聚类或聚类分析是无监督学习问题。它通常被用作数据分析技术，用于发现数据中的有趣模式，例如基于其行为的客户群。有许多聚类算法可供选择，对于所有情况，没有单一的最佳聚类算法。相反，最好…

在工作中应用统计方法进行数据分析，经常发现很多统计方法都要求数据服从正态分布。那么怎么才能知道拿到的数据是服从正态分布的呢。接下来介绍最齐全的正态性检验方法：偏度和峰度，图示法，非…

​其实好多细心的小伙伴都发现了，我们在进行部分常规统计操作前，很多限制条件都是规定数据必须满足正态分布，那今天我将介绍几种SPSS中检验数据正态性的方法。 一、S-W（夏皮洛-威尔…

欢迎加群交流数据分析： 一、基本知识 数据的种类 我们都知道，一般数据可以分为两类，即定量数据（数值型数据）和定性数据（非数值型数据），定性数据很好理解，例如人的性别，姓名这些都是…

在知乎上查了查EXCEL规划求解的文章，的确有一些很好的应用实例，但我就有点纳闷了，EXCEL的规划求解模块难道不是用来求解运筹学问题的专业工具吗？怎么没有一篇文章提及这一点呢？ …

大家知道，EXCEL有个散点图，可以进行线性拟合，指数拟合，多项式拟合等。可以得出方程式，决定系数R方等值。 这个散点图的趋势线，就是按多项式拟合 但是问题来了，如果我不想用三次方…

文章目录 1、前言与算法简述 2、AHP层次分析法过程 2.1 构建层次评价模型 2.2 构造判断矩阵 2.3 层次单排序与一致性检验 2.3.1 层次单排序 2.3.2 求解最大…

在进行机器学习时，我们往往要对数据进行聚类分析，聚类，说白了就是把相似的样品点/数据点进行归类，相似度高的样品点会放在一起，这样一个样本就会被分成几类。而聚类分析也有很多种方法，比…

GBDT提升树与XGBoost树 相比于经典的GBDT，xgboost做了一些改进，从而在效果和性能上有明显的提升，在这里，通过整理了一些资料，总结了一下： 第一，GBDT将目标函…

什么是决策树？ 决策树学习的 3 个步骤 3 种典型的决策树算法 决策树的优缺点 决策树是一种逻辑简单的机器学习算法，它是一种树形结构，所以叫决策树。 本文将介绍决策树的基本概念、…

什么是随机森林？ 构造随机森林的 4 个步骤 随机森林的优缺点 随机森林 4 种实现方法对比测试 随机森林的 4 个应用方向 随机森林是一种由决策树构成的集成算法，他在很多情况下都…

在旧版SPSS软件中如果要做典型相关分析，我们需要用简单的语法语句调取自带的宏程序，输出的结果以文本为主，没有成体系的表格，结果解读也相对繁琐。 相对较新的一些SPSS版本，已经基…

很多时候我们为了能够更加充分的利用收集到的数据资料，避免信息浪费，需要进行1: n的匹配，而对于没有精力去学习SAS或者R进行编程的研究人员来说，我们还是需要求助于万能的SPSS神…

谈起临床研究，如何设立一个靠谱的对照，有时候成为整个研究成败的关键。对照设立的一个非常重要的原则就是可比性，简单说就是对照组除了研究因素外，其他的因素应该尽可能和试验组保持一致，这…

在临床研究中，生存曲线（又称Kaplan-Meier曲线）是最常用图片之一，旨在描述各组患者的生存状况。一张漂亮的、专业的生存曲线图不仅可以令编辑、读者和审稿专家眼前一亮，同时也能…

生存分析是研究生存时间的分布规律，以及生存时间和相关因素之间关系的一种统计分析方法 其主要应用领域： Cancer studies for patients survival ti…

这是一份数据分析师的入门指南，它包含七周的内容，Excel、数据可视化、数据分析思维、数据库、统计学、业务、以及Python。 每一周的内容，都有两到三篇文章细致讲解，帮助新人们快…

SPSS套装分析软体提供许多常见的统计分析功能，包含描述性统计、差异性检定、相关分析、回归分析、探索性因素分析、内部一致性分析、无母数分析等。然而，随着学术研究的发展，研究者欲探究…

本次讨论的问题目录有： 什么是Embedding？ 推荐系统为什么需要Embedding？ 推荐系统代码中如何用数据生成Embedding？ 推荐系统代码中的Embedding技术…