一、学习路线二、算法C4.5 决策树算法，在创建的过程中进行剪枝，并且可以处理连续的属性，也可以对不完整的数据进行处理。他是决策树算法中具有里程碑式的算法。朴素贝叶斯（Naive Bayes) 基于概率论的原理。基本思想：对于给出的具体物体想进行分类就要 算出这个物体出现条件下各个类别出现的概率，那个概率最大，该物体就属于哪一类。SVM 支持向量机算法。SVM在训练过程中建立了超平面的分类模型，将
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2024-01-13 20:43:35
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李启方 | 简书 | Excel是我们中经常使用的一种工具，对于数据分析来说，这也是 处理数据 最的工具。很多传统行业的数据分析师甚至只要掌握Excel和SQL即可。对于初学者而言，有时候并不需要 急于苦学R语言等专业工具(当然，学会了就是加分项).因为Excel涵盖的功能足够多，也有很多 统计、 分析、 可视化的插件等，只不过
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2023-09-14 16:39:33
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SPSS常用方法检验正态性相关性分析线性回归分析卡方检验独立样本T检验配对样本T检验单因素方差分析及多重比较非参数检验（秩和检验）二元Logistic回归分析案例分析 检验正态性1 直方图正态曲线 2 P-P图、Q-Q图 3 KS检验（样本量>=2000）、SW检验（样本量<2000）：P>0.05时表示服从正态性相关性分析俩个变量平等， 俩个变量均为连续数值型变量之间的相关性
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2023-09-21 09:39:24
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对于有形物体，我们可以衡量出它的价值，对于无形的概念，或许我们就难以衡量它的相对价值，在信息技术高速发展的今天，大数据的影响却来越重要，它所带来的价值也越来越大。大数据或许成为了一个新的行业，企业专门针对大数据进行数据分析，寻找数据背后蕴含的价值。大数据的概念，大数据分析的方法又是什么呢？大数据，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策
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2023-05-30 22:47:52
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--(完美WORD文档DOC格式,可在线免费浏览全文和下载)值得下载！第四章 GIS的空间分析方法第四章 GIS的空间分析方法返回讲目录GIS , GIS空间分析是 系统的重要功能之一 是 系统与计算机辅助绘图系统的主要区别。空间分析的对象是一系列跟空间位置有关的数据，这些数据包括空间坐标和专业属性两部分。其中空间坐标用于实体的空间位置和几何形态，专业属性则是实体某一方面的性质。空间分析定义空间分
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2023-11-08 08:32:08
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生态数据分析方法是当今数据科学领域的重要组成部分，旨在处理和分析生态系统中的复杂数据。通过这些分析方法，我们能够洞察环境的变化、物种的互动，以及生态平衡的维持。在这篇博文中，我将详细探讨生态数据的多种分析方法，包括技术原理、架构解析、源码分析、应用场景以及对未来的展望。
首先，我们需要对生态数据分析的方法进行分类和理解。以下是对这些方法的四象限分析，便于读者抓住重点：
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数据分析是从数据中提取有价值信息的过程，过程中需要对数据进行各种处理和归类，只有掌握了正确的数据分类方法和数据处理模式，才能起到事半功倍的效果，以下是数据分析员必备的9种数据分析思维模式：1分类分类是一种基本的数据分析方式，数据根据其特点，可将数据对象划分为不同的部分和类型，再进一步分析，能够进一步挖掘事物的本质。2回归回归是一种运用广泛的统计分析方法，可以通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因
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2023-08-21 15:26:18
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几种常见的数据分析方法
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2023-05-26 22:03:18
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1 数据分析概念 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，并将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 数据分析的目的是把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来，总结出所研究对象的内在规律。 在统计学领域，数据分析可划分为三类， 1）描述性数据分析
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2023-05-31 11:58:04
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大数据分析 今天我们主要为大家讲解在做大数据可视化时，有哪些常见得到数据分析模型。数据模型可以从两个角度来区分：数据和业务。一、数据模型统计数据视角的实体模型通常指的是统计分析或大数据挖掘、深度学习、人工智能技术等种类的实体模型，这些模型是从科学研究视角去往界定的。1、降维对大量的数据和大规模的数据进行数据挖掘时，往往会面临“维度灾害”。 数据集的维度在无限地增加，但由于计算机的处理能力和速度有限
