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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(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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spss多元線性回歸分析自變量對于因變量的影響差異明顯？
2023-05-09
多元線性回歸分析是一種常見的統(tǒng)計分析方法，它可以用來探究自變量對因變量的影響。在進行多元線性回歸分析時，有時會發(fā)現(xiàn)不同自變量對因變量的影響存在差異，這可能是由于自變量之間存在交互作用或者與因變量的關(guān)系 ...

SPSS中標準化的因子載荷怎么得出的？

SPSS中標準化的因子載荷怎么得出的？
2023-04-07
標準化的因子載荷是SPSS中進行因子分析時的一個重要結(jié)果。它表示每個變量在因子中所占的比例，從而幫助研究人員確定哪些變量對于某一因子的影響較大。本文將簡要介紹SPSS中如何計算標準化的因子載荷并解釋其含義。 ...

如何用SPSS計算方差分析中的效果量？

如何用SPSS計算方差分析中的效果量？
2023-03-31
方差分析（ANOVA）是一種廣泛使用的統(tǒng)計方法，用于比較兩個或多個組之間的平均值是否存在顯著差異。通常情況下，我們也需要計算效果量來了解這些組之間的實際差異。在本文中，我們將介紹如何使用SPSS計算方差分析 ...
數(shù)據(jù)分析師所需技能有哪些
2023-03-30
隨著數(shù)據(jù)科學的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)分析師這一角色也變得越來越重要。作為數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的專業(yè)人士，數(shù)據(jù)分析師需要具備廣泛的知識和技能，以便能夠有效地分析和挖掘數(shù)據(jù)中的價值。本文將從數(shù)據(jù)分析師所需的技能方面 ...

CDA職場解讀：數(shù)據(jù)分析師面試大廠常見的技術(shù)難點

CDA職場解讀：數(shù)據(jù)分析師面試大廠常見的技術(shù)難點
2024-08-13
CDA數(shù)據(jù)分析師 出品 編輯：Mika 上期給大家分享了一些數(shù)據(jù)分析師面試基礎(chǔ)指南，這期給大家分享一些大廠面試的技術(shù)難點。 在大廠的技術(shù)面試中，有兩個地方是非常有難度的。很多小伙伴都折在的這兩個 ...

在工作崗位上培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析能力的路徑

在工作崗位上培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析能力的路徑
2021-10-20
在工作崗位上培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析能力的路徑 不少人認為從學校畢業(yè)，進入工作崗位后學習數(shù)據(jù)分析能力是一件很痛苦的事。其實如果方法得當，工作中學習數(shù)據(jù)分析反而可以得到事半功倍的效果。本篇中介紹一個PACS(流程(Pr ...

太厲害了！Seaborn也能做多種回歸分析，統(tǒng)統(tǒng)只需一行代碼

太厲害了！Seaborn也能做多種回歸分析，統(tǒng)統(tǒng)只需一行代碼
2021-07-07
作者：云朵君 本文主要介紹回歸模型圖lmplot、線性回歸圖regplot，這兩個函數(shù)的核心功能很相似，都會繪制數(shù)據(jù)散點圖，并且擬合關(guān)于變量x,y之間的回歸曲線，同時顯示回歸的95%置信區(qū)間。 所有圖形將使 ...

CDA LEVEL II 數(shù)據(jù)分析認證考試模擬題庫（三十九）

CDA LEVEL II 數(shù)據(jù)分析認證考試模擬題庫（三十九）
2021-06-22
不過，在出題前，要公布上一期LEVEL II中51-55題的答案，大家一起來看！ 52.C 54.A A.自變量x每增加一個單位，因變量y增加的數(shù)量 C.自變量x每減少一個單位，因變量y減少的數(shù)量 57、衡量線性回歸 ...

CDA LEVEL II 數(shù)據(jù)分析認證考試模擬題庫（三十四）

CDA LEVEL II 數(shù)據(jù)分析認證考試模擬題庫（三十四）
2021-06-15
不過，在出題前，要公布上一期LEVEL II中21-25題的答案，大家一起來看！ 22.D 24.C 你答對了嗎？ 26、含有p個變量的多元回歸模型，樣本量為n，則該模型的回歸平方和、殘差平方和的自由度分別為？ B ...

CDA LEVEL II 數(shù)據(jù)分析認證考試模擬題庫（十三）

CDA LEVEL II 數(shù)據(jù)分析認證考試模擬題庫（十三）
2021-05-12
不過，在出題前，要公布上一期LEVEL II中56-60題的答案，大家一起來看！ 57、A 59、D 你答對了嗎？ 61.關(guān)于相關(guān)分析中應注意的問題，下面說法錯誤的是？ B.兩變量間有相關(guān)關(guān)系存在，一定有線性關(guān)系 ...

