Spss @spss23 Channel on Telegram

Spss

@spss23


ID ADmin
@ebrahim_farbod

🆕️متامتد-مرکز تحلیل داده فربد
Www.spss-pasw.ir

https://wa.me/message/DHMKCQMJFLHDA1
👆👆👆👆👆👆👆
ارتباط با ادمین برای مشاوره تحلیل آماری

Spss (Persian)

این کانال با نام "Spss" یک مرکز تحلیل داده معتبر و حرفه‌ای است که توسط مرکز متامتد-مرکز تحلیل داده فربد اداره می‌شود. اگر به دنبال کسب و کارهایی هستید که به شما نیازمند تحلیل داده‌های آماری و استفاده از نرم‌افزارهای مخصوص هستند، این کانال می‌تواند یک منبع معتبر برای شما باشد. این کانال فراهم کننده اطلاعات و مشاوره‌های مفید از سوی ادمین با نام کاربری @spss23 می‌باشد. برای ارتباط و مشاوره بیشتر می‌توانید به وب‌سایت آنها به آدرس www.spss-pasw.ir مراجعه کنید. همچنین می‌توانید از طریق لینک مستقیم https://wa.me/message/DHMKCQMJFLHDA1 با ادمین برای مشاوره تحلیل آماری ارتباط برقرار کنید.

Spss

08 Jan, 10:04


معرفی خدمات متامتد در مرحله نهایی سازی است❤️❤️❤️❤️❤️

Spss

05 Jan, 16:03


❤️❤️❤️

Spss

26 Dec, 10:15


متامتد - نمونه فصل چهارم EVIEWS در حسابداري و شركت هاي بورسي
https://www.spss-pasw.ir/492/%D9%86%D9%85%D9%88%D9%86%D9%87-%D9%81%D8%B5%D9%84-%DA%86%D9%87%D8%A7%D8%B1%D9%85-eviews-%D8%AF%D8%B1-%D8%AD%D8%B3%D8%A7%D8%A8%D8%AF%D8%A7%D8%B1%D9%8A-%D9%88-%D8%B4%D8%B1%D9%83%D8%AA-%D9%87%D8%A7%D9%8A-%D8%A8%D9%88%D8%B1%D8%B3%D9%8A/

Spss

26 Dec, 06:57


فیلم استخراج داده از ره آورد نوین

Spss

17 Dec, 18:23


نظرتون در مورد طراحی صفحه اول کاتالوگ ... چیه؟ استقبال می کنیم از ایده های خوبتان❤️❤️❤️

Spss

14 Dec, 00:37


The Impact of Board Reforms on Audit Fees and
Financial Statement Restatements: Evidence from the
Iranian Capital Market

Spss

14 Dec, 00:34


اصل مقاله در حوزه مالی و حسابداری

Spss

07 Dec, 07:50


Channel photo updated

Spss

07 Dec, 07:50


Channel photo removed

Spss

05 Dec, 14:56


https://www.spss-pasw.ir/543/

Spss

28 Nov, 11:07


⬇️⬇️⬇️متغیر مداخله‌گر (یا متغیر میانجی) به متغیری اطلاق می‌شود که تأثیر یک متغیر مستقل بر یک متغیر وابسته را تحت تأثیر قرار می‌دهد. به عبارت دیگر، این متغیر می‌تواند رابطه بین دو متغیر دیگر را تغییر دهد یا تعدیل کند.
@spss23
به عنوان مثال، فرض کنید که ما در حال بررسی تأثیر تحصیلات (متغیر مستقل) بر درآمد (متغیر وابسته) هستیم. اگر سن (متغیر مداخله‌گر) را در نظر بگیریم، ممکن است سن بر درآمد تأثیر بگذارد و همچنین ممکن است بر رابطه بین تحصیلات و درآمد تأثیر بگذارد.

