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检测数据分析表,visa检测数据分析

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可以做很多种数据分析 ， 比如办公软件相关的数据数据分析，也可以完成商城开发数据的用户偏好分析，还可以实现测试科学数据的验证分析，相当广泛 。python能做什么数据分析Python能做很多事情 ， 比如查数据表，清理数据，提取数据，过滤数据等 。

1、R-无序的定类 数据分析:列联表、热力图、和弦图、桑基图和统计检验今天我们通过一个例子来说明如何分析两个分类变量 。背景:我们想研究CFPS2010和CFPS2012中青少年的职业期望 。如表1所示 ， 我们将原来的职业期望代码整合到9个类别(职业代码的主要类别)和其他类别中 。因为我们要分析跨轮调查中同一个人的职业期望的稳定性，所以将分析对象定义为CFPS2010和CFPS2012中回答了自己职业期望的被调查者 。

当我们做后续分析时，需要将其转换成绘图所需的其他形式 。分析方法1列联表，频率和频度在表3中 ， 我们展示了2010年和2012年青少年职业期望的交叉统计 。同时，表中还附有频数(属于各种类别的数据个数)、例数(某一类数据在所有数据中的值)和百分数(以对的基数为100计算的值 ， 包括百分数、行百分数和列百分数) 。
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2、烦请大神帮我看看这个图表的数据怎么分析啊?这是spss生成的图表进入各个回归模型的自变量的回归系数都达到了显著水平，总体检验结果也会达到显著水平 。由spss运算六次的模型1的R可知，你的六个预测变量与因变量的多元相关系数为0.722，square为多元相关系数的平方，即决定系数为0.521，调整后的决定系数为0.396，回归模型误差为4.013.6 。

模型16是逐步递进的，模型1是包含所有自变量后的回归结果，模型2和模型6是在前一步的基础上逐步删除一个自变量后的结果 。因为逐步回归法，一些有共线性的变量会被自动剔除 。所以模型最终筛选到6的末尾，也就是最终保留了一个自变量 。如果仅从解释率的角度，可以选择模型5，因为解释率最高，主要取决于调整后的RSquare 。但是从模型的简单性来说，最好的模型是最终的模型 。6.贷款总额只要有一个自变量，它的解释率和那么多自变量差别不大 。

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