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网络资源Stata官方网站。Stata公司提供的Web resources，涵盖了大量相关网络资源；其FAQ则提供了各种常见问题的解答；Statalist则是一个类似于人大经济论坛的 费的讨论区。加入Statalist的方法很简单，你只需要发送邮件至Stata-maillist，邮件内容无需任何称谓，只需写上“subscribe Statalist”的字样即可。接到确认信息后，你便成为一名Statalist的成员了。当然，即使不加入，你仍然可以浏览，但不能提问。UCLA（加州大学洛杉矶分校提供的网络教程）。该网站提供的Data Management、Graphics、Regression、Logistic Regression、Multilevel Modeling、Survey Data Analysis等模块都非常出色；其Web Books、Textbook Examples模块则非常细致地呈现了几十本非常流行的统计和计量教材的Stata实例；对于LaTeX感兴趣的朋友，则可以通过Stata Tools for LaTeX模块获得诸多有用的信息；在Graph examples模块中，则列举了四十余种图形的绘制方法； 后，在Classes and Seminars模块中，你可以在线观看数十个Stata教学视频。我们的公司数据管理都是他们的平台。出口数据分析工具一体化

Encase备份文件。Encase为了保证工作的顺利进行，会为案例文件自动创建一个备份。该文件名与用户名的案例文件名是一致的，只是扩展名不同，案例的备份文件扩展名是cbak（Encase版本4的扩展名为cbk）。（4）配置Encase。 次安装Encase后，可以通过对Encase进行配置，使Encase满足我们的工作习惯，提高工作效率。可以先建立一个案例，然后在Encase菜单栏中选择“工具”——“选项”命令，进入Encase的配置对话框。Encase的对话框包含了8个选项卡：全局、调式、NAS、色彩、字库、EnScript、存储路径，如果已经打开了一个案例，那么还会多出一个案例选项出来。调查人员可根据需要，对每个选项进行修改。新能源数据分析工具技术参数想知道与贵司合作的流程。

 关系型数据库是目前的数据库管理系统，技术比较成熟，常见的关系型数据库有mysql、SQLServer、Oracle、Sybase、DB2等。SQLServer是Microsoft公司推出的关系型数据库管理系统。MicrosoftSQLServer是一个 的数据库平台，使用集成的商业智能(BI)工具提供了企业级的数据管理。MicrosoftSQLServer数据库引擎为关系型数据和结构化数据提供了更安全可靠的存储功能，可以构建和管理用于业务的高可用和高性能的数据应用程序。Python 已经成为 的程序设计语言之一。自从2004年以后，python的使用率呈线性增长。 由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性，在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多，一些 大学已经采用Python来教授程序设计课程。

数据分析是一个检查、清理、转换和建模数据的过程，目的是发现有用的信息、提供结论和支持决策。数据分析具有多个方面和方法，包含各种名称下的多种技术，并用于不同的商业、科学和社会科学领域。在当今的商业世界中，数据分析发挥着让决策更科学、帮助企业更有效运营的作用。数据挖掘是一种特殊的数据分析技术，侧重于预测性而非纯粹描述性目的的统计建模和知识发现，而商业智能涵盖严重依赖聚合的数据分析，主要侧重于业务信息。在统计应用中，数据分析可分为描述性统计、探索性数据分析（EDA）和验证性数据分析（CDA）。EDA侧重于发现数据中的新特征，而CDA侧重于确认或证伪现有假设。预测分析侧重于应用统计模型进行预测预测或分类，而文本分析应用统计、语言和结构技术从文本源（一种非结构化数据）中提取和分类信息。以上都是各种数据分析。有专业的团队为你保驾护航。

1、沃尔玛经典营销案例：啤酒与尿布“啤酒与尿布”的故事产生于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，沃尔玛的超市管理人员分析 时发现了一个令人难于理解的现象：在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现同一个购物篮中，这种独特的销售现象引起了管理人员的注意，经过后续调查发现，这种现象出现年轻的父亲身上。 [7]在美国有婴儿的家庭中，一般是母亲在家中照看婴儿，年轻的父亲前去超市购买尿布。有机会去贵司参观学习。出口数据分析工具一体化

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Stata的统计功能很强，除了传统的统计分析方法外，还收集了近20年发展起来的新方法，如Cox比例风险回归，指数与Weibull回归，多类结果与有序结果的logistic回归，Poisson回归，负二项回归及广义负二项回归，随机效应模型等。具体说， Stata具有如下统计分析能力：数值变量资料的一般分析：参数估计，t检验，单因素和多因素的方差分析，协方差分析，交互效应模型，平衡和非平衡设计，嵌套设计，随机效应，多个均数的两两比较，缺项数据的处理，方差齐性检验，正态性检验，变量变换等。分类资料的一般分析：参数估计，列联表分析 ( 列联系数，确切概率 ) ，流行病学表格分析等。出口数据分析工具一体化

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