◀️◀️◀️شناسایی متغیرهای مداخله‌گر می‌تواند به درک بهتر از روابط پیچیده بین متغیرها کمک کند و به پژوهشگران اجازه می‌دهد تا نتایج دقیق‌تری را به دست آورند.
@spss23
@amos25
تحلیل داده دانشگاهی و صنعتی

Spss

22 Nov, 06:42


گروه هاي آموزش رايگان نرم افزارهاي تحليل آماري
⬅️⬅️⬅️گروه ایویوز
https://t.me/eviews12

⬅️⬅️⬅️گروه آموس - ليزرل - اسمارت پي ال اس
https://t.me/Amos25

⬅️⬅️⬅️کانال spss
https://t.me/spss23

⬅️⬅️⬅️گروه spss
https://t.me/spss31
استارت آپ متامتد - مرکز تحلیل داده متد
⬅️⬅️⬅️ Spss-pasw.ir


آموزش مباحث اقتصاد سنجی با نرم افزار eviews و Stata
مشاوره آماری در حوزه تحلیل دیتا

Spss

21 Nov, 17:13


تحلیل پوششی داده‌ها (Data Envelopment Analysis یا DEA) یک روش آماری و ریاضی است که برای ارزیابی کارایی واحدهای تصمیم‌گیری (DMUs) مانند سازمان‌ها، شرکت‌ها، بیمارستان‌ها و سایر نهادها استفاده می‌شود. این روش به خصوص در شرایطی که واحدهای تصمیم‌گیری با ورودی‌ها و خروجی‌های مختلفی مواجه هستند، کاربرد دارد.

▎ویژگی‌های کلیدی DEA:

1. ارزیابی کارایی: DEA به ارزیابی نسبت خروجی به ورودی می‌پردازد و توانایی واحدها در تبدیل ورودی‌ها به خروجی‌ها را اندازه‌گیری می‌کند.


2. عدم نیاز به توزیع خاص: یکی از مزایای DEA این است که نیازی به فرضیات مربوط به توزیع‌های خاص ندارد و می‌تواند با داده‌های واقعی کار کند.

3. تعیین مرز کارایی: DEA یک مرز کارایی ایجاد می‌کند که واحدهای کارا بر روی آن قرار دارند و واحدهای ناکارا در زیر این مرز قرار می‌گیرند.

4. تجزیه و تحلیل چندبعدی: DEA قادر است تا با بررسی همزمان چندین ورودی و خروجی، کارایی را در یک چارچوب چندبعدی تحلیل کند.

▎مراحل انجام DEA:

1. تعریف واحدهای تصمیم‌گیری (DMUs): شناسایی و انتخاب واحدهایی که قرار است مورد ارزیابی قرار گیرند.


2. جمع‌آوری داده‌ها: جمع‌آوری اطلاعات مربوط به ورودی‌ها و خروجی‌های هر واحد.

3. مدل‌سازی: انتخاب مدل مناسب DEA (مثل مدل CCR یا BCC) و محاسبه کارایی هر واحد.

4. تحلیل نتایج: بررسی نتایج به دست آمده، شناسایی واحدهای ناکارا و ارائه پیشنهادات برای بهبود.

▎کاربردها:

• ارزیابی عملکرد سازمان‌ها

• مقایسه بیمارستان‌ها یا مراکز درمانی

• تحلیل کارایی بانک‌ها و موسسات مالی

• بررسی عملکرد مدارس و دانشگاه‌ها

تحلیل پوششی داده‌ها به عنوان ابزاری قوی برای مدیران و پژوهشگران در جهت بهبود کارایی و بهره‌وری در سازمان‌ها شناخته می‌شود.
@spss23

Spss

15 Nov, 11:28


بهینه سازی کارایی بانکی با روش الگوریتم ژنتیک در محیط پایتون

Spss

05 Nov, 20:55


تحلیل کارایی چند بانک در طول چند سال با روش تحلیل پوششی داده ها مدل CCR در محیط پایتون .

