
SPSS操作:多個(gè)相關(guān)樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)(Cochran's Q檢驗(yàn))
一、問(wèn)題與數(shù)據(jù)
某康復(fù)科醫(yī)生擬評(píng)價(jià)康復(fù)訓(xùn)練對(duì)卒中后患者體能恢復(fù)的效果?;颊叻謩e在開(kāi)始康復(fù)、康復(fù)3個(gè)月和康復(fù)6個(gè)月時(shí)進(jìn)行體能測(cè)試。為了保證一致性,三次體能測(cè)試內(nèi)容是一樣的,體能測(cè)試的結(jié)果為“通過(guò)”和“不通過(guò)”。該醫(yī)生想知道卒中后患者體能測(cè)試的結(jié)果為“通過(guò)”的比例是否一直上升。
該研究隨機(jī)選取了63例進(jìn)行康復(fù)訓(xùn)練的卒中后患者,并收集了所有研究對(duì)象的開(kāi)始康復(fù)時(shí)的體能測(cè)試結(jié)果 (initial_fitness_test),康復(fù)3個(gè)月時(shí)的體能測(cè)試結(jié)果 (month3_fitness_test)和康復(fù)6個(gè)月時(shí)的體能測(cè)試結(jié)果 (final_fitness_test)。結(jié)果均為“通過(guò)(Passed)”和“不通過(guò)(Failed)”的形式(分別賦值為1和2)。部分?jǐn)?shù)據(jù)如下圖。
其中,Individual scores for each paticipant列出了每一個(gè)研究對(duì)象的情況,而Total count data (frequencies)則是對(duì)相同情況研究對(duì)象的數(shù)據(jù)進(jìn)行了匯總。
二、對(duì)問(wèn)題的分析
要檢驗(yàn)三組或多組相關(guān)樣本中,分類(lèi)變量是否存在差異,可以使用Cochran's Q 檢驗(yàn),但需要考慮以下4個(gè)假設(shè)。
假設(shè)1:結(jié)局變量為二分類(lèi),且兩類(lèi)之間互斥?;コ馐侵敢粋€(gè)研究對(duì)象只能在一個(gè)分組中,不可能同時(shí)出現(xiàn)在兩個(gè)組中。例如 “安全”和“不安全”,“及格”和“不及格”等。
假設(shè)2:分組變量包含3個(gè)及以上分類(lèi),且各組之間相關(guān)。(當(dāng)分組變量只有2個(gè)分類(lèi)時(shí),可使用McNemar’s檢驗(yàn))
假設(shè)3:樣本是來(lái)自于研究人群的隨機(jī)樣本。然而實(shí)際中,樣本并非都是隨機(jī)樣本。
假設(shè)4:樣本量足夠。當(dāng)樣本量n≥4且nk≥24(k為分組變量數(shù))時(shí),可以采用Cochran's Q檢驗(yàn);否則采用“精確” Cochran's Q檢驗(yàn)。
本研究中,結(jié)局變量有兩個(gè)分組且互斥(“通過(guò)”和“不通過(guò)”),符合假設(shè)1;分組變量包含3個(gè)分類(lèi)(開(kāi)始康復(fù)、康復(fù)3個(gè)月和康復(fù)6個(gè)月時(shí)),各組之間相關(guān),符合假設(shè)2;研究對(duì)象是隨機(jī)選取,符合假設(shè)3。
那么應(yīng)該如何檢驗(yàn)假設(shè)4,并進(jìn)行比較呢?
