性别比较

练习 Access 查询：按职称统计性别

使用 Access 查询，按职称对男性和女性进行统计。交叉表包含以下列：- 行：职称- 列：性别- 交叉值：姓名计数 其他可能的交叉值字段：- 部门- 年龄- 职务

Access 5 2024-05-26

基于 MFCC 和 SVM 的说话人性别识别

本研究建立了一个语音数据集（8 名男性和 8 名女性），并开发了一个基于梅尔频率倒谱系数 (MFCC) 特征和支持向量机 (SVM) 分类器的说话人性别识别系统。系统在数据集上的识别准确率为 93.75%。该系统提供了一个用户界面，用于展示其功能。这项工作仍在继续，以进一步改进准确性和探索其他语音识别应用。

Matlab 3 2024-06-01

基于性别与年龄的电商用户画像预测

阿里巴巴杯数据挖掘大赛：探索用户画像的奥秘 本次大赛聚焦于电子商务领域的用户画像预测，参赛者需要利用阿里巴巴提供的海量数据，构建模型预测用户的性别和年龄等关键信息。 用户画像在电商平台的个性化推荐、精准营销等方面扮演着至关重要的角色，精准的用户画像可以帮助平台提升用户体验，提高转化率。

数据挖掘 4 2024-05-27

游戏环境中性别对排版因素的影响研究

年龄和性别等人口统计因素是可用性中需要考虑的重要属性。不同的性别和年龄会对任何用户界面的可用性有不同的看法。本研究探讨性别在具有不同排版因素的游戏环境中的影响。为了研究性别的作用，开发了具有不同排版因素的游戏原型，包括字体、字号和大小写风格，并进行了基于李克特量表的问卷调查。参与者完成了点击和文本选择两个基本任务，并使用不同的排版因素进行实验。共有84名来自不同学术背景的参与者参与了实验。通过多种统计分析方法对收集到的数据进行了分析，结果显示男性和女性之间存在显著差异。这项研究为深入探讨性别在多种背景下对排版因素影响的新研究方向提供了基础。

统计分析 2 2024-07-13

SQL分组统计多城市不同性别会员数量

如何使用SQL统计不同城市和性别的会员数量？在结果集中包含城市、性别和人数三列信息。按照City和Sex两列进行分组，并使用Count()函数计算每组的行数。

SQLServer 2 2024-07-16

探讨数据挖掘中常见的性别预测算法分类

档为技术公开课《以性别预测为例，探讨数据挖掘中常见的分类算法》的讲演PPT。通过实例，以通俗易懂的方式解释性别预测这一分类问题在数据挖掘中的基本处理流程，介绍常见的算法及其选择原则。

数据挖掘 1 2024-08-03

多重均值比较

对四种颜色下的总体的均值进行多重比较，以确定它们之间是否存在显著差异。

统计分析 2 2024-05-01

MySQL 日期比较

此文档提供 MySQL 中日期比较的详细说明，帮助您了解不同日期比较函数和操作符的用法，以处理日期和时间数据。

MySQL 2 2024-05-13

分类算法比较

随着数据量的激增，数据挖掘技术应运而生。分类作为数据挖掘中关键任务，有助于发现数据规律。本研究利用开源工具Weka对比不同分类算法的性能，帮助新手了解算法特点和掌握工具使用。分类算法在分类问题中发挥重要作用，是数据挖掘、机器学习和模式识别的重要领域。

数据挖掘 6 2024-05-23

二进制属性差异度量：性别与非对称属性

二进制属性差异度量：以性别为例 本节探讨二进制属性的差异度量，以性别为例进行说明。性别属于对称属性，而其他属性则是非对称二进制属性。 假设用 Y 和 P 表示值为 1，用 N 表示值为 0。*

统计分析 6 2024-05-20