卡尔曼滤波和神经网络是两种不同的模型，卡尔曼滤波主要用于估计状态变量的值，而神经网络则是一种强大的模式识别工具。然而，将它们结合起来可以利用它们各自的优点，并提高预测、估计和控制的准确性。 在开始 ...
2023-04-07如果给神经网络提供无限数量的数据进行训练，那么神经网络将能够更好地理解真实世界的复杂性。这样的训练可以帮助神经网络克服过拟合和欠拟合等常见问题，同时也可以提高模型的准确性和鲁棒性。 然而，实际上不存在 ...
2023-04-07ELECTRA是一种基于Transformer架构的预训练语言模型，由Google Brain开发。它通过使用对抗学习框架来训练替代式语言模型，以提高效率和准确性。下面将从准确性、速度、应用等方面评价ELECTRA的表现。 首先，ELECTRA ...
2023-04-07Taichi 和 PyTorch 都是流行的机器学习框架，它们在某些方面类似，在其他方面则有所不同。 相似之处： 动态计算图： Taichi 和 PyTorch 都使用动态计算图作为其核心组件。这意味着模型可以根据输入数据而变化，而不 ...
2023-04-07
SPSS是一种数据分析软件，可以用于比较不同组别之间的差异，并确定这些差异是否显著。下面将介绍如何使用SPSS来判断两组数据是否有显著性差异。 首先，我们需要准备两组数据，并将它们导入到SPSS中。在SPSS中， ...
2023-04-07PostgreSQL 是一种功能强大的关系型数据库，具有广泛的支持和可扩展性。其中一个独特的功能是对 JSON 数据类型的本地支持，这使得它成为处理结构化数据的理想选择。 在 PostgreSQL 中，JSON 数据类型允许用户将 JSON ...
2023-04-07
在 SPSS 中，将出生年月转换为年龄是一项常见的数据处理任务。这种转换可以让我们更方便地进行统计分析，并能够更好地理解数据集中受访者的年龄分布情况。下面是一个简单的步骤来实现这个转换。 创建一 ...
2023-04-07
SPSS中介效应分析是一种统计方法，用于检验一个变量对因果关系的影响是否被解释了。在社会科学研究中，中介效应分析通常用于探讨一个自变量（IV）是否通过一个中介变量（Mediator）影响一个因变量（DV）。本文将介 ...
2023-04-07
标准化的因子载荷是SPSS中进行因子分析时的一个重要结果。它表示每个变量在因子中所占的比例，从而帮助研究人员确定哪些变量对于某一因子的影响较大。本文将简要介绍SPSS中如何计算标准化的因子载荷并解释其含义。 ...
2023-04-07
SPSS是一种强大的统计分析软件，可以帮助研究人员分析各种数据。但是，在处理大规模数据时，有时可能需要快速删除缺失值。本文将介绍如何使用SPSS删除缺失值。 什么是缺失值？ 缺失值是指一个或多个变量中缺 ...
2023-04-07
SPSS（统计软件包）是一种数据分析工具，可以用于研究各种类型的变量之间的关系，包括构想效度和区分效度。本文将重点介绍如何在SPSS中进行区分效度分析。 什么是区分效度？ 区分效度是指一个测量工具能够区 ...
2023-04-07
科隆巴赫系数（Cronbach's alpha）是一种用于衡量测验或问卷信度的统计指标。它可以告诉我们，一个测试或问卷的不同问题是否彼此相关，以及它们是否测量了相同的概念或特性。SPSS是一种广泛使用的统计软件，可以用 ...
2023-04-07
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences），是一种专业的统计分析软件，被广泛应用于社会科学、医学、经济和商业等领域。其中，卡方检验是一种常见的假设检验方法，在SPSS中也能够方便地实现。本文将 ...
2023-04-07Seaborn是一种Python可视化库，它是在matplotlib基础之上构建的。与matplotlib相比，Seaborn具有更高的美学和更简单的语法。当我们使用Seaborn时，可能会遇到需要同时显示多个图片的情况，这篇文章将介绍如何在Seabo ...
2023-04-07Scrapy是一个用于Python编程语言的开源网络爬虫框架。在对网页进行抓取时，Scrapy会自动采用异步I/O和多线程技术，以提高爬取效率。在本文中，我们将就Scrapy的多线程实现进行详细介绍，并探讨其优缺点。 Scrapy使用 ...
2023-04-07Scrapy和Scrapy-Redis是两个优秀的网络爬虫框架，其中Scrapy是Python中最受欢迎的爬虫框架之一，而Scrapy-Redis则是对Scrapy进行了扩展以支持分布式爬取。本文将详细介绍这两个框架的区别。 任务分配 Scrapy默认使 ...
2023-04-07R语言是一个流行的数据分析和可视化工具，它提供了许多强大的函数和工具来处理各种数据集。在数据分析中，有时需要过滤数据集，以仅包含包含特定关键词的行。本文将介绍如何使用R语言来取出包含某个关键词的行。 准 ...
2023-04-07在时间序列分析中，滞后效应是指当前观测值受到前面观测值的影响。滞后变量是指向过去的数据点。在R语言中，进行滞后效应分析可以通过多种方式实现，本文将介绍其中较为常用的方法。 一、基础概念 在滞后效应分析之 ...
2023-04-07
在R语言中，可以使用多种方法将两个时间序列画在同一张图上。这篇文章将介绍其中两种常用的方法：基本的plot()函数和ggplot2包。 1. 使用plot()函数 plot()函数是R中最基本的可视化函数之一，它可以用于绘制 ...
2023-04-07R语言是一种流行的统计编程语言，它在数据科学领域中得到了广泛的应用。随着R社区的发展，不同的R软件包和工具集也得到了广泛的开发。其中，base-R和tidyverse是最受欢迎和广泛使用的两大工具集。那么，对于一个新手 ...
2023-04-07在使用Excel透视表进行数据汇总分析时，我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中，经常需要将UAT（用户验收测试）环境的表数据同步到SIT（系统集成测试）环境，且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中，常有这样的困境：分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁，而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中，层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量（如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中，“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天，企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析（PCA）、因子分析等降维方法中，“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念，而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据，零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代，“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑，但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”，而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估，到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值，mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例，通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天，“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型（如 Transformer、CNN、多层感知机）的结构设计中，“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是：内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代，“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而，多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中，“显性特征”（如用户年龄、订单金额、商品类别）是直接可获取的基础数据，但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型（LLM）商业化落地过程中，“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言，相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下，企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域，“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别（是 / 否）” 到 “疾病诊断（良性 ...
2025-11-06在数据分析中，面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量，我们常常需要回答： ...
2025-11-06
