07 2017 档案
摘要：Excel柱状图折线图组合怎么做Excel百分比趋势图制作教程用excel作图时候经常会碰到做柱状图和折线图组合，这样的图一般难在折线图的数据很小，是百分比趋势图，所以经常相对前面主数据太小了，在图里看不到，所以需要用次坐标轴来将其显示出来，下面就介绍这种柱状图添加折线图（百分比趋势图）组合的...
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摘要：Excel柱状图折线图组合怎么做Excel百分比趋势图制作教程用excel作图时候经常会碰到做柱状图和折线图组合，这样的图一般难在折线图的数据很小，是百分比趋势图，所以经常相对前面主数据太小了，在图里看不到，所以需要用次坐标轴来将其显示出来，下面就介绍这种柱状图添加折线图（百分比趋势图）组合的...
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摘要：excel怎么制作实线虚线混排的折线图excel怎么制作实线虚线混排的折线图？excel表格中想要设计的图表是实线的，想要让图标同时显示虚线和实线，该怎么操？通常在在使用折线图描述数据的趋势时，前一部分数据是真实数据，后一部分是预测数据，当需要在同一条折线上展示出来时，一般真实数据使用实线，预...
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摘要：excel怎么制作实线虚线混排的折线图excel怎么制作实线虚线混排的折线图？excel表格中想要设计的图表是实线的，想要让图标同时显示虚线和实线，该怎么操？通常在在使用折线图描述数据的趋势时，前一部分数据是真实数据，后一部分是预测数据，当需要在同一条折线上展示出来时，一般真实数据使用实线，预...
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摘要：Excel怎么增加撤销操作的次数？Excel增加可撤销次数教程在Excel的使用中，返回上一步是经常用到的一个工具，当数据填写有误需要查看之前的内容时，一般会通过“CtrlZ”撤销操作，返回上一步。但是，当返回到一定次数时，系统将无法再返回更早之前的操作。目前，在Office2013中，系统默...
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摘要：Excel怎么增加撤销操作的次数？Excel增加可撤销次数教程在Excel的使用中，返回上一步是经常用到的一个工具，当数据填写有误需要查看之前的内容时，一般会通过“CtrlZ”撤销操作，返回上一步。但是，当返回到一定次数时，系统将无法再返回更早之前的操作。目前，在Office2013中，系统默...
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摘要：Python判断文件和文件夹是否存在的方法这篇文章主要介绍了Python判断文件和文件夹是否存在的方法,本文还讲解了判断是否为文件或者目录的方法、os.path.lexist的作用、FTP中判断文件或目录是否存在等内容,需要的朋友可以参考下一、python判断文件和文件夹是否存在、创建文件夹代...
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摘要：Python判断文件和文件夹是否存在的方法这篇文章主要介绍了Python判断文件和文件夹是否存在的方法,本文还讲解了判断是否为文件或者目录的方法、os.path.lexist的作用、FTP中判断文件或目录是否存在等内容,需要的朋友可以参考下一、python判断文件和文件夹是否存在、创建文件夹代...
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摘要：机器学习之深度学习本文基于台大机器学习技法系列课程进行的笔记总结。一、主要内容topic 1 深度神经网络结构从类神经网络结构中我们已经发现了神经网络中的每一层实际上都是对前一层进行的特征转换，也就是特征抽取。一般的隐藏层（hiddenlayer）较少的类神经网络结构我们称之为shallow...
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摘要：机器学习之深度学习本文基于台大机器学习技法系列课程进行的笔记总结。一、主要内容topic 1 深度神经网络结构从类神经网络结构中我们已经发现了神经网络中的每一层实际上都是对前一层进行的特征转换，也就是特征抽取。一般的隐藏层（hiddenlayer）较少的类神经网络结构我们称之为shallow...
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摘要：以云计算与大数据为代表的信息技术是电力行业未来发展核心在全球新一轮科技革命和产业变革中，以云计算、大数据为代表的信息技术，与智能电网为代表的电力技术高度融合，将构建能源发展的新格局、激发经济增长的新活力、开启社会美好新生活、开启人类文明的新篇章。 今年8月，国务院公布了《“十三五”国家科技创...
