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CDA LEVEL 1 考试,知识点汇总《时间序列》

CDA LEVEL 1 考试,知识点汇总《时间序列》
2024-08-13
时间序列预测技术就是通过对预测目标自身时间序列的处理,来研究其变化趋势的。一个时间序列往往是以下几类变化形 式的叠加或耦合。 (2)季节变动:是指季度或月度的周期变化; (4)不规则变动:通常 ...

数据分析师知识点汇总(主成分分析)

数据分析师知识点汇总(主成分分析)
2021-02-19
一、具体方法 1.主成分分析的具体方法 主成分分析是一类常用的针对连续变量的降维方法,选取能够最大化解释数据变异的成分,将数据从高维降到低维,同时 保证各个维度之间正交。 对变量的协方差矩阵或相关系 ...

CDA LEVEL I 数据分析认证考试模拟题库(六)

CDA LEVEL I 数据分析认证考试模拟题库(六)
2020-12-11
不过,在出题前,要公布下上一期21-25题的答案,大家一起来看! 22、B 24、B 你答对了吗? 26.偏自相关函数ACF在n阶之后迅速趋近于零,我们称ACF具有n阶( ) B.短尾性 D.拖尾性 A.使用相关 ...

CDA LEVEL I 数据分析认证考试模拟题库(二)

CDA LEVEL I 数据分析认证考试模拟题库(二)
2020-12-10
今天,我们继续给大家出关于CDA LEVEL I 数据分析认证考试模拟题库中的5题,不过在出题前,我们还要公布下上一期题目的正确答案。 1、D 2、C 3、B 4、D 5、A 大家都答对了吗?做题过程中有 ...

时序数据处理难题攻略(上)

时序数据处理难题攻略(上)
2020-11-10
作者:计量与统计 来源:公众号计量与统计 时间序列分析是根据系统观测得到的时间序列数据,通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论和方法。它一般采用曲线拟合和参数估计方法(如非线性最小二乘法 ...

回归系列(五)| 线性回归分析做完后,还应考虑什么?

回归系列(五)| 线性回归分析做完后,还应考虑什么?
2020-09-09
作者:丁点helper  来源:丁点帮你 上一篇文章介绍了一般线性回归的典型操作,并且留了一个思考题。感谢小伙伴的参与,大家很厉害,没有被迷惑到,线性回归获得的系数代表的是相关关系,而非因果关 ...
R语言之决策树和随机森林
2018-06-16
R语言之决策树和随机森林 总结决策树之前先总结一下特征的生成和选择,因为决策树就是一种内嵌型的特征选择过程,它的特征选择和算法是融合在一起的,不需要额外的特征选择。 一、特征生成: 特征生成是 ...

主成分分析与因子分析及SPSS实现

主成分分析与因子分析及SPSS实现
2018-05-25
主成分分析与因子分析及SPSS实现 一、主成分分析 (1)问题提出 在问题研究中,为了不遗漏和准确起见,往往会面面俱到,取得大量的指标来进行分析。比如为了研究某种疾病的影响因素,我们可能会收集患者 ...

教你如何用R进行数据挖掘

教你如何用R进行数据挖掘
2018-05-16
教你如何用R进行数据挖掘 R是一种广泛用于数据分析和统计计算的强大语言,于上世纪90年代开始发展起来。得益于全世界众多 爱好者的无尽努力,大家继而开发出了一种基于R但优于R基本文本编辑器的R Studio(用 ...
医疗大数据时代,“技术善”与“伦理善”之争
2018-04-14
医疗大数据时代,“技术善”与“伦理善”之争 随着云计算、基因测序、现代临床试验、靶向治疗等技术的发展,大数据和医学将进行高度融合,实现颠覆性的医疗,医疗卫生行业进入大数据时代。医疗大数据将在临床辅 ...
数据挖掘总结之主成分分析与因子分析
2018-01-12
数据挖掘总结之主成分分析与因子分析 主成分分析与因子分析 1)概念: 主成分分析概念:主成分分析是把原来多个变量划为少数几个综合指标的一种统计分析方法。主成分分析(PCA)是一种数据降维技巧,它能 ...
SPSS聚类分析:系统聚类分析
2017-12-18
SPSS聚类分析:系统聚类分析 一、概念:(分析-分类-系统聚类) 系统聚类法常称为层次聚类法、分层聚类法,也是聚类分析中使用广泛的一种方法。它有两种类型,一是对研究对象本身进 行分类,称为Q ...

如何成为一名数据分析师:数据的初步认知

如何成为一名数据分析师:数据的初步认知
2017-12-12
如何成为一名数据分析师:数据的初步认知 对所有从事数据相关工作的人而言,都有一个老生常谈的问题: 数据认知 !毕竟在真正开始分析、BI 报表开发或者建模前,对数据进行一定的审查和认知是必须的。今天,就 ...
SPSS回归分析:有序回归
2017-11-21
SPSS回归分析:有序回归 一、概念(分析-回归-有序) 使用序数回归可以在一组预测变量(可以是因子或协变量)上对多歧分序数响应的依赖性进行建模。序数回归的设计基于McCullagh (1980, 1998)的方 ...
SPSS广义线性模型:广义估计方程
2017-11-08
SPSS广义线性模型:广义估计方程 一、广义估计方程: 1、概念:广义估计方程过程对广义线性模型进行了扩展,以允许分析重复的测量或其他相关观察数据,例如聚类数据。 2、示例。公共卫生官员 ...

Excel/SPSS相关性及显著性水平分析

Excel/SPSS相关性及显著性水平分析
2017-10-28
Excel/SPSS相关性及显著性水平分析 对两列数据的相关性以及显著性水平的问题一直有困扰,由于对excel的钟情,总是倾向于把数据分析放在excel中进行。本文简单分析excel和SPSS对相关分析和显著性水平的检验应用 ...

一个优雅地探索相关性的新可视化方法

一个优雅地探索相关性的新可视化方法
2017-08-27
一个优雅地探索相关性的新可视化方法 一个古老的诅咒一直萦绕着数据分析:我们用来改进模型的变量越多,那么我们需要的数据就会出现指数级的增长。不过,我们通过关注重要的变量就可以避免欠拟合以及降低收集 ...

机器学习中的各种相似性、距离度量

机器学习中的各种相似性、距离度量
2017-07-25
机器学习中的各种相似性、距离度量 本文主要关注点在于各个距离、相似度之间的优缺点,及使用时候的注意事项。 1. 闵可夫斯基距离 基本认识 该距离最常用的 p 是 2 和 1, 前者是欧几里得距离(Euc ...
R语言多元分析系列
2017-07-21
R语言多元分析系列 R语言多元分析系列之一:主成分分析 主成分分析(principal components analysis, PCA)是一种分析、简化数据集的技术。它把原始数据变换到一个新的坐标系统中,使得任何数据投影的第一 ...
R语言因子分析
2017-07-18
R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 ...
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