电商数据分析–薪资预测（线性回归）数据分析流程：明确目的获取数据数据探索和预处理分析数据得出结论验证结论结果展现线性回归：线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y = w’x+e，e为误差服从均值为0的正态分布。 回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性
转载
2024-01-15 21:25:02
84阅读
欢迎大佬指错！！！ 欢迎大佬指错！！！ 欢迎大佬指错！！！ 先尝试一元回归分析 准备好数据 X和Y（稍微有点规律x略比y大一点）数据可以考虑手动填写，或者用真实数据（用过随机数不过太过杂乱，R²基本上都在0.1左右） 先用散点图加趋势线做 删除Y轴系列值原有的 {1}，然后生成散点图 插入趋势线 选择线性 点击趋势线，设置相关的属性勾选这两个单位，公式就为回归方程，R²就为测定系数 再用excel
转载
2023-09-18 15:55:10
115阅读
上篇文章给大家写了二分类逻辑回归，今天扩展到多分类：Multinomial logistic regress
原创
2021-09-07 09:55:16
3226阅读
Evernote Export 分类数据分析与卡方统计量统计数据的类型有：分类数据、顺序数据和数值型数据，分类数据是对事物进行分类的结果，其特征是，结果虽然是用数值显示，但是不同的数值描述了调查对象的不同特征。对分类数据进行分析的统计方法主要是利用卡方分布，又称卡方检验。卡方检验的应用主要表现在：1.拟合优度检验--一个变量的检验2.独立向检验(列联表是进行独立性检验的重要工具)--两个变量之间的
转载
2023-09-08 12:15:37
156阅读
目录一、知识框架二、课后习题一、知识框架二、课后习题1市场研究人员欲研究不同收入群体对某种特定商品是否有相同的购买习惯，他们调查了四个不同收入组的消费者共527人，购买习惯分为：经常购买，不购买，有时购买。调查结果如表所示。 要求： （1）提出假设； （2）计算χ2值； （3）以α＝0.1的显著性水平进行检验。解：（1）提出假设： H0：π1＝π2＝π3＝π4（即不同收入群体对某种特定商品的购买习
转载
2023-10-20 23:43:20
128阅读
2018/10/29 这份报告，利用iris数据作为实例，把我现在已经明白的一整套机器学习的流程给走一遍。结合书上的过程，再加上一些简单的想法。转载：https://machinelearningmastery.com/machine-learning-in-python-step-by- step/ 上面是一个比较简答入手的数据分析报告。1、数据集的统计分析 这部分，我原来写个一个画多图的脚本，
转载
2024-01-26 22:12:03
53阅读
数据的回归与分类分析线性回归练习母子身高线性回归分析线性回归分析线性回归方法的有效性判别安装python3.6/3.7、Anaconda 和 jupyter、spyder软件，对鸢尾花Iris数据集进行SVM线性分类练习安装Anaconda 和jupyter、spyderSVM数据分析 线性回归练习练习要求： （创建父母子女身高数据集）选取父子身高数据为X-Y，用Excel计算线性回归方程和相关
转载
2024-04-22 14:18:03
35阅读
一：1 什么是数据数据是对销售等业务全过程记录下来的可以鉴别的符号。数据时销售业务全过程的属性数量、位置以及相通关系等等的抽象表示。2数据分析的目的让数据说话！！行动的向导！！杜绝浪费！！提供决策的依据！！3数据的分类按照数据的来源分为：人力资源数据，财务数据，营销数据，采购数据，仓储数据，生产数据，编辑数据4 运用统计方法应改遵循的原则坚持用数据说话的基本观点！！有目的的收集数据！掌握数据来源！
转载
2024-02-19 19:38:15
40阅读
最近很多人都问我，为什么感觉数据分析越学越乱，经常是学了一大堆名词，真正遇到问题的时候却更多是直接套用模型，很难将这些理论联系起来。这其实就回归到了一个至关重要的问题：数据分析的本质是什么？事物都是万变不离其宗的，一切外在的方法都是为了事物本质而服务的，数据分析自然也不例外，今天我们就来探讨一下数据分析的本质。 数据分析的本质其实绝大多数的数据分析问题，都可以归纳为一个问
转载
2024-03-29 08:08:15
149阅读
Spark作为一种开源集群计算环境，具有分布式的快速数据处理能力。而Spark中的Mllib定义了各种各样用于机器学习的数据结构以及算法。Python具有Spark的API。需要注意的是，Spark中，所有数据的处理都是基于RDD的。首先举一个聚类方面的详细应用例子Kmeans： 下面代码是一些基本步骤，包括外部数据，RDD预处理，训练模型，预测。
转载