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摘要：以云计算与大数据为代表的信息技术是电力行业未来发展核心在全球新一轮科技革命和产业变革中，以云计算、大数据为代表的信息技术，与智能电网为代表的电力技术高度融合，将构建能源发展的新格局、激发经济增长的新活力、开启社会美好新生活、开启人类文明的新篇章。 今年8月，国务院公布了《“十三五”国家科技创...
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摘要：机器学习之决策树(ID3)算法与Python实现机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输出...
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摘要：机器学习之决策树(ID3)算法与Python实现机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输出...
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摘要：R语言基础画图/绘图/作图R语言基础画图R语言免费且开源，其强大和自由的画图功能，深受广大学生和可视化工作人员喜爱，这篇文章对如何使用R语言作基本的图形，如直方图，点图，饼状图以及箱线图进行简单介绍。0 结构每种图形构成一个section，每个部分大致三部分构成，分别是R语言标准画图代码，R语...
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摘要：R语言基础画图/绘图/作图R语言基础画图R语言免费且开源，其强大和自由的画图功能，深受广大学生和可视化工作人员喜爱，这篇文章对如何使用R语言作基本的图形，如直方图，点图，饼状图以及箱线图进行简单介绍。0 结构每种图形构成一个section，每个部分大致三部分构成，分别是R语言标准画图代码，R语...
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摘要：R语言与非参数统计（核密度估计）核密度估计是在概率论中用来估计未知的密度函数，属于非参数检验方法之一，由Rosenblatt (1955)和EmanuelParzen(1962)提出，又名Parzen窗（Parzen window）。假设我们有n个数X1-Xn,我们要计算某一个数X的概率密度有...
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摘要：R语言与非参数统计（核密度估计）核密度估计是在概率论中用来估计未知的密度函数，属于非参数检验方法之一，由Rosenblatt (1955)和EmanuelParzen(1962)提出，又名Parzen窗（Parzen window）。假设我们有n个数X1-Xn,我们要计算某一个数X的概率密度有...
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摘要：互联网行业进入规范和监管时期 大数据行业也不例外大数据产业仍处于非常早期的阶段，如同20年前的软件产业所处的阶段，未来想象空间非常大，但在发展过程中，势必经历从不成熟到成熟，从野蛮迈向规范，从泡沫回归理性。“刷屏了，不发朋友圈担心别人以为与我有关。”近日，北京某大数据公司的负责人黄帆(化名)告...
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摘要：互联网行业进入规范和监管时期 大数据行业也不例外大数据产业仍处于非常早期的阶段，如同20年前的软件产业所处的阶段，未来想象空间非常大，但在发展过程中，势必经历从不成熟到成熟，从野蛮迈向规范，从泡沫回归理性。“刷屏了，不发朋友圈担心别人以为与我有关。”近日，北京某大数据公司的负责人黄帆(化名)告...
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摘要：R语言与显著性检验学习笔记一、何为显著性检验显著性检验的思想十分的简单，就是认为小概率事件不可能发生。虽然概率论中我们一直强调小概率事件必然发生，但显著性检验还是相信了小概率事件在我做的这一次检验中没有发生。显著性检验即用于实验处理组与对照组或两种不同处理的效应之间是否有差异，以及这种差异是否...
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摘要：R语言与显著性检验学习笔记一、何为显著性检验显著性检验的思想十分的简单，就是认为小概率事件不可能发生。虽然概率论中我们一直强调小概率事件必然发生，但显著性检验还是相信了小概率事件在我做的这一次检验中没有发生。显著性检验即用于实验处理组与对照组或两种不同处理的效应之间是否有差异，以及这种差异是否...
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摘要：一句python，一句R︱python中的字符串操作、中文乱码、NaN情况先学了R，最近刚刚上手Python,所以想着将python和R结合起来互相对比来更好理解python。最好就是一句python，对应写一句R。pandas可谓如雷贯耳，数据处理神器。以下符号：=R=代表着在R中代码是怎么...
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摘要：大数据应用向前一步是什么最初的数据应用是比较线性的，因为早期的数据运营流程和应用场景是已经被定死的，通常用作精准营销。渐渐的，我们发现，非线性数据应用对于企业的价值更大。数据之于信息社会，就如燃料之于工业革命，是人们进行创新的力量源泉。大部分企业早已意识到数据的价值以及重要性，但真正享受到数据...
