数据分析教程权威发布_数据分析20种图表(2024年12月精准访谈)
研二才知道这些神器,真是后悔! GraphPad Prism 9 GraphPad Prism 9 真的是科研神器!它不仅支持科学绘图,还能进行综合曲线拟合(非线性回归)、可理解的统计数据分析和数据组织。简直是科研工作者的福音! SPSS SPSS 是医学统计学界的必备软件之一,界面友好、简洁,功能强大。它不仅能进行统计分析,还能制作图表,结果可以以表和图的形式输出。对于医学领域的研究者来说,简直是神器! 三表一图教程 在临床相关性研究中,经典的“三表”是指基线资料表、单因素分析表和多因素分析表,它们通常一起使用,构成统计分析的标准套路。而“一图”则是指暴露因素统计图的制作。对于临床研究人员来说,这套教程非常友好。 仙桃学术 仙桃学术是一个简易快捷的工具,可以完成专业统计分析和发表级图片结果的可视化。它将 R 语言中常见的统计分析和可视化的函数进行优化与封装,并利用前端技术实现一键式可视化,高效解决医学大数据的分析处理需求。同时,它还提供在线拼图工具,输出发表级整图。 科研必备软件教程 我还总结了28套科研必备软件的详细教程,从实验工具到数据统计、绘图工具,以及各种文献工具,都放在下面啦!下滑看看吧~
如何轻松搞定SPSS因子分析? 真的是太开心了!因子分析法一直是我写论文的一个大难题。经过无数次的尝试和失败,我终于掌握了如何用SPSS进行因子分析,并且KMO值都能轻松超过0.5!以下是我的总结,希望能帮到大家: 第一步:收集数据 首先,把你需要的所有指标数据都导出来。建议多导几个指标,因为后面你可能用不上它们。我用的是锐思软件,它可以直接将所需数据导出成表格形式,非常方便。 第二步:导入数据 将导出的数据导入SPSS软件中。然后依次点击“分析”、“降维”、“因子”,将指标导入变量框中。接着选择“描述”、“提取”、“旋转”和“得分”这四种数据形式。具体操作可以参考相关教程。 第三步:处理KMO值和正矩阵问题 如果导出的数据KMO值小于0.5或者显示不是正矩阵,说明这些数据不能用于因子分析。这时,你可以观察“公因子方差”表格,将数据较小的指标(如0.7、0.6、0.5等)剔除掉,然后再点击分析看看结果。如果KMO值还是小于0.5或者不是正矩阵,只要数据足够多,可以适当再剔除几个指标,直到KMO值大于0.5为止。不要觉得这很难,就像玩游戏一样,直到结果满意为止。 ⚠️ 注意事项: 如果选用的数据在WPS里已经打开,那么它导入不了SPSS里,必须关掉文件再重新导入。 做财务分析时,锐思软件比较适合,可以直接导出所需的指标(仅限财务分析)。我还试用了国泰安,但感觉对我需要的指标帮助不大,最后转战锐思。 如果有任何问题,可以搜索相关教程,我就是跟着教程学的如何用SPSS软件。 希望这些方法能帮到大家,祝大家都能顺利完成论文写作!加油!
