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【原創】SPSS基于粉絲消費者視角對明星粉絲經濟的研究調查數據分析報告(附代碼數

發布時間:2020-05-02 05:47:04 已有: 人閱讀

  【原創】SPSS基于粉絲消費者視角對明星粉絲經濟的研究調查數據分析報告(附代碼數據).docx

  【原創】定制開發r/python/spss/matlab/WEKA/sas/sql/C++/stata/eviews/Computer science assignment/代做Project/數據挖掘和統計分析可視化調研報告/程序/PPT等/爬蟲數據采集服務(附代碼數據), 咨詢 有問題百度搜索“”就可以了 歡迎登陸官網:/datablog 基于粉絲消費者視角對明星粉絲經濟的研究 ——基于對江西省的粉絲群體分析 摘要:粉絲經濟,泛指架構在粉絲和被關注者關系之上的經營性創收行為,被關注者多為明星、偶像和行業名人等。 “粉絲”伴隨著偶像應運而生,粉絲追尋偶像往往是出于心理的寄托,但其消費行為卻可以進行客觀量化。粉絲在狂熱追隨偶像的過程中往往會產生消費行為,這種行為是方方面面的,于是衍生出來一個新興的巨大產業——粉絲產業,粉絲的出現已經不止是社會現象,更是一種經濟現象。 現今粉絲群體已經不僅僅是過去所認為的龐大消費群體,還是一支具有潛力能量的經濟力墻,甚至逐漸形成一個粉絲產業。粉絲經濟越來越壯大,并已成為娛樂產業最重要的組成部分。因而,基于粉絲消費者視角對粉絲經濟進行調查,已十分具有必要性。 本文面對不同年齡階段、不同職業的對象,通過問卷調查的方式,首先針對問卷問題設定指標,然后對三個一級指標分別進行描述性統計分析,再進行粉絲忠誠度層次分析,運用斯蒂文斯和羅森伯格的粉絲忠誠度模型算出每個粉絲的忠誠度的得分。根據粉絲忠誠度得分進行粉絲分類,將這個得分與產品的各指標進行綜合分析,得出不同粉絲群體的消費模式等分析方法進行綜合分析。分析結果如下:粉絲消費的主要貢獻群體,主力軍是高水平在校大學生;性別不同對于喜愛度的影響有著獨特的差異,男性對于明星忠誠度高的,購買與實際價值不相符的幾率會上升,相較女性的購買率會提升,然而在明星喜愛度略低的群體中,女性粉絲的購買率明顯高于男性;會購買超出實際價值的物品幾乎都是學生,學生群體中的購買率顯著高于其他職業群體;偶像的負面新聞會“掉粉”,偶像應該常反省自身,規范自身行為,以維持粉絲群體”;“明星效應”帶動企業效益,明星以及其營銷群體應以粉絲為中心,輔以營銷學理念,和粉絲互動為粉絲創造價值,以使得粉絲群體的忠誠度、消費的穩定增長。 【原創】定制開發r/python/spss/matlab/WEKA/sas/sql/C++/stata/eviews數據挖掘和統計分析可視化調研報告/程序/PPT等/爬蟲數據采集服務(附代碼數據),咨詢 有問題到百度搜索“大數據部落”就可以了 歡迎登陸官網:/teradat 針對分析結果所反映的現狀,本文提出如下幾點建議:粉絲要在能力范圍內理性消費,正視偶像效應;偶像不斷提升自身,要正確發揮強大的號召力,弘揚社會正能量;社會媒體應有社會責任感,正確引導;企業應合理定位營銷以保持長足生命力,同時積極傳播社會正能量。 關鍵字:粉絲經濟 偶像 理性 正能量 目錄 TOC \o 1-3 \h \z \u 一、 緒論 6 (一) 研究背景 6 (二) 研究思路與方法 7 1. 研究思路 7 2. 研究方法 7 3. 研究特色 8 4. 研究意義 8 二、 調查流程 9 (一) 調查對象 9 (二) 調查方式 9 (三) 問卷體系 9 1. 問卷發放與整理 9 2. 質量控制 10 三、 基本信息 11 四、 粉絲忠誠度 14 (一) 對粉絲認同的分析 14 1. 