Spss

29 Oct, 17:31


مشکات - دانشگاه آزاد اسلامی
https://meshkat.iau.ir/courses/12242

Spss

24 Oct, 09:23


😎😎😎😎درخت تصمیم (Decision Tree) یکی از روش‌های محبوب در یادگیری ماشین و تحلیل داده‌ها است که برای تصمیم‌گیری و پیش‌بینی استفاده می‌شود. این روش به صورت گرافیکی نمایش داده می‌شود و شامل مجموعه‌ای از گره‌ها و شاخه‌ها است که به ما کمک می‌کند تا تصمیمات را بر اساس ویژگی‌های مختلف بگیریم. در ادامه، اجزای اصلی درخت تصمیم و نحوه کار آن را تشریح می‌کنیم:
@spss23
اجزای درخت تصمیم

1. گره ریشه (Root Node):

• این گره بالاترین سطح درخت است و نمایانگر کل مجموعه داده‌ها است. از این گره، شاخه‌ها به سمت زیرمجموعه‌های مختلف تقسیم می‌شوند.

2. گره‌های داخلی (Internal Nodes):

• این گره‌ها نمایانگر ویژگی‌های مختلف هستند که بر اساس آن‌ها تصمیم‌گیری می‌شود. هر گره داخلی یک سوال یا شرط را مطرح می‌کند که داده‌ها را به دو یا چند زیرمجموعه تقسیم می‌کند.

3. گره‌های برگ (Leaf Nodes):

• این گره‌ها نمایانگر نتایج نهایی یا کلاس‌ها هستند. در واقع، هر گره برگ نشان‌دهنده یک تصمیم نهایی یا پیش‌بینی است.

4. شاخه‌ها (Branches):

• شاخه‌ها مسیرهایی هستند که بین گره‌ها وجود دارند و نشان‌دهنده نتایج سوالات مطرح شده در گره‌های داخلی هستند.

نحوه کار درخت تصمیم

1. انتخاب ویژگی:

• در هر گره، ویژگی‌ای انتخاب می‌شود که بهترین تقسیم‌بندی را انجام دهد. برای انتخاب بهترین ویژگی، معیارهای مختلفی مانند "انحراف معیار"، "آنتروپی" و "Gini Index" استفاده می‌شود.

2. تقسیم‌بندی داده‌ها:

• پس از انتخاب ویژگی، داده‌ها بر اساس آن ویژگی تقسیم می‌شوند و به گره‌های جدید منتقل می‌شوند.

3. تکرار فرآیند:

• این فرآیند انتخاب ویژگی و تقسیم‌بندی داده‌ها تا زمانی ادامه می‌یابد که یکی از شرایط توقف برآورده شود، مانند رسیدن به حد مشخصی از عمق درخت، یا زمانی که تمام داده‌ها در یک گره به یک کلاس خاص تعلق داشته باشند.

4. پیش‌بینی:

• برای پیش‌بینی یک نمونه جدید، مسیر آن از گره ریشه تا گره برگ دنبال می‌شود و بر اساس ویژگی‌های آن نمونه، تصمیم نهایی گرفته می‌شود.

مزایا و معایب

مزایا:

ساده و قابل فهم: درخت تصمیم به راحتی قابل تفسیر و توضیح است.

غیرخطی بودن: این روش قادر به مدل‌سازی روابط غیرخطی بین ویژگی‌ها و هدف است.

قابلیت پردازش داده‌های گمشده: درخت تصمیم می‌تواند با داده‌های ناقص به خوبی کار کند.

معایب:

حساسیت به داده‌های آموزشی: درخت‌های تصمیم ممکن است به داده‌های آموزشی حساس باشند و بیش‌برازش (overfitting) کنند.

عدم توانایی در مدل‌سازی روابط پیچیده: برای برخی از مسائل پیچیده، ممکن است درخت تصمیم نتواند به خوبی عمل کند.

