关于显著性水平 和 P值_显著性水平与P 值有何区别 如果原假设正确(原假设也称无效假设),而我们却把它当成错误的加以拒绝。犯这种错误的概率用α表示,统计上把α称为假设检验中的显著性水平。 显著性水平 ...
2016-12-14样本方差的抽样分布 χ2(n) 卡方分布_样本方差 卡方分布 样本方差的抽样分布 χ2(n) 卡方分布 t分布、卡方分布、f分布均要求总体服从正态分布。 若n个相互独立的随机变量ξ1,ξ2,…,ξn ,均服从标准 ...
2016-12-14频率分辨率 时间分辨率 空间分辨率 短时傅立叶变换是最常用的一种时频分析方法,它通过时间窗内的一段信号来表示某一时刻的信号特征。窗越宽,时间分辨率越差;反之会降低频率分辨率,也就是说它不能同时 ...
2016-12-14详解协方差与协方差矩阵_协方差矩阵的意义 协方差的定义 对于一般的分布,直接代入E(X)之类的就可以计算出来了,但真给你一个具体数值的分布,要计算协方差矩阵,根据这个公式来计算,还真不容易反应过 ...
2016-12-14kernel 核函数 意义 作用 原理_机器学习 核函数目的:把原坐标系里线性不可分的数据用Kernel投影到另一个空间,尽量使得数据在新的空间里线性可分。 核函数方法的广泛应用,与其特点是分不开的: ...
2016-12-14数据挖掘分类方法小结_数据挖掘中的基于决策树的分类方法 数据仓库,数据库或者其它信息库中隐藏着许多可以为商业、科研等活动的决策提供所需要的知识。分类与预测是两种数据分析形式,它们可以用来抽取能够描 ...
2016-12-14哑变量 虚拟变量 线性回归_spss 线性回归 哑变量 哑变量又称虚拟变量(Dummy Variable),又称虚设变量、名义变量或哑变量,是量化了的质变量,通常取值为0或1。 在研究一个因变量的时候,解释变量中除了定 ...
2016-12-13标准化矩阵 协方差矩阵 相关系数矩阵 在概率论和统计学中,协方差用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况,即当两个变量是相同的情况。 期望值分别为E(X) = μ 与 E( ...
2016-12-13样本方差为什么分母N-1 自由度_样本方差自由度 样本方差不是让你就算出样本方差来,而是用样本方差来估计总体方差,如果用n做分母那么算出的方差不是无偏估计,也就是说n做分母的样本方差的期望值不等于总体方差的 ...
2016-12-13数据挖掘分类技术_数据挖掘分类 1、过分拟合问题: 造成原因有:(1)噪声造成的过分拟合(因为它拟合了误标记的训练记录,导致了对检验集中记录的误分类);(2)根据少量训练记录做出分类决策的模型也容易 ...
2016-12-13SQL Server中存储过程比直接运行SQL语句慢的原因 在很多的资料中都描述说SQLSERVER的存储过程较普通的SQL语句有以下优点: 存储过程只在创造时进行编译即可,以后每次执行存储过程都不需再重新编译,而我们 ...
2016-12-13在Excel中使用频率最高的函数的功能和使用方法 在Excel中使用频率最高的函数的功能和使用方法,按字母排序: 1、ABS函数 函数名称:ABS 主要功能:求出相应数字的绝对值。 使用格式:ABS(number) ...
2016-12-13数据库范式1NF 2NF 3NF BCNF实例分解 设计范式(范式,数据库设计范式,数据库的设计范式)是符合某一种级别的关系模式的集合。构造数据库必须遵循一定的规则。在关系数据库中, 这种规则就是范式。 关系数据 ...
2016-12-12一个普通数据挖掘工程师的成长经历_数据挖掘工程师辛苦吗 不知不觉毕业两年多了,有些想入门的朋友总想了解一下我是怎么学习数据挖掘、数据分析的,我就综合大家常见的问题分享一下自己的经历经验。 首先我不 ...
2016-12-12大数据和数据挖掘_大数据数据挖掘区别 大数据是不是数据挖掘的延伸?两者的相似度有多少? 数据挖掘基于数据库理论,机器学习,人工智能,现代统计学的迅速发展的交叉学科,在 ...
2016-12-12数据挖掘技术的应用领域_数据挖掘应用前景 很多公司已成功地部署了数据挖掘应用系统。随着这一技术的早期采用者已经逐步趋于信息密集型工业时,例如财务服务和直邮市场公司,这一技术已经对任何想利用一个大的 ...
2016-12-12t检验中的t值和p值是什么关系_t检验和p值的关系 t检验中通过样本均值 总体均值 样本标准差 样本量 可以计算出一个t值,这个t值和p值有什么关系? 根据界值表又会查出一个数,这个数和t值比较,得出大小,判断是 ...