針對粉絲對明星的喜愛因素分析 14 (二) 對粉絲迷戀的分析 15 1. 喜愛度與相關因子的分析 15 2. 消費行為相關因子的分析 17 3. 功能認同相關因子的分析 18 4. “去看明星新拍的電影”的二元Lohgistic回歸 19 (三) 粉絲忠誠的相關因子的分析 20 (四) 粉絲關注渠道的相關因子的分析 21 1. 粉絲關注的交叉表與雷達圖 21 2. 對粉絲關注渠道的因子分析 22 3. 對粉絲群體花費的因子分析 24 (五) 粉絲忠誠度的層次分析 25 1. 斯蒂文斯和羅森伯格的粉絲忠誠度模型 25 五、 產品 28 (一) 性別與影響粉絲消費因素的分析 28 (二) 對產品性價比的分析 29 1. 產品性價比相關因子的分析 29 (三) 對產品價格的分析 30 1. 針對粉絲消費考慮因素中價格的影響分析 30 2. 價格與相關因子分析 31 (四) 對產品需求的分析 32 1. 產品需求相關因子分析 32 (五) 對花費的相關因子分析 33 1. 花費的多因素方差分析 33 2. 對花費的因子分析 34 六、 結論 36 (一) 粉絲對偶像有選擇性 36 (二) 性別不同對于明星忠誠度的影響有著獨特的差異 36 (三) 高水平學歷群體的購買率顯著高于其他學歷群體 37 (四) “明星效應”能有效的帶動企業效益 37 (五) 性別不同對于產品的影響有著獨特的差異 37 七、 本文建議 38 (一) 粉絲要在能力范圍內理性消費,正視偶像效應 38 (二) 偶像不斷提升自身,要正確發揮強大的號召力,弘揚社會正能量 38 (三) 社會媒體應有社會責任感,正確引導 38 (四) 企業應合理營銷以保持長足生命力,同時積極傳播社會正能量 39 緒論 研究背景 近日,粉絲追星熱潮愈演愈烈,從鹿晗公布戀情導致微博系統崩潰到粉絲為王俊凱慶生買了18顆星星,網絡上也出現“飯圈”、“愛豆”等新詞匯,可見,粉絲們的影響力已經逐漸壯大。 而同時,伴隨著媒介文化的迅猛發展以及文化商業化的擴張步伐,由粉絲族群衍生出的一種新型的文化經濟模式——粉絲經濟已成為文化產業市場的一塊巨大的蛋糕。從本質上來講粉絲經濟是一種情感經濟行為, 是粉絲基于對偶像的喜愛而產生的一種消費需求。張嬙在《粉絲力量大》一書中對“粉絲經濟”[1]做出了定義:“粉絲經濟是以情緒資本為核心, 以粉絲社區為營銷手段的增值情緒資本。粉絲經濟以消費者為主角, 由消費者主導營銷手段, 從消費者的情感出發, 企業借力使力, 達到為品牌與偶像增值情緒資本的目的。” 商家準確把握了這一群體的發展機遇, 衍生出來一系列的經濟文化產品, 粉絲亞文化與市場經濟之間形成了一種相互促進緊密聯系的關系構成了一條粉絲經濟產業鏈。隨著現代社會娛樂精神的發展,粉絲經濟有著更為廣闊的發展趨勢。 但是與任何新生事物一樣, 粉絲經濟的發展也面臨著一些問題。粉絲效應的出現給不少產品帶來了巨大的發展商機, 但是明星效應讓產品自身含有的文化價值遠遠超過其物質意義上的產品屬性價值,甚至產生了類似的假象, 在現代市場經濟中面臨著諸多的挑戰。 研究思路與方法 研究思路 此次調查研究主要以偶像為核心的明星經濟模式[2]出發,探尋并細分不同粉絲群體消費模式。 首先針對問卷問題設定指標,然后分別對一級指標進行描述性統計分析,其中對粉絲忠誠度進行層次分析,運用斯蒂文斯和羅森伯格的粉絲忠誠度模型算出每個粉絲的忠誠度的得分。根據粉絲忠誠度得分進行粉絲分類,將得分與產品的各指標進行綜合分析,得出不同粉絲群體的消費模式。 圖 SEQ 圖 \* ARABIC 1 研究思路 研究方法 1)文獻研究法。通過網絡查找相關論文、報告等先重點了解國內外粉絲經濟和粉絲消費行為的研究現狀。 2)調查法。問卷作為調查的核心部分,通過小組討論以及前期的對問卷初稿進行預調查,不斷改進問卷內容,使我們的問卷更加規范化、合理化、簡明化。