我们在进行数据分析的时候，大部分时间都在使用趋势分析、比较分析、细分分析这三类方法，但其实还有一个方法我们也会经常使用——交叉分析，尤其是在排查数据异常的问题时，交叉分析就能展现其强大的威力。什么是交叉分析？交叉分析是指对数据在不同维度进行交叉展现，进行多角度结合分析的方法，弥补了独立维度进行分析没法发现的一些问题。交叉分析以多维模型和数据立方为基础，也可以认为是一种特殊的细分方式，但跟细分的概念
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2023-10-30 20:22:41
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第六节 交叉分析和非参数检验交叉分析交叉分析（卡方检验）：交叉分析又称为卡方检验，卡方检验的地位等同于独立样本t检验和单因素方差分析，目的也是为了研究变量之间的差异关系。是现状分析内容中的主要构成部分。卡方检验是专门进行分类变量之间差异性检验的主要分析方法。独立样本t检验和单因素方差分析解决了连续型随机变量的检验问题，而卡方检验解决分类变量的差异问题。因此这三种分析方法就构成了差分析分析部分的主要
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2023-10-09 17:14:32
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红外热像图和机器学习对2型糖尿病患者外周动脉疾病的分类方法Abstract外周动脉疾病（PAD）的识别是一项复杂的任务，因为一组不同的因素会导致这种疾病，例如：吸烟、糖尿病、老年、高血压、肾功能不全等。最近，基于红外热像图（IRT）的非侵入性方法对于从足底热像图检测2型糖尿病和糖尿病足溃疡是有效的。然而，我们还没有发现关于脚垫从脚尖的特征的研究。在这项工作中，提出了一种非侵入性的方法来描述这种特征
交叉表查询提供了一种快速的方法来检查案例和人口统计变量之间的编码分布。例如，您可以使用交叉表查询来：检查受访者回答某特定主题或问题的频率。 比较不同人口群体对主题的看法。 在运行交叉表查询之前，您需要：为人员，地点或其他实体创建案例，这些案例是您分析的重点。定义案例的人口统计属性。在案例和主题节点处编码您的源材料。NVivo质性分析软件中文最新版试用下载、官方教程和系列视频
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2024-07-16 17:35:46
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## Java实现交叉分析
交叉分析是一种统计分析方法，用于研究两个或多个变量之间的关系。在数据分析领域，交叉分析常用于探索数据之间的相关性，帮助我们更好地理解数据背后的规律。在本文中，我们将介绍如何使用Java实现交叉分析，并给出代码示例。
### 什么是交叉分析
交叉分析是一种在数据分析中常用的方法，用于探索两个或多个变量之间的关系。通过交叉分析，我们可以发现不同变量之间的关联性和影响程
原创
2024-04-10 06:38:05
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作为一款专业的数据分析软件，IBM SPSS Statistics为用户提供了全面的、多方位的数据分析手段，我们可以在其中使用各种分析方法对数据进行统计分析，对数据分析师、医药学分析都有非常大的好处。接下来小编就为大家介绍一下如何使用IBM SPSS Statistics的交叉表分析来统计两个变量的交叉频率分布及其百分比分布。一、交叉表分析概述图1：数据窗口数据分析是基于数据表中的变量来进行的，我
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2023-11-06 20:10:13
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下面将以某超市分别在西南、西北、华中、华南、华东、华北、东北七个地区当日所售海鲜粉、牛奶、番茄酱的销售金额为例，详细介绍交叉分析设计过程。具体的设计步骤如下：第一,选择数据源数据集第二,行列维度选择从可选维度面板分别为设计面板选择合适的维度，操作方法为鼠标左键选中需要的字段拖到设计面板的行（列）维度区域即可。当已拖入的字段较多的时候，字段是可以拖放到最后一条的，只要有注意以下两个问题： 1.由
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2023-10-16 10:27:56
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# 如何实现Python交叉分析
## 一、整体流程
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(准备数据)
B --> C(进行交叉分析)
C --> D(生成结果)
D --> E(结束)
```
## 二、具体步骤
### 1. 准备数据
在进行交叉分析之前，首先需要准备好要分析的数据集。数据集可以是一个csv文件或者Dat
原创
2024-06-17 05:44:28
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# python数据分析 -第三次笔记* * *– **1.交叉分析** – **2.分组分析*** * *## 1.交叉分析**交叉分析的含义**是在纵向分析法和横向分析法的基础上，从交叉、立体的角度出发，由浅入深、由低级到高级的一种分析方法。这种方法虽然复杂，但它弥补了“各自为政”分析方法所带来的偏差。 其实主要的 **用法** 是：用于分析两个变量之间的关系。 **交叉分析一定要和假设
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2023-07-28 11:36:55
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机器学习——算法基础（线性回归分析）回归算法-线性回归分析什么是线性回归线性模型线性回归损失函数(误差大小)最小二乘法之梯度下降sklearn线性回归正规方程、梯度下降API代码与结果回归性能评估sklearn回归评估API正规方程与梯度下降对比过拟合和欠拟合欠拟合原因以及解决办法过拟合原因以及解决办法L2 正则化带有正则化的线性回归-Ridge（岭回归）线性回归 LinearRegressio
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2024-04-03 12:41:59
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交叉进化算法依赖包超参数待优化的函数初始化算法主体变异交叉选择画图交叉进化并调用拟合效果代码 之前我们手动实现了 遗传算法。交叉进化算法也是进化算法的一种，他具有参数少，易实现的优点（经测试，由于算法特性，暂时不能像遗传算法一样拟合图片），我们将通过拟合函数来介绍交叉进化算法 依赖包我们用random来生成随机数，matplotlib画图，同时设置rcParams来保证正常显示中文标签from