三、SPSS操作
3.1 檢驗(yàn)假設(shè)4:樣本量足夠
1. 轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)格式
如果原始數(shù)據(jù)格式是Total count data (frequencies),則可以跳過(guò)此步。如果原始數(shù)據(jù)格式是Individual scores for each paticipant,則需要將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成Total count data (frequencies)格式。
在主界面點(diǎn)擊Data→Aggregate,出現(xiàn)Aggregate Data對(duì)話(huà)框。將變量initial_fitness_test、month3_fitness_test和final_fitness_test選入Break Variable(s)框中。
點(diǎn)擊下方Number of cases框,并在Name框中填入“freq”。在Save下方勾選Create a new dataset containing only the aggregated variables,并在Dataset name框中填入新數(shù)據(jù)集的名字(例如“cochran_q_freq”)。
點(diǎn)擊OK,產(chǎn)生新數(shù)據(jù)集。在新數(shù)據(jù)集中,可以看到新變量“freq”,代表每一種自變量組合的頻數(shù)。
2. 數(shù)據(jù)加權(quán)
使用Total count data (frequencies)格式數(shù)據(jù),并在主界面點(diǎn)擊Data→Weight Cases,彈出Weight Cases對(duì)話(huà)框后,點(diǎn)擊Weight cases by,激活Frequency Variable窗口。將freq變量放入Frequency Variable欄,點(diǎn)擊OK。
3. 計(jì)算樣本量
本研究的總樣本數(shù)N=63,但計(jì)算Cochran's Q 檢驗(yàn)的樣本量時(shí),需要減去三次測(cè)試結(jié)果都一致的樣本數(shù)。如下突出顯示所示,全部為“Failed”有20例,全部為“Passed”有7例,所以三次測(cè)試結(jié)果都一致的樣本數(shù)為20+7=27,Cochran's Q 檢驗(yàn)的樣本量n=63-27=36。
其次,需要確定nk的大小。由于本研究共有三個(gè)分組,所以k=3,nk=36*3=108。
綜上,n≥4且nk≥24,符合假設(shè)4。
3.2 計(jì)算比例
在主界面點(diǎn)擊Descriptive Statistics→Frequencies,在Frequencies對(duì)話(huà)框中,將變量initial_fitness_test、month3_fitness_test和final_fitness_test選入Variable(s):框中,點(diǎn)擊OK。
3.3 符合假設(shè)4的Cochran's Q檢驗(yàn)
在主界面點(diǎn)擊Analyze→Nonparametric Tests→Related Samples,出現(xiàn)Nonparametric Tests: Two or More Related Samples對(duì)話(huà)框。確認(rèn)在What is your objective?區(qū)域勾選了Automatically compare observed data to hypothesized。
點(diǎn)擊Fields,將變量initial_fitness_test、month3_fitness_test和final_fitness_test選入Test Fields框中。
點(diǎn)擊Settings→Customize tests,勾選Cochran's Q (k samples)。
點(diǎn)擊Define Success,在Cochran's Q: Define Success對(duì)話(huà)框中,點(diǎn)擊Combine values into success category,在Success框中填入1(這里是“成功”對(duì)應(yīng)的編碼,本例中即為通過(guò)體能測(cè)試,“Passed”對(duì)應(yīng)的是1,所以這里填“1”)。
點(diǎn)擊OK→Run,輸出結(jié)果。
3.4 不符合假設(shè)4的“精確”Cochran's Q檢驗(yàn)
當(dāng)不符合假設(shè)4時(shí),需要使用“精確”Cochran's Q檢驗(yàn)。在主界面點(diǎn)擊Analyze→Nonparametric Tests→Legacy Dialogs→K Related Samples,出現(xiàn)Tests for Several Related Samples對(duì)話(huà)框。
