关于数据化这个概念，我打个比方。

"回归分析"是解析"注目变量"和"因于变量"并明确两者关系的统计方法。此时，我们把因子变量称为"说明变量"，把注目变量称为"目标变量址(被说明变量)"。清楚了回归分析的目的后，下面...

首先一些基本概念还是要了解一下的，数据挖掘是从大量数据中挖掘出有趣模式和知识的过程。数据源一般是数据库、数据仓库、Web等，得到的数据称为数据集(dataset)。

"市场行情不一样了，大规模投放就能增长的状态早已结束，我们必须搭建数据增长体系，借由数据实验、推荐系统等手段保障业务增长。"糗事百科产品总监&算法工程师李威说道。

线性回归是极经典的统计方法，有严格的假设条件，能探索影响因素，能输出模型，能用于预测，神通广大，应用广泛。

现在新版本的SPSS统计软件已经提供了简体中文系统环境，安装时会自动部署中文语言环境。不过还是会有部分读者朋友遇到安装后是英文环境的问题。

企业的数据分析是个很复杂的工程，需要业务和分析技术两块知识。这里从业务的角度切入，谈谈如何对业务分析。

卡方检验，最透彻直接的概念是验证观测频数与理论频数的吻合程度。

人们常用"模糊计算"（Fuzzy Computing）笼统地代表诸如模糊系统、模糊语言、模糊推理、模糊逻辑、模糊控制、模糊遗传和模糊聚类等模糊应用领域中所用到的诸多算法及其理论。