测量最常用的是使用问卷调查.信度分析主要就是分析问卷测量结果的稳定性,如果多次重复测量的结果都很接近,就可以认为测量的信度是高的.与信度相对应的概念是效度,效度是指测量值和真实值的接近程度.二者的区别是:信度只是描述测量工具的准确性,而效度描述测量工具的有效性,效度高信度一定高(有效一定准确),而信度高,效度不一定高(准确不一定有效) 基于信度分析而产生的测量理论分为两种,一种是真分数测量理论,另一种是概化理论真分数理论认为信度可以用以下公式表达:X=T+E,X为实测分数,T为真分数,E为随机误

​大家好,我是白云. 今天想给大家分享的是三个月零基础入门数据分析学习计划.有小伙伴可能会说,英语好像有点不太好,要怎么办?所以今天我给大家分享的资源呢就是对国内的小伙伴很友好,还附赠大家一份三个月学习的计划表,大家只要按照我的计划表还有我的资料来,前提是大家必须严格遵照我的计划表,不可以偷懒哦.我的计划表就已经给大家安排了休息的时间,你只要跟着我的计划走三个月,保证你会学有所成,关于数据分析的学习笔记和学习资料,可以评论或私信我领取,那我们就开始吧. excel学习 ​ 第一项学习内容呢是ex

本文版权归http://www.cnblogs.com/weibaar 本文旨在介绍R语言中ggplot2包的一些精细化操作,主要适用于对R画图有一定了解,需要更精细化作图的人,尤其是那些刚从excel转ggplot2的各位,有比较频繁的作图需求的人.不讨论那些样式非常酷炫的图表,以实用的商业化图表为主.包括以下结构: 1.画图前的准备:自定义ggplot2格式刷 2.画图前的准备:数据塑形利器dplyr / tidyr介绍 3.常用的商业用图: 1)简单柱形图+文本(单一变量) 2)分面柱形图

Coursera-Getting and Cleaning Data-Week3 Wednesday, February 04, 2015 好久不写笔记了,年底略忙.. Getting and Cleaning Data第三周其实没什么好说的,一个quiz,一个project,加一个swirl. 基本上swirl已经把第三周的内容都概括进去了.就是dplyr, tidyr以及lubridate包的学习和使用.其中dplyr专注于选择/筛选,tidyr关注于数据重塑型,二lubridate是我目前

http://tech.qq.com/a/20140121/012443.htm 腾讯科技 启言 1月21日报道 移动互联网创业很容易犯错误,一不小心就陷入“坑”中.UC也是如此.近日,UC创始人何小鹏在一场业内人士举办的沙龙上谈了他自己的一些体会,他的谈话内容可总结为五个“不靠谱”:权威跟经验不靠谱:先抄后超不靠谱:聚焦极客用户也不太靠谱:光看数据不靠谱:单点的专注不靠谱. 他认为,创业者在创业初期很喜欢去咨询别人的意见,但是这些意见,包括权威的意见,不一定靠谱:“先抄后超”,即先抄袭然后寻求

Data analysis - Wikipedia https://en.wikipedia.org/wiki/Data_analysis Data analysis is a process of inspecting, cleansing, transforming, and modeling data with the goal of discovering useful information, informing conclusions, and supporting decision

作者:桂. 时间:2017-12-19  21:39:08 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/8068021.html 前言 前几天碰到一个序列分析的问题,涉及到自回归(auto-regression, AR)等模型,但如何确定序列的平稳性呢? 发现金融数据分析里,这方面的知识很多,以后用到可以借鉴,例如伍德里奇<计量经济学导论>,高铁梅<计量经济分析方法与建模>,关键词:序列检测与判定.概率模型.统计. 一.平稳特性 序列的平稳特性通常

一.hadoop视频学习(入门到精通) 二.数据挖掘(入门到精通) 三.Hadoop学习路线 1.开发前期准备 首先,如果你没有Java和Linux基础,建议你先简单学一下这两门课程,此宝贝里面都为你准备好了. 2.云计算前期了解 当你初步掌握了Java和Linux基础后,你就可以进入大数据的学习了,我们可以先对云计算有一个前期的了解,在前期了解云计算这个文件夹中,包含了6套云计算相关的视频,你不用全部听完,建议听前两个. 4.storm学习 本宝贝为大家准备3套Storm的学习视频,第一套是传

导语 苹果于上周推送了iOS 13.2版本,带来了用户备受期待的图像处理系统深度融合(Deep Fusion),新增70多个表情.HomeKit安全视频.Siri隐私设置和支持AirPods Pro等.不过iOS 13.2也带来了一个遭到用户疯狂吐槽的“封杀”后台问题,只要用户切换到别的应用一段时间,返回刚才打开的应用将会重新加载. 在最新发布的iOS13.2正式版本中,苹果主要修复了频繁杀后台的问题,新版本是否成功修复?是否还有可能产生新的bug?别担心,快用PerfDog来检测! *本文转自

  数据不完整在数据分析的过程中很常见. pandas使用浮点值NaN表示浮点和非浮点数组里的缺失数据. pandas使用isnull()和notnull()函数来判断缺失情况. 对于缺失数据一般处理方法为滤掉或者填充. 滤除缺失数据   对于一个Series,dropna()函数返回一个包含非空数据和索引值的Series,例如: 对于DataFrame,dropna()函数同样会丢掉所有含有空元素的数据,例如:   但是可以指定how='all',这表示只有行里的数据全部为空时才丢弃,例如:

pandas 提供了三种主要方法可以对数据进行合并: pandas.merge()方法:数据库风格的合并: pandas.concat()方法:轴向连接,即沿着一条轴将多个对象堆叠到一起: 实例方法combine_first()方法:合并重叠数据. pandas.merge()方法:数据库风格的合并   例如,通过merge()方法将两个DataFrame合并: on='name'的意思是将name列当作键: 默认情况下,merge做的是内连接(inner),即键的交集. 其他方式还有左连接(l

