数据分析之可反复与独立样本的T-Test分析

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数据分析之可反复与独立样本的T-Test分析

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/jia20003/article/details/24201297 数据分析之独立样本的T-Test分析比較两个独立样本数据之间是否有显著性差异,将实验数据与标准数据对照,查看实验结果是否符合预期.T-Test在生物数据分析.实验数据效果验证中非经常见的数据处理方法.http://www.statisticslectures.com/tables/ttable/ - T-table查找表独立…

数据分析 - 美国金融科技公司Prosper的风险评分分析

数据分析 - 美国金融科技公司Prosper的风险评分分析今年Reinhard Hsu觉得最有意思的事情,是参加了拍拍贷第二届魔镜杯互联网金融数据应用大赛.通过"富爸爸队",认识了一群小伙伴,带领大家成功进入到复赛阶段,并打造了复赛阶段用户评分最高的分析类产品.详见<祝贺富爸爸队的投资分析作品成功进入拍拍贷魔镜杯复赛阶段>. Prosper是美国的一家金融科技公司,Reinhard Hsu在进入金融科技行业前就已经知道该公司,因为名字与Reinhard Hsu之前的老东家…

Android AbsListView子类反复调用getView()和getCount()问题分析

对于AbsListView子类,假设它的宽高是自适应的,你会发现getView()和getCount()会被疯狂的反复调用.即使在AbsListView子类设置完adapter后,getView()和getCount()也会被疯狂的调用10几次甚至更多.原因就在于measure过程,AbsListView子类会包含很多个item,而且由于AbsListView和Adapter机制的关系,会尽可能的将一系列item显示在屏幕中,当然这些item的父容器都是AbsListView子类. 在Andro…

【Pandas数据分析案例】2018年北京积分入户情况分析

据说,北京落户的难度比加入美国国籍还高.而北京2018年首次实行积分入户制,让我们来分析一下首批通过积分入户拿到北京户口的数据. 首先从北京积分落户官网下载公示名单: 根据表格中的信息,我们主要从以下三个维度进行分析: 1.分值区域结论:从条形图中可以看出,大部分人的分值都是在90~95分之间 2.落户年龄结论:从饼图中可以看出,40~45岁这个年龄段满足积分落户的人数最多,占了总人数的61.3% 3.落户人所在的公司结论:从上述二维表中可以看出,知名互联网公司入户北京的人数较多.…

吴裕雄--天生自然 python语言数据分析：开普勒系外行星搜索结果分析

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如何利用Smartbi做数据分析：2018内5月热销乘用车分析报告

在2018年第一季度热销乘用车分析报告中,SUV以总体销量15.4%的同比增长率让人不可小觑,Smartbi刚得到5月分析的数据就迫不及待的来看看是否热度不减,结果在5月这个所谓汽车销售淡季,轿车以9.4%同比增长又超过了SUV,或许SUV在经过前期的迅猛发展后开始回归平稳.整体来看汽车销售市场还是保持增长趋势. 表:SUV 和轿车月销量和同期增长率 Smartbi就单独分析一下轿车和SUV销量情况:今天就先从车系方面入手.(左边轿车.右边SUV,下同) 图:(轿车)各车系月销量和同期增长率(S…

探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）

探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,EDA)主要的工作是:对数据进行清洗,对数据进行描述(描述统计量,图表),查看数据的分布,比较数据之间的关系,培养对数据的直觉,对数据进行总结等. 探索性数据分析(EDA)与传统统计分析(Classical Analysis)的区别: 传统的统计分析方法通常是先假设样本服从某种分布,然后把数据套入假设模型再做分析.但由于多数数据并不能满足假设的分布,因此,传统统计分析结果常常不能让人满意. 探索性数据分析方法注重数据的真实分布,…