之前的主成分分析和因子分析中,收集的变量数据都是连续型数值,但有时会碰到分类数据的情况,我们知道最优尺度变换可以对分类变量进行量化处理,如果将这一方法和主成分分析相结合,就称为了基于最优尺度变换的主成分分析法(CATPCA),在市场研究中,又称为多维偏好分析(MPA),该方法由于引入了最优尺度变换,使其对数据的适应能力大大加强,不仅可以分析连续型数据,还可以分析有序.无序分类数据,并且图形展示的能力也得到加强,这非常适合市场研究使用. 多维偏好分析主要用于分析消费者对商品的偏好倾向,并通过感知图

在市场研究中,有一种分析是研究消费者态度或偏好,收集的数据是某些对象的评分数据,这些评分数据可以看做是对象间相似性或差异性的表现,也就是一种距离,距离近的差异性小,距离远的差异性大.而我们的分析目的也是想查看这些对象间的差异性或相似性情况,此时由于数据的组成形式不一样,因此不能使用对应分析,而需要使用一种专门分析此问题的方法——多维尺度分析(MDS模型).多维尺度分析和对应分析类似,也是通过可视化的图形阐述结果,并且也是一种描述性.探索性数据分析方法. 基于以上,我们可以得知,多维尺度分析经常使

目标用户偏好指数Target Group Index分析 TGI指数,全称Target Group Index,可以反映目标群体在特定研究范围内强势或者弱势. TGI指数计算公式 = 目标群体中具有某一特征的群体所占比例 / 总体中具有相同特征的群体所占比例 * 标准数100 TGI指数大于100,代表着某类用户更具有相应的倾向或者偏好,数值越大则倾向和偏好越强. 示例 假设我们要研究A公司脱发TGI指数: 某一特征,就是我们想要分析的某种行为或者状态,这里是脱发(或者说受脱发困扰) 总体,是我

扫描识别二维码 思路: 1. 操作摄像头,获取图片.HTML5 WEBRTC的navigator.getUserMedia方法去实时获取摄像头资源.  2. 利用canvas使用相关算法分析图片识别图片得出结果,可用jquery.qrcode分析二维码 .(技术点:getImageData)   局限性: 移动平台支持getUserMedia/Stream API的浏览器比较少,支持列表http://caniuse.com/#feat=stream (目前没发现有IOS是支持的)   代码实现:

手机自动化测试:Appium源码分析之跟踪代码分析八   poptest是国内唯一一家培养测试开发工程师的培训机构,以学员能胜任自动化测试,性能测试,测试工具开发等工作为目标.如果对课程感兴趣,请大家咨询qq:908821478. lib/server/helpers.js模块, 研究之前,我们不防猜测一下这个模块的作用,然后在研究完成时在总结里面重新定义一下这个模块的作用.我猜测这个模块的作用就是提供了一些独立的方法,作为一些工具方法供其他模块使用 加载其他模块 var _ = require

0x00.前言: 如何知道自己所在的公司或单位是否被入侵了?是没人来“黑”,还是因自身感知能力不足,暂时还没发现?入侵检测是每个安全运维人员都要面临的严峻挑战.安全无小事,一旦入侵成功,后果不堪设想. 随着高危端口的加固,很多黑客直接可利用的漏洞攻击手法都会失效.但是web服务,不是所有的企业或单位都可以关掉的.于是,基于PHP.Java.ASP等动态的web服务漏洞就变成黑客入侵的主要入口. 比如,利用上传功能,直接上传一个WebShell,利用SQL注入直接将管理员的密码解析出来,利用暴力破

上篇针对操作系统.主机配置.容器镜像.容器运行时四大方面分享一些Docker的运维经验,本篇将着重在Docker Daemon参数和权限两个方面进一步分享.(阅读上篇请点击右侧:新IT运维时代 | Docker运维之最佳实践-上篇) Docker Daemon为Docker的守护进程,大致可以分为Docker Server.Engine和Job三部分.Docker Daemon可以认为是通过Docker Server模块接受Docker Client的请求,并在Engine中处理请求,然后根据请

<分析JSON.XML的区别,JSON.XML解析方式的底层是如何实现的(延伸实现原理)> (一)JSON与XML的区别: (1)可读性方面:基本相同,XML的可读性比较好: (2)可扩展性方面:都具有良好的扩展性: (3)编码难度方面:相对而言,JSON的编码比较容易: (4)解码难度:JSON的解码难度基本为零,XML需要考虑子节点和父节点: (5)数据体积方面:JSON相对于XML来讲,数据体积小,传递的速度比较快: (6)数据交互方面:JSON与javascript的交互更加方便,更容

对2维数组或者多维数组排序是常见的问题,在php中我们有个专门的多维数组排序函数,下面简单介绍下: array_multisort(array1,sorting order, sorting type,array2,array3..)是对多个数组或多维数组进行排序的函数. array1 必需.规定输入的数组. sorting order 可选.规定排列顺序.可能的值是 SORT_ASC 和 SORT_DESC. sorting type 可选.规定排序类型.可能的值是SORT_REGULAR.S

