發簡信
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（24）聚類分析--二階聚類
可以同時設置分類變量和連續變量，可以參與聚類的變量更多。 【輸出】 勾選“透視表”：對數據做概述 勾選“創建聚類成員變量”：生成新的分類變量 二...
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（23）聚類分析--系統聚類
此處不需要“個案標注依據” 【統計】 主要關注“聚類成員”模塊，此處可以選擇設置類別數為一個范圍，也可以支持設置具體的單個分類數量。 這個選項對...
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（22）聚類分析--快速聚類（K均值聚類）
第一步：確定需要參加聚類分析的變量 溝通能力得分、業務能力得分、領導能力得分 第二步：對數據進行標準化處理 本數據表中數據不需要進行處理，單位一...
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（21）聚類分析基礎知識
所謂聚類分析，就是按照個體的特征將他們分類，并且在于讓同一個類別內的個體之間具有較高的相似度，讓不同類別之間具有較大的差異性。這樣，研究人員就能...
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（20）RFM分析
一）RFM基礎知識 所謂探索性分析，主要是運用一些分析方法從大量的數據中發現未知且具有價值信息的過程。 常用的探索性分析方法包括：RFM分析、聚...
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（19）時間序列分析
一）時間序列分析簡介 二）季節分解法 三）專家建模法 一、時間序列分析簡介 時間序列就是按時間順序排列的一組數據序列。 時間序列分析就是發現這組...
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（18）Logistics回歸
如果不存在線性關系時，我們可以通過對數變換。 對數變換的目的就是將非線性問題轉換為線性問題，這樣就能夠用線性回歸相關理論和方法來解決非線性的問題...
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（17）自動線性建模
自動線性建模特點： 1）連續變量和分類變量都可以作為自變量進行線性自動建模。 2）能自動尋找對因變量重要性最大的自變量，舍棄重要性很小或不重要的...
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（16）多重線性回歸分析
一、多重線性回歸分析簡介 簡單線性回歸分析：自變量X =1 個 多重線性回歸分析：自變量X >=2 個 多元線性回歸分析：因變量Y >=2 個 ...