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r数据分析方法与案例详解（r数据分析方法与案例详解 答案第八章）
发布时间：2023-04-08 19:00:33
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83
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本文目录:
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seo的培训课程有哪些
第一点，网站服务器和域名的选择。
第二点：SEO入门课程。
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seo技术教程
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SEO推广需要做些什么
1、关键词的研究并选择
首先要把需要做的关键词都列表出来，尤其是要分析用户习惯的关键词。在对客户的网站、搜索引擎占有率和市场目标进行分析后，SEO工作室需要与客户共同建立关键词列表，用户将通过这些词来搜索客户公司的产品或服务，同样客户也会提出在搜索引擎需要获得的关键词排名。
2、全面的客户网站诊断和建议
在建立了全面的关键词列表后，就需要对客户网站进行全面诊断，目的是让客户网站的每个页面都在搜索引擎获得更高的排名，全面的诊断和建议包括搜索引擎的快照时间、收录速度、每个网页的具体内容和元信息优化的分析，使客户网站更符合搜索引擎的排名要求。
3、搜索引擎和目录的提交
一旦客户网站的建议被应用上，就需要把客户网站系统性的提交到目录和搜索引擎中。选择高质量的目录是最关键的，比如DMOZ、hao123网址大全等。
4、月搜索引擎排名报告和总结
衡量自然搜索引擎优化是否成功，就可以通过搜索引擎来检查先前制定的关键词。做的比较好的SEO工作室，一般都会提供一个基线排名报告，报告会根据每一个关键词在每一个搜索引擎中显示客户网站的排名位置。
如果客户的网站以关键词来排名，那么这个基线排名报告将显示具体的页码、位置，以及关键词排名的搜索引擎。此外，好的SEO工作室还会提供一篇每月摘要，这篇每月摘要将显示客户网站总的搜索引擎优化的进展，商讨具体的排名计划。
五、季度网站更新
自然的搜索引擎优化和营销目标，都是通过每个季度客户网站的更新，而不断改变搜索引擎的显示。这些更新通过结合搜索引擎的算法，将附加的产品关键字推广出去。搜索引擎优化不只是一个结果，而是一个持续不断的过程。
(6)seo推广课程扩展阅读：
SEO：汉译为搜索引擎优化。是一种方式：利用搜索引擎的规则提高网站在有关搜索引擎内的自然排名。目的是：为网站提供生态式的自我营销解决方案，让其在行业内占据领先地位，获得品牌收益。
优化目的：
1）随着网络的发展，网站的数量已经数以亿计，互联网上的信息量呈爆炸性增长，加大了人们寻找目标信息的难度，而搜索引擎的出现给人们寻找信息带来极大的便利，已经成为不可或缺的上网工具。
2）根据人们的使用习惯和心理，在搜索引擎中排名越靠前的网站，被点击的几率就越大，相反，排名越靠后，得到的搜索流量就越少。据统计，全球500强的公司中，有90%以上的公司在公司网站中导入了SEO技术。
3）一般的网络公司因缺乏专业的营销知识和理念，仅从技术的角度出发为您建造网站，美工只管将您的网站设计漂亮，程序员只管实现您要求的功能模块，这样做出来的网站是有缺陷的，不符合搜索引擎的收录要求，所以必须对网站进行全面的针对性优化。
《搜索引擎优化》课程讲什么内容
《搜索引擎优化》是SEO的实际应用技术，深度剖析了搜索引擎的工作原理、关键词研究、代码优化、网站构架优化、链接建设、策略更正及网络整合营销，同时SEO是一门受众非常广泛的学科，每天都会有成千上万的人在网络搜索SEO这个关键词，这里面有学生，有站长，有公司相关岗位从业者和创业者。我们知道搜索广告（PPC）投放需要比较多的资金投入，这就意味着PPC天生有一个无形的进入门槛，但SEO不存在这个门槛，希望通过本节课程的介绍，可以有更多的同学可以从事SEO的学习和实践，并从中获益。
