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新聞資訊

    大學(xué)生、科研工作者或者做數(shù)據(jù)分析的小伙伴的福利來(lái)了,今天源碼庫(kù)給大家推薦一個(gè)區(qū)別于SPSS、SAS傳統(tǒng)客戶端模式的全新在線數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。“專業(yè)統(tǒng)計(jì)服務(wù)的科學(xué)平臺(tái)”,是一款區(qū)別于SPSS、SAS傳統(tǒng)客戶端模式的全新在線數(shù)據(jù)分析

    平臺(tái)。基于數(shù)據(jù)處理、分析算法等核心能力,將面向高校師生、市場(chǎng)調(diào)研人員、科研人員等提供在線化、低門檻的在線數(shù)據(jù)分析服務(wù),可廣泛運(yùn)用于科研、商業(yè)、數(shù)據(jù)挖掘、問(wèn)卷調(diào)查等領(lǐng)域。

    #一、產(chǎn)品特點(diǎn)簡(jiǎn)介

    #1、專業(yè)強(qiáng)大

    涵蓋全部專業(yè)統(tǒng)計(jì)算法模型,不斷更新,讓您的各種算法需求都能得到一站式滿足;

    一鍵生成分析與解釋,關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)自動(dòng)注釋,沒(méi)有統(tǒng)計(jì)知識(shí)也能讀懂分析報(bào)告。

    #2、安全可靠

    每一步數(shù)據(jù)清洗操作我們都配有示例說(shuō)明,讓您更加清楚數(shù)據(jù)背后的運(yùn)作,保證數(shù)據(jù)的清洗更加規(guī)范、安全;

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    數(shù)據(jù)處理步驟均自動(dòng)保存版本,關(guān)鍵時(shí)刻能找回原始數(shù)據(jù),不浪費(fèi)任何心血去數(shù)據(jù)恢復(fù);

    分析結(jié)果永久保存,永不丟失。

    #3、精準(zhǔn)智能

    原始數(shù)據(jù)上傳后系統(tǒng)自動(dòng)進(jìn)行編碼判斷,免去手工一對(duì)一編碼煩惱;

    系統(tǒng)自動(dòng)輸出分析結(jié)果,按照科研學(xué)術(shù)規(guī)范表述,幫助你讀懂關(guān)鍵統(tǒng)計(jì)指標(biāo)得出算法結(jié)論,還可直接引用至報(bào)告或論文中。

    #4、高效便捷

    支持Excel、csv、sav 等多格式數(shù)據(jù)文件處理、分析與導(dǎo)出;

    卡片式布局,極簡(jiǎn)交互spss相關(guān)性分析結(jié)果解釋,快速管理各類數(shù)據(jù);

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    數(shù)據(jù)永久保存,支持?jǐn)?shù)據(jù)按版本導(dǎo)出不同數(shù)據(jù)格式,按需索取,告別冗余。

    #5、簡(jiǎn)單快捷

    極簡(jiǎn)交互與時(shí)尚設(shè)計(jì),在賞心悅目間實(shí)現(xiàn)漂亮的圖表呈現(xiàn);

    跟隨指引,妥妥拽拽即可完成一個(gè)復(fù)雜的模型計(jì)算。

    #6、一觸即達(dá)

    與問(wèn)卷網(wǎng)等主流在線調(diào)研平臺(tái)無(wú)縫對(duì)接,輕松實(shí)現(xiàn)專業(yè)的在線 SPSS 分析;

    無(wú)需下載安裝客戶端,不占用本地計(jì)算機(jī)資源,有網(wǎng)就能用。

    #二、產(chǎn)品功能簡(jiǎn)介

    spss探索分析結(jié)果分析_spss相關(guān)性分析結(jié)果解釋_spss決策樹(shù)結(jié)果解釋

    是一款集成專業(yè)統(tǒng)計(jì)方法與數(shù)據(jù)算法于一體的在線式數(shù)據(jù)處理、分析平臺(tái)。可廣泛運(yùn)用于科研、商業(yè)、數(shù)據(jù)挖掘、問(wèn)卷調(diào)查等領(lǐng)域。目前 支持下列功能,更多功能不斷更新升級(jí)中。