問卷采用跳轉式,針對不同的受眾提供不同的問題。 3)數量研究法。通過對粉絲消費的規模、范圍、程度等數量關系的分析研究,認識和揭示粉絲消費的心理因素與行為特征之間的相互關系、變化規律和發展趨勢,由此可得出嚴謹的結論并且提出準確的建議。 研究特色 1)將定性研究與定量研究相結合。在采用問卷調查和文獻研究等定性研究方法的同時,將粉絲的心理及行為進行量化分析,明確粉絲關注明星的心理以及為之消費的行為特征,對當今粉絲群體進行全面系統地分析,提出合理化的建議。 2)設定指標體系分量值。以等級評級的方式對粉絲忠誠度進行評級驗證。通過對問卷調查結果進行分析,并輔以筆者在調研過程所獲得的有用信息,力求以指標量化評級的方式為調查結果提供一定的參考。 3)在數據分析上運用以統計分析為主,MATLAB、Excel、Spass等軟件為輔的模式進行研究。具有學術嚴謹性。 研究意義 明確粉絲消費行為模式及概念 粉絲作為消費者,卻不同于普通消費者。普通消費者偏重于消費行為本身,而粉絲消費者則注重消費行為體現的個人的狂熱情感,所以在消費行為特征上也有所區別,但是國內對粉絲消費僅有的研究并沒有明確粉絲消費行為模式及概念。 強化粉絲消費心理因素與行為特征之間的關系研究 目前已有的文獻多以符號學視角研究粉絲的符號消費,以及預測其未來的發展。并未剖析粉絲這一亞文化社群行為特征的內在因素,因此強化粉絲消費心理因素的研究尤為重要。而此項研究對粉絲消費者群體進行細分,分析不同粉絲群體的心理因素及行為特征,還可進一步挖掘粉絲群體的價值。 研究產品價值對粉絲喜愛度和消費行為的影響 盡管粉絲消費對象是符號和符號背后的意義,但對于文化或產品本身,也會影響到粉絲對明星的信任度或忠誠度,進而影響粉絲的符號消費。因此此項研究的現實意義在于為企業塑造、強化粉絲消費的忠誠度提供投資決策和營銷策略的依據。 調查流程 調查對象 由于年輕大眾是重度互聯網使用者,也是當下娛樂文化的主要使用和傳播者,同時也是消費最高且潛力巨大的群體。所以在此次調查中,我們主要選取12-35歲、來自不同學歷、不同職業的大眾人群為調查對象,并基于粉絲消費者的視角對粉絲消費心理因素及其行為進行研究。 調查方式 本次調查主要包括兩個方面,一方面是調查粉絲消費者的忠誠度,另一方面是調查粉絲消費的行為特征?紤]到調查范圍廣大,以及團隊的時間、精力、調查費用有限等因素,我們采取配額抽樣、重點抽樣相結合的方式發放問卷。 問卷體系 問卷發放與整理 預調查 此次調查預發了199份問卷,通過收到的反饋,將問卷的部分措辭和選項做了修改微調,提高問卷的效度。 樣本量的確定 抽樣方法本身會所引起的抽樣誤差,在其他條件相同的情況下,樣本的單位數愈多,則抽樣誤差愈小。為了減少不可避免的誤差,需確定最小樣本量數。 調整公式為: (1) 根據調整,本文最后確定樣本量為752份。 問卷指標體系 表1 一級指標 二級指標 指標 基礎指標 基本信息 性別 職業 學歷 年齡 粉齡 為明星的花費 粉絲忠誠度 粉絲認同 形象認同 不認同感 粉絲迷戀 喜愛度 功能認同 粉絲忠誠 積極態度 持續購買 負面仍不改積極態度 口碑傳播(帶動消費) 粉絲關注 相關新聞感興趣 信息搜索頻率高 產品 性價比 性價比 價格 價格 需求 需求 質量控制 調查實施前的質量控制 調查實施前對調查對象群體進行初步了解,明確調查目的,準確界定調查問題。在巧妙設計問卷題目的同時添加問卷跳轉形式,讓被訪者有興趣有時間認真填寫。并根據大量閱讀文獻以及預調查過程中獲取的意見與建議,反復修改,敲定最終版本,以確保調查的完整與嚴謹。 調查實施中的質量控制 調查過程中嚴格規范采取一對一的方式,及時解決被訪者在填寫問卷過程中的疑惑,運用一系列調查技巧與措施,保證了在數據采集過程中的真實性、統一性、可靠性。 