该网络课程为学习者提供了教师教学的视频、教学内容的文字部分、可供学习的教科书、检验学习效果的试题等，适合在职或者远程学习者学习。
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16年报名的，课程太老旧了，说的自己很牛，但是课程很落伍还12年录制的，500都给的多了！不建议去报名！
如何推广课程
首先像你说课程的推广，从广义上说分为线下推广和网络（线上）推广，但是在现在互联网发展这么迅速的情况下，网络推广可以产生投入一分产出十分的效果，并且相类似这种产品，软文营销推广的效果应该是最棒的，因此先说一下网络推广的渠道和方法：
一、渠道方面 各大搜索引擎的快照 视频等
二、方法和策略：
（一）、战略整体规划：市场分析、竞争分析、受众分析、品牌与产品分析、独特销售主张提炼、创意策略制定、整体运营步骤规划、投入和预期设定。
（二）、营销型网站：网站结构、视觉风格、网站栏目、页面布局、网站功能、关键字策划、网站SEO、设计与开发。
（三）、传播内容规划：品牌形象文案策划、产品销售概念策划、产品销售文案策划、招商文案策划、产品口碑文案策划、新闻资讯内容策划、各种广告文字策划。
（四）、 整合传播推广：SEO排名优化、博客营销、微博营销、论坛营销、知识营销、口碑营销、新闻软文营销、视频营销、事件营销、公关活动等病毒传播方式。
（五）、 数据监控运营：网站排名监控、传播数据分析、网站访问数量统计分析、访问人群分析、咨询统计分析、网页浏览深度统计分析、热门关键字访问统计分析。
其次跟你说一下进行推广的日常工作：
网络推广是要发帖，发信息，但不是每天在发，而是有计划、有策略的去发，不能只是盲目的去发，否则的话，天天又累，对自己又没有长进。
一、需要选择主题，选择平台，设置好关键词，了解潜在客户的心理，关心的问题。如今免费的网络推广，效果不大，而且是一个每天累的要死，老板还不知道你每天坐在位子上，对着电脑在干嘛，因为老板不可能去看你每天在哪个平台发了哪些信息，这些信息有什么效果。 二、如何去判断成交是网络推广带来的？这个很难。客户在网上看到你的信息，然后去店里购买，难道还会说在网上哪个平台发的信息吗？即使是网上看到你发的信息，他也不会去说的。这样，在现在这个企业注重成交额，销售额的今天，是很难判断。所以，网络推广要确定你考核的标准是什么？
三、网络推广需要掌握搜索引擎的规则，会做优化。
最后，只要你照着去做，可能刚开始很难见到效果，但是只要长期的坚持下去，效果是很明显的，推广是个长期的活，要重在坚持。
希望我的回答可以帮到你，看在纯手工打字的份上，有什么不懂的可以继续问我
怎么去SEO优化培训机构课程发布的信息， 怎么进行才有不错的效果呢
收费推广 1.网络竞价，google关键字，都是按点击付费。。2.专业网络推广公司做推广，一般是SEO 。3.在各知名网站或行业网站投广告，如新浪等 。4.到各广告联盟投广告，如阿里妈妈,旺道营销软件。 5.其它一些推广方法。
二、spss分析方法-判别分析（转载）
判别分析是在分组已知的情况下，根据已经确定分类的对象的某些观测指标和所属类别来判断未知对象所属类别的一种统计学方法。 下面我们主要从下面四个方面来解说：
[if !supportLineBreakNewLine]
[endif]
实际应用
理论思想
建立模型
[if !supportLineBreakNewLine]
[endif]
分析结果
[if !supportLineBreakNewLine]
[endif]
一、实际应用
判别分析最初应用于考古学, 例如要根据挖掘出来的人头盖骨的各种指标来判别其性别年龄等.。慢慢的成为一种常用的分类分析方法，其通过已知的分类情况，根据数据的特征对其他研究对象进行预测归类。
在实际生活中，判别分析也被广泛用于预测事物的类别归属。
[if !supportLineBreakNewLine]
[endif]
企业营销中，营销人员可通过已有的客户特征数据（如消费金额、消费频次、购物时长、购买产品种类等），预测当前的消费者属于哪种类型的顾客（款式偏好型、偏重质量型、价格敏感型...），并根据其特点有针对性的采取有效的营销手段。或是根据各成分含量指标，判断白酒的品牌或水果的产地等。
