状态-特质焦虑量表（STAI）一、简介二、量表三、评分方法四、结果参考 一、简介状态-特质焦虑量表（State-trait anxiety inventory, STAI）由Charles D. Spielberger等人编制，首版于1970年问世，1988年译成中文。该量表为自评量表，由40项描述题组成，分为两个分量表：（1）状态焦虑量表（S-AI），包括第1-20题。状态焦虑描述一种通常为短
转载
2023-12-08 10:33:55
184阅读
大数据行业调研报告 前言：云计算和大数据自发展以来就着密不可分的关系，而对于我们云计算方向的计算机本科生来说，在将来若想找到一份专业对口的好工作，则必须了解大数据行的市场情况，以及大数据市场在未来的趋势，以发展自身能力去应对未来可能出现的挑战，这里我个人通过网上的相关资料，对大数据行业就以下几个方面做一个调研报告。 一、行业基本情况1.1市场规模目前大数据产业的统计口径尚未建立，对于我国大数据产业
转载
2023-10-11 22:59:27
28阅读
科技工作者心理健康数据分析数据统计各国 男性、女性心理健康数据分布#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# Created by xuehz on 2017/2/19
'''
目标：数据集 性别的统计
'''
import csv
data_path = '/Users/xuehaozhe/python--Kaggle/升级版/1/code
转载
2023-08-04 17:02:39
71阅读
本数据集来源于Kaggle，社交媒体情绪分析数据集捕捉了各种社交媒体平台上充满活力的情绪、趋势和互动。每个条目都揭示了
原创
精选
2024-05-20 14:53:41
767阅读
# 使用生理数据分析情绪的算法及示例
随着科技的发展，人们逐渐认识到生理数据在情绪分析中的重要性。通过生理信号（如心率、皮肤电反应等），我们可以更准确地理解个体的情绪状态。在这篇文章中，我们将介绍一些常用的算法以及如何用Python实现这些算法，通过示例代码帮助读者更好地理解。
## 生理数据与情绪的关联
生理信号通常包含以下几个方面：
- **心率（HR）**：在情绪波动时，人的心率会发生
由于工作的原因接触ETL也越来越多了，也用过几款ETL产品，现在工作重心全在ETL，说句实话，对于ETL，很多知识还是一知半解，索性当自己是一个初学者，记个笔记，记录自己的学习历程。 一、什么是ETL： &n
转载
2024-07-01 20:33:28
63阅读
对于广大电商从业者来说，数据分析能力是至关重要而，数据分析能力直接影响店铺的运营效果进而影响店铺的发展。下面榆熙就直接为大家分享数据分析基本思路，商家只需掌握步骤方法，便可根据店铺实际情况对数据进行分析，简单快捷。这里将其简单总结为6个步骤：1、明确数据分析目的作为店铺，在分析之前作为商家我们首先要明确的是分析目的，不同的 数据分析其侧重点自然有所差异。比如我们是分析客户流失还是流量的增加，分析消
转载
2023-11-11 20:29:17
82阅读
有些人将数据分析划分为描述性数据分析、探索性数据分析和验证性数据分析。 其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分 析则侧重于对已有假设的证实或证伪。数据挖掘一般是指从海量的数据中通过相应的算法，挖掘其中有价值（未知的、有规律的）的信息的复杂过程。许多人把数据挖掘看作另一个常用的术语“KDD （Knowledge Discovery in Database）”的同义
转载
2023-12-13 16:54:06
103阅读
最近在做一个数据图表化实时展示的系统，从构思到基本完成，虽遇到了无数的坑，但通过该项目的研发，让我对数据分析与建模有了更进一步的认识，更重要的是让我对之前自己的构思像接口聚合，僵尸应用的数据重组，核心价值信息的获取，数据模型分类的实现有了完整的实现方案。为什么要进行数据分析 正规的项目开发，一般我们会先有需求，然后根绝用户需求进行需求评估，接着编写需求文档，最后根据已经规范化的需求文档，抽象分析，
转载
2023-06-06 21:43:40
107阅读
现在由于物联网和大数据的蓬勃发展，使得数据分析行业异常火爆，现在市场上的数据分析行业的岗位是非常多的，比如说包括数据工程师、数据运维、数据分析师、数据运营、产品数据方向等，一般工程师都是搞开发的，都是需要理工科的专业背景，但是对于文科生，如果想进入数据分析行业，只能建议大家去搞数据运营方面，做了数据运营也能够学会很多的知识。那么大家知道不知道数据分析行业中的数据运营是怎么一回事。首先给
转载
2023-09-25 04:57:18
80阅读
目录第一章 数据分析与数据挖掘概述通过本章学习，将了解以下一个方面知识点： 数据分析与数据挖掘的认识； 数据分析与数据挖掘的几个应用案例； 数据分析与数据挖掘的几个方面区别； 数据分析与数据挖掘的具体操作流程； 数据分析与数据挖掘的常用工具；1.1 什么是数据分析和挖掘数据分析和数据挖掘都是基于搜集来的数据，应用数学、统计、计算机等技术抽取出数据中的有用信息，进而为决策提供依据及指导方向。 漏斗分