概念理解 索引即通过一个无符号整数值获取数组里的值. 切片即对数组里某个片段的描述. 一维数组 一维数组的索引 一维数组的索引和Python列表的功能类似: 一维数组的切片 一维数组的切片语法格式为array[index1:index2],意思是从index1索引位置开始,到index2索引(不包括index2)位置结束的一段数组.例如: 当把一个值赋值为一个切片时,该值会作用于此数组片段里每一个元素,例如: 二维数组 二维数组的索引 当以一维数组的索引方式访问一个二维数组的时候,获取的元素不在

pandas 对象拥有一些常用的数学和统计方法.   例如,sum() 方法,进行列小计:   sum() 方法传入 axis=1 指定为横向汇总,即行小计:   idxmax() 获取最大值对应的索引:   还有一种汇总是累计型的,cumsum(),比较它和 sum() 的区别: unique() 方法用于返回数据里的唯一值:   value_counts() 方法用于统计各值出现的频率:   isin() 方法用于判断成员资格:   安装步骤已经在首篇随笔里写过了,这里不在赘述.利用 Pyt

一.reindex() 方法:重新索引 针对 Series   重新索引指的是根据index参数重新进行排序. 如果传入的索引值在数据里不存在,则不会报错,而是添加缺失值的新行. 不想用缺失值,可以用 fill_value 参数指定填充值. 例如:   fill_value 会让所有的缺失值都填充为同一个值,如果不想这样而是用相邻的元素(左或者右)的值填充,则可以用 method 参数,可选的参数值为 ffill 和 bfill,分别为用前值填充和用后值填充: 针对 DataFrame   重新

一.pandas 是什么 pandas 是基于 NumPy 的一个 Python 数据分析包,主要目的是为了数据分析.它提供了大量高级的数据结构和对数据处理的方法. pandas 有两个主要的数据结构:Series 和 DataFrame. 二.Series Series 是一个一维数组对象 ,类似于 NumPy 的一维 array.它除了包含一组数据还包含一组索引,所以可以把它理解为一组带索引的数组. 将 Python 数组转换成 Series 对象: 将 Python 字典转换成 Serie

一.NumPy 是什么 NumPy 是 Python 科学计算的基础包,它专为进行严格的数字处理而产生.在之前的随笔里已有更加详细的介绍,这里不再赘述. 利用 Python 进行数据分析(一)简单介绍 二.ndarray 是什么 ndarray 是一个多维的数组对象,具有矢量算术运算能力和复杂的广播能力,并具有执行速度快和节省空间的特点. ndarray 的一个特点是同构:即其中所有元素的类型必须相同. 三.ndarray 的创建 array() 函数 最简单的方法, 使用 NumPy 提供的

一.处理数据的基本内容 数据分析 是指对数据进行控制.处理.整理.分析的过程. 在这里,“数据”是指结构化的数据,例如:记录.多维数组.Excel 里的数据.关系型数据库中的数据.数据表等. 二.说说 Python 这门语言 Python 是现在最受欢迎的动态编程语言之一(还有 Perl.Ruby 等).近些年非常流行用 Python 建站,比如流行的 Python Web 框架 Django. Python 这类语言被称为脚本语言,因为它们可以编写简短粗糙的小程序,即脚本.不过这好像在说 Py

大数据时代,虽然多数企业数据的应用并不能称得上是“大数据”,但也证实了数据应用的重要性和影响力.确实,数据作为企业发展的信息沉淀,已成为企业的重要资产,如何有效利用数据是每个企业必须面临的课题. 这里我们分享一个波司登集团通过改进信息系统,加强数据运营管理来提升企业效益的案例,原文是波司登集团软件研发经理孙健在帆软大数据巡展上的演讲. 从2012年到2015年期间,波司登的经营效益并不理想,但却在2016年获得了“新生”,整体盈利达到了150%.为什么?当时老板提了重要的一点,其中一个就是“大数

这是<从产品角度学EXCEL>系列第三篇. 前言请看: 0 为什么要关注EXCEL的本质 1 excel是怎样运作的 或者你可以去微信公众号@尾巴说数 获得连载目录. 本文仅由尾巴本人发布于特定网站.不接受任何无授权转载,如需转载,请先联系我,非常感谢. 2 EXCEL里的树形结构 这段时间,上海街边的树上陆陆续续长出了嫩芽,放眼望去有各种层次的绿色,格外好看.我们今天的话题,恰好也与树有关.只不过,树都是往天空伸展枝叶的,而我们这里讨论的‘树’,却是由根部出发,逐行逐行往下延展.伸展. 还记

这是本人一直比较好奇的问题,网上没搜到,最近在看python数据分析,正好自己动手做一下试试.作者对于python是零基础,需要从头学起. 在写本文时,作者也没有完成这个小分析目标,边学边做吧. ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ Python基础: 中国大学Mooc,南京大学,张莉老师 -<用Python玩转数据> 了解基本的语法和常用函数就行了,其他的用的时候再搜. 财经数据源: TuShare