除此以外，判别分析还可与聚类分析结合使用。比如，银行的贷款部门想要在发放贷款之前，可通过此方法判断申请人是否具有良好的信用风险。
[if !supportLineBreakNewLine]
[endif]
二、理论思想
判别分析首先需要对研究的对象进行分类，然后选择若干对观测对象能够较全面描述的变量，接着按照一定的判别标准建立一个或多个判别函数，使用研究对象的大量资料确定判别函数中的待定系数来计算判别指标。对一个未确定类别的个案只要将其代入判别函数就可以判断它属于哪一类总体。
[if !supportLineBreakNewLine]
[endif]
常用的判别分析方法有距离判别法、费舍尔判别法和贝叶斯判别法。
[if !supportLineBreakNewLine]
[endif]
费舍尔判别法：
费舍尔判别法利用投影的方法使多维问题简化为一维问题来处理。其通过建立线性判别函数计算出各个观测量在各典型变量维度上的坐标并得出样本距离各个类中心的距离，以此作为分类依据。
[if !supportLineBreakNewLine]
[endif]
贝叶斯判别法：
贝叶斯判别法通过计算待判定样品属于每个总体的条件概率并将样本归为条件概率最大的组。其主要思想如下：首先利用样本所属分类的先验概率通过贝叶斯法则求出样本所属分类后验概率，并依据该后验概率分布作出统计推断。
[if !supportLineBreakNewLine]
[endif]
距离判别法：
距离判别思想是根据各样品与各母体之间的距离远近作出判别的。其通过建立关于各母体的距离判别函数式，得出各样品与各母体之间的距离值，判别样品属于距离值最小的那个母体。
[if !supportLineBreakNewLine]
[endif]
[if !supportLineBreakNewLine]
[endif]
三、建立模型
[if !supportLineBreakNewLine]
[endif]
一般判别分析法的思路：
首先建立判别函数；
然后通过已知所属分类的观测量确定判别函数中的待定系数；
最后通过该判别函数对未知分类的观测量进行归类。
逐步判别分析法的思路： 逐步判别分析分为两步
首先根据自变量和因变量的相关性对自变量进行筛选，
然后使用选定的变量进行判别分析。
逐步判别分析是在判别分析的基础上采用有进有出的办法，把判别能力强的变量引入判别式的同时，将判别能力最差的变量别除。最终在判别式中只保留数量不多而判别能力强的变量。
数据条件：
[if !supportLists]§ [endif]用户使用的分组变量必须含有有限数目的不同类别，且编码为整数。名义自变量必须被重新编码为哑元变量或对比变量。
[if !supportLists]§ [endif]个案独立的
[if !supportLists]§ [endif]预测变量应有多变量正态分布，组内方差-协方差矩阵在组中应等同。
[if !supportLists]§ [endif]组成员身份假设为互斥的（不存在属于多个组的个案），且全体为穷举的（所有个案均是组成员）。如果组成员身份为真正的分类变量时，则此过程最有效；如果组成员身份基于连续变量的值（如高智商与低智商），则用户需要考虑使用线性回归以利用由连续变量本身提供的更为丰富的信息。
一般判别分析案例：
[if !supportLineBreakNewLine]
[endif]
题目：以下3种不同种类豇豆豆荚的质量、宽度和长度的统计表，每种类型都为20个样本，共60个样本。根据不同种类豇豆豆荚的特征，建立鉴别不同种类豇豆的判别方程。
一、数据输入
[if !vml]
[endif]
二、操作步骤 1、进入SPSS，打开相关数据文件，选择“分析”|“分类 ”|“判别式”命令2、选择进行判别分析的变量。在“判别分析”对话框的左侧列表框中，选择“类型”进入“分组变量”列表框。单击“定义范围”按钮，在“最小值”和“最大值”中分别输入1和3，单击“继续”按钮返回“判别分析”对话框。分别选择“质量”“宽度”“长度”3个变量进入“自变量”列表框，选中“使用步进法”单选按钮。
[if !vml]