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摘要：大数据应用向前一步是什么最初的数据应用是比较线性的，因为早期的数据运营流程和应用场景是已经被定死的，通常用作精准营销。渐渐的，我们发现，非线性数据应用对于企业的价值更大。数据之于信息社会，就如燃料之于工业革命，是人们进行创新的力量源泉。大部分企业早已意识到数据的价值以及重要性，但真正享受到数据...
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摘要：Python操作符重载可以根据所使用的操作数更改Python中运算符的含义。这种做法被称为运算符重载。Python操作系统适用于内置类。 但同一运算符的行为在不同的类型有所不同。例如， 运算符将对两个数字执行算术加法，合并两个列表并连接两个字符串。Python中的这个功能，允许相同的操作符根据...
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摘要：Python操作符重载可以根据所使用的操作数更改Python中运算符的含义。这种做法被称为运算符重载。Python操作系统适用于内置类。 但同一运算符的行为在不同的类型有所不同。例如， 运算符将对两个数字执行算术加法，合并两个列表并连接两个字符串。Python中的这个功能，允许相同的操作符根据...
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摘要：SPSS和Mplus如何做非线性中介调节效应分析？如倒U形曲线传统的线性回归模型用的比较多，但有时候变量之间的关系更符合非线性关系，此时使用非线性模型其拟合度会更好，模型预测效果更佳。在非线性关系中，如果涉及中介或调节变量，那么就是非线性中介效应或调节效应模型，以下面模型为例：以上只是举例而已...
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摘要：SPSS和Mplus如何做非线性中介调节效应分析？如倒U形曲线传统的线性回归模型用的比较多，但有时候变量之间的关系更符合非线性关系，此时使用非线性模型其拟合度会更好，模型预测效果更佳。在非线性关系中，如果涉及中介或调节变量，那么就是非线性中介效应或调节效应模型，以下面模型为例：以上只是举例而已...
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摘要：SPSS操作:轻松实现1:1倾向性评分匹配(PSM)谈起临床研究，如何设立一个靠谱的对照，有时候成为整个研究成败的关键。对照设立的一个非常重要的原则就是可比性，简单说就是对照组除了研究因素外，其他的因素应该尽可能和试验组保持一致，这里就不得不提随机对照试验。众所周知，随机对照试验中研究对象是否...
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摘要：SPSS操作:轻松实现1:1倾向性评分匹配(PSM)谈起临床研究，如何设立一个靠谱的对照，有时候成为整个研究成败的关键。对照设立的一个非常重要的原则就是可比性，简单说就是对照组除了研究因素外，其他的因素应该尽可能和试验组保持一致，这里就不得不提随机对照试验。众所周知，随机对照试验中研究对象是否...
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摘要：大数据也有“成长的烦恼”大数据在深刻地改变着经济社会生活的方方面面。然而，这一互联网新技术，眼下却遭遇数据难以共享等诸多困难。请关注——盘点当下的高热词，“大数据”是其中之一。然而，大数据却遭遇数据难以共享等诸多困难，数据的公信度和权威性因此打折。同时，大数据在应用、交易、法律环境等方面也面临...
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摘要：大数据也有“成长的烦恼”大数据在深刻地改变着经济社会生活的方方面面。然而，这一互联网新技术，眼下却遭遇数据难以共享等诸多困难。请关注——盘点当下的高热词，“大数据”是其中之一。然而，大数据却遭遇数据难以共享等诸多困难，数据的公信度和权威性因此打折。同时，大数据在应用、交易、法律环境等方面也面临...
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摘要：如何用SPSS分析学业情绪量表数据1、数据检验。由于问卷、量表的题目是主观判断和选择，因而难免有些人不认真填，所以，筛选出有效、高质量的数据非常关键。通常需要作如下检查：（1）是否有人回答互相矛盾，比如A1与A2不应该都同意，结果却都同意了；在学业情绪问卷中体现为积极体验和消极体验的题目得分应...