نتیجه‌گیری

درخت تصمیم ابزاری قدرتمند برای تحلیل داده‌ها و اتخاذ تصمیمات است. با استفاده صحیح و تنظیمات مناسب، می‌توان از این روش برای حل مسائل مختلف یادگیری ماشین و پیش‌بینی استفاده کرد.
@spss23

Spss

21 Oct, 19:25


تحلیل شبکه عصبی در SPSS 27 به عنوان یک ابزار پیشرفته برای مدل‌سازی و پیش‌بینی داده‌ها استفاده می‌شود. این روش به ویژه در تحلیل‌های پیچیده و غیرخطی مفید است. در ادامه مراحل کلی برای انجام تحلیل شبکه عصبی در SPSS 27 را توضیح می‌دهم:

1. آماده‌سازی داده‌ها

• داده‌های خود را وارد SPSS کنید. اطمینان حاصل کنید که داده‌ها تمیز و بدون نقص هستند.

• متغیرهای مستقل و وابسته را مشخص کنید.

2. انتخاب مدل شبکه عصبی

• به منوی Analyze بروید.

• گزینه Neural Networks را انتخاب کنید.

• سپس گزینه Multilayer Perceptron (MLP) را انتخاب کنید.

3. تنظیمات مدل

• در پنجره باز شده، متغیر وابسته و مستقل را مشخص کنید.

• تعداد لایه‌ها و نورون‌ها را تنظیم کنید. معمولاً یک لایه مخفی کافی است، اما می‌توانید با آزمایش تعداد نورون‌ها و لایه‌ها، بهترین نتیجه را پیدا کنید.

• همچنین می‌توانید الگوریتم یادگیری و پارامترهای دیگر را تنظیم کنید.

4. آموزش مدل

• پس از تنظیمات، مدل را اجرا کنید. SPSS داده‌ها را برای آموزش مدل استفاده می‌کند و نتایج را تولید می‌کند.

5. ارزیابی مدل

• نتایج شامل دقت مدل، ماتریس سردرگمی و دیگر معیارهای ارزیابی خواهد بود.

• می‌توانید از تکنیک‌های مختلف مانند Cross-Validation برای ارزیابی بهتر مدل استفاده کنید.

6. تفسیر نتایج

• نتایج به دست آمده را تحلیل کنید و ببینید که مدل چگونه عمل کرده است.

• توجه به وزن‌های نورون‌ها و تاثیرات متغیرها می‌تواند به درک بهتر مدل کمک کند.

7. پیش‌بینی

• با استفاده از مدل آموزش‌دیده، می‌توانید پیش‌بینی‌هایی بر اساس داده‌های جدید انجام دهید.

نکات مهم:

• حتماً داده‌های خود را قبل از تحلیل بررسی و نرمال‌سازی کنید.

• به یاد داشته باشید که تحلیل شبکه عصبی نیاز به حجم مناسبی از داده دارد تا به نتایج قابل اعتماد برسید.
@spss23
• استفاده از روش‌های مختلف برای ارزیابی مدل می‌تواند به بهبود دقت پیش‌بینی کمک کند.

Spss

12 Oct, 04:28


💎💎💎مقاله در سایت سایتی دایرکت پابلیشر شد💎💎💎

Spss

12 Oct, 04:26


Sent with Xodo

Spss

06 Oct, 19:22


#مقاله_ISI#
چاپ مقاله جدید
Hybrid data mining and data-driven algorithms for a green logistics transportation network in the post-COVID era: A case study in the USA


Sina Abbasi , Seyedeh Saeideh Mousavi , Ebrahim Farbod, Mohammad
Yousefi Sorkhi, Mohammad Parvin

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2772941924000851

Spss

04 Oct, 17:16


👈👈👈پلاگین های amos➡️➡️

Spss

04 Oct, 17:16


⬇️⬇️⬇️⬇️دانلود پلاگین ها

Spss

04 Oct, 17:15


😎😎
پلاگین‌ها در نرم‌افزار AMOS (Analysis of Moment Structures) به کاربران این امکان را می‌دهند که قابلیت‌های اضافی و ویژگی‌های جدیدی را به نرم‌افزار اضافه کنند. این پلاگین‌ها می‌توانند شامل ابزارهایی برای تحلیل‌های خاص، بهبود فرآیند مدل‌سازی، یا حتی امکانات بصری برای نمایش داده‌ها باشند.

