首先先来说明一下，主成分分析现在多用来进行数据的预处理，将大量数据进行降维处理后，再使用其他的算法进行进一步的分析，降维可以去除噪声和不重要的特征，从而实现提升数据处理速度的目的。在实际的生产和应用中，降维在一定的信息损失范围内，可以为我们节省大量的时间和成本。降维也成为应用非常广泛的数据预处理方法。（这个方法一般需要结合SPSS使用）SPSS的使用方法：点击这里当然，如果要对数据进行降维处理，我
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2024-10-29 11:53:34
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8个数据分析方法，指导营销策略 营销是企业根据目标用户的需求提供产品和服务，实现盈利的一切经营活动，关于营销的数据分析，有哪些工作可做，该怎么做？ 分析思路 1、对谁营销-用户行为的分析 用户行为指挥着营销活动的走向，从新品开发到价格定制；从渠道管理到品牌管理。用户行为分析是营销分析的首要内容，是具有差异化的，也正是这样的差异性，要做市场细分和目标市场的选择，针对目标用户做精准营销。 2、如何营
《极限编程》(Extreme programming)的指导原则之一是“只要能用，就做最简单的”。一个似乎需要继承的设计常常能够戏剧性地使用组合来代替而大简化，从而使其更加灵活。因此，在考虑一个设计时，问问自己：“使用组合是不是更简单？这里真的需要继承吗？它能带来什么好处？”继承和组合的比较: 面向对象系统中功能复用的两种最常用技术是类继承和对象组合
主成分分析的原理是设法将原来变量重新组合成一组新的相互无关的几个综合变量，同时根据实际需要从中可以取出几个较少的总和变量尽可能多地反映原来变量的信息，也是数学上处理降维的一种统计学方法。SPSS实现主成分分析的步骤如下：1.数据标准化之所以要对数据进行标准化，是因为各种类别的数据间的度量不同。我们选择如下数据进行介绍，选择微博总数、粉丝数、关注数、转发数、评论数和点赞数为指标。首先将数据粘贴到SP
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2024-08-25 19:45:33
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吖，遇到问题了~ 进行数据分析时，有可能会发现数据的结构并不适合直接进行数据分析操作，这时候该怎么办呢？ 小白：难道是复制粘贴，手动更改数据结构吗？EXCEL爱好者：可以用EXCEL的复制－选择性粘贴-转置功能。小编：当然是使用SPSS的数据重构功能啦！接下来，就一起通过例子来了解SPSS的数据重构吧~ 数据重构的操作过程1.打开数据文件，可以看到数据结构如下：
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2024-05-06 09:37:42
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一 指标权重计算确定的困惑相信很多写过或者正在写指标处理类论文的朋友都曾对如何计算指标权重充满困惑，到底是用熵值法，还是主成分分析法？或者其他各种看起来奥妙无穷却难以上手操作的神奇方法？好不容易确定要选用主成分分析法时又开始发愁要如何实现呢？听说过要可以用SPPS，可是又如何使用SPSS操作呢？用SPSS进行主成分分析之后又要如何得到最终的权重呢？接下来笔者将以一个实际的案例，带领大家一步步从SP
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2024-06-17 14:31:42
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之所以想写这篇文章，是我许久以来一直想把Modeler和SPSS应用在目前的玩家数据分析和购买充值分析方面，游戏数据分析针对的群体其实和电信，互联网，电子商务很像，属于虚拟经济的分支，并且要通过数据化的手段，结合企业自身的BI建设及企业数据分析人员的研究解决一些棘手的问题。KNN作为一种分类算法的应用领域很宽，很广，尽管没有归纳树，后向传播等那么得心应手，不过还是要学习的和使用的。KNN可以应用在
本文章为SPSSAU数据分析思维培养的第3期文章。 上文讲解如何选择正确的分析方法，除了有正确的分析方法外，还需要把分析方法进行灵活运用。拿到一份数据，应该如何进行分析，总共有几个步骤，第一步第二步应该做什么，需要有个宏观把控，只有这样才能有规范的研究科学的思维和逻辑。 本文章首先阐述数据的整体思维，即整体把控住应该如何剖析一份数据做到心理有数，接着针对常见的问卷进行思维剖析，
1.局部权重线性回归（自译）—–Locally weighted linear regression在介绍该中线性回归方法之前，先引入一些概念： - 欠拟合（underfitting）:对训练特征的复杂度或者说特征空间的维度估计过低，导致拟合效果不足的现象 - 过拟合（overfitting）:训练特征的复杂度或者说特征空间的维度估计过高，导致过分拟合的结果 因为两种拟合都不能得到满意的拟合
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2024-09-17 17:00:31
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主要内容：数据导入数据重编码多选题录入及重编码频率分布及均值 1、案例背景2、数据文件的读入与变量整理（1）SPSS基本操作界面变量视图窗口：标签：定义变量的名标签，是对变量名含义的进一步解释，在结果窗口会显示变量标签，便于阅读。值：定义变量的值标签，是对变量取值含义的解释说明信息。在问卷录入时，用数字录入，用值标签来定义数字所代表的选项，便于录入。在结果窗口显示标签内容便于阅读。度量标
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2024-03-19 10:55:01