將變量initial_fitness_test、month3_fitness_test和final_fitness_test選入Test Variables框中。在Test Type 下方去掉Friedman,然后勾選Cochran's Q。(如果數(shù)據(jù)符合假設(shè)4,則此時(shí)點(diǎn)擊OK,結(jié)果與3.3部分的操作結(jié)果一致)
點(diǎn)擊Exact,在Exact Tests對(duì)話(huà)框中,點(diǎn)擊Exact,點(diǎn)擊Continue→OK。
3.5 “精確”Cochran's Q檢驗(yàn)后的兩兩比較
對(duì)于符合假設(shè)4的Cochran's Q檢驗(yàn)(3.3部分),事后的兩兩比較將在結(jié)果解釋部分展示(4.2部分)。
對(duì)于不符合假設(shè)4的“精確”Cochran's Q檢驗(yàn)(3.4部分)事后的兩兩比較,可采用經(jīng)Bonferroni法校正的多重McNemar檢驗(yàn)。
在主界面點(diǎn)擊Analyze→Nonparametric Tests→Legacy Dialogs→2 Related Samples。在Two-Related-Samples Tests對(duì)話(huà)框中,依次選擇兩兩比較的變量,分別將變量initial_fitness_test和month3_fitness_test、變量initial_fitness_test和final_fitness_test、變量month3_fitness_test和final_fitness_test選入右側(cè)Test Pairs中。 去掉Test Type下方的Wilcoxon,勾選McNemar。
點(diǎn)擊Exact,在Exact Tests對(duì)話(huà)框中,點(diǎn)擊Exact,點(diǎn)擊Continue→OK。
四、結(jié)果解釋
4.1 統(tǒng)計(jì)描述
3.2部分的操作后,得到的頻數(shù)結(jié)果見(jiàn)下圖??祻?fù)開(kāi)始、康復(fù)3個(gè)月和康復(fù)6個(gè)月時(shí)培的體能測(cè)試的通過(guò)率分別為22.2%、44.4% 和 60.3%。
4.2 符合假設(shè)4的Cochran's Q檢驗(yàn)及事后兩兩比較
3.3部分的操作后,得到Cochran's Q檢驗(yàn)的結(jié)果如下圖。
上圖中,第一列(Null Hypothesis)是本研究的零假設(shè)。第二列(Test)顯示本研究的假設(shè)檢驗(yàn)方法,即Cochran's Q檢驗(yàn)。第三列(Sig.)是假設(shè)檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果,即P值。第四列(Decision)是根據(jù)假設(shè)檢驗(yàn)做出的判斷,即判斷是否拒絕零假設(shè)。
本研究Cochran's Q檢驗(yàn)的P<0.001,拒絕零假設(shè)。即開(kāi)始康復(fù)、康復(fù)3個(gè)月和康復(fù)6個(gè)月時(shí),研究對(duì)象體能測(cè)試結(jié)果的差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。
雙擊該表,SPSS會(huì)自動(dòng)彈出Model Viewer界面,幫助我們進(jìn)一步了解Hypothesis Test Summary表的結(jié)果。
Cochran's Q檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量服從自由度為k-1的 χ2分布。本研究的統(tǒng)計(jì)量為24.222,此時(shí)統(tǒng)計(jì)量可記為 χ2 = 24.222, P<0.001。
在該視圖下方的View的下拉選項(xiàng)框中,選擇“Pairwise Comparisons”,可以得到兩兩比較的結(jié)果。兩兩比較的方法為Dunn’s檢驗(yàn)(經(jīng)Bonferroni法校正)。
在Pairwise Comparisons圖中(此處略),連接線(xiàn)代表兩兩比較的結(jié)果,黑色連接線(xiàn)代表兩組間差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,橘黃色連接線(xiàn)代表兩組差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。
下方的表格(如下圖)給出了更多的信息:比較的組別、統(tǒng)計(jì)量、標(biāo)準(zhǔn)誤、標(biāo)準(zhǔn)化的統(tǒng)計(jì)量(=統(tǒng)計(jì)量/標(biāo)準(zhǔn)誤)、P值和調(diào)整后的P值。
由于是事后的兩兩比較(Post hoc test),因此需要調(diào)整顯著性水平(調(diào)整α水平),作為判斷兩兩比較的顯著性水平。依據(jù)Bonferroni法,調(diào)整α水平=原α水平÷比較次數(shù)。本研究共比較了3次,調(diào)整α水平=0.05÷3=0.0167。因此,最終得到的P值(上圖中Sig.一列),需要和0.0167比較,小于0.0167則認(rèn)為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。