📌📌📌به طور کلی، پلاگین‌ها در AMOS می‌توانند کارهای زیر را انجام دهند:

1. تحلیل‌های پیشرفته: اضافه کردن روش‌های جدید تحلیل مانند تحلیل مسیر، تحلیل عاملی تأییدی و غیره.
2. بهبود تجسم داده‌ها: ارائه ابزارهای گرافیکی برای نمایش نتایج به صورت بصری.
3. افزایش کارایی: بهینه‌سازی روند کار با ارائه امکانات خودکارسازی و تسهیل در فرآیندها.
4. توسعه مدل‌های پیچیده: فراهم کردن امکان ایجاد و تحلیل مدل‌های پیچیده‌تر و سفارشی.
@spss23
✔️✔️✔️استفاده از پلاگین‌ها می‌تواند به محققان و تحلیلگران کمک کند تا نتایج دقیق‌تری از دادههای خود استخراج کنند و فرآیند تحلیل را سریع‌تر و کارآمدتر انجام دهند.

▶️▶️ spss-pasw.ir

Spss

27 Sep, 04:17


⬇️⬇️⬇️متغیر مداخله‌گر (یا متغیر میانجی) به متغیری اطلاق می‌شود که تأثیر یک متغیر مستقل بر یک متغیر وابسته را تحت تأثیر قرار می‌دهد. به عبارت دیگر، این متغیر می‌تواند رابطه بین دو متغیر دیگر را تغییر دهد یا تعدیل کند.
@spss23
به عنوان مثال، فرض کنید که ما در حال بررسی تأثیر تحصیلات (متغیر مستقل) بر درآمد (متغیر وابسته) هستیم. اگر سن (متغیر مداخله‌گر) را در نظر بگیریم، ممکن است سن بر درآمد تأثیر بگذارد و همچنین ممکن است بر رابطه بین تحصیلات و درآمد تأثیر بگذارد.

◀️◀️◀️شناسایی متغیرهای مداخله‌گر می‌تواند به درک بهتر از روابط پیچیده بین متغیرها کمک کند و به پژوهشگران اجازه می‌دهد تا نتایج دقیق‌تری را به دست آورند.
@spss23
@amos25
تحلیل داده دانشگاهی و صنعتی

Spss

26 Sep, 14:32


😦😦😦
آنتروپی شانون یک مفهوم کلیدی در نظریه اطلاعات است که توسط کلود شانون در سال 1948 معرفی شد. این مفهوم به اندازه‌گیری عدم قطعیت یا بی‌نظمی در یک مجموعه از داده‌ها یا اطلاعات کمک می‌کند. در زیر به توضیح این روش پرداخته می‌شود:

1. تعریف آنتروپی شانون:
آنتروپی شانون، که با نماد H(X) نشان داده می‌شود، به صورت زیر تعریف می‌شود:


H(X) = - ∑_i=1^n p(x_i) log_b p(x_i)


که در آن:
- X متغیر تصادفی است.
- p(x_i) احتمال وقوع حالت x_i است.
- n تعداد حالات ممکن است.
- b پایه لگاریتم است (معمولاً 2 برای محاسبه آنتروپی به بیت).

2. تفسیر آنتروپی:
- عدم قطعیت: آنتروپی نشان‌دهنده میزان عدم قطعیت یا بی‌نظمی در یک توزیع احتمال است. هرچه آنتروپی بیشتر باشد، عدم قطعیت بیشتر و اطلاعات کمتری درباره وضعیت سیستم داریم.
- مقدار صفر: اگر همه حالات به طور قطعی یکسان باشند (یعنی یکی از حالات با احتمال 1 و بقیه با احتمال 0)، آنتروپی صفر است.
- مقدار حداکثر: وقتی توزیع احتمال کاملاً یکنواخت باشد (یعنی هر حالت با احتمال برابر رخ دهد)، آنتروپی به حداکثر خود می‌رسد.