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对变量重新赋值，是将变量的原始值重新加以设定。例如，将反向问题重新计分；将连续变量的数值分为若干等级。在SPSS中，提供了两种对变量重新赋值的方式，分别是重新编码为不同变量与重新编码为相同变量，下面我们具体来做下。第一个栗子一个简单的栗子：根据学生的成绩进行等级划分，将成绩分为5等：90分以上为1等、80-89分为2等、70-79分为3等、60-69分为4等、59分以下为5等。下面我
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2024-06-18 21:24:49
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%% 注意：在论文写作中，应该先对判断矩阵进行一致性检验，然后再计算权重，因为只有判断矩阵通过了一致性检验，其权重才是有意义的。
%% 在下面的代码中，我们先计算了权重，然后再进行了一致性检验，这是为了顺应计算过程，事实上在逻辑上是说不过去的。
%% 因此大家自己写论文中如果用到了层次分析法，一定要先对判断矩阵进行一致性检验。
%% 而且要说明的是，只有非一致矩阵的判断矩阵才需要进行一致性检验。
是通过研究变量间的相关系数矩阵，把这些变量间错综复杂的关系归结成少数几个综合因子，并据此对变量进行分类的一种统计方法，归结出的因子个数少于原始变量的个数，但是他们又包含原始变量的信息，所以也称为降维特点：探索数据，当变量之间存在高度相关性的时候我们希望用较少的因子来概括其信息简化数据，把原始变量转化为因子得分后，使用因子得分进行其他分析综合评价，通过每个因子得分计算出综合得分后，对分析
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2024-04-10 10:26:04
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CVSS通用弱点评价体系（CVSS）是由NIAC开发、FIRST维护的一个开放并且能够被产品厂商免费采用的标准。利用该标准，可以对弱点进行评分，进而帮助我们判断修复不同弱点的优先等级。CVSS : Common Vulnerability Scoring System，即“通用漏洞评分系统”，是一个“行业公开标准，其被设计用来评测漏洞的严重程度，并帮助确定所需反应的紧急度和重要度”。它的主要目的
一、研究背景主成分分析用于对数据信息进行浓缩，比如总共有20个指标值，是否可以将此20项浓缩成4个概括性指标。除此之外，主成分分析可用于权重计算和综合竞争力研究。即主成分分共有三个实际应用场景：SPSSAU整理二、数据格式主成分分析时，一列标识1个指标，一行为1个样本；如果为面板数据，比如100家公司每家公司10年，那么就会有100*10=1000个样本，可能需要单独两列分别是公司名和年份来标识面
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2024-05-10 13:29:15
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从笔记整理出来，可读性可能不强，但是个人认为相对比较全面，可以看附带的链接相对比较清晰（资料）目录一、模式是干什么的1.1基本原理1.2假设（假设检验用SPSS，后面介绍）1.3计算步骤二、算法是干啥的，算法和模型怎么对应2.1程序清单1.2部分代码的作用1.3关键程序解释 三、SPSS （matlab代码用来进行主成分评价，spss用来判断主成分的前提二是否满足）一、模式是干
BMI即体重指数，是衡量个人身体质量的一个重要参数，通过判断BMI的数值大小，我们可以判断个人身高与体重是否协调。下面我将用IBM SPSS Statistics来为大家介绍BMI的计算方法。一、BMI计算如果只有一两条数据，我们可以直接计算，但若是几十几百条数据，就需要使用SPSS来辅助计算了。1、首先打开我们提前准备好的统计数据；图一：统计数据2、点击SPSS主界面菜单栏的转换按钮；图二：转换
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2024-04-19 14:32:33
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因子分析与主成分分析的思路类似，都是因为变量之间存在相关关系，进行降维处理。主成分分析会得到与原变量相同的成分个数，因子分析则是在一开始规定因子个数。因子分析应用常见广泛。因子分析与回归分析不同，因子分析中的因子是一个比较抽象的概念，而回归因子有非常明确的实际意义；主成分分析分析与因子分析也有不同，主成分分析仅仅是变量变换，而因子分析需要构造因子模型。主成分分析:原始变量的线性组合表示新的综合变量
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2023-11-15 10:35:29
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定义主成分分析是利用降维的思想，在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个综合指标的多元统计方法。 转化生成的综合指标称之为主成分，其中每个主成分都是原始变量的线性组合，且各个主成分之间互不相关，这就使得主成分逼原始变量具有某些更优越的性能。基本原理如果用表示门课程，表示各门课程的权重，那么加权之和就是我们希望选择适当的权重能更好的地区分学生的成绩。每个学生都对应这样一个综合成绩，即为，为学生人数
【导读：当今人类即将或者已然了进入智能时代，这是·情报通·人工智能科普系列第[8]篇文章，欢迎阅读和收藏！】1 基本概念数据是实现机器学习的重要输入，而特征选择就是当数据预处理完成后，我们需要选择有意义的特征输入机器学习的算法和模型进行训练。通常来说，从两个方面考虑来选择特征：1) 特征是否发散：如果一个特征不发散，例如方差接近于 0 ，也就是说样本在这个特征上基本上没有差异，这个特征对于样本的区
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2024-07-15 11:21:10
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