一.二维数组的表示 myarray[][] 二.二维数组的定义 方法一: var a = new Array(); for(var i=0;i<3;i++){ //一维长度为3 a[i] = new Array(); for(var j=0;j<5;j++){ //二维长度为5 a[i][j] = i+j; } } 方法二: var a = [[1,2,3],[2,3,4]]: 三.赋值 myarr[1][2] = 5; //1表示第二行 :2表示第3列 四.多维数组与二维数组类似

C#  数组.一维数组.二维数组.多维数组.锯齿数组 一.数组: 如果需要使用同一类型的对象,就可以使用数组,数组是一种数据结构,它可以包含同一类型的多个元素.它的长度是固定的,如长度未知的情况下,请使用集合. 二.一维数组: 声明及初始化: class Program { static void Main(string[] args) { //方法一 ];//声明一个长度为3的值类型的数组: num[] = ;//为数组赋值: num[] = ; num[] = ; //方法二 ] { , ,

原文:SSAS系列--[03]多维数据(多维数据集对象) 1.什么是Cube? 简单 Cube 对象由基本信息.维度和度量值组组成. 基本信息包括多维数据集的名称.多维数据集的默认度量值.数据源和存储模式等.维度是多维数据集中使用的实际维度组.所有维度都必须先在数据库的维度集合中定义,然后才能在多维数据集中引用.度量值组是多维数据集中的度量值集.度量值组是具有常见数据源视图和维度集的度量值的集合.度量值组是度量值的处理单元:可先对度量值组进行单独处理,然后再浏览.这个概念MSND解释的非常清楚,

手机自动化测试:Appium源码分析之跟踪代码分析九   poptest是国内唯一一家培养测试开发工程师的培训机构,以学员能胜任自动化测试,性能测试,测试工具开发等工作为目标.如果对课程感兴趣,请大家咨询qq:908821478. // set up distributed logging before everything else var npmlog = global._global_npmlog = require('npmlog'); // npmlog is used only fo

手机自动化测试:Appium源码分析之跟踪代码分析七   poptest是国内唯一一家培养测试开发工程师的培训机构,以学员能胜任自动化测试,性能测试,测试工具开发等工作为目标.poptest推出手机自动化测试的课程,讲解appuim的实际应用,培训全程用商业项目, 大家可以加qq群进行交流:195983133. 该模块中定义了36种不同的状态,以及状态的解释信息,还有一个模块方法,这个模块相对简单 36种状态 1个json字符串定义了36个元素,每一元素代表了一个状态,每一个状态有一个名称,然后

手机自动化测试:Appium源码分析之跟踪代码分析六   poptest是国内唯一一家培养测试开发工程师的培训机构,以学员能胜任自动化测试,性能测试,测试工具开发等工作为目标.poptest推出手机自动化测试的课程,讲解appuim的实际应用,培训全程用商业项目, 大家可以加qq群进行交流:195983133 加载模块 var logger = require('./logger.js').get('appium') , status = require('./status.js') , _ =

手机自动化测试:Appium源码分析之跟踪代码分析五   手机自动化测试是未来很重要的测试技术,作为一名测试人员应该熟练掌握,POPTEST举行手机自动化测试的课程,希望可以训练出优秀的手机测试开发工程师. queue 我们先了解一下事件的集中处理方式,参考文章.从这篇文章可以知道,nodejs提供了一个Async库,该库就是用来处理事件的.里面就有这一个queue. 在上一篇文章我们讲到了initQueue,我们这次再来看看: Android.prototype.initQueue = fun

1.R语言重要数据集分析研究需要整理分析阐明理念? 上一节讲了R语言作图,本节来讲讲当你拿到一个数据集的时候如何下手分析,数据分析的第一步,探索性数据分析. 统计量,即统计学里面关注的数据集的几个指标,常用的如下:最小值,最大值,四分位数,均值,中位数,众数,方差,标准差,极差,偏度,峰度 先来解释一下各个量得含义,浅显就不说了,这里主要说一下不常见的 众数:出现次数最多的 方差:每个样本值与均值的差得平方和的平均数 标准差:又称均方差,是方差的二次方根,用来衡量一个数据集的集中性 极差:最大值

多维数组声明 数据类型[][] 数组名称; 数据类型[] 数组名称[]; 数据类型数组名称[][]; 以上三种语法在声明二维数组时的功能是等价的.同理,声明三维数组时需要三对中括号,中括号的位置可以在数据类型的后面,也可以在数组名称的后面,其它的依次类推. 例如: int[][] map; char c[][]; 和一维数组一样,数组声明以后在内存中没有分配具体的存储空间,也没有设定数组的长度.  -------------------------------------------------

刚看到网上一篇文章里用sql实现了行列转置.sql server 2005/2008只用一个pivot函数就可以实现sql server 2000很多行的复杂实现.提到转置,立刻想起还在求学阶段曾经做过的一个练习,用c语言实现二维数组的转置.相信大家都做过这个练习.下面利用c#利器也实现一遍,没有实际意义,练练手而已. 1.二维数组转置 Code; j < dstList[i].Count; j++)                {                    dstResult +

百度到<金庸小说全集 14部>全(TXT)作者:金庸 下载下来,然后读取内容with open('names.txt') as f: data = [line.strip() for line in f.readlines()] novels = data[::2] names = data[1::2] novel_names = {k: v.split() for k, v in zip(novels, names)} //可以在这里打印下看是不是都读取过 //开始分词并加载 for _,