調查實施后的質量控制 調查結束之后,通過判斷跳轉題內是否有答案判斷該問卷對于此次研究是否有效,將有效數據錄入量表。 量表的信度和效度分析 在進行問卷式調查研究的統計分析前,通過預調查、測評問卷的信度和效度,以研究問卷調查結果的可靠性和準確性。 本文選取Cronbach a 系數作為同一變量測項一致性信度的測量指標,并對199 份樣本數據進行了檢驗,結果表2所示。 表2 可靠性統計量 Crobach’s AlPha 項數 0.876 32 可見,AlPha=0.876表示同一變量測項一致性較好。此次研究所設計的問卷信度很高。 調查進度 圖 SEQ 圖 \* ARABIC 2 調查流程圖 基本信息 在問卷調查部分中,第一部分本文首先設置了7個問題來調查被訪者的基本信息,分別為性別、年齡、學歷、職業、喜愛明星類型、粉齡以及其花費。我們認為不同特征的人群對明星的認知、喜愛度、忠誠度、對產品的消費行為可能不同,因此,我們選取了這些變量進行了調查,調查結果如下: 受訪者的基本信息如下: 性別構成比例圖如圖3所示。由圖3可知,女性粉絲群體顯著多余男性,在符號檢驗中,亦認為如此(5%顯著差異),結合實際認為,在明星的粉絲群體中,幾乎總是女性群體多余男性群體,所以所抽取的樣本特征基本合理。 圖 SEQ 圖 \* ARABIC 3 性別構成比例圖 對調查數據進行單樣本檢驗,如表3所示。由于抽樣調查存在一定的隨機性,所以認為性別對于調查影響的差異性、顯著性在合理控制范圍內。 表 3 性別構成單樣本檢驗 對調查對象的職業和年齡交叉分析,結果如表4所示。由表4可知,當今粉絲群體中,多數為在校學生,即學生群體。年齡亦多數為16-25歲,接近高中/大學生的年齡水平。 表 4 職業與年齡的交叉表 不同類型明星的柱狀統計圖4如圖所示。由圖4可知,娛樂明星的數量最高,遠遠超出其他類明星的粉絲數量。這說明了,當今在粉絲群體的數量上,娛樂明星的營銷效果最好。 圖 SEQ 圖 \* ARABIC 4 不同類型明星的粉絲數柱狀圖 喜愛不同類型明星的粉絲的粉齡柱狀圖如圖5所示。由圖5可知,娛樂明星的粉齡平均時間長度最高,體育明星的粉齡平均時間長度最低,綜合實際認為,這同體育明星的特點有關。(奪冠后的粉絲量與奪冠前的粉絲量有著顯著的差異) 圖 SEQ 圖 \* ARABIC 5 喜愛不同類型明星的粉絲的粉齡柱狀圖 不同類型明星的粉絲的花費與收入占比圖如6所示。由圖6可知,與前面結論相同,娛樂明星的粉絲群體的花費依然在粉絲群體中占據著最高的地位,作家明星位列最低,綜合實際認為,這與作家明星群體的特點有關。(文學作品的消費往往低于其他消費品消費) 圖 SEQ 圖 \* ARABIC 6 不同類型明星的粉絲的花費與收入占比圖 粉絲忠誠度 為了進一步分析粉絲忠誠度各項因子對忠誠度的影響,以及量化粉絲的忠誠度。本文采用交叉表分析、因子分析、碎石圖、四分圖、雷達分布圖、獨立樣本T檢驗、二元logistic回歸分析、以獲得各類因子的交互效應和主效應、最終一級指標得分的量化分析。 對粉絲認同的分析 針對粉絲對明星的喜愛因素分析 粉絲對明星的喜愛因素雷達圖如圖7所示。由圖7可知,當粉絲群體選擇追星、喜愛明星等行動之后,其對明星的各項優點均持贊同,其中三觀、有能力才華為贊同程度最高的,結合明星圈認為,由于先前明星圈各種負面新聞的涌動,使得該圈子顯得混亂,所以粉絲群體自然而然地希望自己所喜愛的明星不參與其中,從而使得大多數粉絲認為自己所喜愛的明星的三觀很正等,與其他明星不同。同時,該題反映出當下的社會想象之一:無論是男性粉絲還是女性粉絲,無論年齡職業等,粉絲群體皆有著對有能力有才華者的認同。 