//为了面试稍微复习一下数学建模吧。1.最近的一次是2018年的问题就是如何建立各省的“低保标准”，由于单一的低保标准并不能满足需求。因此需要给出模型计算某一地区的低保标准；并且分析先行个地区的低保标准的相关性，给出模型适应性分析。主要就是收集数据，各地的数据。首先是根据层次分析法确立了主要计算指标和次要计算指标，分别是人均可支配收入、人均消费，居民消费指数、当地财政预算、当地GDP。层次分析分为
%% 注意：在论文写作中，应该先对判断矩阵进行一致性检验，然后再计算权重，因为只有判断矩阵通过了一致性检验，其权重才是有意义的。
%% 在下面的代码中，我们先计算了权重，然后再进行了一致性检验，这是为了顺应计算过程，事实上在逻辑上是说不过去的。
%% 因此大家自己写论文中如果用到了层次分析法，一定要先对判断矩阵进行一致性检验。
%% 而且要说明的是，只有非一致矩阵的判断矩阵才需要进行一致性检验。
【导读：当今人类即将或者已然了进入智能时代，这是·情报通·人工智能科普系列第[8]篇文章，欢迎阅读和收藏！】1 基本概念数据是实现机器学习的重要输入，而特征选择就是当数据预处理完成后，我们需要选择有意义的特征输入机器学习的算法和模型进行训练。通常来说，从两个方面考虑来选择特征：1) 特征是否发散：如果一个特征不发散，例如方差接近于 0 ，也就是说样本在这个特征上基本上没有差异，这个特征对于样本的区
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2024-07-15 11:21:10
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一、什么是SEO搜索引擎优化，又称为SEO，即Search Engine Optimization，它是一种通过分析搜索引擎的排名规律，了解各种搜索引擎怎样进行搜索、怎样抓取互联网页面、怎样确定特定关键词的搜索结果排名的技术。搜索引擎采用易于被搜索引用的手段，对网站进行有针对性的优化，提高网站在搜索引擎中的自然排名，吸引更多的用户访问网站，提高网站的访问量，提高网站的销售能力和宣传能力，从而提升网
ssas 分层维度(Introduction) This article will discuss how SSAS Dimension Hierarchies can be used to analyze data much efficiently. If you are a data analyst, you want to start the analysis with a higher h
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2024-08-05 21:54:30
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主成分分析的原理是设法将原来变量重新组合成一组新的相互无关的几个综合变量，同时根据实际需要从中可以取出几个较少的总和变量尽可能多地反映原来变量的信息，也是数学上处理降维的一种统计学方法。SPSS实现主成分分析的步骤如下：1.数据标准化之所以要对数据进行标准化，是因为各种类别的数据间的度量不同。我们选择如下数据进行介绍，选择微博总数、粉丝数、关注数、转发数、评论数和点赞数为指标。首先将数据粘贴到SP
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2024-08-25 19:45:33
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介绍重构[1]：对软件内部结构的一种调整，目的是在不改变"软件之可察行为"前提下，提高其可理解性，降低其修改成本。在这个定义中，"软件之可察行为"可以理解为相同的回归测试集，因此是确定、具体的。然而，虽然可以通过统计的方式计算”修改成本”，但是仍然缺乏可操作性。在本文中，把“降低其修改成本”改成“降低复杂度”。从而利用复杂性量度给出重构的量化尺度，提高了重构定义的一致性。软件量度[2][3]主要的
第一次写博客，希望可以一直坚持下去。层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）是将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。 --来自百度百科今天初步了解了层次分析法是什么，以及基本步骤。层次分析法将相关元素分为3层，目标层、准则层和方案层等，简单理解，就是首先
8个数据分析方法，指导营销策略 营销是企业根据目标用户的需求提供产品和服务，实现盈利的一切经营活动，关于营销的数据分析，有哪些工作可做，该怎么做？ 分析思路 1、对谁营销-用户行为的分析 用户行为指挥着营销活动的走向，从新品开发到价格定制；从渠道管理到品牌管理。用户行为分析是营销分析的首要内容，是具有差异化的，也正是这样的差异性，要做市场细分和目标市场的选择，针对目标用户做精准营销。 2、如何营
Consul 原理和使用简介 说明本文介绍了一个服务发现和配置共享的软件,简单介绍了 Consul 的原理和使用, 一篇小文抛砖引玉,希望能吸引感兴趣的童鞋一起探讨研究。 Consul 是什么Consul 是一个支持多数据中心分布式高可用的服务发现和配置共享的服务软件,由 HashiCorp 公司用 Go 语言开发, 基于 Mozilla Public
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2024-04-14 11:32:31
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看文章《科学学研究》2010年8月一片文章时，看到典型相关分析的研究，顿时傻了，过去没学过啊。看别人还是用spss做的统计分析就更傻了，好像没哪个老师讲过这个分析。有点云里雾里。还是赶紧学习一下吧。最后那个sas的例题我想大概反复看三篇才能懂。
1. 典型相关分析的基本思想 Canonical Correlation Analysis
简单相关系数（即
