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データ統(tǒng)計(jì)分析 SPSS は國(guó)內(nèi)外で広く使用されている統(tǒng)計(jì)手法であり、市場(chǎng)調(diào)査、販売分析、経営管理、社會(huì)調(diào)査、科學(xué)研究などの多くの分野に適しています。

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Python Scipyによる統(tǒng)計(jì)分析

17 Jul 2025

Scipyは、Pythonを使用した統(tǒng)計(jì)分析のための重要なツールです。 1.インストールと基本的なインポートには、最初にnumpyとscipyをインストールし、scipy.statsモジュールをインポートする必要があります。 2。一般的な統(tǒng)計(jì)テスト方法には、データグループの違いを比較するために使用できるT検定、Mann-Whitneyuテストなどが含まれます。 3。分布フィッティングは、データが特定の分布を満たしているかどうかを評(píng)価し、確率と密度を計(jì)算できます。 4.相関分析は、変數(shù)間の関係を調(diào)査するために使用されるピアソンとスピアマンの方法をサポートしています。関數(shù)の返品値を理解することは、結(jié)果を正しく解釈するための鍵です。

SQL実行統(tǒng)計(jì)：IO、CPU、期間分析

23 Jul 2025

SQLクエリのパフォーマンスを分析するには、IO、CPU、および期間の3つのコアインジケーターに注意を払う必要があります。高い論理リードとは、インデックスが欠落しているか、過(guò)度のクエリスコープを欠いていることを意味します。これは、オーバーレイインデックスを追加し、條件を最適化し、select*を回避することで改善できます。 CPU時(shí)間が高いと、多數(shù)の計(jì)算または並べ替え操作が示され、ソートグループ化を削減し、計(jì)算をアプリケーションレイヤーに移動(dòng)し、インデックスをソートフィールドに追加する必要があります。長(zhǎng)期間が低いCPUは、リソースが待機(jī)していることを示し、IOはブロック、ロック待機(jī)、またはネットワークの遅延を確認(rèn)する必要があります。実行學(xué)習(xí)は、SetStatisticio/Timeon、実行計(jì)畫、またはサードパーティツールを通じて、およびLogicaと比較することで実現(xiàn)できます。

PYNLPLライブラリを使用したテキスト統(tǒng)計(jì)分析

20 Apr 2025

導(dǎo)入テキストの統(tǒng)計(jì)分析は、テキストの前処理の重要なステップの1つです。テキストデータを深く數(shù)學(xué)的な方法で理解するのに役立ちます。このタイプの分析は、隠されたパターンを理解するのに役立ちます。

データ分析のためのSQL統(tǒng)計(jì)関數(shù)

03 Aug 2025

SQLは統(tǒng)計(jì)ツールではありませんが、強(qiáng)力な統(tǒng)計(jì)機(jī)能を備えており、毎日のデータ分析に適しています。主な方法には、1。AggregationStatistics、Count、Sum、Avg、Min、Maxを使用して、基本的な統(tǒng)計(jì)分析を使用します。 2。グループビーとケースを組み合わせたグループ化とセグメンテーションの統(tǒng)計(jì)と、多次元セグメンテーションを?qū)g現(xiàn)する。 3。row_number、rank、sum/avgoverなどのウィンドウ関數(shù)は、ランキング、累積的な合計(jì)、スライド平均に使用されます。 4.平均値を誤解させないでください。外れ値をフィルタリングしたり、中央値を計(jì)算したりすることで精度を向上させます。特にMySQLでは、サブクエリを使用して中央値計(jì)算をシミュレートできます。これらのテクニックを習(xí)得すると、DATABASE分析の効率を大幅に改善できます。

マスター統(tǒng)計(jì)へのトップ10のGithubリポジトリ - 分析Vidhya

15 Apr 2025

統(tǒng)計(jì)的習(xí)得：データサイエンスのトップ10 Githubリポジトリ統(tǒng)計(jì)は、データサイエンスと機(jī)械學(xué)習(xí)の基本です。この記事では、統(tǒng)計(jì)的概念を習(xí)得するための優(yōu)れたリソースを提供する10の主要なGithubリポジトリを探ります

nginxログ分析と統(tǒng)計(jì)は、ウェブサイトへのアクセスを理解します

13 Apr 2025

この記事では、Nginxログを分析してWebサイトのパフォーマンスとユーザーエクスペリエンスを向上させる方法について説明します。 1.タイムスタンプ、IPアドレス、ステータスコードなどのNGINXログ形式を理解します。 2。awkなどのツールを使用して、ログを解析し、訪問(wèn)、エラー率などのインジケーターをカウントします。 3.ニーズに応じてより複雑なスクリプトを記述するか、GoAccessなどのより高度なツールを使用して、さまざまな次元からのデータを分析します。 4。大規(guī)模なログについては、HadoopやSparkなどの分散フレームワークの使用を検討してください。ログを分析することにより、Webサイトのアクセスパターンを特定し、コンテンツ戦略を改善し、最終的にWebサイトのパフォーマンスとユーザーエクスペリエンスを最適化できます。

統(tǒng)計(jì)分析ツールキットの構(gòu)築：PHPの平均、中央値、標(biāo)準(zhǔn)偏差

30 Jul 2025

平均を計(jì)算します：array_sum（）を使用して要素の數(shù)で除算して平均を取得します。 2。中央値を計(jì)算します：並べ替え後、中間値を取得し、要素さえあるときに2つの中間數(shù)の平均を取得します。 3。標(biāo)準(zhǔn)偏差を計(jì)算します。最初に平均を見(jiàn)つけてから、各値と平均の平方差の平均（サンプルはn-1）を計(jì)算し、最後に平方根を取得します。これらの3つの機(jī)能をカプセル化することにより、基本的な統(tǒng)計(jì)ツールを構(gòu)築し、中小規(guī)模のデータの分析に適しており、空の配列と非數(shù)値入力の処理に注意を払い、外部ライブラリに依存することなくデータのコア統(tǒng)計(jì)的特徴を?qū)g現(xiàn)できます。