会计专业必备5大技能,你掌握了吗? 最近,我有幸听到了一位在四大会计师事务所工作的前辈分享的经验,真是受益匪浅。她提到了会计专业学生在职场中应该具备的一些关键技能,我赶紧整理了一下,分享给大家 1️⃣ Excel技能 Excel是财会人员的必备工具,无论是数据统计还是分析,都离不开它。推荐大家可以关注秋叶Excel,他的教程非常实用。 2️⃣ Python编程 Python可以帮助你搭建模型,对投资项目进行评估。掌握Python的财会人员和计算机人才在市场上非常受欢迎。推荐Python_子木的教程,非常适合初学者。 3️⃣ Power BI Power BI用于财务报表的可视化分析,让数据更直观。推荐孙兴华zz的教程,他讲解得非常透彻。 4️⃣ SQL数据库语言 SQL是数据分析的必备技能。推荐戴戴戴师兄的教程,他的讲解非常详细。 5️⃣ 其他技能 学习Word、Excel、PPT等办公软件的使用技巧。比如一周进步、Excel技巧通、旁门左道等教程都非常不错。 自学PS、摄影等技能,提升自己的综合素质。推荐敬伟PS、李涛PS、彭弘Red等教程。 学习计算机二级,提升自己的计算机能力。推荐小黑课堂计算机二级的教程。 使用滴答清单和番茄To do来管理自己的待办事项和专注力。 6️⃣ 专业证书 会计专业的学生可以通过考证来证明自己的专业能力。初会是必备的证书,然后推荐大家考CPA!CPA是财会界的顶级证书,被誉为“财会第一证”,虽然科目多、难度大,但建议大一大二就开始准备! 希望这些建议能帮助到大家,早点掌握这些技能,未来的职业生涯会更加顺利!
数据分析必学技能清单,避免无效学习! 数据分析在现代社会中变得越来越重要,无论你从事医疗、教育、金融、交通、物流还是新闻媒体等行业,数据分析都能为你带来巨大的价值! 物流:通过数据分析,你可以找到最佳运输路线,优化交货时间,降低物流成本。 ꒤𝓤𘎥豤𐦍析能帮助你预测观众需求,优化内容排程,提高观众粘性,实现内容变现。 렦育:数据分析可以识别学生风险,改进评估,支持教师和校长,提高学生和课程质量。 堥맔保健:研究人员通过数据挖掘来分析治疗方法的有效性,发现药物副作用的模式,设计诊断策略。 看到这里,你应该相信数据分析是一项通用技能,适用于各种职业,能为你的职业生涯增光添彩。这就是为什么我强烈推荐每个人都学习数据分析! 学习路径分享: 统计学:从描述性统计、图表到线性回归、贝叶斯、假设检验,掌握基础统计学知识。推荐书籍《极简统计学》,小破站上有可汗统计学的视频资源。 SQL:SQL语言是数据分析师的必备技能,学习查询语句是基础,推荐书籍《SQL必知必会》,还可以观看小破站的Mosh的MySQL教程。 Excel:作为最广泛应用的数据分析工具,Excel可以快速处理数据、绘制图表,非常灵活方便,可以参考小破站的数据分析教程。 Python:Python是当前主流的数据分析编程语言,学习Python有助于数据处理和分析,可以参考小破站的Python教程。 机器学习:学习基础的机器学习算法,如线性回归、贝叶斯、决策树、逻辑回归、SVM、协同过滤、随机森林等,推荐阅读《吴恩达机器学习》。 数据分析思维:掌握数据分析的基本步骤:提出问题、理解数据、数据清洗、构建模型、数据分析、数据可视化。数据分析的核心是解决实际问题,这就是数据分析的真正价值所在。 不懂就问,有问题就答!찟
表妹学数据分析,Power BI揭秘 最近表妹对数据分析产生了浓厚兴趣,刚刚开始学习SQL,每天都在各种SQL题目中挣扎,感觉有点自闭。为了让她感受到数据分析的魅力,我决定开一个系列,专门讲解一些炫酷的数据可视化工具。 第一期,我要介绍的是Power BI。这个工具有几个显著的特点: 1️⃣ Power BI是由微软开发的,迭代速度和功能稳定性都很不错。 2️⃣ 它的整合性非常强,可以无缝连接Excel、CSV和各种常见的数据库。 3️⃣ 操作非常简单,只需要通过简单的拖拉拽操作,就能生成漂亮的动态可视化展示页面。 4️⃣ Power BI的可视化图表非常丰富,有各种炫酷的形式,可以满足绝大部分需求。 5️⃣ 已经有相当多优秀和丰富的案例供大家学习参考。 如果表妹对Power BI感兴趣,我会继续更新一些优秀的案例和教程,还会分享更多可视化和分析工具。希望大家一起学起来吧!
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