另外,SPSS也提供了調(diào)整后P值(上圖中Adj. Sig.一列),其思想還是采用Bonferroni法調(diào)整α水平。該列是將原始P值乘以比較次數(shù)得到,因此可以直接和0.05比較,小于0.05則認(rèn)為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。
以上結(jié)果可以描述為:康復(fù)開(kāi)始和康復(fù)3個(gè)月時(shí)研究對(duì)象體能測(cè)試結(jié)果的差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(調(diào)整后P=0.013),康復(fù)開(kāi)始和康復(fù)6個(gè)月時(shí)研究對(duì)象體能測(cè)試結(jié)果的差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(調(diào)整后P<0.001),而康復(fù)3個(gè)月和康復(fù)6個(gè)月時(shí)研究對(duì)象體能測(cè)試結(jié)果的差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。
4.3 不符合假設(shè)4的“精確”Cochran's Q檢驗(yàn)
3.4部分的操作中,既可以得到Cochran's Q檢驗(yàn)的結(jié)果,也可以得到“精確”Cochran's Q檢驗(yàn)的結(jié)果(取決于是否選擇Exact選項(xiàng))。
結(jié)果如下圖。在Test Statistics表格中,左側(cè)是Cochran's Q檢驗(yàn)結(jié)果,右側(cè)是“精確”Cochran's Q檢驗(yàn)結(jié)果。
如果數(shù)據(jù)符合假設(shè)4,則Cochran's Q檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量服從自由度為k-1的 χ2分布。左側(cè)表格中的P值為“Asymp. Sig.”所對(duì)應(yīng)的“0.000”,即P<0.001。本研究的統(tǒng)計(jì)量為24.222,此時(shí)統(tǒng)計(jì)量可記為 χ2 = 24.222,P<0.001。
如果數(shù)據(jù)不符合假設(shè)4,則右側(cè)表格中的P值為“Exact. Sig.”所對(duì)應(yīng)的“0.000”,即P<0.001。本研究的統(tǒng)計(jì)量為24.222,此時(shí)統(tǒng)計(jì)量可記為Cochran's Q = 24.222, P<0.001。
4.4 “精確”Cochran's Q檢驗(yàn)后的兩兩比較
當(dāng)不滿(mǎn)足假設(shè)4時(shí),3.5部分的操作可得到經(jīng)Bonferroni法校正的多重McNemar檢驗(yàn)的結(jié)果。
由于是事后的兩兩比較(Post hoc test),因此需要調(diào)整顯著性水平(調(diào)整α水平),作為判斷兩兩比較的顯著性水平。依據(jù)Bonferroni法,調(diào)整α水平=原α水平÷比較次數(shù)。本研究共比較了3次,調(diào)整α水平=0.05÷3=0.0167。因此,最終得到的P值(上圖中Exact Sig. (2-tailed)一行),需要和0.0167比較,小于0.0167則認(rèn)為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。
以上結(jié)果可以描述為:康復(fù)開(kāi)始和康復(fù)3個(gè)月時(shí)研究對(duì)象體能測(cè)試結(jié)果的差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P=0.007),康復(fù)開(kāi)始和康復(fù)6個(gè)月時(shí)研究對(duì)象體能測(cè)試結(jié)果的差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.001),而康復(fù)3個(gè)月和康復(fù)6個(gè)月時(shí)研究對(duì)象體能測(cè)試結(jié)果的差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。
五、撰寫(xiě)結(jié)論
1. 符合假設(shè)4時(shí)(即樣本量足夠)
開(kāi)始康復(fù)、康復(fù)3個(gè)月和康復(fù)6個(gè)月時(shí),卒中后患者體能測(cè)試的通過(guò)率分別為22.2%、44.4%和60.3%。運(yùn)用Cochran's Q 檢驗(yàn)對(duì)三個(gè)時(shí)間點(diǎn)體能測(cè)試通過(guò)率進(jìn)行檢驗(yàn),三個(gè)時(shí)間點(diǎn)通過(guò)率的差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,χ2 = 24.222, P<0.001。
