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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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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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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SPSS基础分析 SPSS基础分析
SPSS预分析
建模分析
案例分析第一章 数据分析基础知识什么是数据分析？什么是数据分析？
统计学（ Statistics ）
收集、处理、分析、解释数据，并从数据中得出结论来指导实际生活和生产。分为描述统计学和推断统计学。
其中，描述性统计研究的是数据收集，处理，汇总，图表描述，概括与分析等统计方法；推断统计是研究如何利用样本数据进行推断
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2023-09-15 14:11:05
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START：所谓人工智能就是利用数学统计方法，统计数据中的规律，然后利用这些统计规律进行自动化数据处理，使计算机表现出某种智能的特性，而各种数学统计方法，就是大数据算法一、导论围绕数据分类、数据挖掘、推荐引擎、大数据算法的数学原理、神经网络算法几个方面，为你展开大数据算法的“全景图”二、数据分类分类即认知在互联网时代，一个人在互联网里留下越来越多的信息，如果计算机利用大数据技术将所有这些信息都统一
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2023-10-18 20:44:18
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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
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2023-09-08 12:15:37
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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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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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分类是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。单一的分类方法主要包括：决策树、贝叶斯、人工神经网络、K-近邻、支持向量机和基于关联规则的分类等；还有用于单一分类方法的集成学习算法，如Bagging和Boosting等。(1)决策树主要用于分类和预测的技术之一，是以实例为基础的归纳学习算法，从一组无次序、无规则的实例中推理出决策树表示的分类规则。目的是找出属性和类别间的关系，用它来预测将来
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2023-11-10 22:50:28
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数据分类、地图分级（Classification）通常用于Choropleth Map（面量图）的制作中，是专题制图中最初，也是最基本的一个步骤。没有进行过分类的地图，很难让人理解其表意。比如，以中共十八大的各省代表人数为例。假若为每一个省（港澳台除外）单独设色，会是这样的效果（注：每张地图点击都可以看大图的，不再说明）：（图1 单一设色分类）这样的地图让人不明其意，不知道各个省的代表人数到底几何
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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制作数据表可能不难，但分析其中的数据时，使用公式寻找重要结论的过程往往让人抓耳挠腮。现在，《Excel》推出了“分析数据”功能，可以创建一系列推荐图表和数据表，让你不需使用复杂的公式，就能提取重要信息。下面就通过一个例子，来看看如何轻松在数据中发现趋势吧。入门技能：把重活交给《Excel》你的目标：分析自行车维修店在四个地区的销售数据，发现趋势，找到见解。传统方法：为数据的不同视图与汇总创建多个图
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2023-08-18 15:55:35
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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，
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2024-01-26 22:12:03
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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
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2023-10-20 23:43:20
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卡方检验的应用主要表现在两个方面：拟合优度检验和独立性检验。列联表是进行独立性检验的重要工具。统计数据的类型分别有：分类数据、顺序数据、数值型数据。分类数据是对事物进行分类的结果，其特征是，调查结果虽然用数值表示，但不同数值描述调查对象的不同特征。注意：分类数据的结果是频数，卡方检验是对分类数据的频数进行分析的统计方法。卡方统计量应用卡方统计量可以用于测定两个分类变量之间的相关程度。若用表示观察值
--(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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我们知道统计数据的类型分为分类数据和数值型数据，那对于分类数据而言，如果我想对其进行统计分析主要涉及哪些方面呢？内容目录分类数据的描述统计分类数据的推断统计1 分类数据的描述统计分类数据的基本描述方式频数列表百分比累计频数累计百分比众数举个例子以下是某个班级的小组人员数，班级总共83人，从百分比（构成比），我们可以得知每个小组人数的占比情况。这里简单了解就可以了2 分类数据的推断统计对于分类数据而
数据分析是干什么的主要从两个纬度来理解？
一是数据分析的作用;
二是数据分析的工作内容。
数据分析的作用
单纯的谈数据分析的作用其实意义并不大，所以在谈论作用之前我们首先的考虑是受众对象，比如对个人而言，因为身体传感设备，让我们的日常锻炼、身体素质等各项指标都得以数据化，最终完成个人身体和生活习性的自我量化，进而改进调节个人日常生活规律，让我们更好
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2023-09-14 18:16:48
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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！
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2024-02-19 19:38:15
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速来围观！——三种NCBI常见数据库在微生物测序分析中，常常需要对未知的核酸或蛋白序列进行物种,功能或类别注释。注释方法种类较多，其中最常用的是与一些标准数据库进行相似性搜索，也就是序列比对。因此，数据库的优劣对注释结果至关重要。本期小编为大家带来的是NCBI上的三个重要的数据库—NR/NT，Taxonomy和RefSeq。NR/NT 数据库NR(Non-Redundant Prote
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2023-09-26 11:00:30
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