2024-06-12 23:47:57
60阅读
比如有这样一组数据（原始数据） 这是数据字典（必须要有！）已知月均信用卡支出为因变量 如果我们想查看这个人的收入和月均信用卡支出是否有显著的相关性，以及它们之间的数量关系。 可以把这两列数据复制到一个新的工作表中 我们想看收入和支出的数量关系 首先：文件→选项→加载项；查看数据分析库是否在活用应用程序加载项中，若在不在，那么肯定在非活动应用程序加载项中，就要把它转到活动应用程序加载项里面 这样的话
转载
2024-01-16 05:52:50
129阅读
该方法使用的是Excel自带加载项的回归分析工具。之所以利用Excel只是因为它的操作比较简单，自带的VBA很方便。不用涉及其他的代码操作。回归分析通过对一组观察值使用“最小二乘法”直线拟合来执行线性回归分析。 本工具可用来分析单个因变量是如何受一个或多个自变量影响的。回归工具使用工作表函数LINEST。该函数在这里就不多说了，有兴趣可以自行查阅相关函数规则。经过数据预处理部分，我们筛选了一部分数
转载
2023-11-10 11:56:19
429阅读
数据分析之决策树ID3算法什么是分类算法？ 分类算法跟之前的聚类都是让不同对象个体划分到不同的组中的。但是分类不同之处在于类别在运算之前就已经是确定的。 分类是根据训练数据集合，结合某种分类算法，比如这篇讲的ID3算法来生成最终的分类规则，这样当提供一个对象的时候我们可以根据它们的特征将其划分到某个分组中。 决策树ID3算法是分类中的经典算法，决策树的每一层节点依照某一确定程度比较高的属性向
转载
2024-01-16 15:34:50
55阅读
线性回归需求：从文件读取数据对，计算回归函数及系数实现1：commons.math的SimpleRegression，定义函数getData从文件读取数据返回SimpleRegression类 1 import java.io.File; 2 import java.io.FileNotFoundException; 3 import java.util.Scanner; 4 import org
转载
2021-04-22 10:11:45
1690阅读
2评论
在建立一个模型后，我们会关心这个模型对于因变量的解释程度，甚至想知道各个自变量分别对模型的贡献有多少。对于非线性模型，如 Random Forest 和 XGBoost 等由于其建模过程就是筛选变量的过程，可以计算变量的重要性；但对于大多数非线性模型，是比较难确定各个变量的贡献程度，本文仅讨论广义线性模型中的变量贡献程度。因此本文分为两种情况来看：普通线性模型与广义线性模型。 普通线性回
分类和回归 回归：回归分析是一种统计学上分析数据的方法，目的在于了解两个或多个变量之间是否相关、相关方向和强度，并简历数学模型以便观察特定变量来预测研究者感兴趣的变量。 分类：对输入矢量以所定义的合适方式进行分类。 分类模型和回归模型本质一样，分类模型是将回归模型的输出离散化。分类和回归问题之间存在重要差异。 从根本上说，分类是关于预测标签，而回归是关于预测数量。对于如何区分二者，其他回答已经说得
转载
2024-03-01 21:57:06
124阅读
目录1，解方程组2，线性回归模型3，线性拟合4，最小二乘法5，用 numpy 库进行矩阵运算6，sklearn 对线性回归的实现7，对波士顿房价进行线性分析8，总结 线性回归模型用于处理回归问题，也就是预测连续型数值。线性回归模型是最基础的一种回归模型，理解起来也很容易，我们从解方程组谈起。1，解方程组相信大家对解方程都不陌生，这是我们初中时期最熟悉的数学知识。假如我们有以下方程组：2x + y
转载
2024-01-11 14:42:55
108阅读
注：文中代码为 R语言，使用的是RStudio 一.概念 简单线性回归模型是用于估计一个连续预测变量和一个连续回应变量的线性关系。 回归方程或估计回归方程(estimated regression equation,ERE)：0+b1*x 其中：
转载
2023-11-13 20:38:25
44阅读
# 分类数据分析 PDF 的实现流程
在数据分析的领域，生成一个有用的 PDF 报告是非常重要的。它不仅可以总结你的数据分析过程，还能便于分享与传播。在这篇文章中，我们将一起学习如何实现分类数据分析，并生成 PDF 文件。下面是整个流程的简单步骤：
## 流程步骤
| 步骤编号 | 步骤 | 说明
ID3算法 思路：分类算法的输入为训练集，输出为对数据进行分类的函数。ID3算法为分类函数生成分类树 需求：对水果训练集的一个维度（是否甜）进行预测 实现：决策树，熵函数，ID3，weka库 J48类 ComputeGain.java 1 public class ComputeGain { 2 p
转载
2021-04-23 07:53:00
169阅读
2评论
