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SPSS統計分析與數據挖掘 版權信息
- ISBN：9787121329074
- 條形碼：9787121329074 ; 978-7-121-32907-4
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
SPSS統計分析與數據挖掘 本書特色
本書基于SPSS 24.0編寫，在修正并完善第2版的基礎上完成的；每章均有大量分析案例，結合案例對SPSS各模塊的統計分析功能和圖形功能進行詳細講解。本書具體內容為SPSS簡介、SPSS數據挖掘系統介紹、數據文件管理、數據預處理、基本統計分析、多重反應分析、均值的比較與檢驗、統計圖制作、參數檢驗、回歸分析、方差分析、相關分析、聚類分析、判別分析、因子分析、對應分析、信度分析、生存分析、對數線性模型、時間序列分析、缺失值分析，以及SPSS在財務智能、數據預測、股市分析、社會經濟分析、金融數據分析等方面的數據挖掘應用。 本書*特點是拋棄了其他同類書籍中只介紹理論用法、缺乏案例分析的弊端，全書給出大量數據挖掘分析案例，并配有視頻講解，為讀者展示SPSS在數據分析、信用風險管理、直銷分析、社會經濟分析等實際項目中的應用。
SPSS統計分析與數據挖掘 內容簡介
本書具體內容為SPSS簡介、SPSS數據挖掘系統介紹、數據文件管理、數據預處理、基本統計分析、多重反應分析、均值的比較與檢驗、統計圖制作、參數檢驗、回歸分析、方差分析、相關分析、聚類分析、判別分析、因子分析、對應分析、信度分析、生存分析、對數線性模型、時間序列分析、缺失值分析, 以及SPSS在財務智能、數據預測、股市分析、社會經濟分析、金融數據分析等方面的數據挖掘應用。
SPSS統計分析與數據挖掘 目錄
目 錄
第1章 SPSS軟件概述 1
1.1 SPSS簡介 1
1.2 SPSS操作入門 2
1.2.1 軟件安裝、啟動及退出 3
1.2.2 操作環境 4
1.2.3 系統參數的設置 7
1.3 SPSS的幫助系統 15
第2章 SPSS數據挖掘系統 17
2.1 數據挖掘概述 17
2.1.1 數據挖掘的含義 17
2.1.2 數據挖掘與OLAP 18
2.1.3 數據挖掘和統計學 18
2.1.4 數據挖掘的目的 19
2.1.5 數據挖掘應用 19
2.1.6 數據挖掘流程 19
2.2 成功的數據挖掘 20
2.2.1 CRISP-DM方法論 21
2.2.2 選擇數據挖掘工具 25
2.2.3 SPSS數據挖掘 26
2.3 SPSS數據挖掘的過程 29
2.3.1 商業理解 29
2.3.2 數據理解 29
2.3.3 數據準備 29
2.3.4 數據模型 30
2.3.5 評估 30
2.3.6 部署 31
第3章 數據文件、變量與函數 33
3.1 SPSS的變量類型 33
3.1.1 數據的輸入 34
3.1.2 變量的編輯 35
3.2 數據文件的打開和保存 36
3.2.1 打開SPSS數據文件 37
3.2.2 打開其他格式的數據文件 37
3.2.3 數據文件保存 38
3.3 SPSS函數 38
3.3.1 算術函數 39
3.3.2 統計函數 39
3.3.3 邏輯函數 40
3.3.4 日期和時間函數 40
3.3.5 隨機變量函數 42
3.3.6 反分布函數 43
3.3.7 累計分布函數 44
3.3.8 缺失值函數 46
3.3.9 字符串函數 47
第4章 數據預處理 49
4.1 數據文件的整理 49
4.1.1 個案排序（Sort Case）過程
50
4.1.2 轉置（Transpose）過程 50
4.1.3 合并文件（Merge File）過程
51
4.1.4 匯總（Aggregate）過程 53
4.1.5 拆分文件（Split File）過程
55
4.1.6 選擇個案（Select Cases）
過程 55
4.1.7 個案加權（Weight Cases）
過程 56
4.2 數據變量的變換和計算 56
4.2.1 計算變量（Compute
Variables）過程 57
4.2.2 計數（Count）過程 59
4.2.3 重新編碼（Recode）過程 60
4.2.4 個案排秩（Rank Cases）
過程 61
4.2.5 自動重新編碼（Automatic
Recode）過程 63
第5章 基本統計分析 65
5.1 基本概念 65
5.1.1 基本的統計概念 65
5.1.2 描述性統計分析 67
5.2 頻率分析 68
5.2.1 頻率分析過程的操作界面 68
5.2.2 實例分析 70
5.3 描述性統計分析過程 72
5.3.1 描述性統計分析過程參數設置 72
5.3.2 實例分析 72
5.4 數據探索性分析過程 74
