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 ...

CDA数据分析师实战：主成分分析的业务应用与落地指南

2026-01-15

在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的日常工作中，“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时长、加购次数”等10+个行为指标，市场调研涵盖“价格敏感度、品牌偏好”等多个维度，这 ...

CDA数据分析师实战：逻辑回归的业务应用与落地指南

2026-01-14

在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的业务实操中，“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判断客户是否存在违约风险”“识别用户是否为流失高潜人群”。这类需求的核心是“将数据 ...

【CDA干货】数据清洗基本流程全解析：从“脏数据”到“高质量数据”的蜕变

2026-01-13

在数据驱动决策的时代，“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据，往往存在重复、缺失、异常、格式混乱等问题，这些“脏数据”会直接导致分析结果失真，甚至误导 ...

【CDA干货】数据库历史数据分析全流程指南：从数据到决策

2026-01-08

数据库中的历史数据，是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度信息。通过科学分析这些历史数据，既能复盘过往业务表现、定位问题根源，也能挖掘潜在 ...

CDA数据分析师实战：可视化驱动的数据探索与统计分析

2026-01-07

在数据分析师的工作闭环中，数据探索与统计分析是连接原始数据与业务洞察的关键环节。CDA（Certified Data Analyst）作为具备专业认证的数据分析从业者，不仅需要掌握严谨的统计分析方法，更要善用可视化工具解锁数 ...

CDA数据分析师核心技能：特征处理的全流程实战指南

2026-01-06

在数据驱动的建模与分析场景中，“数据决定上限，特征决定下限”已成为行业共识。原始数据经过采集、清洗后，往往难以直接支撑模型训练或深度分析——要么特征维度冗余、要么数据分布不均、要么无法精准刻画业务逻辑 ...

CDA数据分析师实战核心：数据清洗的价值、流程与落地技巧

2026-01-05

在数据驱动的业务场景中，“垃圾数据进，垃圾结果出”是永恒的警示。企业收集的数据往往存在缺失、异常、重复、格式混乱等问题，这些“带病数据”会直接导致分析结论失真、建模效果失效，甚至误导业务决策。CDA（Cer ...

CDA数据分析师实战指南：量化策略分析全流程拆解与落地

2025-12-30

在金融投资、商业运营、用户增长等数据密集型领域，量化策略凭借“数据驱动、逻辑可验证、执行标准化”的优势，成为企业提升决策效率、挖掘核心价值的关键工具。CDA（Certified Data Analyst）数据分析师作为量化策 ...