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2023-10-26 21:39:19
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今天的内容是一期Python实战训练，我们来手把手教你用Python分析保险产品交叉销售和哪些因素有关。 文章目录01 实战背景技术提升02 数据理解03 数据读入和预览04 探索性分析05 数据预处理06 数据建模 01 实战背景首先介绍下实战的背景：这次的数据集来自kaggle：https://www.kaggle.com/anmolkumar/health-insurance-cross-s
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2023-10-12 15:23:30
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交叉验证的方法and用途前言一、交叉验证是啥二、交叉验证的方法1.简单交叉验证2.K 折交叉验证 （K-Fold Cross Validation）3.留一交叉验证 （Leave-one-out Cross Validation, LOOCV）三、交叉验证的用途1.模型评估2.模型选择(超参数选择) 前言交叉验证是检验机器/深度学习模型好坏的非常重要的环节，以下主要讲述方法和作用。一、交叉验证是
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2023-11-08 23:17:07
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交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法。交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法。交叉验证，顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型预测的好坏。在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集，某次训练集中的某样本在下次可能成为测试集中的样本，即所谓“交叉”。那么什么时候才需要交叉验证呢？
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2024-01-28 07:50:43
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作者：真达、Mika【导读】今天的内容是一期Python实战训练，我们来手把手教你用Python分析保险产品交叉销售和哪些因素有关。01、实战背景首先介绍下实战的背景， 这次的数据集来自kaggle：https://www.kaggle.com/anmolkumar/health-insurance-cross-sell-prediction我们的客户是一家保险公司，最近新推出了一款汽车
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2023-10-16 16:54:03
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3.5 SPSS描述性统计分析SPSS许多菜单均可进行描述性统计，提供描述性统计指标的输出，例如，T检验，方差分析，因子分析，SPSS自定义列表模块可以产生大部分的描述性统计指标。频率:该过程将产生频率表，也可以输出频数分布的条形图，饼图或直方图描述:该过程进行一般性的统计描述。探索:该过程用于对数据的探索性分析交叉表:该过程完成分类数据的统计描述和一般的统计检验p-p图:判断该变量是
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2024-07-08 19:05:26
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数据交叉分析 Python
**数据交叉分析的背景**
数据交叉分析是一种将不同数据源进行整合和比较的方法，以挖掘潜在的关联性和洞察。这种方法在现代数据分析、商业智能及决策支持中扮演着重要角色。通过对数据进行交叉分析，企业可以在众多维度上理解其业务，从而优化策略和资源分配。以下是关于数据交叉分析的一些关键背景信息：
- **协议发展时间轴**
数据交叉分析的发展经历了数据仓库技术的
笔记中的数据皆来自课程自带资料。 目录1. 多选题的两种定义方法1.1 定义多重响应集的步骤——二分类1.2 定义多重响应集的步骤——多分类2. 多选题的两种分析菜单3. 多选题的频率分析3.1 使用定制表进行统计——方法13.2 使用多重响应——方法2 4. 多选排序题的分析5. 多选题的交叉分析5.1 问卷星中的交叉分析 5.2 SPSS交叉
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2024-05-23 23:30:21
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在全连接神经网络和卷积神经网络中。他们都只能单独的去处理一个个的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。但是，某些任务需要能够更好的处理序列的信息，即前面的输入和后面的输入是有关系的。比如，当我们在理解一句话意思时，孤立的理解这句话的每个词是不够的，我们需要处理这些词连接起来的整个序列；当我们处理视频的时候，我们也不能只单独的去分析每一帧，而要分析这些帧连接起来的整个序列。这时，就需要用
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2024-08-08 08:09:13
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本文主要对回归分析解读,包括一元线性回归,多元线性回归和逻辑回归.1 回归分析“回归”最早由英国生物学家高尔顿在研究孩子身高与其父母身高关系时提出。研究发现，父母个子高，其子代一般也高，但不如父母那么高；父母个子矮，其子女一般也矮，但没有父母那么矮。下一代身高有向中间值回归的趋势，这种趋于中间值的趋势被称为“回归效应”，而他提出的这种研究两个数值变量关系的方法称为回归分析。 回归的意义： 研究
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2024-04-01 06:17:23
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