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热炒的“数据”，你了解“它”吗？
近几年，包含“大数据”字眼的名词以极高的频率出现在各种传统媒体及网络平台上，营造出“大数据”无处不在、无所不能的舆论气氛，让很多人心向往之，希望自己也能掌握大数据的诀窍，成为洞悉世事的大师。回到“大数据”这三个字上来，什么是数据？什么是大数据？数据有哪些种类？如何分析数据才能得到有用的结论？培养数据分...
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数说体育：聊聊库里和雷阿伦的三分能力
体育娱乐化的今天，基本上每个体育运动机构都有自己的数据机构，上至运动协会，例如中国的篮协和足协，美国的NBA联盟，英国的足球超级联赛；下至运动单位，例如中国的广州恒大淘宝，北京首钢，美国的休斯顿火箭等等；这些机构负责数据的采集、分析、报道和应用。数据不仅能够丰富赛事的内容和文化，还能够提高比赛竞技水...
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数据分析技术：结构方程模型；想要“追求”，了解是第一步
基础准备上篇推送，我们正式开启了AMOS软件应用的介绍。看过上篇文章的朋友知道AMOS软件是用于处理结构方程模型的，文章也简要介绍了结构方程模型可以细分成测量模型和结构模型，以及AMOS软件分析结构方程模型的原理，大家可以点击下方链接回顾： AMOS软件介绍开篇；草堂君给数据分析学习者的几点建议今天这篇文章...
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数据分析技术：神经网络算法；源于人的思维结构的数据分析算法
基础准备前面用两篇文章介绍了SPSS的决策树分析功能，它是机器学习的入门分析方法，包括了四种基本的算法CHAID/Exhaustive-CHAID/CART/QUEST。同时也介绍了决策树分析与其它分类和判别分析方法（逻辑回归、判别分析、聚类分析等）的区别和联系，大家可以点击下方文章链接进行回顾：数据分析技术：决策树分析；机器学习入...
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数据分析技术：决策树分析；机器学习入门模型
基础准备草堂君前面介绍过好几种用于结果分类和判别的数据分析方法，有以下几种，大家可以点击下方文章链接回顾：数据分析技术：聚类分析；可怕的不是阶层固化，而是因此放弃了努力。数据分析技术：判别分析；数据分析技术：Logistic回归分析原理；好不好看疗效，两种治疗方法的效果比较！在上面这些个案分类方法中，包...
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数据分析技术：时间序列分析的AR/MA/ARMA/ARIMA模型体系
基础准备前面草堂君已经按照时间序列分析的教学顺序推送了以下文章，大家可以直接点击下方文章名称阅读回顾：数据分析技术：时间序列分析；时间是把杀猪刀；SPSS分析技术：时间序列描述；磨刀不误砍柴工，充分了解是获得满意结果的前提；SPSS分析技术：季节性分解；如果你们公司的产品或服务有很明显的淡旺季，那就看看...
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数据分析技术：时间序列分析；时间是把杀猪刀
基础准备从今天开始，草堂君将系统介绍时间序列分析的内容，这也是很多朋友强烈要去草堂君介绍的内容。其实，在去年介绍统计基础内容时，有比较系统介绍过时间序列的内容，可以点击下方文章链接回顾：时间数列分析基础长期趋势分析季节变动分析循环变动和不规则变动范例分析：时间数列分析应用什么是时间序列？时间序列...
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数据分析技术：生存分析；生存分析起于医学研究，却不囿于医学研究
背景介绍接下来我们将用几篇文章介绍生存分析的内容，生存分析的应用非常广泛，可以用在很多不同的领域，分析不同实验条件下，研究对象“生存时间”的分布情况，从而了解实验条件对生存时间的影响。这里的“生存时间”不是专指人或动物的生命延续时间，而是泛指某个事件发生前的延续等待时间。例如：一个工人从下岗后到实现...
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数据分析技术：信度与效度；信度和效度代表什么？
很多人知道信度和效度是因为问卷数据分析需要用到它们，其实信度和效度的应用范围远远不止于问卷的数据分析，今天我们就来聊聊数据的信度和效度。什么是信度和效度？信度与效度是事物的两个特征指标，因此它们描述的对象可以是任何事物，例如，可以是人和动物，也可以桌子和椅子，而我们这里要描述的对象是数据，研究的...
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数据分析技术：对数线性模型；一种从方差分析模型引申出来的分析方法
基础准备在介绍对数线性模型之前，我们推送过方差分析及混合线性模型的内容，大家可以点击下方文章名称进行回顾：数据分析技术：方差分析原理数据分析理论：方差分析模型数据分析技术：混合线性模型；如何通过模型预测不同学校，不同基础学生的中考成绩？对比两种分析方法可以发现，它们被创造出来就是为了研究分类变量...
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数据分析的学习误区，你能成为优秀的数据分析师吗？
今年的夏季，全国绝大部分地区都被持续高温笼罩，炎热的天气往往让人不能静下心来做需要积淀的事情，这与目前略显“浮躁”的社会风气有些相似。近十年来，人类社会从互联网时代大踏步的进入到移动互联网时代，使得信息的传播速度和传播量都以几何级数增长，面对获取成本越来越低的知识信息，“拿来主义”和“实用主义”逐渐成...
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数据分析技术：聚类分析；可怕的不是阶层固化，而是因此放弃了努力。
应用背景划分类别、等级和阶层的行为自发或不自发的存在于社会生活的各个角落。例如，可以根据家庭年收入情况将所有家庭划分为低收入到高收入的不同阶层；根据人们的工作性质，也可以将人们划分不同阶层；根据出生地和生活习惯，同样可以对人群进行分类。对事物分门别类依据的是不同事物身上共同的标签。分阶层、分等级...
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数据分析技术：主成分分析和因子分析；聊聊它们的区别与联系
“主成分分析和因子分析有什么区别和联系？”这个问题其实很多朋友在后台提问过，今天将这个问题的答案写成推送分享给大家。以后有问题或需求，请在下方留言区留言。觉得解释得好的朋友，记得打赏，看看用“苹果”手机的人是不是在减少~~方法背景随着硬件技术的发展，每年被记录和存储下来的数据是非常庞大的，如何从庞大的...
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数据分析技术：Logistic回归分析原理；好不好看疗效，两种治疗方法的效果比较！
基础回顾前面我们介绍了方差分析模型和线性回归模型，它们的因变量都是定距数据，因此可以通过定距类型自变量或尺度优化后的定类或定序自变量来预测因变量的值，建立因变量与自变量的回归模型：数据分析理论：方差分析模型；数据分析技术：多重线性模型；很多朋友会问，如果考量的因变量就是定类或定序型的分类数据，是...
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大数据时代：数据分析基础
基础准备时代的发展，技术的进步使得数据分析能力成为一项基本的技能（回顾：大数据时代：数据分析能力重要性）。数据量大、数据类型多、价值密度低和处理速度快是现代数据的四个特点，所以现在也被称为大数据时代。数据分析的算法日益成熟，统计学、数据分析的技术手段被引入到大数据处理过程中，起到重要的作用。数据...