CDA LEVEL II 數(shù)據(jù)分析認證考試模擬題庫（八）

CDA LEVEL II 數(shù)據(jù)分析認證考試模擬題庫（八）
2021-05-06
不過，在出題前，要公布上一期LEVEL II中26-30題的答案，大家一起來看！ 32、D 34、C 你答對了嗎？ 36.多元回歸分析預測與一元線性回歸預測的相同點是？ B.參數(shù)計算過程一樣 D.統(tǒng)計檢驗的復雜度 ...

CDA LEVEL II 數(shù)據(jù)分析認證考試模擬題庫（七）

CDA LEVEL II 數(shù)據(jù)分析認證考試模擬題庫（七）
2021-04-30
不過，在出題前，要公布上一期LEVEL II中26-30題的答案，大家一起來看！ 27、C 29、A 你答對了嗎？ 31.以下不適合對線性回歸模型進行評估的指標是： B.F1 score D.判定系數(shù) A.最小二乘法只適 ...

CDA LEVEL 1 考試，知識點匯總《一元線性回歸》

CDA LEVEL 1 考試，知識點匯總《一元線性回歸》
2024-08-13
散點圖的繪制與解讀、相關(guān)系數(shù)的概念與特征 1.正線性相關(guān) 例如通常情況下，某地區(qū)的犯罪率越高，則該地區(qū)的房價越低，但由于供需環(huán)境等其他不確定因素，數(shù)據(jù)點基本落在直 線周圍，我們稱之為負線 ...

CDA LEVEL 1 考試，知識點匯總《因子分析》

CDA LEVEL 1 考試，知識點匯總《因子分析》
2024-08-13
一、基本概念 1.什么是因子分析？ 主成分分析時一般情況下不能對主成分所代表含義進行業(yè)務上的解讀，因為主成分方向上一般不會恰好某些變量權(quán)重大， 而另外一些變量權(quán)重都小，這也表現(xiàn)在主成分權(quán)重的形成的 ...

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 ...

空間計量經(jīng)濟學與Stata操作

空間計量經(jīng)濟學與Stata操作
2020-11-04
本篇文章給大家介紹下空間計量經(jīng)濟學與Stata操作，供學習者參考！ 01、首次使用Stata的一些基本設(shè)定 clear all? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?//清空內(nèi)存 set more off? ? ? ? ? ? ? ? ?/ ...

回歸系列（三）| 談談線性回歸的殘差和預測值

回歸系列（三）| 談談線性回歸的殘差和預測值
2020-09-02
作者：丁點helper  來源：丁點幫你 前面兩篇文章，我們聚焦于線性回歸的回歸系數(shù)，理清了樣本與總體回歸方程的區(qū)別、回歸系數(shù)的最小二乘法估計等問題，今天我們重點來看看線性回歸的殘差和預測值。 ...
盤點：數(shù)據(jù)挖掘歷史中的那些重要里程碑
2018-07-18
盤點：數(shù)據(jù)挖掘歷史中的那些重要里程碑 數(shù)據(jù)挖掘現(xiàn)在隨處可見，而它的故事在《點球成金》出版和“棱鏡門”事件發(fā)生之前就已經(jīng)開始了。下文敘述的就是數(shù)據(jù)挖掘的主要里程碑，歷史上的第一次，它是怎樣發(fā)展以及怎 ...
機器學習與數(shù)據(jù)挖掘的學習路線圖
2018-07-04
機器學習與數(shù)據(jù)挖掘的學習路線圖 說起機器學習和數(shù)據(jù)挖掘，當然兩者并不完全等同。如果想簡單的理清二者的關(guān)系，不妨這樣來理解，機器學習應用在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域 = 數(shù)據(jù)挖掘。同理，如果將機器學習應用在圖像處理 ...

數(shù)據(jù)挖掘分析在CRM系統(tǒng)中的應用

數(shù)據(jù)挖掘分析在CRM系統(tǒng)中的應用
2018-06-28
數(shù)據(jù)挖掘分析在CRM系統(tǒng)中的應用 每個企業(yè)都會有客戶流失的情況發(fā)生，已經(jīng)失去或是即將失去的，這中情況對企業(yè)來說是正常現(xiàn)象，在面對這些常見的正常現(xiàn)象時，關(guān)鍵是企業(yè)從中能學到什么，得到重要信息并加之分析 ...

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