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小兵专栏数据小兵博客2016年最受欢迎的13条微博

数据小兵博客2016年最受欢迎的13条微博
时间:2017年01月24日 | 栏目:小兵专栏 | 评论:0 | 点击: 324


  • 回顾2016年微博数据,下面摘录转发量较高的13条微博内容,以此总结数据小兵博客在这一年当中内容关注的变迁。


    NO1.华院数据科学家尹相志:浅谈Alpha Go所涉及的深度学习技术


    我分享了@华院数据 的文章 °华院数据科学家尹相志:浅谈Alpha Go所涉及的... ,这么好的一篇文章,最好是花点时间仔细阅读。

    158华院数据科学家尹相志:浅谈Alpha Go所涉及的深度学习技术.jpg


    NO2.数据小兵博客免费提供百度文库资料下载服务


    熟悉百度文库的朋友都知道,部分资料是需要付费的,如果想要下载到电脑桌面进行收藏和学习,得有下载券,这让很多读者朋友十分苦恼,遇到心仪的资料可惜无法下载到桌面痛痛快快地阅读学习。

    就在12月初,数据小兵特地为读者们送上免费福利,免费为大家提供下载百度文库资料的服务,你只需要向小兵发送一个邮箱以及文库资料的地址,小兵就会尽快下载并发送资料到您的邮箱。

    67数据小兵博客免费提供百度文库资料下载服务.png


    NO3.谁说菜鸟不会SPSS,入门级教程推荐


    发布了头条文章:《谁说菜鸟不会SPSS,入门级教程推荐》 °谁说菜鸟不会SPSS,入门级教程推荐 

    53谁说菜鸟不会SPSS,入门级教程推荐.jpg


    NO4.18大经典数据挖掘算法小结


    18大经典数据挖掘算法小结:[bm彩色]O网页链接   18大数据挖掘的经典算法代码实现,涉及到了决策分类,聚类,链接挖掘,关联挖掘,模式挖掘等等方面。#爱分享不藏私# 

    38。18大经典数据挖掘算法小结.png


    NO5.SPSS因子分析,一学就会!电子书上线


    这是一本电子书,包括教程、案例、疑难。完整呈现SPSS因子分析从立项到操作,到首次结果解读,接下来再论证推翻,并作出优化后的结果。最后还增加了用因子变量进行聚类分析的内容。操作步骤采用完整菜单截图,每个难点、疑点、重点都有专门的讲解。

    电子书可以在手机随时随地,离线阅读。可以说一本书解决大部分因子分析遇到的各类问题,如果有其他疑问,可以向作者 @数据小兵 提问,我将第一时间解答。

    电子书地址在这里:O网页链接 

    已经在 @百度阅读 平台正式发布,欢迎试读。

    36SPSS因子分析,一学就会!电子书上线.jpg


    NO6.《谁说菜鸟不会数据分析之SPSS篇》正式发售


    《谁说菜鸟不会数据分析之SPSS篇》正式发售-数据小兵SPSS自学指导 O网页链接 

    32《谁说菜鸟不会数据分析之SPSS篇》正式发售《谁说菜鸟不会数据分析之SPSS篇》正式发售.png


    NO7.多重线性回归的疑难、关键点、注意事项都在这里


    多重线性回归的疑难、关键点、注意事项都在这里 ➽ O网页链接 

    22多重线性回归的疑难、关键点、注意事项都在这里.png


    NO8.史上最全SPSS免费学习视频

    22史上最全SPSS免费学习视频.png


    NO9.logistic回归样本量的估算,经验之谈。


    Ologistic回归样本量的估算,经验之谈   logistic回归样本量的估算,经验之谈。

    21logistic回归样本量的估算,经验之谈。 .png


    NO10.除了实践,你还需要一个SPSS知识库


    发布了头条文章:《除了实践,你还需要一个SPSS知识库》 °除了实践,你还需要一个SPSS知识库 

    21《除了实践,你还需要一个SPSS知识库》.jpg


    NO11. 就是一张图,不要瞎想


    就是一张图,不要瞎想[bm缤纷] //@彭谨Matlab: 我已经发现了把我的图像放大和你的是一样的。//@尘都码农:公式没有错,是你们搞错了吧? ¡评论配图

    21就是一张图,不要瞎想[bm缤纷] @彭谨Matlab 我已经发现了把我的图像放大和你的是一样的。@尘都码农公式没有错,是你们搞错了吧? ¡评论配图.png


    NO12. SPSS.23.0统计软件中文版详细安装步骤(24张图全程图示教程)

    17SPSS.23.0统计软件中文版详细安装步骤(24张图全程图示教程).png


    NO13.每次看到这幅漫画都会有感触

    17每次看到这幅漫画都会有感触 .png


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    本文来自:数据小兵博客

    本文地址:http://datasoldier.net/post/2016wb.html

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