統(tǒng)計(jì)員需要具備哪些基礎(chǔ)知識(shí)？要求統(tǒng)計(jì)人員具備一定的會(huì)計(jì)和管理知識(shí)，以及組織能力、分析能力和寫作能力，能夠運(yùn)用計(jì)算機(jī)綜合開(kāi)發(fā)統(tǒng)計(jì)報(bào)表、文字處理和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。統(tǒng)計(jì)人員一般做一些看似基礎(chǔ)的工作。有的生產(chǎn)企業(yè)在

統(tǒng)計(jì)員需要具備哪些基礎(chǔ)知識(shí)？

要求統(tǒng)計(jì)人員具備一定的會(huì)計(jì)和管理知識(shí)，以及組織能力、分析能力和寫作能力，能夠運(yùn)用計(jì)算機(jī)綜合開(kāi)發(fā)統(tǒng)計(jì)報(bào)表、文字處理和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

統(tǒng)計(jì)人員一般做一些看似基礎(chǔ)的工作。有的生產(chǎn)企業(yè)在車間生產(chǎn)一線。雖然屬于財(cái)務(wù)，但是很難像財(cái)務(wù)其他崗位一樣在工廠辦公室工作，每天做的好像都是重復(fù)性的工作。但統(tǒng)計(jì)學(xué)是一門科學(xué)，統(tǒng)計(jì)學(xué)是成本核算的基礎(chǔ)，對(duì)于生產(chǎn)流程復(fù)雜的生產(chǎn)企業(yè)尤為重要。

量表怎么用spss分析？

SPSS分析的問(wèn)卷必須是李克特五級(jí)量表或七級(jí)量表。建議小白設(shè)計(jì)五級(jí)單因素量表。問(wèn)卷數(shù)據(jù)采集完成后，首先要剔除無(wú)效問(wèn)卷，保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。分析步驟如下:

對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類的目的是什么？聚類可以實(shí)現(xiàn)去噪嗎？

串

聚類是一種無(wú)監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，在機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)分析、模式識(shí)別、數(shù)據(jù)挖掘、生物學(xué)等許多領(lǐng)域得到了廣泛的研究和應(yīng)用。聚類的基本目的是將數(shù)據(jù)對(duì)象按照一定的標(biāo)準(zhǔn)劃分成若干個(gè)簇，使同一簇內(nèi)的對(duì)象之間的相似度大，不同簇內(nèi)的對(duì)象之間的相似度小。文檔的聚類分析類似于一般的聚類分析，通常包括以下五個(gè)步驟:(1)模式表示，通常包括特征提取和特征選擇，以適合算法的可計(jì)算形式表示數(shù)據(jù)對(duì)象；(2)根據(jù)領(lǐng)域知識(shí)定義模式間的距離度量公式；(3)聚類或分組；(4)數(shù)據(jù)抽象表達(dá)(如有必要)；(5)評(píng)估輸出結(jié)果(如有必要)。這里主要介紹前三步。文本聚類分析首先要考慮文本表示的問(wèn)題，即如何從一個(gè)電子文本的符號(hào)和字符中提取特征，通過(guò)這些特征表示相應(yīng)的文本，并利用這些特征數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析。不同的文本表示形式包括不同的表示模型(如向量空間模型、概率模型、語(yǔ)言模型等。)，不同的特征選擇方法，以及LSI等不同的降維策略。常用的表示方法是向量表示法。向量空間模型將文檔表示為一個(gè)向量，向量的每個(gè)維度表示一個(gè)特征，可以是一個(gè)詞、一個(gè)詞、一個(gè)n元語(yǔ)法或者一個(gè)復(fù)雜的結(jié)構(gòu)。通常在使用向量空間模型表示文檔時(shí)，需要對(duì)文檔進(jìn)行切分(也就是上面說(shuō)的中文分詞，對(duì)于英文，用單詞分隔符來(lái)標(biāo)識(shí)單詞)、停詞處理、英文單詞的詞形縮減或者提取詞干。經(jīng)過(guò)這些步驟，基本上可以得到一系列的詞，作為文檔的特征。所有這些詞構(gòu)成了一個(gè) "空間與藝術(shù)，每個(gè)單詞對(duì)應(yīng)空間中的一個(gè)維度。每個(gè)文檔都可以用文檔中的單詞來(lái)表示，這些單詞和它們的權(quán)重組成一個(gè)向量。向量的每個(gè)維度描述一個(gè)對(duì)象。特征，每個(gè)特征的重要性通常用TF*IDF的計(jì)算方法來(lái)衡量，更多的工作是通過(guò)參數(shù)調(diào)整來(lái)獲得更好的結(jié)果。北理工大數(shù)據(jù)搜索與挖掘?qū)嶒?yàn)室主任張華平研發(fā)的NLPIR大數(shù)據(jù)語(yǔ)義智能分析平臺(tái)，是基于中文數(shù)據(jù)挖掘綜合需求，整合網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)采集、自然語(yǔ)言理解、文本挖掘、語(yǔ)義搜索等研究成果，面向互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容處理全技術(shù)鏈的共享開(kāi)發(fā)平臺(tái)。主要包括精準(zhǔn)采集、文檔轉(zhuǎn)換、新詞發(fā)現(xiàn)、批量分詞、語(yǔ)言統(tǒng)計(jì)、文本聚類和文本分類。