    #(一)數(shù)據(jù)處理

    標(biāo)簽設(shè)置標(biāo)簽是給統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中的數(shù)值賦予被解讀的意義,貼上一個(gè)文本標(biāo)簽,如 1=男,2=女,計(jì)算只識(shí)別數(shù)字,但分析結(jié)果卻可以以標(biāo)簽的形式呈現(xiàn),能被被我們輕易解讀,如果沒(méi)有標(biāo)簽就會(huì)顯得很吃力。

    數(shù)據(jù)編碼標(biāo)簽與編碼是數(shù)據(jù)處理的第一步,是將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成計(jì)算機(jī)能識(shí)別、計(jì)算同時(shí)又能被分析解讀的關(guān)鍵步驟。 支持對(duì)原始數(shù)據(jù)的進(jìn)行自動(dòng)編碼與歸類,如字符型數(shù)據(jù)會(huì)轉(zhuǎn)置為定類數(shù)據(jù),并將其自動(dòng)編碼,保留原始字符為標(biāo)簽。

    異常值處理原始數(shù)據(jù)中摻雜異常值或者需要得到一份指定范圍的純凈數(shù)據(jù)時(shí)需要借助異常值處理功能。 支持異常值范圍自定義,如數(shù)字缺失、數(shù)字范圍、數(shù)據(jù)波動(dòng)范圍等;同時(shí)支持將異常值處置為空值或替換為平均數(shù)、中位數(shù)、眾數(shù)等功能。

    個(gè)案處理個(gè)案處理是指對(duì)一個(gè)樣本的所有數(shù)據(jù)進(jìn)行管理操作,目的是排除重復(fù)、無(wú)效的樣本,使得整個(gè)分析數(shù)據(jù)符合研究的預(yù)期設(shè)想。 支持重復(fù)、無(wú)效個(gè)案篩選,篩選結(jié)果可以直接剔除,也可以標(biāo)記后用戶自己決定。

    生成變量生成變量是指在原始變量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,根據(jù)一定規(guī)則生成新的變量用以進(jìn)一步研究,如:體重/身高 2 可以得到 BMI 體質(zhì)指數(shù),用以衡量個(gè)體肥胖程度。 目前支持常見(jiàn)的求和、乘積、Z 標(biāo)準(zhǔn)化、中心化、對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)化等基礎(chǔ)計(jì)算與量綱計(jì)算,支持自編公式等。

    #(二)數(shù)據(jù)分析

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    目前支持描述性統(tǒng)計(jì)分析如頻數(shù)、交叉匯總、正態(tài)性檢驗(yàn)、相關(guān)分析等;差異性分析如獨(dú)立T檢驗(yàn)、方差分析、交叉卡方檢驗(yàn)等;統(tǒng)計(jì)建模如回歸分析;問(wèn)卷研究如信效度、多選題、聚類分析等。

    頻數(shù)分析頻數(shù)分析是對(duì)一組數(shù)據(jù)的不同數(shù)值的頻數(shù),或者數(shù)據(jù)落入指定區(qū)域內(nèi)的頻數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì),了解其數(shù)據(jù)分布狀況的方式。通過(guò)頻數(shù)分析,能在一定程度上反映出樣本是否具有總體代表性,抽樣是否存在系統(tǒng)偏差,并以此證明以后相關(guān)問(wèn)題分析的代表性和可信性。

    描述性統(tǒng)計(jì)描述性統(tǒng)計(jì)分析是對(duì)調(diào)查總體所有變量的有關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)性描述spss相關(guān)性分析結(jié)果解釋,包括數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)與離散趨勢(shì)。