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2023-12-10 16:17:21
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BMI即体重指数，是衡量个人身体质量的一个重要参数，通过判断BMI的数值大小，我们可以判断个人身高与体重是否协调。下面我将用IBM SPSS Statistics来为大家介绍BMI的计算方法。一、BMI计算如果只有一两条数据，我们可以直接计算，但若是几十几百条数据，就需要使用SPSS来辅助计算了。1、首先打开我们提前准备好的统计数据；图一：统计数据2、点击SPSS主界面菜单栏的转换按钮；图二：转换
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2024-04-19 14:32:33
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今日课程内容内容回顾作业讲解数据处理删除重复值处理异常值数据的合并数据的拆分…内容回顾1.spss的介绍与安装
2.spss的基本使用
3.spss的结构
变量视图-》》类似于数据库的列名设计
数据视图-》》类似于表格
步骤：先设计数据的表名(变量),数据的操作
4.spss的专业术语
case
sample
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2024-02-22 16:23:45
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Agent有各种各样的配置选项，这些配置选项可以通过命令行参数的方式设定，也可用通过配置文件的方式设定——所有的配置选项都是可选的，当然也是有默认值的。当加载配置选项时，consul是按照词典顺序从所有配置文件或目录中加载。比如，basic_config.json会先于extra_config.json处理。后面设定的配置选项会合并到前面的配置集合中，如果存在重复的配置选项则会覆盖。当然，在某些情
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2024-05-29 10:53:31
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一、研究背景主成分分析用于对数据信息进行浓缩，比如总共有20个指标值，是否可以将此20项浓缩成4个概括性指标。除此之外，主成分分析可用于权重计算和综合竞争力研究。即主成分分共有三个实际应用场景：SPSSAU整理二、数据格式主成分分析时，一列标识1个指标，一行为1个样本；如果为面板数据，比如100家公司每家公司10年，那么就会有100*10=1000个样本，可能需要单独两列分别是公司名和年份来标识面
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2024-05-10 13:29:15
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# 层次分析法计算权重及其在Python中的应用
层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）是一种多准则决策分析方法，用于解决复杂的决策问题。它通过将问题分解成多个层次，并对层次进行比较和权重计算，以确定最终的决策结果。本文将介绍层次分析法的原理以及如何使用Python进行权重计算。
## 层次分析法的原理
层次分析法的基本思想是将决策问题分解成一系列层次
原创
2023-09-12 17:57:16
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本文章为SPSSAU数据分析思维培养的第3期文章。 上文讲解如何选择正确的分析方法，除了有正确的分析方法外，还需要把分析方法进行灵活运用。拿到一份数据，应该如何进行分析，总共有几个步骤，第一步第二步应该做什么，需要有个宏观把控，只有这样才能有规范的研究科学的思维和逻辑。 本文章首先阐述数据的整体思维，即整体把控住应该如何剖析一份数据做到心理有数，接着针对常见的问卷进行思维剖析，
利用SPSS检验数据是否符合正态分布正态分布也叫常态分布，在我们后面说的很多东西都需要数据呈正态分布。下面的图就是正态分布曲线，中间隆起，对称向两边下降。下面我们来看一组数据，并检验“期初平均分” 数据是否呈正态分布(此数据已在SPSS里输入好)在SPSS里执行“分析—>描述统计—>频数统计表”(菜单见下图，英文版的可以找到相应位置)，然后弹出左边的对话框，变量选择左边的“期初平均分”
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2024-08-14 12:12:23
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什么是线图？线图（line graph）是用线段的升降来表示数值的变化，适合于描述某统计量随另一连续性数值变量变化而变化的趋势，如常用于描述统计量随时间变化而变化的趋势。通常横轴是时间或其他连续性变量，纵轴是统计指标。如果横轴和纵轴都是算术尺度，称普通线图；纵轴是对数尺度，横轴是算术尺度，称半对数线图（semilogarithmic line graph），特别适宜不同指标变化速度的比较。普通线图
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2024-03-27 12:41:14
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之所以想写这篇文章，是我许久以来一直想把Modeler和SPSS应用在目前的玩家数据分析和购买充值分析方面，游戏数据分析针对的群体其实和电信，互联网，电子商务很像，属于虚拟经济的分支，并且要通过数据化的手段，结合企业自身的BI建设及企业数据分析人员的研究解决一些棘手的问题。KNN作为一种分类算法的应用领域很宽，很广，尽管没有归纳树，后向传播等那么得心应手，不过还是要学习的和使用的。KNN可以应用在