[endif]
3、设置判别分析的统计输出结果。
单击“判别分析”对话框中的“统计”按钮。在“函数系数”选项组中，选中“费希尔”和“未标准化”复选框；在“矩阵”选项组中，选中“组内协方差”复选框。设置完毕后，单击“继续”按钮返回“判别分析”对话框。
[if !vml]
[endif]
4、设置输出到数据编辑窗口的结果。单击“保存”按钮，选中“预测组成员”复选框。
[if !vml]
[endif]
5、其余设置采用系统默认值即可。单击“确定”按钮，等待输出结果。
[if !supportLineBreakNewLine]
[endif]
四、结果分析
1、组统计量表可以看出，每一种豇豆豆荚的质量、宽度和长度的均值和标准差，也可以知道总样本的均值和标准差。
[if !vml]
[endif]2、汇聚的组内矩阵表可以知道，各因素之间的协方差和相关系数。可以发现，各因素之间的相关性都较小，因此在判别方程中不需要剔除变量。
[if !vml]
[endif]
3
、输入和删除变量情况统计表可以知道，第一步纳入的变量是质量，到第三步所有变量全部纳入，且从显著性值均为0可以看出，逐步判别没有剔除变量。
[if !vml]
[endif]
4、典型判别方程的特征值可以知道，特征根数为2，其中第一个特征根为77.318，能够解释所有变异的89.4%。
[if !vml]
[endif]
5、判别方程的有效性检验可以看出，显著性均为0，因此两个典型方程的判别能力都是显著的。
[if !vml]
[endif]
6、标准化的典型判别方程可以知道，本例中的两个标准化的典型判别方程表达式分别为：Y1=0.681*质量-0.674*宽度+0.612*长度Y2=0.363*质量+0.777*宽度+0.302*长度
[if !vml]
[endif]
7、未标准化的典型判别方程可以知道，本例中的两个未标准化的典型判别方程表达式为：Y1=-11.528+0.210*质量-1.950*宽度+0.186*长度Y2=-15.935+0.112*质量+2.246*宽度+0.092*长度
[if !vml]
[endif]
8、贝叶斯的费希尔线性判别方程可以得到3个分类方程。在这里我们只写出第一个分类方程。Y1=-90.708+2.557*质量+18.166*宽度+1.922*长度[if !vml]
[endif]9、判别分析在数据编辑窗口的输出结果新产生的变量记录是每一样品的判别分类结果，可以看出，样品判别分类结果与实际类别是一致的。
[if !vml]
[endif]
分析结论：
[if !supportLineBreakNewLine]
[endif]
通过判别分析可以知道，在本案例中，3种豇豆豆荚的样品判别分类结果与实际类别是一致的。另外，我们可以得到不同的判别方程，分别包括标准化的典型判别方程、未标准化的典型判别方程和贝叶斯的费希尔线性判别方程，方程的表达式见上面的结果分析。
[if !supportLineBreakNewLine]
[endif]
参考案例数据：
[if !supportLineBreakNewLine]
[endif]
【1】spss统计分析与行业应用案例详解(第四版) 杨维忠,张甜,王国平 清华大学出版社
（获取更多知识，前往gz号程式解说）
原文来自https://mp.weixin.qq.com/s/Yapg-5jwMK6cITG_FZsfVA
三、spss分析方法-因子分析（转载）
因子分析就是将大量的彼此可能存在相关关系的变量，转换成较少的彼此不相关的综合指标的多元统计方法。。 下面我们主要从下面四个方面来解说：
[if !supportLineBreakNewLine]
[endif]
实际应用
理论思想
建立模型
[if !supportLineBreakNewLine]
[endif]
分析结果
[if !supportLineBreakNewLine]
[endif]
一、实际应用
