spss统计分析和数据挖掘案例视频教程和案例数据集。
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结合大量的实例对SPSS各模块的统计分析功能及图形功能等进行了详细讲解。
每章均给出大量分析案例，具体内容为SPSS简介、SPSS数据挖掘系统介绍、SPSS数据文件管理、SPSS数据预处理、SPSS基本统计分析、多重反应分析、均值比较与检验、统计图制作、参数检验、回归分析、方差分析、相关分析、聚数分析、判别分析、因子分析、对应分析与结合分析、信度分析、生存分析、对数线性模型、时间序列分析、缺失值分析，以及SPSS在财务智能、数据预测、股市分析、社会经济分析、金融数据分析等方面的数据挖掘应用。

Minitab可靠性与生存分析使用指南，现在是大数据时代，是全面提升中国质量的时代，需要我们用质量工具去提升产品的可靠性，可这个教程是指导我们入门的为数不多的中文教材

建模分析师（数据分析师、数据挖掘工程师）理论基础：统计学、概率论、数理统计、多元统计分析、时间序列、数据挖掘（DM）软件要求：Excel、SQL（必要）&SPSSModeler、R、Python、SAS、Weka等（可选）分析方法要求：除掌握基本数据处理及分析方法以外，还应掌握高级数据分析及数据挖掘方法（多元线性回归法、生存分析法、神经网路、决策树、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、典型相关分析、聚类分析法、关联规则、支持向量机、bagging、boosting等）和可视化技术。
业务分析能力：可以将业务目标转化为数据分析目标熟悉常用算法和数据结构，熟悉企业数据库架构建设针对不同分析主体，可以熟练的进行维度分析，能够从海量数据中搜集并提取信息通过相关数据分析方法，结合一个或多个数据分析软件完成对海量数据的处理和分析结果展现能力：报告体现数据挖掘的整体流程，层层阐述信息的收集、模型的构建、结果的验证和解读，对行业进行评估，优化和决策。

R语言生存分析源码cox模型KM图标准分析流程所有生存分析中常用的分析流程和代码都原创分享。
这是平时项目的一些积累，有详细备注，可以协助快速入门R语言和进行生存分析处理，处理生存数据

生存分析：对一个或多个非负随机变量进行统计推断，研究生存现象和响应时间数据及其统计规律的一门学科。
生存分析：既考虑结果又考虑生存时间的一种统计方法，并可充分利用截尾数据所提供的不完全信息，对生存时间的分布特征进行描述，对影响生存时间的次要因素进行分析。
生存分析不同于其它多因素分析的次要区别点：生存分析考虑了每个观测出现某一结局的时间长短。

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生存分析不同于其它多因素分析的次要区别点：生存分析考虑了每个观测出现某一结局的时间长短。

客户生存与流失预测客户流失率是评估不断增长的业务的最重要指标之一。
虽然这不是最幸福的衡量标准，但它可以使您的公司了解保留客户的事实。
Heroku应用程序MyHeroku应用程序：:生存分析生存分析是统计的一个分支，用于分析直到一个或多个事件（例如生物体死亡和机械系统故障）发生之前的预期持续时间。
Kaplan-Meier曲线（我的博客）脚步步骤1问题定义关键的挑战是预测单个客户能否会流失。
第2步数据采集用于此分类问题的数据集来自Kaggle，并来自IBM示例数据集集合（）。
第三步探索性数据分析收集数据后，将执行几个步骤来探索数据。
此步骤的目标是了解数据结构，进行初始预处理，清理数据，识别数据中的模式和不一致之处（例如，偏度，离群值，缺失值），并建立和验证假设。
第4步特征工程在特征工程中，从现有特征生成新特征，并在将所有特征转换

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。