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摘要：如何用SPSS分析学业情绪量表数据1、数据检验。由于问卷、量表的题目是主观判断和选择，因而难免有些人不认真填，所以，筛选出有效、高质量的数据非常关键。通常需要作如下检查：（1）是否有人回答互相矛盾，比如A1与A2不应该都同意，结果却都同意了；在学业情绪问卷中体现为积极体验和消极体验的题目得分应...
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摘要：SPSS分析技术：二阶聚类分析；为什么出现大学生“裸贷”业务，因为放贷者知道贷款者还不起今天将介绍一种智能聚类法，二阶聚类法，在开始介绍之前，先解答很多人在后台提出的一个疑问：那就是很多分析者发现，对同一套数据应用不同的聚类分析方法，其结果经常是不一致的，甚至完全不一样，到底哪个结果是“正确”...
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摘要：SPSS分析技术：二阶聚类分析；为什么出现大学生“裸贷”业务，因为放贷者知道贷款者还不起今天将介绍一种智能聚类法，二阶聚类法，在开始介绍之前，先解答很多人在后台提出的一个疑问：那就是很多分析者发现，对同一套数据应用不同的聚类分析方法，其结果经常是不一致的，甚至完全不一样，到底哪个结果是“正确”...
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摘要：信用评分建模中样本容量不足怎么办在建立个人信用评分模型时，不仅需要有足够多的表征信贷申请人信用行为的特征变量，而且建模样本的容量也必须达到一定的数量。一般来说，样本容量越大，所建立的模型的精度或预测能力就越高，模型也越稳健。至于到底需要容量多大的样本才能建立一个预测精度较高，又具有较好稳健性的...
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摘要：信用评分建模中样本容量不足怎么办在建立个人信用评分模型时，不仅需要有足够多的表征信贷申请人信用行为的特征变量，而且建模样本的容量也必须达到一定的数量。一般来说，样本容量越大，所建立的模型的精度或预测能力就越高，模型也越稳健。至于到底需要容量多大的样本才能建立一个预测精度较高，又具有较好稳健性的...
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摘要：数据挖掘算法R语言实现之决策树最近，看到很多朋友问我如何用数据挖掘算法R语言实现之决策树，想要了解这方面的内容如下：>library("party")导入数据包> str(iris) 集中展示数据文件的结构'data.frame': 150 obs. of 5 variables: 150条观...
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摘要：数据挖掘算法R语言实现之决策树最近，看到很多朋友问我如何用数据挖掘算法R语言实现之决策树，想要了解这方面的内容如下：>library("party")导入数据包> str(iris) 集中展示数据文件的结构'data.frame': 150 obs. of 5 variables: 150条观...
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摘要：大数据如何影响百姓生活对大数据时代，当下有一个形象又略带幽默的说法：随着大数据的广泛应用，这个世界越来越透明，人们就像生活在玻璃鱼缸里。在这个时代，每个人都是大数据的生产者，数据让孤立的个人不再神秘。随着智能终端的发展，人们的每一个行为都可能产生数据，并且被记录下来。比如，每一次心脏跳动、生活...
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摘要：大数据如何影响百姓生活对大数据时代，当下有一个形象又略带幽默的说法：随着大数据的广泛应用，这个世界越来越透明，人们就像生活在玻璃鱼缸里。在这个时代，每个人都是大数据的生产者，数据让孤立的个人不再神秘。随着智能终端的发展，人们的每一个行为都可能产生数据，并且被记录下来。比如，每一次心脏跳动、生活...
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摘要：R语言-数据预处理一、日期时间、字符串的处理日期Date: 日期类，年与日POSIXct: 日期时间类，精确到秒，用数字表示POSIXlt: 日期时间类，精确到秒，用列表表示Sys.date(), date(), difftime(), ISOdate(), ISOdatetime()#得到当...
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摘要：R语言-数据预处理一、日期时间、字符串的处理日期Date: 日期类，年与日POSIXct: 日期时间类，精确到秒，用数字表示POSIXlt: 日期时间类，精确到秒，用列表表示Sys.date(), date(), difftime(), ISOdate(), ISOdatetime()#得到当...