3. کاربردها:
آنتروپی شانون در زمینه‌های مختلفی کاربرد دارد، از جمله:
- فشرده‌سازی داده‌ها: برای تعیین حداقل تعداد بیت‌هایی که برای نمایش یک مجموعه از داده‌ها نیاز است.
- کدگذاری: در طراحی الگوریتم‌های کدگذاری کارآمد.
- نظریه اطلاعات: برای تحلیل و بررسی سیستم‌های ارتباطی.
- تحلیل داده‌ها: در علم داده و یادگیری ماشین برای ارزیابی پیچیدگی و تنوع داده‌ها.

4. مثال ساده:
فرض کنید یک سکه عادل داریم که دو حالت ممکن (سکه رو و سکه پشت) دارد. احتمال هر حالت p(رو) = 0.5 و p(پشت) = 0.5 است. آنتروپی این توزیع به صورت زیر محاسبه می‌شود:


H(X) = - [p(رو) log_2 p(رو) + p(پشت) log_2 p(پشت)
📀📀📀📀📀📀📀📀

H(X) = - [0.5 log_2 0.5 + 0.5 log_2 0.5] = - [0.5 × (-1) + 0.5 × (-1)] = 1 بیت


این نشان می‌دهد که برای توصیف نتیجه پرتاب سکه به یک بیت اطلاعات نیاز داریم.

نتیجه‌گیری
آنتروپی شانون ابزاری قدرتمند برای اندازه‌گیری اطلاعات و عدم قطعیت در سیستم‌های مختلف است و کاربردهای گسترده‌ای در علوم مختلف دارد
📌📌📌📌📌
@spss23
@eviews13
🫥تحلیل داده صنعتی ودانشگاهی

Spss

26 Sep, 09:55


⭕️⭕️⭕️تحلیل متغیر میانجی (Mediation Analysis) در Smart PLS به منظور بررسی تأثیر یک متغیر بر روی رابطه بین دو متغیر دیگر انجام می‌شود. برای انجام این تحلیل، مراحل زیر را دنبال کنید:
😦😦😦😦
▎1. مدل‌سازی ساختاری (Structural Model):
- ابتدا مدل ساختاری خود را طراحی کنید. در این مدل، متغیر مستقل، متغیر وابسته و متغیر میانجی را مشخص کنید.

▎2. تعریف متغیرها:
- متغیر مستقل (IV): متغیری که تأثیر می‌گذارد.
- متغیر وابسته (DV): متغیری که تحت تأثیر قرار می‌گیرد.
- متغیر میانجی (Mediator): متغیری که تأثیر IV بر DV را تعدیل می‌کند.

▎3. رسم مدل:
- در Smart PLS، مدل خود را با استفاده از ابزارهای موجود رسم کنید. روابط بین متغیرها را با پیکان‌های مناسب مشخص کنید.

▎4. محاسبه و تحلیل داده‌ها:
- داده‌های خود را وارد Smart PLS کنید و مدل را اجرا کنید.
- نتایج شامل بارهای عاملی، ضرایب مسیر و R² برای هر متغیر را بررسی کنید.

⁉️⁉️⁉️5. بررسی اثرات مستقیم و غیرمستقیم:
- اثر مستقیم IV بر DV و اثر IV بر Mediator و سپس Mediator بر DV را بررسی کنید.
- برای بررسی اثر غیرمستقیم، از ضرایب مسیر استفاده کنید:

Effect_indirect = Effect_IV → Mediator×Effect_Mediator → DV


▎6. آزمون معناداری:
- از Bootstrap در Smart PLS برای آزمون معناداری اثرات استفاده کنید. این آزمون به شما کمک می‌کند تا ببینید آیا اثر غیرمستقیم معنادار است یا خیر.

▎7. تحلیل نتایج:
- نتایج را تحلیل کنید و بررسی کنید که آیا متغیر میانجی به طور معناداری رابطه بین IV و DV را تعدیل می‌کند یا خیر.

▎8. گزارش نتایج:
- نتایج تحلیل خود را به صورت دقیق گزارش کنید، شامل ضریب اثرات، معناداری و نمودارهای مربوطه.
@spss23
با دنبال کردن این مراحل، می‌توانید به تحلیل متغیر میانجی در Smart PLS بپردازید.