2016-12-12关于模型检验的ROC值和KS值的异同_ROC曲线和KS值 按我的理解,ROC曲线是累计坏占比曲线(图中蓝色曲线)下面的面积(>0.5),KS值是累计坏占比曲线-累计好占比曲线差值(图中红色曲线)的最大值。实际上他们都 ...
2016-12-11机器学习实战之朴素贝叶斯 一、概述 朴素贝叶斯分类算法是基于概率论中的贝叶斯公式得到的,也是比较常用的一种算法,而朴素代表的是属性之间的独立性,这样联合概率可以转换成各概率分量的乘积。 二、算法思想 ...
2016-12-11用R语言求概率分布_r语言 概率分布图 R语言一个很方便的用处是提供了一套完整的统计表集合。函数可以对累积分布函数P(X≤x),概率密度函数,分位函数(对给定的q,求满足P(X≤x) > q的最小x)求值,并根据分布 ...
2016-12-11Python作为一门功能强大的编程语言,已经成为数据分析和可视化领域的重要工具。无论你是数据分析的新手,还是经验丰富的专业人士 ...
2025-01-10完全靠数据决策,真的靠谱吗? 最近几年,“数据驱动”成了商界最火的关键词之一,但靠数据就能走天下?其实不然!那些真正成功 ...
2025-01-09SparkSQL 结构化数据处理流程及原理是什么?Spark SQL 可以使用现有的Hive元存储、SerDes 和 UDF。它可以使用 JDBC/ODB ...
2025-01-09在如今这个信息爆炸的时代,数据已然成为企业的生命线。无论是科技公司还是传统行业,数据分析正在深刻地影响着商业决策以及未来 ...
2025-01-08“数据为王”相信大家都听说过。当前,数据信息不再仅仅是传递的媒介,它成为了驱动经济发展的新燃料。对于企业而言,数据指标体 ...
2025-01-07在职场中,当你遇到问题的时候,如果感到无从下手,或者抓不到重点,可能是因为你掌握的思维模型不够多。 一个好用的思维模型, ...
2025-01-06在现代企业中,数据分析师扮演着至关重要的角色。每天都有大量数据涌入,从社交媒体到交易平台,数据以空前的速度和规模生成。面 ...
2025-01-06在职场中,许多言辞并非表面意思那么简单,有时需要听懂背后的“潜台词”。尤其在数据分析的领域里,掌握常用术语就像掌握一门新 ...
2025-01-04在当今信息化社会,数据分析已成为各行各业的核心驱动力。它不仅仅是对数字进行整理与计算,而是在数据的海洋中探寻规律,从而指 ...
2025-01-03又到一年年终时,各位打工人也迎来了展示成果的关键时刻 —— 年终述职。一份出色的年终述职报告,不仅能全面呈现你的工作价值, ...
2025-01-03在竞争激烈的商业世界中,竞品分析对于企业的发展至关重要。今天,我们就来详细聊聊数据分析师写竞品分析的那些事儿。 一、明确 ...
2025-01-03在数据分析的江湖里,有两个阵营总是争论不休。一派信奉“大即是美”,认为数据越多越好;另一派坚守“小而精”,力挺质量胜于规 ...
2025-01-02数据分析是一个复杂且多维度的过程,从数据收集到分析结果应用,每一步都是对信息的提炼与升华。可视化分析结果,以图表的形式展 ...
2025-01-02在当今的数字化时代,数据分析师扮演着一个至关重要的角色。他们如同现代企业的“解密专家”,通过解析数据为企业提供决策支持。 ...
2025-01-02数据分析报告至关重要 一份高质量的数据分析报告不仅能够揭示数据背后的真相,还能为企业决策者提供有价值的洞察和建议。 年薪 ...
2024-12-31数据分析,听起来好像是技术大咖的专属技能,但其实是一项人人都能学会的职场硬核能力!今天,我们来聊聊数据分析的核心流程,拆 ...
2024-12-31提到数据分析,你脑海里可能会浮现出一群“数字控”抱着电脑,在海量数据里疯狂敲代码的画面。但事实是,数据分析并没有你想象的 ...
2024-12-31关于数据分析师是否会成为失业高危职业,近年来的讨论层出不穷。在这个快速变化的时代,技术进步让人既兴奋又不安。今天,我们从 ...
2024-12-30数据分析师在现代企业中扮演着关键角色,他们的工作内容不仅丰富多样,还对企业的决策和发展起着重要的作用。正如一个经验丰富的 ...
2024-12-29数据分析师的能力要求 在当今的数据主导时代,数据分析师的角色变得尤为重要。他们不仅需要具备深厚的技术背景,还需要拥有业务 ...
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