怎么计算数据的标准差？

2023-06-15

标准差是一种用于测量数据分布程度的统计量。它表示一个数据集中每个数据点与平均值的偏离程度。标准差越大，数据点相对于平均值的偏离程度就越大。 计算标准差的公式为： $\sigma = \sqrt{\frac{\sum_{i=1}^{N}(x_i ...

SPSS数据分析时，如何根据平均值±标准差求出P？

2023-05-31

对于SPSS数据分析中的P值（Probability Value），它通常用于检验样本数据与总体参数之间是否存在显著性差异。在进行统计假设检验时，我们需要首先确定所选取的显著性水平，常见的有0.05和0.01两种选择，分别对应5% ...

python numpy的样本标准差怎么写?

2023-04-24

Python中的NumPy（Numerical Python）是一种基于Python语言的科学计算库，其提供了许多高效的数值计算工具和数组操作函数。其中包括计算样本标准差的函数。 要在Python中使用NumPy计算样本标准差，可以使用numpy.std ...

spss里的均值和标准差怎样计算？

2023-03-27

SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种广泛使用的统计分析软件，可以用于数据收集、数据整理、数据分析和结果展示等。在SPSS中，计算均值和标准差是最基本的统计分析操作之一。下面我将简要 ...

关于均数和标准差相关计算的梳理

2021-01-28

作者：麦叔 说的是只练花架子，不练习内功，最终也都是一个菜鸟级武师。 学习编程何尝不是！我时常见到已经学习相当一段时间的程序员，连稍微深点的基本知识都没有掌握。可叹，可悲啊！根子不牢，注定走 ...

【CDA干货】数据清洗如何守住真实性？从方法到落地的保真指南

2025-10-17

数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”，但前提是不破坏数据的真实业务含义。现实中，很多数据清洗操作却走向 “失真陷阱”：比如为了 “数据整齐” 删除真实的 ...

【CDA干货】大模型稳定性测试指南：从指标定义到落地实践

2025-10-15

在大模型从实验室走向生产环境的过程中，“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型，若在高并发、长周期运行或异常输入下出现响应超时、输出错乱、崩溃等问题，将直接影响业务可用性 ...

数据分析师必备技能体系：从工具到思维，构建数据驱动的核心竞争力

2025-10-14

在数字化浪潮中，数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息，又要能将分析结果转化为业务决策。但成为一名合格的数据分析师，绝非 “会用 Excel 做表”“会写 ...

【CDA干货】机器学习特征重要性分析：原理、实战与业务落地指南

2025-10-11

在机器学习建模流程中，“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模型效率，更能揭示 “哪些因素真正影响目标结果”（如用户流失的核心原因、房价波动的关 ...

【CDA干货】正态 t 检验与符号秩检验的选择指南

2025-10-09

本文将从 “检验本质” 切入，拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑，结合医学、工业、教育领域的案例，让你明确：何时必须用 t 检验，何时只能用符号秩检验，以及如何通过数据特征快速决策。 一、先 ...

CDA 数据分析师：读懂时间序列，让历史数据成为业务预测的 “指南针”

2025-09-30

在企业日常运营中，“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”，金融机构想预判 “下周股价波动趋势”，零售门店想确定 “明日库存该备多少”。这些问题的答案，藏在 “时间序 ...

【CDA干货】训练与验证损失骤升：机器学习训练中的异常诊断与解决方案

2025-09-19

训练与验证损失骤升：机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中，“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指标 —— 理想情况下，训练损失与验证损失会随迭代轮次（Epoch）稳步下降，最终趋于平 ...

CDA 数据分析师：让统计基本概念成为业务决策的底层逻辑

2025-09-19

CDA 数据分析师：让统计基本概念成为业务决策的底层逻辑 统计基本概念是商业数据分析的 “基础语言”—— 从描述数据分布的 “均值、中位数”，到推断总体特征的 “抽样、置信区间”，再到验证业务假设的 “假设检验 ...

CDA 数据分析师：表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者

2025-09-19

CDA 数据分析师：表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据（如数据库表、Excel 表、CSV 文件）是企业数字化运营的 “核心载体”，其价值实现依赖 “获取（源头）- 加工（提纯）- 使用（落地） ...

【CDA干货】Excel 数据聚类分析：从操作实践到业务价值挖掘

2025-09-10

Excel 数据聚类分析：从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中，聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具，能从杂乱数据中挖掘隐藏的相似性规律（如用户分群、产品分类、区域特征聚合）。相较于 SPSS、Python 等 ...

【CDA干货】统计模型的核心目的：从数据解读到决策支撑的价值导向

2025-09-10

统计模型的核心目的：从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具，并非简单的 “公式堆砌”，而是围绕特定目标构建的 “数据 - 逻辑 - 结论” 转化载体。在实际应用中，相同的数据通过不同目的 ...

【CDA干货】T 检验在假设检验中的应用与实践

2025-09-08

T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域，常常需要判断 “样本间的差异是偶然波动还是来自总体的真实差异”。例如，一种新降压药能否真正降低患者血压？两种教 ...

【CDA干货】数据清洗工具全景指南：从入门到进阶的实操路径

2025-08-29

数据清洗工具全景指南：从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中，“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道关卡”—— 据 Gartner 统计，数据分析师约 60% 的时间消耗在清洗脏数据（如缺失值、异 ...

CDA 数据分析与量化策略分析流程：协同落地数据驱动价值

2025-08-29

CDA 数据分析与量化策略分析流程：协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中，“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA 数据分析流程解决 “数据怎么用” 的问题，量化策略分析流程解决 “策略怎么跑” 的问 ...

【CDA干货】Excel 聚类分析：零代码实现数据分群，赋能中小团队业务决策

2025-08-28

Excel 聚类分析：零代码实现数据分群，赋能中小团队业务决策 在数字化转型中，“数据分群” 是企业理解用户、优化运营的核心手段 —— 无论是电商的客户分层、零售的商品分类，还是教育机构的学员画像构建，都需要通 ...