@spss23
@amos25
@eviews13
@spss30
آموزش رایگان نرم افزارهای آماری

Spss

24 Sep, 16:38


GigaSheet یک ابزار پیشرفته 😎😎😎😎برای تجزیه و تحلیل داد‌ه ها است که به کاربران این امکان را می‌دهد تا با حجم بالایی از داده‌ها کار کنند. این ابزار معمولاً برای تحلیل داده‌های بزرگ، به ویژه در زمینه‌های علمی، مالی و تجاری مورد استفاده قرار می‌گیرد. در زیر به برخی از ویژگی‌ها و کاربردهای GigaSheet اشاره می‌کنم:

📢ویژگی‌ها:

1. حجم بالای داده: GigaSheet قادر است با داده‌های بسیار بزرگ (در سطح ترابایت) کار کند و آن‌ها را بدون افت سرعت پردازش کند.

2. رابط کاربری کاربرپسند: این ابزار معمولاً دارای یک رابط کاربری ساده و قابل فهم است که به کاربران اجازه می‌دهد به راحتی با آن کار کنند.

3. تحلیل‌های پیشرفته: GigaSheet امکاناتی برای انجام تحلیل‌های پیچیده، مانند تحلیل‌های آماری، یادگیری ماشین و مدل‌سازی داده‌ها فراهم می‌کند.

4. پشتیبانی از فرمت‌های مختلف: این ابزار معمولاً می‌تواند داده‌ها را از فرمت‌های مختلفی مانند CSV، Excel و پایگاه‌های داده مختلف وارد و صادر کند.

5. همکاری تیمی: بسیاری از نسخه‌های GigaSheet امکاناتی برای همکاری تیمی دارند که به کاربران اجازه می‌دهد به صورت همزمان بر روی یک پروژه کار کنند.

کاربردها:

1. تحلیل داده‌های تجاری: شرکت‌ها می‌توانند از GigaSheet برای تحلیل داده‌های فروش، مشتریان و بازار استفاده کنند تا تصمیمات بهتری بگیرند.

2. تحقیقات علمی: پژوهشگران می‌توانند از این ابزار برای تحلیل داده‌های بزرگ در پروژه‌های تحقیقاتی خود بهره ببرند.

3. مدیریت پروژه: GigaSheet می‌تواند به عنوان ابزاری برای برنامه‌ریزی و مدیریت پروژه‌ها مورد استفاده قرار گیرد.

4. آموزش و یادگیری: این ابزار می‌تواند در دانشگاه‌ها و مؤسسات آموزشی برای آموزش مفاهیم تحلیل داده‌ها و علم داده استفاده شود.
@spss23
در نهایت، GigaSheet یک ابزار قدرتمند برای هر کسی است که نیاز به کار با داده‌های بزرگ دارد و می‌خواهد تحلیل‌های عمیق‌تری انجام دهد.

Spss

24 Sep, 16:33


🙂🙂🙂🙂بهترین ابزارهای Data Science بدون کدنویسی:
✍️ابزار Gigasheet:
- ابزاری بدون کد مبتنی بر مرورگر برای تجزیه و تحلیل داده‌ها در مقیاس بزرگ.
- از هوش مصنوعی برای انجام تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده می‌کند.
- شبیه ترکیبی از Excel و Pandas بدون محدودیت‌های مقیاس.
- تجزیه و تحلیل تا ۱ میلیارد رکورد
✍️ابزار Mito:
- ایجاد یک رابط صفحه‌گسترده در Jupyter Notebook.
- از هوش مصنوعی Mito برای انجام تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده می‌کند.
- به‌طور خودکار کد پایتون برای هر تجزیه و تحلیل تولید می‌کند.
✍️ابزار PivotTableJS
- ایجاد جداول محوری، تجمیع‌ها و نمودارها
✍️ ابزار Drawdata
- ایجاد هر مجموعه داده پراکنده ۲ بعدی با کشیدن ماوس.
✍️ابزار PyGWalker
- تجزیه و تحلیل یک DataFrame همانند Tableau.
✍️ابزار Visual Python
- تولیدکننده کد پایتون مبتنی بر GUI.
✍️ ابزار Tensorflow Playgroun
- تغییر داده‌ها، معماری مدل، هایپرپارامترها و غیره با کلیک بر روی دکمه‌ها.
✍️ابزار ydata-profilingا
- اطلاعاتی درباره مقادیر گمشده، آمار داده‌ها، همبستگی، تعاملات داده را پوشش می‌دهد.
@@Spss23

