SPSS:方差齐性资料的独立样本t检验 〖例子〗为比较两种广告对销量的影响效果，随机从不同地区中选出11个地区投放第一类广告；选出12个地区投放第二类广告。根据二个月的观察，得到的平均每日销量如下，比较两种 ...
2016-09-11
走出数据分析的几个误区,切忌轻易判断和决定 平时无论是进行用户调研、产品运营还是竞品分析，都少不了对于数据的分析，如果项目中出现某些分歧谁也无法说服谁时，很多时候也都是拿数据说话，可见在开发产品的 ...
2016-09-11入门数据分析,我应该学习什么编程语言 很多时候，当和人们讨论怎么开始学习数据科学，一个疑惑总是出现在我们面前： 我不知道应该学什么编程语言。 不仅仅是编程语言，这还包括软件系统，例如TABLEAU,SPSS ...
2016-09-11
工业大数据分析的误区与建议 作为数据价值变现的核心技术手段之一，大数据分析的作用被广泛宣传甚至神化。对于工业大数据分析，产业界存在有不少困惑。是否把商业大数据分析照搬过来就是就足够了？只要有了海 ...
2016-09-11
SAS中数据集的合并 数据集的合并分为两种情形：第一种是纵向合并，即把具有相同变量的数据集合并起来；另一种是横向合并，把记录数目相同的数据集合并起来。 1 纵向合并 纵向合并的方法很简单，就是使 ...
2016-09-10SPSS的Frequencies过程 第一、选择Statistics 第一组： Percentile Value（百分位数组） Quartiles：四分位数 Cut points for equal groups：将数据平分为所设定的相等等分，本例输入6 ...
2016-09-10数据挖掘技术在信用卡业务中的应用案例分享 信用卡业务具有透支笔数巨大、单笔金额小的特点，这使得数据挖掘技术在信用卡业务中的应用成为必然。国外信用卡发卡机构已经广泛应用数据挖掘技术促进信用卡业务的发 ...
2016-09-10
数据挖掘过程中：数据预处理 在数据分析之前，我们通常需要先将数据标准化（normalization），利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处 ...
2016-09-10
零售业中常见数据分析 财务分析： 1）分析企业的财务状况，了解企业资产的流动性、现金流量、负债水平及企业偿还长短期债务的能力，从而评价企业的财务状况和风险。 2）分析企业的资产管理水平，了解企业 ...
2016-09-10几种常见的缺失数据插补方法 （一）个案剔除法(Listwise Deletion) 最常见、最简单的处理缺失数据的方法是用个案剔除法(listwise deletion)，也是很多统计软件（如SPSS和SAS）默认的缺失值处理方法。在这 ...
2016-09-10数据挖掘过程中:数据预处理 在数据分析之前，我们通常需要先将数据标准化（normalization），利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理 ...
2016-09-09数据挖掘系统的分类 数据挖掘是一个交叉学科领域，受多个学科影响，包括数据库系统、统计学、机器学习、可视化和信息科学。此外，依赖于所用的数据挖掘方法，可以使用其他学科的技术，如神经网络、模糊和/或粗 ...
2016-09-09
数据挖掘算法之关联规则挖掘(一)apriori算法 关联规则挖掘算法在生活中的应用处处可见，几乎在各个电子商务网站上都可以看到其应用 举个简单的例子 如当当网，在你浏览一本书的时候，可以在页面中看到一 ...
2016-09-09
SPSS：数据标准化后出现负数怎么办 在数据分析过程中，有时为了消除量纲单位的影响，需要提前对原始数据进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后，各指标即处于同一数量 ...
2016-09-09
SPSS数据录入对格式的要求 数据准备是开始数据分析的第一步，不过很多初学者就卡在这个问题上。录入的数据不符合SPSS对数据格式的要求，导致无法正确进行后续的一系列分析过程。 首先来看一下SPSS的数据存 ...
2016-09-09
SPSS输出的结果都要写到文章中吗 经常有人问到，SPSS输出的结果都要写到文章中吗？文章中应该写什么呢？比如，均值、中位数、众数、标准差、百分位数、最小值、最大值等等，都要出现在文章中吗？洋洋洒洒那么多 ...
2016-09-09
统计学和数据挖掘关系 1． 简介 统计学和数据挖掘有着共同的目标：发现数据中的结构。事实上，由于它们的目标相似，一些人（尤其是统计学家）认为数据挖掘是统计学的分支。这是一个不切合实际的看法。因为数 ...
