数据科学与统计支持 —— 适用于学士、硕士、博士生、博士后研究人员及中小型企业
值得信赖的统计与学术支持伙伴
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客户最常使用的前20种热门统计分析方法
- 描述性统计
- 回归分析
- T检验和方差分析（ANOVA）
- 相关性分析
- 多变量方差分析（MANOVA）
- 卡方检验
- 可靠性分析（克隆巴赫α系数）
- 因子分析
- 生存分析（Kaplan-Meier分析）
- 聚类分析
- 判别分析
- 广义线性模型（GLM）
- 贝叶斯分析
- 主成分分析（PCA）
- 联合分析
- 时间序列分析
- 中介效应与调节效应分析
- 元分析
- 随机对照试验（RCT）分析
- 机器学习模型
客户常用的前10种高复杂度统计分析方法
- 结构方程模型（SEM）
- 贝叶斯层次模型
- 潜在类别分析（LCA）
- 纵向时间序列模型
- 空间自回归多层次模型
- 多层次结构方程模型（MSEM）
- 广义可加模型（GAM）
- 动态因子模型
- 项目反应理论（IRT）
- 隐马尔可夫模型（HMM）
我们使用的工具
R
SPSS
Python
JASP
Tableau
Minitab
SAS
SQL
EXCEL
STATA
数据科学的未来
根据美国就业研究所的预测，数据科学将在未来十年内成为薪资最高的职业之一。尽管人工智能不会取代你，但如果你能掌握数据科学并结合 AI 技术，你将变得不可或缺！
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统计 & 编辑 团队
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