SPSS—非线性回归(模型表达式)案例解析

2016-12-11

SPSS—非线性回归(模型表达式)案例解析 由简单到复杂，人生有下坡就必有上坡，有低潮就必有高潮的迭起，随着SPSS的深入学习，已经逐渐开始走向复杂，今天跟大家交流一下，SPSS非线性回归，希望大家能够指点一二 ...

SPSS分析技术:非线性回归;科学种田!肥料应该用多少合适

2016-12-05

SPSS分析技术:非线性回归;科学种田!肥料应该用多少合适 非线性回归 非线性关系可以分为本质是线性关系的非线性关系和完全非线性关系，有点拗口。在曲线回归总已经介绍，可以通过变量装换，转化为线性关系， ...

多元线性回归实战笔记

2016-10-01

多元线性回归实战笔记 R语言中的线性回归函数比较简单，就是lm()，比较复杂的是对线性模型的诊断和调整。这里结合Statistical Learning和杜克大学的Data Analysis and Statistical Inference的章节以及《R语言 ...

R实现多元线性回归分析！

2016-06-20

R中的线性回归函数比较简单，就是lm()，比较复杂的是对线性模型的诊断和调整。这里结合Statistical Learning和杜克大学的Data Analysis and Statistical Inference的章节以及《R语言实战》的OLS(Ordinary Least Squa ...

scikit-learn的线性回归模型

2016-05-05

scikit-learn的线性回归模型 特征选择的方法 作为有监督学习，分类问题是预测类别结果，而回归问题是预测一个连续的结果。 1. 使用pandas来读取数据 Panda ...

线性回归介绍之一

2016-05-04

线性回归介绍之一 线性回归在所有的统计方法中绝对占有不可忽视的一席之地，其用途之广泛毋庸置疑，更重要的是它是整个回归家族中最为简单、也最容易理解的方法，几乎所有的统计学教材，不管是医学统计还是 ...

数据分析与统计推断:线性回归

2016-03-31

数据分析与统计推断:线性回归 相关性(correlation) 相关性描述了两个变量之间线性关联的强度，表示符号为R。 属性： 相关系数的幅度(绝对值)测量两个数字变量之间线性关联的强度 相关系数 ...

从一个R语言案例学线性回归

2016-01-26

从一个R语言案例学线性回归 数据分析师用r语言做数据分析的时候会很多，也有很多数据分析师对于用r语言不是很了解，下面就谈论一下？ 线性回归简介：如下图所示，如果把自变量（也叫independent variable ...

用R语言进行简单线性回归分析_数据分析师考试

2015-07-01

用R语言进行简单线性回归分析_数据分析师考试 用R语言进行简单线性回归分析，数据出自何晓群--应用回归分析，语言如下所示： x y 3.4 26.2 1.8 17.8 4.6 31.3 2.3 23.1 ...

【连载7】如何用spss做probit回归和非线性回归

2014-12-02

Probit回归： Probit回归全称probability unit，翻译过来叫做概率单位法，蛮拗口的一个名字。这个回归主要用于研究半数效量用的。直白一点说，就是比方你拿一种药去药蟑螂，你想知道你用多少药能药死多少 ...

【连载4】 如何用spss做一般（含虚拟变量）多元线性回归

2014-11-28

【连载4】 如何用spss做一般（含虚拟变量）多元线性回归 回归一直是个很重要的主题。因为在数据分析的领域里边，模型重要的也是主要的作用包括两个方面，一是发现，一是预测。而很多时候我们就要通过回归来进 ...

CDA数据分析师核心能力：数据建模实操指南，让数据驱动决策落地

2026-03-06

在数据驱动决策的时代，CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的核心价值，早已超越单纯的数据清洗与统计分析，而是通过数据建模，将海量数据转化为可落地的业务洞察与决策支撑。数据建模作为CDA分析师的核心技能 ...

【CDA干货】运用机器学习进行分析：从流程拆解到行业落地，让数据发挥核心价值

2026-02-25

在数字化时代，数据已成为企业决策、行业升级的核心资产，但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法，挖掘数据背后的规律、关联与趋势，才能将数据转化为可落地的决策依据。机器学习作为数据 ...

CDA一级知识点汇总手册：第5章 业务数据的特征、处理与透视分析

2026-02-23

CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52：业务数据分析基础考点53：输入和资源需求考点54：业务数据分析的核心步骤考点55：归因分析方法考点56：业务数据分析报告呈现小结 第五章 业务 ...

【CDA干货】统计模型的分类与应用场景全解析：从理论到实操，适配不同业务需求

2026-02-14

在数据分析、业务决策、科学研究等领域，统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析，将抽象的数据转化为可落地的结论，帮助从业者规避风险、预测趋势、优化决策。但统计 ...

CDA数据分析师与六种核心分析方法：从工具到价值的落地路径

2026-01-28

数据分析的价值落地，离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、归因分析，构成了从“呈现事实”到“指导行动”的完整分析链路，是CDA（Certified Dat ...

【CDA干货】特征重要性分析：从模型到业务的核心决策依据

2026-01-27

在机器学习与数据分析领域，特征是连接数据与模型的核心载体，而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的关键环节。它通过量化各特征对目标变量的影响程度，筛选出核心有效特征，剔除冗余干扰 ...

CDA数据分析师与数据分析基础范式：方法论落地与价值赋能

2026-01-27

数据分析的基础范式，是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架，它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目标导向，为数据从业者提供了可复用、可迭代的工作准则。CDA（Certified Data Analyst ...

【CDA干货】支持向量机处理非线性问题：核技巧的原理与实践

2026-01-26

支持向量机（SVM）作为机器学习中经典的分类算法，凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力，被广泛应用于图像识别、文本分类、生物信息学等领域。最初的SVM仅能处理线性可分问题，通过寻找最优分类超平面实现 ...

【CDA干货】数据分析全流程避坑指南：常见问题、成因与解决方案

2026-01-15

在数据驱动决策的时代，数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中，很多数据分析项目看似流程完整，最终却无法产出有效洞察，甚至误导决策。这背后，往往是数据分析全流程中潜藏的各类问 ...