2016-09-08
一个资深数据人对数据挖掘解读 在银行做了两年的数据分析和挖掘工作，较少接触互联网的应用场景，因此，一直都在思考一个问题，“互联网和金融，在数据挖掘上，究竟存在什么样的区别”。在对这个问题的摸索和理 ...
2016-09-08大数据挖掘中易犯的11大错误 0.缺乏数据(LackData) 对于分类问题或预估问题来说，常常缺乏准确标注的案例。 例如： 欺诈侦测(FraudDetection)：在上百万的交易中，可能只有屈指可数的欺诈交易，还有很 ...
2016-09-08
数据科学家、数据工程师、数据分析师，如何区分这三个大数据热门职业 随着大数据的愈演愈热，相关大数据的职业也成为热门，给人才发展带来带来了很多机会。数据科学家、数据工程师、数据分析师已经成为大数据行 ...
2016-09-08在当今以数据为导向的商业环境中，数据分析师的角色变得越来越重要。无论是揭示消费者行为的趋势，还是优化企业运营的效率，数据 ...
2024-11-17金融数学是一门充满挑战和机遇的专业，它将数学、统计学和金融学的知识有机结合，旨在培养能够运用数学和统计方法解决复杂金融市 ...
2024-11-16在信息时代的浪潮中，大数据已成为推动创新的重要力量。无论是在商业、医疗、金融，还是在日常生活中，大数据扮演的角色都愈发举 ...
2024-11-16随着大数据技术的迅猛发展，数据已经成为现代商业、科技乃至生活各个方面的重要资产。大数据专业的毕业生在这一变革背景下，拥有 ...
2024-11-15随着大数据技术的迅猛发展，数据已经成为现代商业、科技乃至生活各个方面的重要资产。大数据专业的毕业生在这一变革背景下，拥有 ...
2024-11-15在快速演变的数字时代，数据分析已成为多个行业的核心驱动力。无论你是刚刚踏入数据分析领域，还是寻求进一步发展的专业人士，理 ...
2024-11-15Python作为一种通用编程语言，以其简单易学、功能强大等特点，成为众多领域的核心技术驱动者。无论是初学者还是有经验的编程人员 ...
2024-11-15在当今数据驱动的世界中，数据分析已成为许多行业的基础。无论是商业决策，产品开发，还是市场策略优化，数据分析都扮演着至关重 ...
2024-11-15数据分析作为现代商业和研究领域不可或缺的一部分，吸引了越来越多的初学者。然而，自学数据分析的过程中，初学者常常会遇到许多 ...
2024-11-15在当今的数据驱动世界中，机器学习方法在数据挖掘与分析中扮演着核心角色。这些方法通过从数据中学习模式和规律来构建模型，实现 ...
2024-11-15随着数据在各个行业的重要性日益增加，数据分析师在商业和技术领域的角色变得至关重要。其核心职责之一便是通过数据可视化，将复 ...
2024-11-15数据分析师的职责不仅仅局限于解析数据和得出结论，更在于将这些复杂的信息转换为清晰、易懂且具有影响力的沟通。良好的沟通能力 ...
2024-11-15数字化转型是企业提升竞争力和实现可持续发展的关键路径。面对快速变化的市场环境，以及技术的飞速发展，企业在数字化转型过程中 ...
2024-11-15CDA数据分析师认证：CDA认证分为三个等级：Level Ⅰ、Level Ⅱ和Level Ⅲ，每个等级的报考条件如下： Le ...
2024-11-14自学数据分析可能是一条充满挑战却又令人兴奋的道路。随着数据在现代社会中的重要性日益增长，掌握数据分析技能不仅能提升你的就 ...
2024-11-14数据分析相关职业选择 数据分析领域正在蓬勃发展，为各种专业背景的人才提供了丰富的职业机会。从初学者到有经验的专家，每个人 ...
2024-11-14数据挖掘与分析在金融行业的使用 在当今快速发展的金融行业中，数据挖掘与分析的应用愈发重要，成为驱动行业变革和提升竞争力的 ...
2024-11-14学习数据挖掘需要掌握哪些技能 数据挖掘是一个不断发展的领域，它结合了统计学、计算机科学和领域专业知识，旨在从数据中提取有 ...
2024-11-14统计学作为一门基于数据的学科，其广泛的应用领域和多样的职业选择，使得毕业生拥有丰厚的就业前景。无论是在政府还是企业，统计 ...
2024-11-14在当今高速发展的技术环境下，企业正在面临前所未有的机遇和挑战。数字化转型已成为企业保持竞争力和应对市场变化的必由之路。要 ...
2024-11-13