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2023-09-06 23:03:06
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参考：https://www.zhihu.com/question/25949022 上篇介绍了 基于营销管理理论 的分析方法，本篇将介绍 基于数理统计学 的分析方法，而该种方法又分成三类：描述性数据分析方法、数理统计分析方法、数据挖掘分析方法。1.描述性数据分析方法 描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字
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2023-06-08 21:30:11
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目录一、对比分析法二、群组分析法三、RFM分析法四、漏斗分析法一、对比分析法通常将两个及以上的数据进行对比，分析他们之间的差异，能直观的看出不同数据的差距或者趋势，称之为对比分析法。假设我们经营一家零售企业，2季度的销售额是300万，那怎么去衡量我们的经营成效如何呢？可以通过以下多方面去进行对比：与目标数据进行对比，例如销售部门本季度已完成的业绩与目标业绩相比较是未达成还是超额达成呢？与去年二季度
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2023-08-30 17:01:36
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# 数据分析方法论概述
数据分析是指通过收集、整理、分析和解释数据来获取有价值的信息和洞察力的过程。在现代社会中，数据分析已成为各行各业中不可或缺的一环。在进行数据分析时，我们需要使用一些方法和技术来处理数据，从而得出有意义的结论。本文将介绍一些常用的数据分析方法论，并通过代码示例来演示这些方法的应用。
## 1. 数据收集与整理
数据分析的第一步是收集和整理数据。数据可以从各种来源获取，如
原创
2023-09-04 20:24:53
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引入评价是现代社会各领域的一项经常性的工作，是科学做出管理决策的重要依据。随着人们研究领域的不断扩大，所面临的评价对象日趋复杂，如果仅依据单一指标对事物进行评价往往不尽合理，必须全面地从整体的角度考虑问题，多指标综合评价方法应运而生。所谓多指标综合评价方法，就是把描述评价对象不同方面的多个指标的信息综合起来，并得到一个综合指标，由此对评价对象做一个整体上的评判，并进行横向或纵向比较。而在多指标评价
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2023-06-01 15:02:48
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序1、数据分析 & 建模数据分析工作的核心是：发现和挖掘有用的信息，得出建设性的结论及辅助制定决策。其主要工作内容包括：数据获取、数据清洗、数据重构、数据建模、模型验证等。众所周知，数据是分析的基础，数据的质量、数据的相关度、数据的维度等都会影响数据分析的结果。因此利用已经处理好的数据，建立模型，才是将数据的价值最大化发挥出来。人工智能技术的兴起，机器学习和深度学习等算法模型
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2023-08-15 20:21:40
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数据分析的重要性相信大家都知道，但数据分析到底要怎么做呢？很多人错误地认为数据分析就是运用各种数据统计方法，对数据进行归总、模型分析等，实际上，真正的数据分析还包含了问题定义、数据清理、数据展示等五大步骤。为了更好地掌握数据分析的五大步骤，我们会结合使用专业的思维导图软件MindManager来讲解。MindManager思维导图拥有简洁的排版、清晰的层级关系，有助于我们更好地理解数据分析中的知识
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2023-05-29 14:34:58
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一、引言(What)：矢量数据的空间分析 空间分析是综合分析空间数据技术的统称，是地理信息系统的核心部分，在地理数据的应用中发挥着举足轻重的作用。从数据类型上看，空间分析分为矢量数据的空间分析和栅格数据的空间分析两种。 GIS不仅能满足使用者对地图的浏览与查看，而且可以解决诸如哪里最近、周围有什
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2023-09-22 14:23:11
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数据分析和数据处理本身是 个非常大的领域，这里主要总结 些我个人觉得比较基础且实用的部分，在日常产品工作中可以发挥比较大作用。本期主要讨论 些数据分析的三个常用方法：数据趋势分析趋势分析 般而言，适用于产品核心指标的长期跟踪，比如，点击率，GMV，活跃用户数等。做出简单的数据趋势图，并不算是趋势分析，趋势分析更多的是需要明确数据的变化，以及对变化原因进行分析。趋势分析，较好的产出是比值。在趋势分析
原创
2023-04-19 09:59:14
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2023-05-31 09:05:06
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1.分类 分类分析的目标是：给一批人(或者物)分成几个类别，或者预测他们属于每个类别的概率大小。 举个栗子：“京东的用户中，有哪些会在618中下单?”这就是个典型的二分类问题：买or不买。 分类分析(根据历史信息)会产出一个模型，来预测一个新的人(或物)会属于哪个类别，或者属于某个类别的概率。结果会有两种形式： 形式1：京东的所有用户中分为两类，要么会买，要么不会买。 形式2
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2024-01-14 20:16:30
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