中，許多言辭并非表面意思那么簡單，有時需要聽懂背后的“潛臺詞”。尤其在數(shù)據(jù)分析的領域里，掌握常用術語就像掌握一門新語言的基礎詞匯，是理解數(shù)據(jù)、與同行有效溝通以及做出明智決策的關鍵。一、戰(zhàn)略與目 ...

【熱議話題】一個人為何會陷入社會底層: 2024-12-18; 最近，知乎上有個很火的話題：“一個人為何會陷入社會底層”？有人說，這個世界上只有一個分水嶺，就是“羊水”；還有人說，一個人的出身決定了他 80%的命運；也有人說，之所以淪為底層，主要是沒有掌握核心技能， ...

數(shù)據(jù)分析師的統(tǒng)計學基礎知識: 2024-12-15; 數(shù)據(jù)分析師在當今的商業(yè)和技術環(huán)境中扮演著至關重要的角色，他們的工作對于任何數(shù)據(jù)驅動的企業(yè)來說都是不可或缺的。那么，作為一個成功的數(shù)據(jù)分析師，需要掌握哪些統(tǒng)計學基礎知識呢？描述性統(tǒng)計首先，我們從描述性 ...

數(shù)據(jù)分析師面試中應該避免的錯誤: 2024-12-13; 在數(shù)據(jù)分析的世界中，面試不僅是展示技術技能的機會，更是證明你能夠轉化數(shù)據(jù)為商業(yè)價值的舞臺。然而，許多候選人在面試中常常忽略了一些關鍵錯誤，導致與理想崗位失之交臂。那么，如何在面試中脫穎而出呢？讓我們深 ...

數(shù)據(jù)分析要學的基礎知識: 2024-12-10; 數(shù)據(jù)分析作為一門跨學科的領域，需要學習和掌握多方面的基礎知識和技能。以下是數(shù)據(jù)分析所需的基礎知識：統(tǒng)計學和概率論統(tǒng)計學和概率論構成了數(shù)據(jù)分析的核心基礎。統(tǒng)計學涵蓋描述性統(tǒng)計、推斷性統(tǒng)計、假設檢驗、回 ...

數(shù)據(jù)分析入門學習Python: 2024-12-10; 數(shù)據(jù)分析的關鍵要素數(shù)據(jù)分析作為一門跨學科的領域，涵蓋廣泛的基礎知識和技能，是探索數(shù)據(jù)背后價值的重要工具。讓我們深入了解數(shù)據(jù)分析所需的關鍵要素：統(tǒng)計學和概率論數(shù)據(jù)分析的核心基礎之一是統(tǒng)計學和概率論。 ...

異常值處理的常用算法: 2024-12-06; 異常值在數(shù)據(jù)分析和機器學習中起著至關重要的作用。它們可能源自測量錯誤、數(shù)據(jù)損壞，或者代表真實但罕見的事件。這種數(shù)據(jù)的存在可能會極大地影響我們的分析結果和模型準確性。因此，識別和處理異常值是我們必須認真 ...

單因素方差分析結果與假設檢驗的關系: 2024-12-06; 單因素方差分析（One-way ANOVA）是一種統(tǒng)計方法，用于檢驗多個組之間均值是否存在顯著差異。在這個過程中，假設檢驗起著核心作用，通過比較不同組的均值來判斷因素對結果的影響是否顯著。假設檢驗與結果在單因素 ...