R语言之各种检验 1、W检验（Shapiro–Wilk (夏皮罗–威克尔 ) W统计量检验) 检验数据是否符合正态分布，R函数：shapiro.test(). 结果含义：当p值小于某个显著性水平α(比如0.05)时，则认为 ...
2017-07-19
R语言t检验 I.单样本t检验 例1. 有原始数据的t检验 已知某水样中含碳酸钙的真值为20.7mg/L，现用某法重复测定该水样12次，碳酸钙的含量分别为..问该法测定碳酸钙含量所得的均值与诊治有无显著差异？ x ...
2017-07-19R语言逻辑回归、ROC曲线和十折交叉验证 自己整理编写的逻辑回归模板，作为学习笔记记录分享。数据集用的是14个自变量Xi，一个因变量Y的australian数据集。 1. 测试集和训练集3、7分组 [html] view plain copy ...
2017-07-19R语言判别分析 本文中分三个方法介绍判别分析，Bayes判别，距离判别，Fisher判别。前两种判别方法都要考虑两个、或多个总体协方差（这里是算方差，方差是协方差的一种）相等或不等的情况，由var.equal=的逻辑参 ...
2017-07-19
SAS逻辑回归之二分类 数据集这里用的是australian,有14个自变量Xi,一个因变量Y，Y值只取0或1。 代码如下： /*逻辑回归数据集australian（690个观测值，每个含14个属性，目标变量y(0、1)）*/ /*导入 ...
2017-07-18
R语言关联规则 # Apriori算法实现关联规则挖掘 #======================= MODEL1. 输入数据集为transaction类型 ====================== #install.packages(\"arules\") #Apriori算法程序包 lib ...
2017-07-18
R语言主成分分析 解决自变量之间的多重共线性和减少变量个数 根据主成分分析的原理，它一方面可以将k个不独立的指标变量通过线性变换变成k个相互独立的新变量，这是解决多重共线性问题的一个重要方法；另一 ...
2017-07-18
R语言典型相关分析 1 关键点：典型相关分析 典型相关分析是用于分析两组随机变量之间的相关程度的一种统计方法，它能够有效地揭示两组随机变量之间的相互（线性依赖）关系 例如 研究生入学考试成绩与本科 ...
2017-07-18R语言因子分析 因子模型： X=μ + A*F* + ε 其中F=[(f1,f2,…,fm)]^T为公共因子向量，[ε=(ε1,ε2,…,εp)]^T为特殊因子向量，A=[(aij)]^(p×m)为因子载荷矩阵。 I.参数估计 为了建立因子模型，需要要 ...
2017-07-18R语言方差分析ANOVA 自己整理编写的R语言常用数据分析模型的模板，原文件为Rmd格式，直接复制粘贴过来，作为个人学习笔记保存和分享。 I. 单因素方差分析 #用data frame的格式输入数据 medicine <- data.frame( ...
2017-07-18
SAS随机抽样以及程序初始环境 在统计研究中，针对容量无限或者容量很大以至于无法直接对其进行研究的总体，都是通过从中抽取一部分个体作为研究对象，以考察总体的特征。被抽取的部分个体称为该总体的一个样本 ...
2017-07-17
一句python，一句R︱python中的字符串操作、中文乱码、NaN情况 先学了R，最近刚刚上手Python,所以想着将python和R结合起来互相对比来更好理解python。最好就是一句python，对应写一句R。 pandas可谓如雷贯耳， ...
2017-07-17
python︱函数、for、if、_name_、迭代器、防范报错、类定义、装饰器 新手入门Python,开始写一些简单函数，慢慢来，加油~ 一、函数 +三个内建函数filter，map和reduce + if 1、def/lambda def myadd(a=1,b=100) ...
2017-07-17
一句python，一句R︱列表、元组、字典、数据类型、自定义模块导入（格式、去重） 先学了R语言，最近刚刚上手Python,所以想着将python和R结合起来互相对比来更好理解python。最好就是一句python，对应写一句R。 ...
2017-07-17
R语言：异常值检验、离群点分析、异常值处理 笔者寄语：异常值处理一般分为以下几个步骤：异常值检测、异常值筛选、异常值处理。其中异常值检测的方法主要有：箱型图、简单统计量（比如观察极值） 异常值处理方 ...
2017-07-17
R语言︱噪声数据处理、数据分组—分箱法（离散化、等级化） 分箱法在实际案例操作过程中较为常见，能够将一些数据离散化，等级化，比如年龄段，我们并不想知道确切的几岁，于是乎可以将其分组、分段。 基础 ...
2017-07-17
数据质量分析 在数据分析和数据挖掘之前，我们首先要做的就是对数据进行预处理，将那些所谓的“脏数据”给去除掉，提高数据分析和挖掘的准确性和有效性。也就是说数据质量分析是数据挖掘和数据分析的重要开头。 ...