在市场调研中，研究人员关心的是一些研究指标的集成或者组合，这些概念通常是通过等级评分问题来测量的，如利用李克特量表取得的变量。每一个指标的集合（或一组相关联的指标）就是一个因子，指标概念等级得分就是因子得分。因子分析在市场调研中有着广泛的应用，主要包括：（1）消费者习惯和态度研究（U&A）（2） 品牌形象和特性研究（3）服务质量调查（4） 个性测试（5）形象调查（6） 市场划分识别（7）顾客、产品和行为分类在实际应用中，通过因子得分可以得出不同因子的重要性指标，而管理者则可根据这些指标的重要性来决定首先要解决的市场问题或产品问题。
[if !supportLineBreakNewLine]
[endif]
二、理论思想
因子分析（Factor Analysis）是一种数据简化的技术。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系，探求观测数据中的基本结构，并用少数几个独立的不可观测变量来表示其基本的数据结构。这几个假想变量能够反映原来众多变量的主要信息。原始的变量是可观测的显式变量，而假想变量是不可观测的潜在变量，称为因子。主成分分析利用的是“降维”的思想，利用原始变量的线性组合组成主成分。在信息损失较小的前提下，把多个指标转化为几个互补相关的综合指标。因子分析是主成分分析的扩展和推广，通过对原始变量的相关系数矩阵内部结构的研究，导出能控制所有变量的少数几个不可观测的综合变量，通过这少数几个综合变量去描述原始的多个变量之间的相关关系。。
[if !supportLineBreakNewLine]
[endif]
因子分析的数学模型可以表示为Xp×1=Ap×m·Fm×1+ep×1，其中X为可实测的p维随机向量，它的每个分量代表一个指标或变量。
F=(F1, F2,...,Fm)T为不可观测的m维随机向量，它的各个分量将出现在每个变量之中，所以称它们为公共因子。矩阵A称为因子载荷矩阵，矩阵中的每一个元素称为因子载荷，表示第i个变量在第j个公共因子上的载荷，它们需要由多次观测X所得到的样本来估计。
向量e称为特殊因子，其中包括随机误差，它们满足条件：
（1）Cov(F,e)=0，即F与e不相关。
（2）Cov(Fi,Fj)=0,i≠j ，Var(Fi)=Cov(Fi, Fj)=I ，即向量F的协方差矩阵为m阶单位阵。（
3）Cov(ei,ej)=0,i≠j ，Var(ei)=σi2，即向量e的协方差矩阵为p阶对角阵。因子分析的基本思想是通过变量的相关系数矩阵内部结构的分析，从中找出少数几个能控制原始变量的随机变量Fi(i=1,2,...,m)，选取公共因子的原则是使尽可能多地包含原始变量中的信息，建立模型X=A· F+e ，忽略e，以F代替X，用它再现原始变量X的众多分量之间的相关关系，达到简化变量降低维数的目的。
[if !supportLineBreakNewLine]
[endif]
三、建立模型
[if !supportLineBreakNewLine]
[endif]
因子分析的基本步骤如下。
对数据进行标准化处理，
估计因子载荷矩阵，
因子旋转，建立因子分析数学模型的目的不仅要找出公共因子并对变量进行分组，更重要的是要知道每个公共因子的意义，以便对实际问题作出科学分析。当因子载荷矩阵A的结构不便对主因子进行解释时，可用一个正交阵右乘A（即对A实施一个正交变换）。由线性代数知识，对A施行一个正交变换，对应坐标系就有一次旋转，便于对因子的意义进行解释。
估计因子得分以公共因子表示原因变量的线性组合，而得到因子得分函数。我们可以通过因子得分函数计算观测记录在各个公共因子上的得分，从而解决公共因子不可观测的问题。
[if !supportLineBreakNewLine]
[endif]
因子分析案例：
[if !supportLineBreakNewLine]
[endif]
题目：以下给出了中国历年国民经济主要指标统计（1992～2000）数据。试用因子分析对这些指标提取公因子并写出提取的公因子与这些指标之间的表达式。
一、数据输入
二、操作步骤 1、进入SPSS，打开相关数据文件，选择“分析”|“降维”|“因子”命令。2、选择进行因子分析的变量。在对话框的左侧列表框中，依次选择“工业总产值”“国内生产总值”“货物周转量”“原煤”“发电量”“原油”进入“变量”列表框。
3、选择输出系数相关矩阵。