Spss

20 Sep, 18:08


Channel photo removed

Spss

20 Sep, 16:30


😎برازش مدل شبکه عصبی در SPSS به شما این امکان را می‌دهد که الگوهای پیچیده‌تری را در داده‌ها شناسایی کنید. در زیر مراحل اصلی برای انجام این کار را توضیح می‌دهم:
👩‍🔬
1. آماده‌سازی داده‌ها
- جمع‌آوری داده‌ها: داده‌های خود را جمع‌آوری کنید و مطمئن شوید که تمام متغیرهای لازم در دسترس هستند.
- پیش‌پردازش داده‌ها: داده‌ها باید تمیز و آماده برای تحلیل باشند. این شامل حذف یا جایگزینی مقادیر گمشده، نرمال‌سازی یا استانداردسازی متغیرها و تبدیل متغیرهای کیفی به عددی (در صورت نیاز) است.

2. بارگذاری داده‌ها در SPSS
- داده‌های خود را در SPSS بارگذاری کنید. این می‌تواند از طریق فایل‌های Excel، CSV یا فرمت‌های دیگر انجام شود.

3. انتخاب مدل شبکه عصبی
- از منوی Analyze گزینه Neural Networks را انتخاب کنید.
- سپس گزینه Multilayer Perceptron را انتخاب کنید.
@spss23
4. تنظیمات مدل
- متغیر وابسته: متغیر هدف (وابسته) را مشخص کنید.
- متغیرهای مستقل: متغیرهایی که می‌خواهید برای پیش‌بینی استفاده کنید را انتخاب کنید.
- تنظیمات شبکه: شما می‌توانید تعداد لایه‌ها و نورون‌ها را تنظیم کنید. همچنین می‌توانید نوع تابع فعال‌سازی (activation function) را انتخاب کنید.

5. تنظیمات آموزش
- نحوه تقسیم داده‌ها: می‌توانید داده‌ها را به دو دسته آموزش و تست تقسیم کنید.
- معیارهای ارزیابی: معیارهایی مانند دقت، حساسیت و ویژگی را برای ارزیابی مدل خود انتخاب کنید.

6. اجرای مدل
- پس از تنظیم همه پارامترها، روی دکمه OK کلیک کنید تا مدل اجرا شود.
@spss23
7. ارزیابی نتایج
- پس از اجرای مدل، SPSS نتایج مختلفی ارائه می‌دهد که شامل:
- جدول خطا: نشان‌دهنده دقت پیش‌بینی مدل است.
- نمودار ROC: برای ارزیابی عملکرد مدل.
- وزن‌های نورون‌ها: نشان‌دهنده اهمیت هر متغیر در پیش‌بینی است.

8. تفسیر نتایج
- نتایج به دست آمده را تحلیل کنید و به دنبال الگوها و بینش‌های جدید باشید. توجه داشته باشید که مدل‌های شبکه عصبی ممکن است پیچیده باشند و تفسیر آن‌ها نیاز به دقت دارد.
@spss23
😦نکات مهم:
- تنظیمات مختلف: ممکن است نیاز باشد تا با تنظیمات مختلف آزمایش کنید تا بهترین عملکرد مدل را پیدا کنید.
- تحلیل واریانس (ANOVA): برای بررسی معناداری متغیرها می‌توانید از روش‌های دیگر نیز استفاده کنید.
- مدل‌های پیچیده‌تر: اگر نیاز به مدل‌های پیشرفته‌تری دارید، ممکن است بخواهید از نرم‌افزارهای تخصصی‌تر مانند TensorFlow یا Keras استفاده کنید.

3,130

subscribers

808

photos

55

videos