数据可视化不完全指南(上)
数据集犹如世界历史状态的快照，能帮助我们捕捉不断变化的事物，而数据可视化则是将复杂数据以简单的形式展示给用户的良好手段(或媒介)。结合个人书中所学与实际工作所学，对数据可视化过程做了一些总结形成本文供各位看客”消遣”...
标签：数据分析
Gibbs Sampling（吉布斯采样）
from https://blog.csdn.net/wang_yi_wen/article/details/17319905 摘要：Gibbs Sampling利用条件概率产生符合分布的样本，用于估计分布的期望，边缘分布；是一种在无法精确...
[译]大数据分析平台搭建教程：基于Apache Zeppelin Notebook和R的交互式数据科学
介绍 这篇文章的目的是帮助您开始使用 Apache Zeppelin Notebook，它可以满足您用R做数据科学的需求。Zeppelin 是一个提供交互数据分析且基于Web的笔记本。方便你做出可数据驱动的、可交互且可协作的精美文档，并且支...
让Spark如虎添翼的Zeppelin – 分享篇
from http://www.flyml.net/2016/08/26/reinforce-spark-with-zeppelin-share-your-work/ 0. 前提 如果您还没有搭建Zeppelin，请先阅读上一篇文章《让Sp...
官方说明文档|手把手教你在R中Prophet
本使用说明教程主要翻译整理自 Prophet 的官方说明文档 教程中使用的数据集可在 Prophet 的 github 主页 中的 examples 文件夹 内下载得到。 Prophet 是 Facebook 推出的开源大规模预测工具，可以...
主成分和因子的区别
from 百度文库 每每谈起主成分和因子有啥区别，楼主总是有种心里大概明白，但就是说不清的感觉，终于看到一篇帖子，从十个方面阐述了两者的区别，留作纪念，同时也发给大家做个参考： 1.原理不同： 主成分分析（Principal compone...
如何入门数据分析&数据挖掘？
from http://www.cnblogs.com/charlotte77/p/5340336.html 作者 Charlotte77 授权一起大数据网转发。 1.数据分析和数据挖掘联系和区别 联系：都是搞数据的 区别：数据分析偏统计，...
主成分分析与因子分析及SPSS实现
from http://blog.sina.com.cn/s/blog_44befaf60102uzhy.html 王江源的博客 一、主成分分析 （1）问题提出 在问题研究中，为了不遗漏和准确起见，往往会面面俱到，取得大量的指标来进行分析。...
SPSS学习笔记之——二项Logistic回归分析
from http://blog.sina.com.cn/s/blog_44befaf601015pqu.html 王江源的博客 一、 概述 Logistic回归主要用于因变量为分类变量（如疾病的缓解、不缓解，评比中的好、中、差等）的回归分...
SPSS学习笔记之——协方差分析
from http://blog.sina.com.cn/s/blog_44befaf601015kfi.html#cmt_2825090 王江源的博客 1、分析原理 协方差分析是回归分析与方差分析的结合。在作两组和多组均数之间的比较前，用...
SPSS学习笔记之——多因素方差分析
来自 http://blog.sina.com.cn/s/blog_44befaf601015jtr.html 王江源的博客 问题： 对小白鼠喂以三种不同的营养素，目的是了解不同营养素增重的效果。采用随机区组设计方法，以窝别作为划分区组的特...
SPSS数据分析—多重线性回归
来自 博客园 只有一个自变量和因变量的线性回归称为简单线性回归，但是实际上，这样单纯的关系在现实世界中几乎不存在，万事万物都是互相联系的，一个问题的产生必定多种因素共同作用的结果。 对于有多个自变量和一个因变量的线性回归称为多重线性回归，有...
另一种确定kmeans中k值的思路——Gmeans
from http://blog.sina.com.cn/s/blog_7103b28a0102w805.html G-means的思路为：检测一个质心所含的数据看上去是否是高斯的，如果不是就分裂这个簇。G-means能很好地处理stret...
用scikit-learn和pandas学习线性回归
from http://www.cnblogs.com/pinard/p/6016029.html by 刘建平Pinard 十年码农，对数学统计学，数据挖掘，机器学习，大数据平台，大数据平台应用开发，大数据可视化感兴趣。 对于想深入了解线...
信用卡评分模型（R语言）
from http://blog.csdn.net/csqazwsxedc/article/details/51225156 信用卡评分 2016年1月10日 一、数据准备 1、 问题的准备 • 目标：要完成一个评分卡...
时间序列分析之ARIMA模型预测__R篇
from http://www.cnblogs.com/bicoffee/p/3838049.html 之前一直用SAS做ARIMA模型预测，今天尝试用了一下R，发现灵活度更高，结果输出也更直观。现在记录一下如何用R分析ARIMA模型。 &...
R学习日记——时间序列分析之ARIMA模型预测
from http://blog.sina.com.cn/s/blog_70f632090101bnd8.html 今天学习ARIMA预测时间序列。 指数平滑法对于预测来说是非常有帮助的，而且它对时间序列上面连续的值之间相关性没有要求。但...
数据可视化
from http://blog.sina.com.cn/s/blog_7ed6001f0102x1vh.html 1、数据可视化概述 1.1、数据可视化的作用 数据可视化是指将数据通过图表的方式传递出来，让用户能够快速、准确地理解...
Compute a moving average in SAS 用SAS计算移动平均值
from http://blogs.sas.com/content/iml/2016/01/27/moving-average-in-sas.html By Rick Wicklin on The DO Loop January 27, 2...
SPSS数据分析—单因素及多因素方差分析
t检验可以解决单样本、两个样本时的均值比较问题，但是对于两个以上样本，就不能用t检验了，而要使用方差分析。t检验是借助t分布，方差分析是借助F分布，基于变异分解的思想进行。 在算法上，由于线性模型的引入，在SPSS中，方差分析在比较均值、一...