转载
2023-08-08 08:37:47
147阅读
道1、大数据分析之道1.1、做好数据分析的关键什么是数据分析–传统数据分析与大数据分析 分析方法上，两者没有本质不同。数据分析的核心工作是人对数据指标的分析、思考和解读，人脑所承载的数据量是十分有限的，因此需要将原始数据按照分析思路进行统计处理，得到概要性的结果供人分析。 对统计学知识的使用重心上，存在较大不同。大数据时代，涌现出大量的个性化匹配场景。 与机器学习模型的关系上，有着本质差别。大数据
转载
2023-10-13 23:19:45
271阅读
“大数据”是用来表示大量的没有按照传统的相关格式存储在企业数据库中的非结构化数据的总术语。以下是大数据的一般特点。数据存储量相对于当前企业TB(TERA BYTES)字节的存储限制，定义在PB(PETA BYTES)字节，EXA字节以及更高的容量顺序。通常它被认为是非结构化数据，并不适合企业已经习惯使用的关系型数据库之下数据的生成使用的是数据输入非传统的手段，像无线射频识别(RFID)，传感器网络
转载
2024-04-12 19:41:59
6阅读
Spss用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务。 SPSS是一个傻瓜操作软件，只要认识了软件基本界面和功能，然后把你的数据准备好，输进去，点击需要进行分析的功能，软件会自动给你算出分析结果，并不需要写代码或者程序。 看到软件的界面，左下角有两个视图，“数据视图”和“变量视图”。首先在“变量视图”定义好你的变量，包括变量名称、类型、小数点、标签等等。定义好变量之后，
转载
2023-09-05 12:26:49
128阅读
本系列文章是本人学习数据分析与数据挖掘的学习笔记，参考了许多教材，如果错误欢迎评论区指出，谢谢！ 目录1.1 数据分析与数据挖掘1.1.1 数据分析1.1.2 数据挖掘1.1.3 数据分析与数据挖掘的区别和联系1.1.4 数据、信息、知识1.1.5 KDD的出现1.2 分析与挖掘的数据类型1.3 数据分析与数据挖掘的方法1.4 数据分析与数据挖掘使用的技术1.5 应用场景及存在的问题1.5.1 数
转载
2024-01-11 09:58:13
21阅读
概述 数据分析即从数据、信息到知识的过程，数据分析需要数学理论、行业经验以及计算机工具三者结合数据分析工具 ：各种厂商开发了数据分析的工具、模块，将分析模型封装，使不了解技术的人也能够快捷的实现数学建模，快速响应分析需求传统分析 ：在数据量较少时，传统的数据分析已能够发现数据中包含的知识，包括
转载
2023-09-15 09:56:40
143阅读
大数据行业能细分为大数据开发、大数据分析、大数据架构师等等领域，每个领域都有自己不同的工作目的，今天小千就来给大家介绍一下大数据开发和大数据分析岗位的相同不同点，介绍完之后你再考虑哪一个适合你就去培训哪个方向就可以啦。大数据行业顾名思义大数据是一个以数据为核心的产业。大数据产业生成流程从数据的生命周期的传导和演变上可分为这几个部分：数据收集、数据储存、数据建模、数据分析、数据变现。数据通过各种软件
转载
2023-12-16 18:13:09
44阅读
在GIS分析中经常会遇到通过离散点生成连续的曲面，来预测未知点的数据。或者根据已知数据对数据变化趋势和超越临界值的概率等问题，我们知道通过ArcGIS地统计分析模块就可以做到。今天主要讨论的是如何让我们更好的了解我们的采样数据，对数据进行分析，数据分析可以让用户更全面的了解到数据是否存在某种趋势。对数据的变化趋势了解后就可以对数据相关的问题做更好的决策，ArcGIS地统计分析模块提供三个功能模块，
转载
2024-01-02 12:51:32
98阅读
导语社交媒体、电子邮件、聊天、产品评论和推荐的文本挖掘和分析已经成为几乎所有行业垂直行业研究数据模式的宝贵资源，它能够帮助企业获得更多信息、更加了解客户、预测和增强客户体验、量身定制营销活动，并协助做决策。情感分析使用机器学习算法来确定文本内容是正面或负面。情感分析用例包括：快速了解客户评论的基调了解客户喜欢或不喜欢的产品或服务了解可能影响新客户购买决策的因素为企业提供市场意识尽早解决问题了解股市
转载
2023-10-02 09:15:06
118阅读
数据分析是指采用恰当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取出有用信息同时形成结论，即对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析需要掌握数学知识和分析工具，数学知识包含统计学、概率论和数理统计、多元统计分析、时间序列、数据挖掘；工具一般应该掌握Excel、SQL、R、Python等。需要学习掌握基本数据处理及分析方法，掌握高级数据分析及数据挖掘方法（多元线性回归法，贝叶斯，神经网络，决策树
原创
2019-08-17 15:34:18
2988阅读
