性别差异

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。*

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

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。

在 Access 数据库中，比较两个结构相同的表并生成差异数据，可以使用 SQL 查询实现。 方法一：使用 LEFT JOIN 或 RIGHT JOIN 使用 LEFT JOIN 查询从左表（表1）中查找存在于右表（表2）中不存在的数据。 使用 RIGHT JOIN 查询从右表（表2）中查找存在于左表（表1）中不存在的数据。 通过 UNION ALL 将两个查询结果合并，得到完整的差异数据。 方法二：使用 NOT IN 查询表1中所有记录，并使用 NOT IN 子句排除表2中存在的记录，得到表1相对于表2的差异数据。 查询表2中所有记录，并使用 NOT IN 子句排除表1中存在的记录，得到表2相对于表1的差异数据。 通过 UNION ALL 将两个查询结果合并，得到完整的差异数据。 生成差异数据： 将上述查询结果保存到新的表或查询中，即可生成差异数据。

安装 EasyAovWlxPlot 包 单指标统计分析（正态检验、方差分析、非参数检验） 多指标统计分析（正态检验、方差分析、非参数检验） 差异分析柱状图和箱线图

Redis 采用键值对存储数据，查询方式相对简单，无法像 Mysql 那样执行复杂查询。因此，Redis 只能在特定场景下替代 Mysql 的部分功能。

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。

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。

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。

对比两个数据表间的差异。