单击“因子分析”对话框中的“描述”按钮，弹出“因子分析：描述”对话框。在“相关性矩阵”选项组中选中“KMO和巴特利特的球形度检验”复选框，单击“继续”按钮返回“因子分析”对话框。
4、设置对提取公因子的要求及相关输出内容。
单击“因子分析”对话框中的“提取”按钮，在“输出”选项组中选中“碎石图”复选框。
5、设置因子旋转方法。单击“因子分析”对话框中的“旋转”按钮，在“方法”选项组中选中“最大方差法”单选按钮。
6、设置有关因子得分的选项。单击“得分”按钮，选中“显示因子得分系数矩阵”复选框。
7、其余设置采用系统默认值即可。单击“确定”按钮，等待输出结果。
[if !supportLineBreakNewLine]
[endif]
四、结果分析
1、KMO检验和巴特利特检验结果KMO检验是为了看数据是否适合进行因子分析，其取值范围是0～1。其中0.9～1表示极好，0.8～0.9表示可奖励的，0.7～0.8表示还好，0.6～0.7表示中等，0.5～0.6表示糟糕，0～0.5表示不可接受。如下表所示，本例中KMO的取值为0.657，表明可以进行因子分析。巴特利特检验是为了看数据是否来自于服从多元正态分布的总体。本例中显著性值为0.000，说明数据来自正态分布总体，适合进一步分析。
2、变量共同度变量共同度表示的是各变量中所含原始信息能被提取的公因子所解释的程度。如下表所示，因为本例中所有变量共同度都在85%以上，所以提取的这几个公因子对各变量的解释能力很强。
3
4、碎石图有两个成分的特征值超过了1，只考虑这两个成分即可。
5、旋转成分矩阵第一个因子在工业总产值、国内生产总值、货物周转量、发电量及原油上有较大的载荷，所以其反映的是除原煤以外的其他变量的信息，第二个因子在原煤这一变量上有较大的载荷，反映的是原煤这一变量的信息。
6、成分得分系数矩阵给出了成分得分系数矩阵，据此可以直接写出各公因子的表达式。值得一提的是，在表达式中各个变量已经不是原始变量而是标准化变量。表达式如下：F1=0.194*工业总产值+0.216*国内生产总值+0.206*货物周转量+0.003*原煤+0.211*发电量+0.212*原油F2=0.311*工业总产值-0.002*国内生产总值-0.154*货物周转量+0.853*原煤-0.124*发电量+0.036*原油
分析结论：
[if !supportLineBreakNewLine]
[endif]
通过分析，我们可以知道：
由结果分析1、知，本例很适合使用因子分析。
由结果分析2、3、4可知，本例适合选前两个公因子进行分析，因为这已足够替代原来的变量，它们几乎涵盖了原变量的全部信息。
结果分析5给出了本例中的两个公因子及其所反映的变量。
结果分析6给出了公因子与标准化形式的变量之间的表达式。
[if !supportLineBreakNewLine]
[endif]
参考案例数据：
[if !supportLineBreakNewLine]
[endif]
[if !supportLists]【1】 [endif]spss统计分析与行业应用案例详解(第四版) 杨维忠,张甜,王国平 清华大学出版社
[if !supportLists]【2】 [endif]（获取更多知识，前往gz号程式解说）
原文来自 https://mp.weixin.qq.com/s/5b-rkSherOn-tHyzBZPsTw
四、大数据学习需要哪些课程？
01.Tableau全套课程免费下载
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01.Tableau全套课程|04.Tableau更新专区|03.Tableau实战|02.Tableau进阶|01.Tableau入门|03.Tableau基础教程视频（中文+英文） 8课|02.Tableau从零开始学习视频（中文+英文） 7课|01.Tableau8.0快速入门视频教程 10课|
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推荐阅读：
r数据分析方法与案例详解（r数据分析方法与案例详解 答案第八章）
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