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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工作原理聚类是一种无监督的学习，它将相似的对象归到同一个簇中。类似于全自动分类（自动的意思是连类别都是自动构建的）。K-均值算法可以发现k个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。它的工作流程的伪代码表示如下：创建k个点作为起始质心当任意一个点的簇分配结果发生改变时对数据集中的每个数据点对每个质心
计算质心与数据点之间的距离
将数据点分配到距其最近的簇
对每一个簇，计算簇中所有点的均
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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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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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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一是仅利用一些工具，对数据的特征进行查看；二是根据数据特征，感知数据价值，以决定是否需要对别的字段进行探索，或者决定如何加工这些字段以发挥数据分析的价值。字段的选取既需要技术手段的支撑，也需要数据分析者的经验和对解决问题的深入理解。01 数值类型在进行数据分析时，往往需要明确每个字段的数据类型。数据类型代表了数据的业务含义，分为3个类型：1. 区间型数据（Interval）数值型数据的取值都是数值
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2023-09-02 20:20:11
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数据分析之决策树ID3算法什么是分类算法？ 分类算法跟之前的聚类都是让不同对象个体划分到不同的组中的。但是分类不同之处在于类别在运算之前就已经是确定的。 分类是根据训练数据集合，结合某种分类算法，比如这篇讲的ID3算法来生成最终的分类规则，这样当提供一个对象的时候我们可以根据它们的特征将其划分到某个分组中。 决策树ID3算法是分类中的经典算法，决策树的每一层节点依照某一确定程度比较高的属性向
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2024-01-16 15:34:50
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# 分类数据分析 PDF 的实现流程
在数据分析的领域，生成一个有用的 PDF 报告是非常重要的。它不仅可以总结你的数据分析过程，还能便于分享与传播。在这篇文章中，我们将一起学习如何实现分类数据分析，并生成 PDF 文件。下面是整个流程的简单步骤：
## 流程步骤
| 步骤编号 | 步骤 | 说明
ID3算法 思路：分类算法的输入为训练集，输出为对数据进行分类的函数。ID3算法为分类函数生成分类树 需求：对水果训练集的一个维度（是否甜）进行预测 实现：决策树，熵函数，ID3，weka库 J48类 ComputeGain.java 1 public class ComputeGain { 2 p
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2021-04-23 07:53:00
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# 数据分析技术分类
数据分析技术是现代数据科学中的重要组成部分，它能够由于精确的决策并帮助企业或个人更好地理解数据。在这一篇文章中，我们将讨论数据分析的主要分类、技术和如何通过代码实现这些技术。我们还将使用表格和类图来系统化呈现信息。
## 数据分析的分类
数据分析通常分为以下几种主要类型：
1. **描述性分析**：主要用于描述和总结数据集的特征。例如，计算平均值、标准差等。
2. *
原创
2024-09-01 04:45:57
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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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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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在现代数据分析挖掘中，分类分析是实现数据驱动决策的重要手段。我们通过分类分析可以从复杂的数据集中提取有价值的信息，以指导后续的商业决策。接下来，我将详细阐述如何解决“数据分析挖掘的分类分析”问题的全过程，包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、日志分析和扩展阅读。
## 备份策略
在进行数据分析的过程中，确保数据的安全和完整性是至关重要的。因此，设计合理的备份策略是基础。以下是备份流程的
面向对象最重要的概念就是类（Class）和实例（Instance），必须牢记类是抽象的模板，比如Student类，而实例是根据类创建出来的一个个具体的"对象”，每个对象都拥有相同的方法，但各自的数据可能不同。仍以Student类为例，在Python中，定义类是通过class关键字：class后面紧接着是类名，即Student，类名通常是大写开头的单词，紧接着是(object)，表示该类是从哪个类继
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2024-01-08 17:10:25
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Pandas主要提供快速便捷地处理结构化数据的大量数据结构和函数。在数据整理阶段，我们经常需要连接读定不同类型的数据源，处理不同格式的数据对象，如果只使用Numpy会很麻烦。Pandas使Python具备了类似R的数据框对象。这样方便用于数据处理和分析，它提供大量易用、高效的数据操作函数库，能执行join以及其他SQL类似的功能来重塑数据，支持各种格式的输入输出数据。它与Python生态中的其它模
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2023-06-19 23:30:57
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2013年，Warald写文章介绍过数据科学做什么？需要什么核心技能？http://www.1point3acres.com/what-is-data-science-analytics/2015年，我又谈了如何成为全栈数据科学家？如何选择公司团队来培养自身的能力？http://www.1point3acres.com/data-scientist-how-to-select-teams根据War
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2024-01-22 20:07:06
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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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欢迎大佬指错！！！ 欢迎大佬指错！！！ 欢迎大佬指错！！！ 先尝试一元回归分析 准备好数据 X和Y（稍微有点规律x略比y大一点）数据可以考虑手动填写，或者用真实数据（用过随机数不过太过杂乱，R²基本上都在0.1左右） 先用散点图加趋势线做 删除Y轴系列值原有的 {1}，然后生成散点图 插入趋势线 选择线性 点击趋势线，设置相关的属性勾选这两个单位，公式就为回归方程，R²就为测定系数 再用excel
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2023-09-18 15:55:10
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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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1 、sum（）函数求和语法是 SUM(number1,[number2],…)2 、sumif（）函数条件求和sumif函数语法是：=SUMIF(range，criteria，sum_range) sumif函数的参数如下： 第一个参数：Range为条件区域，用于条件判断的单元格区域。 第二个参数：Criteria是求和条件，由数字、逻辑表达式等组成的判定条件。 第三个参数：Sum_range
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2023-05-23 13:41:21
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