2017-07-16
标准差 标准误 偏度系数和峰度系数的作用 标准差和标准误是两个不同的概念，标准差就是一个变量的所有数据的离均差平方和再平均之后开平方，它是度量离散程度的指标。标准误用于估计参数的可信区间,进行假设 ...
2017-07-16
如何使用R来连接各个数据库 在R语言越来越流行的情况下，也由于他开源的原因，他已经可以支持许多数据库。 现在，我就来总结一下： （1）连接MySQL数据库 首先要下载加载RMySQL这个包。 加载的时候 ...
2017-07-16
基于R语言构建的电影评分预测模型 电影评分系统是一种常见的推荐系统。现在使用R语言基于协同过滤算法来构建一个电影评分预测模型。 一，前提准备 1.R语言包：ggplot2包（绘图），recommenderlab包，resh ...
2017-07-16随着技术的飞速发展与行业的持续变革，不少人心中都存有疑问：到了 2025 年，数据分析师还有前途吗？给你分享一篇阿里P8大佬最近 ...
2024-12-29如何构建数据分析整体框架？ 要让数据分析发挥其最大效能，建立一个清晰、完善的整体框架至关重要。今天，就让我们一同深入探讨 ...
2024-12-27AI来了，数分人也可以很省力，今天给大家介绍7个AI+数据分析工具，建议收藏。 01酷表 EXCEL 网址：https://chatexcel.com/ 这是 ...
2024-12-26一个好的数据分析模型不仅能使分析具备条理性和逻辑性，而且还更具备结构化和体系化，并保证分析结果的有效性和准确性。好的数据 ...
2024-12-26当下，AI 的发展堪称狂飙猛进。从 ChatGPT 横空出世到各种大语言模型（LLM）接连上线，似乎每个人的朋友圈都在讨论 AI 会不会“ ...
2024-12-26数据分析师这个职业已经成为了职场中的“香饽饽”，无论是互联网公司还是传统行业，都离不开数据支持。想成为一名优秀的数据分析 ...
2024-12-26在数据驱动决策成为商业常态的今天，数据分析师这一职业正迎来前所未有的机遇与挑战。很多希望转行或初入职场的人士不禁询问：数 ...
2024-12-25数据分析师，这一近年来炙手可热的职业，吸引了大量求职者的注意。凭借在大数据时代中的关键作用，数据分析师不仅需要具备处理数 ...
2024-12-25在当今数字化变革的浪潮中，数据分析师这一职业正迎来前所未有的发展机遇。回想我自己初入数据分析行业时，那种既兴奋又略显谨慎 ...
2024-12-25在当今信息爆炸的时代，数据已经像空气一样无处不在，而数据分析则是解锁这些信息宝藏的钥匙。数据分析的过程就像是一次探险，从 ...
2024-12-25在职场上，拍脑袋做决策的时代早已过去。数据分析正在成为每个职场人的核心竞争力，不仅能帮你找到问题，还能提供解决方案，提升 ...
2024-12-24Excel是数据分析的重要工具，强大的内置功能使其成为许多分析师的首选。在日常工作中，启用Excel的数据分析工具库能够显著提升数 ...
2024-12-23在当今信息爆炸的时代，数据分析师如同一位现代社会的侦探，肩负着从海量数据中提炼出有价值信息的重任。在这个过程中，掌握一系 ...
2024-12-23在现代的职场中，制作吸引人的PPT已经成为展示信息的重要手段，而其中数据对比的有效呈现尤为关键。为了让数据在幻灯片上不仅准 ...
2024-12-23在信息泛滥的现代社会，数据分析师已成为企业决策过程中不可或缺的角色。他们的任务是从海量数据中提取有价值的洞察，帮助组织制 ...
2024-12-23在数据驱动时代，数据分析已成为各行各业的必需技能。无论是提升个人能力还是推动职业发展，选择一条适合自己的学习路线至关重要 ...
2024-12-23在准备数据分析师面试时，掌握高频考题及其解答是应对面试的关键。为了帮助大家轻松上岸，以下是10个高频考题及其详细解析，外加 ...
2024-12-20互联网数据分析师是一个热门且综合性的职业，他们通过数据挖掘和分析，为企业的业务决策和运营优化提供强有力的支持。尤其在如今 ...
2024-12-20在现代商业环境中，数据分析师是不可或缺的角色。他们的工作不仅仅是对数据进行深入分析，更是协助企业从复杂的数据信息中提炼出 ...
2024-12-20随着大数据时代的到来，数据驱动的决策方式开始受到越来越多企业的青睐。近年来，数据分析在人力资源管理中正在扮演着至关重要的 ...
2024-12-20