圖 SEQ 圖 \* ARABIC 7 粉絲對明星的喜愛因素雷達圖 對粉絲迷戀的分析 喜愛度與相關因子的分析 根據調查數據,得出調查對象是否會因為明星而產生不理智消費的關系對比,如圖8所示。由四類明星的柱狀圖(即圖8)可得,無論哪類明星的粉絲對明星的喜愛度大多處于理論標準上的理智狀態。尤其是娛樂、影視明星粉絲,沖動消費、不合理消費的幾率較小。 圖 SEQ 圖 \* ARABIC 8 是否會因為明星而產生不理智消費柱狀圖 由此可對體育、作家明星和娛樂、影視明星做雙樣本總體的假設檢驗: (置信水平為0.05) Shapiro-Wilk normality test data: d W = 0.83687, p-value = 0.2059 由上可得卡方檢驗可認為在5%的置信水平下,兩者的差異顯著。結合實際可得,體育、作家明星的產品溢價水平、概率較之其他明星更高,此為明星效應之間的區別。 再對喜愛度的可能的影響因子進行分析,結果如表5所示。 圖 SEQ 圖 \* ARABIC 9 是否會因喜愛明星而購買溢價商品數量統計柱狀圖 表5 性別對喜愛度的單因素方差分析 性別對于明星喜愛度的影響顯著。研究分析發現男性對于明星忠誠度高的,購買與實際價值不相符的幾率會上升,相較女性的購買率會提升,然而在明星喜愛度略低的群體中,女性粉絲的購買率明顯高于男性。男性粉絲與女性粉絲的購買率優勢區間不同,男性粉絲的優勢區間普遍集中于高喜愛度區間,而女性粉絲的優勢區間普遍集中于一般喜愛度區間。 消費行為相關因子的分析 由圖10可得,所有選項中,女性群體在絕大多數場景條件下,均超過男性的數量,而且,兩者之間的差距較為顯著。明星的粉絲群體中,女性粉絲的消費行為的數量、程度、寬度與廣度均高于男性粉絲群體。 圖 SEQ 圖 \* ARABIC 10 性別與消費行為對比折線圖 功能認同相關因子的分析 由表6可得,去看明星新拍的電影、買同款和代言的產品顯著相關。 表 SEQ 表 \* ARABIC 6 ANOVA表 通過頻率分析表發現,在對明星的功能認同而產生的消費行為中,無論哪類明星,“去看明星新拍的電影”的占比均為最高,再對“去看明星新拍的電影”進行二元Logistic回歸。 “去看明星新拍的電影”的二元Lohgistic回歸 應用SPSS軟件對各變量進行了Logistic模型回歸分析,結果如表7所示。其中Wald檢驗的顯著性水平在0.05以下表示非常顯著。 表 SEQ 表 \* ARABIC 7 二元Lohgistic回歸分析結果 由上表可得,性別與職業的Wald的值最大,且Wald檢驗顯著性水平小于0.05,說明性別和職業與“去看明星新拍的電影”顯著相關,女性群體和學生群體會更多地去去看他/她新拍的電影,結合統計的粉絲群體數據可得,該類群體所占的比重(在總的粉絲群體中)亦為最大之一,所以會使得“去看明星新拍的電影”的占比十分高。 粉絲忠誠的相關因子的分析 性別與粉絲忠誠的獨立樣本T檢驗。 表 8粉絲忠誠的獨立樣本T檢驗 由表8可得,性別不同對于粉絲忠誠二級指標的影響沒達到十分顯著的水平,只能認為有一定的影響,但不顯著。這也印證了本文之前的調查結果:對于明星的粉絲群體,并無性別的顯著差異,在明星的忠誠等方面前,男女平等,沒有什么差異。(注:并不考慮非粉絲群體之間的性別差異) 粉絲關注渠道的相關因子的分析 粉絲關注的交叉表與雷達圖 粉絲關注的交叉圖與雷達圖分別如圖12和圖13所示。所有選項中,女性無一例外,均超過男性的數量,而且,兩者之間的差距顯著。(使用符號檢驗得出結論,為顯著性水平0.01的顯著)由此認為,明星的粉絲群體中,女性粉絲對于自己所喜歡的明星的關注度要高。 圖 SEQ 圖 \* ARABIC 12 粉絲關注的交叉圖 圖 SEQ 圖 \* ARABIC 13 粉絲關注的雷達圖 對粉絲關注渠道的因子分析 接下來對粉絲關注的渠道作進一步的分析,以探索其中更多的規律。 