    分類匯總根據(jù)定類變量分類進(jìn)行匯總(按照某一標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分類,然后在分完類的基礎(chǔ)上對(duì)各類別相關(guān)數(shù)據(jù)分別進(jìn)行求和、求平均數(shù)、求個(gè)數(shù)、求最大值、求最小值等方法的匯總。又名列聯(lián)表分析)。

    正態(tài)性分析正態(tài)性檢驗(yàn)用于檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否滿足正態(tài)分布,一些算法需要數(shù)據(jù)滿足正態(tài)分布。(如單樣本 t 檢驗(yàn),獨(dú)立樣本 t 檢驗(yàn)等)。

    相關(guān)性分析相關(guān)分析是對(duì)變量?jī)蓛芍g的相關(guān)程度進(jìn)行分析。相關(guān)分析的計(jì)算方式有3種,分別是 相關(guān)系數(shù)(適用于定量數(shù)據(jù),且數(shù)據(jù)滿足正態(tài)分布)、相關(guān)系數(shù)(數(shù)據(jù)不滿足正態(tài)分布時(shí)使用),'s tau-b 相關(guān)系數(shù)(有序定類變量)。

    方差分析方差分析(單因素方差分析或 F 檢驗(yàn))用于定類字段(X)與 1 個(gè)或 1 個(gè)以上的定量字段(Y)之間的差異性研究。需要注意的是,一個(gè)定類字段稱為單因素方差分析,兩個(gè)定類字段及以上稱為多因素方差分析,與獨(dú)立樣本 T 檢驗(yàn)不同的是,方差分析可用于多分類定類字段數(shù)據(jù)的差異性分析,T 檢驗(yàn)只能作用于二分類定類變量。

    獨(dú)立樣本 T 檢驗(yàn)獨(dú)立樣本 t 檢驗(yàn)用于分析一個(gè)定類變量與一個(gè)或者多個(gè)定量變量之間有無(wú)明顯差異,需要特別注意的是,該定類變量為二分類變量(三分類及以上使用方差分析),各分類頻數(shù)可以不相等。

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    卡方檢驗(yàn)卡方檢驗(yàn)( 卡方檢驗(yàn))主要是比較定類變量與定類變量之間的差異性分析。通過(guò)統(tǒng)計(jì)樣本的實(shí)際觀測(cè)值與理論推斷值之間的偏離程度,實(shí)際觀測(cè)值與理論推斷值之間的偏離程度就決定卡方值的大小,如果卡方值越大,二者偏差程度越大;反之,二者偏差越小;若兩個(gè)值完全相等時(shí),卡方值就為 0,表明理論值完全符合。

    線性回歸線性回歸是利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)中回歸分析,來(lái)確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法,在線性回歸分析中,只包括一個(gè)自變量和一個(gè)因變量,且二者的關(guān)系可用一條直線近似表示,這種回歸分析稱為一元線性回歸分析。如果回歸分析中包括兩個(gè)或兩個(gè)以上的自變量,且因變量和自變量之間是線性關(guān)系,則稱為多元線性回歸分析。

    信度分析信度分析主要用來(lái)考察問(wèn)卷中量表所測(cè)結(jié)果的穩(wěn)定性以及一致性,即用于檢驗(yàn)問(wèn)卷中量表樣本是否可靠可信。量表題型就是問(wèn)題的選項(xiàng),是分陳述等級(jí)進(jìn)行設(shè)置的。比如我們對(duì)手機(jī)的喜愛(ài)從非常喜歡到不喜歡這個(gè)程度的變化。在量表里面最出名的就是李克特 5 級(jí)量表,在這種量表的選項(xiàng)里面主要是分為'非常同意'、'同意'、'不一定'、'不同意'、'非常不同意'五種回答,分別記為 5、4、3、2、1。

    聚類分析聚類分析是一種基于中心的聚類算法(K均值聚類),通過(guò)迭代,將樣本分到K個(gè)類中,使得每個(gè)樣本與其所屬類的中心或均值的距離之和最小。與分層聚類等按照字段進(jìn)行聚類的算法不同的是,快速聚類分析是按照樣本進(jìn)行聚類。

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