采用Dunn’s檢驗(yàn)(經(jīng)Bonferroni法校正)進(jìn)行事后的兩兩比較,康復(fù)開(kāi)始和康復(fù)3個(gè)月時(shí)研究對(duì)象體能測(cè)試結(jié)果的差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(調(diào)整后P=0.013),康復(fù)開(kāi)始和康復(fù)6個(gè)月時(shí)研究對(duì)象體能測(cè)試結(jié)果的差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(調(diào)整后P<0.001),而康復(fù)3個(gè)月和康復(fù)6個(gè)月時(shí)研究對(duì)象體能測(cè)試結(jié)果的差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(調(diào)整后P=0.124)。
2. 不符合假設(shè)4時(shí)
開(kāi)始康復(fù)、康復(fù)3個(gè)月和康復(fù)6個(gè)月時(shí),卒中后患者體能測(cè)試的通過(guò)率分別為22.2%、44.4%和60.3%。運(yùn)用Cochran's Q 檢驗(yàn)對(duì)三個(gè)時(shí)間點(diǎn)體能測(cè)試通過(guò)率進(jìn)行檢驗(yàn),三個(gè)時(shí)間點(diǎn)通過(guò)率的差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義, Cochran's Q = 24.222, P<0.001。
運(yùn)用“精確”McNemar’s檢驗(yàn)進(jìn)行事后的兩兩比較(經(jīng)Bonferroni法校正的α=0.0167)??祻?fù)開(kāi)始和康復(fù)3個(gè)月時(shí)研究對(duì)象體能測(cè)試結(jié)果的差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P=0.007),康復(fù)開(kāi)始和康復(fù)6個(gè)月時(shí)研究對(duì)象體能測(cè)試結(jié)果的差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.001),而康復(fù)3個(gè)月和康復(fù)6個(gè)月時(shí)研究對(duì)象體能測(cè)試結(jié)果的差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P=0.031)。
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2025-07-07統(tǒng)計(jì)學(xué)方法在市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)中的深度應(yīng)用? 市場(chǎng)調(diào)研是企業(yè)洞察市場(chǎng)動(dòng)態(tài)、了解消費(fèi)者需求的重要途徑,而統(tǒng)計(jì)學(xué)方法則是市場(chǎng)調(diào)研數(shù) ...
2025-07-07CDA數(shù)據(jù)分析師證書(shū)考試全攻略? 在數(shù)字化浪潮席卷全球的當(dāng)下,數(shù)據(jù)已成為企業(yè)決策、行業(yè)發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力,數(shù)據(jù)分析師也因此成為 ...
2025-07-07剖析 CDA 數(shù)據(jù)分析師考試題型:解鎖高效備考與答題策略? CDA(Certified Data Analyst)數(shù)據(jù)分析師考試作為衡量數(shù)據(jù)專(zhuān)業(yè)能力的 ...
2025-07-04SQL Server 字符串截取轉(zhuǎn)日期:解鎖數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵技能? 在數(shù)據(jù)處理與分析工作中,數(shù)據(jù)格式的規(guī)范性是保證后續(xù)分析準(zhǔn)確性的基礎(chǔ) ...
2025-07-04CDA 數(shù)據(jù)分析師視角:從數(shù)據(jù)迷霧中探尋商業(yè)真相? 在數(shù)字化浪潮席卷全球的今天,數(shù)據(jù)已成為企業(yè)決策的核心驅(qū)動(dòng)力,CDA(Certifie ...
2025-07-04CDA 數(shù)據(jù)分析師:開(kāi)啟數(shù)據(jù)職業(yè)發(fā)展新征程? ? 在數(shù)據(jù)成為核心生產(chǎn)要素的今天,數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)價(jià)值愈發(fā)凸顯。CDA(Certified D ...
2025-07-03