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摘要：你真的会玩SQL吗？EXISTS和IN之间的区别EXISTS和IN之间的区别1.EXISTS只返回TRUE或FALSE，不会返回UNKNOWN。2.IN当遇到包含NULL的情况，那么就会返回UNKNOWN。当查询的列包含NULL时，NOTEXISTS正常返回TRUE或FALSE。而NOT IN...
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摘要：你真的会玩SQL吗？EXISTS和IN之间的区别EXISTS和IN之间的区别1.EXISTS只返回TRUE或FALSE，不会返回UNKNOWN。2.IN当遇到包含NULL的情况，那么就会返回UNKNOWN。当查询的列包含NULL时，NOTEXISTS正常返回TRUE或FALSE。而NOT IN...
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摘要：大数据征信六大难题待解随着消费金融、网络借贷等互联网消费模式快速增长，以及大数据技术突飞猛进，大数据征信服务机构开始大量涌现。但多元化、多层次征信市场体系建设面临一系列挑战，有很多难题尚未破解。一是数据的质量、权威性问题。相比于央行征信系统的权威性、数据质量的高可靠性，大数据征信机构虽然数据来...
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摘要：大数据征信六大难题待解随着消费金融、网络借贷等互联网消费模式快速增长，以及大数据技术突飞猛进，大数据征信服务机构开始大量涌现。但多元化、多层次征信市场体系建设面临一系列挑战，有很多难题尚未破解。一是数据的质量、权威性问题。相比于央行征信系统的权威性、数据质量的高可靠性，大数据征信机构虽然数据来...
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摘要：大数据小白的一些浅见近期关注大数据比较多，也接触了一些大数据领域的专业人士，收获颇丰。听了诸多专家的观点，对南大通用杜国旺总和华云数据集团的首席技术官郑军博士观点深有感触。在此，基于二位的观点，谈谈我对大数据发展的一些看法。要谈论大数据，如果学究一点，首先要弄清楚的一个问题就是什么是大数据，怎...
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摘要：大数据小白的一些浅见近期关注大数据比较多，也接触了一些大数据领域的专业人士，收获颇丰。听了诸多专家的观点，对南大通用杜国旺总和华云数据集团的首席技术官郑军博士观点深有感触。在此，基于二位的观点，谈谈我对大数据发展的一些看法。要谈论大数据，如果学究一点，首先要弄清楚的一个问题就是什么是大数据，怎...
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摘要：spss命令数据整理中compute与record命令的区别record修改存在的变量，或者生成新的变量spss变量定义说明1．Name：变量名，定义规则与其它软件中的雷同，如第一个字符必须为字母，后面可跟字母、数字、句点或@、#、_或$等符号，但不能以句点结尾并避免最后一个字符为下划线“_”...
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摘要：spss命令数据整理中compute与record命令的区别record修改存在的变量，或者生成新的变量spss变量定义说明1．Name：变量名，定义规则与其它软件中的雷同，如第一个字符必须为字母，后面可跟字母、数字、句点或@、#、_或$等符号，但不能以句点结尾并避免最后一个字符为下划线“_”...
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摘要：R语言实现分层抽样(StratifiedSampling)以iris数据集为例1.观察数据集head(iris)Sampling)以iris数据集为例"> 选取数据集中前6个数据，我们可以看出iris数据集一共有5个字段。dim(iris)Sampling)以iris数据集为例"> iris数...
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摘要：R语言实现分层抽样(StratifiedSampling)以iris数据集为例1.观察数据集head(iris)Sampling)以iris数据集为例"> 选取数据集中前6个数据，我们可以看出iris数据集一共有5个字段。dim(iris)Sampling)以iris数据集为例"> iris数...
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摘要：SPSS函数之期和时间函数CTIME．DAYS（timevalue）数值。返回 timevalue中的天数（包括有小数位的天数），timevalue 必须为时间格式的数值或表达式，如 TIME．xxx 函数的结果。CTIME．HOURS（timevalue）数值。返回 timevalue中的小...
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摘要：SPSS函数之期和时间函数CTIME．DAYS（timevalue）数值。返回 timevalue中的天数（包括有小数位的天数），timevalue 必须为时间格式的数值或表达式，如 TIME．xxx 函数的结果。CTIME．HOURS（timevalue）数值。返回 timevalue中的小...
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