由表10可得,巴特利特球形檢驗的統計量的值較大,則拒絕零假設,認為原始變量之間存在相關性,適合于作因子分析。 表 SEQ 表 \* ARABIC 10 KMO和巴特利檢驗 由表11可得,以上7個選項所提取的公共因子均對原始變量解釋了超過0.5,其中,查看他/她的動態采訪對解釋貢獻度最高,達到0.669,相對應的重要性也最大。 表 SEQ 表 \* ARABIC 11 公因子方差 由表12可得,通過成分矩陣,提取了一個主成分(查看他/她的動態采訪),該成分相對其他成分的因素載荷量更高,所包含的粉絲群體亦最大。 表 SEQ 表 \* ARABIC 12 成分矩陣 由碎石圖圖14可知,該圖的拐點為第二個因子之處,也就是說,第一個因子影響程度最大(關注相關營銷號),緩坡的臨界點為最后一個因子(很迷我愛豆的粉絲我也關注了,從他們那里我也可以得到很多消息),結合本文研究認為,多數粉絲所選擇的均為較低的經濟成本能夠換來較高的粉絲關注體驗,即經濟成本最優化。此項亦印證了前述題目,大多數粉絲對于明星喜愛度的理智性。 圖 SEQ 圖 \* ARABIC 14 碎石圖 對粉絲群體花費的因子分析 表 SEQ 表 \* ARABIC 13 KMO和巴特利檢驗 表 SEQ 表 \* ARABIC 14 公因子方差 由表14可得,對明星花費的影響因素里面,性別、粉絲忠誠度的影響并列最高,為0.886,認為粉絲忠誠度越高,其對明星的花費程度越高,投入越大。 圖 SEQ 圖 \* ARABIC 15 組件圖 由圖15可得,現今明星花費上面,優勢區有性價比、為明星的花費、忠誠度,該三項為程度較優者,其中,性價比的優勢最突出,說明粉絲群體對于明星的花費的性價比均持較高的認同和滿意度。另外,價格、需求、粉齡位于維持區,說明為明星的花費應該維持在現在的水平,這是明星群體首要考慮的因素之一。 粉絲忠誠度的層次分析 下面再對粉絲忠誠度進行層次分析法,根據文獻確將粉絲忠誠度劃分為四個二級指標,再根據各級指標的權重,算出每個粉絲的忠誠度得分,從而對粉絲進行分類。 斯蒂文斯和羅森伯格的粉絲忠誠度模型 使用AHP法確立絕對權重 通過之前所得到的4個指標的相對權重,根據層次分析法的比較矩陣的定義構造判斷比較矩陣: (2) 計算求出絕對權向量 通過和法,對于判斷比較矩陣,先對列向量進行歸一化操作: (3) 接著對所得的歸一化矩陣進行算術平均操作: (4) 據此得到判斷矩陣的最大特征值所對應的特征向量 ,將所求的特征向量與二級指標進行組合即可得到最終粉絲的忠誠度得分: (5) 下面是隨機抽取的十個粉絲的得分,如表15。 表 SEQ 表 \* ARABIC 15 10個隨機抽取的粉絲忠誠度得分 粉絲 粉絲認同 粉絲迷戀 粉絲關注 粉絲忠誠 忠誠度 1 1.4685 0.7766 0.2044 0.5944 3.0439 2 1.4684 0.8509 0.8902 0.3958 3.6053 3 4.3259 0.3056 0.4870 0.2769 5.3954 4 1.4685 0.1570 0.4847 0.9546 3.0648 5 3.3071 0.4135 0.2837 0.8560 4.8603 6 2.7897 0.9336 0.3664 0.5647 4.6544 7 1.3889 0.6280 0.4043 1.0289 3.4501 8 1.4685 0.4051 0.3251 0.5070 2.7057 9 4.0075 0.5537 0.4870 0.4773 5.5255 10 1.4685 0.3056 0.4043 0.4219 2.6003 根據粉絲忠誠度的得分及Hunt、

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