5.4.1 數據探索性分析過程參數設置 74
5.4.2 實例分析 75
5.5 交叉表分析過程 78
5.5.1 交叉表過程的參數設置 78
5.5.2 實例分析 81
第6章 參數檢驗 84
6.1 參數估計和假設檢驗概述 84
6.1.1 參數估計 84
6.1.2 假設檢驗 87
6.2 平均值（Means）過程 92
6.2.1 SPSS的平均值過程參數的設置 92
6.2.2 平均值過程實例 93
6.3 單樣本t檢驗 94
6.3.1 單樣本t檢驗過程的參數設置 94
6.3.2 實例分析 95
6.4 獨立樣本t檢驗 97
6.4.1 獨立樣本t檢驗過程的參數
設置 97
6.4.2 實例分析 98
6.5 成對樣本t檢驗 100
6.5.1 成對樣本t檢驗過程的參數
設置 100
6.5.2 實例分析 100
第7章 基本圖形的繪制 103
7.1 統計圖概述 103
7.2 條形圖 104
7.3 折線圖 108
7.4 面積圖 110
7.5 餅圖 111
7.5.1 餅圖參數設置 111
7.5.2 實例分析 112
7.6 高低圖 113
7.7 質量控制圖 114
7.8 箱圖 119
7.8.1 箱圖參數設置 119
7.8.2 實例分析 120
7.9 散點圖 121
7.9.1 散點圖參數設置 122
7.9.2 實例分析 122
7.10 直方圖 124
7.11 P-P圖和Q-Q圖 124
7.12 時間序列圖 126
7.12.1 時間序列圖參數設置 126
7.12.2 實例分析 130
第8章 非參數檢驗 133
8.1 非參數檢驗概述 133
8.2 檢驗 134
8.2.1 檢驗的參數設置 135
8.2.2 檢驗實例分析 137
8.3 二項分布檢驗 139
8.3.1 二項分布檢驗的參數設置
139
8.3.2 實例分析 139
8.4 游程檢驗 141
8.4.1 游程檢驗的參數設置 142
8.4.2 實例分析 142
8.5 單樣本K-S檢驗 144
8.5.1 單樣本K-S檢驗的參數設置 144
8.5.2 實例分析 145
8.6 兩獨立樣本分布位置檢驗 147
8.6.1 兩獨立樣本分布位置檢驗的
參數設置 148
8.6.2 實例分析 148
8.7 多個獨立樣本分布位置檢驗 150
8.7.1 多個獨立樣本分布位置檢驗的參數設置 150
8.7.2 實例分析 151
8.8 兩個相關樣本分布位置檢驗 153
8.8.1 兩個相關樣本分布位置檢驗的參數設置 153
8.8.2 實例分析 154
8.9 多個相關樣本分布位置檢驗 155
8.9.1 多個相關樣本分布位置檢驗的參數設置 156
8.9.2 實例分析 156
第9章 方差分析 159
9.1 方差分析的基本原理 159
9.1.1 自由度與平方和分解 160
9.1.2 F檢驗 162
9.1.3 多重比較 163
9.2 單因素ANOVA檢驗 164
9.2.1 單因素ANOVA檢驗步驟 165
9.2.2 判斷與結論 166
9.2.3 單因素 ANOVA檢驗過程的
參數設置 167
9.2.4 實例分析 169
9.3 多因素方差分析 170
9.3.1 只考慮主效應的多因素方差
分析 171
9.3.2 存在交互效應的多因素方差
分析 173
9.3.3 單變量過程參數設置 175
9.3.4 實例分析 179
9.4 協方差分析 183
9.4.1 協方差分析概述 183
9.4.2 實例分析 184
第10章 回歸分析 187
10.1 線性回歸 187
10.1.1 線性回歸模型 188
10.1.2 *小二乘估計 188
10.1.3 回歸方程的顯著性檢驗 189
10.1.4 預測問題 191
10.1.5 SPSS線性回歸分析設置
192
10.1.6 回歸分析模型的實例分析
196
10.2 非線性回歸 199
10.2.1 非線性回歸分析的基本原理
200
10.2.2 非線性回歸參數設置 200
10.2.3 實例分析 203
10.3 Logistic回歸 205
10.3.1 Logistic回歸模型概述 206
10.3.2 二元 Logistic回歸模型參數
設置 207
10.3.3 實例分析 210
第11章 相關分析 215
11.1 相關分析概述 215
11.1.1 相關關系 215
11.1.2 相關圖形和相關系數 216
11.1.3 SPSS的相關分析功能簡介
218
11.2 雙變量（Bivariate）過程 218
11.2.1 雙變量相關分析簡介 218
11.2.2 雙變量過程的參數設置 220
11.2.3 實例分析 222
11.3 偏相關（Partial）過程 224
11.3.1 偏相關過程的參數設置 224
11.3.2 實例分析 225
11.4 Distances（距離）過程 227
11.4.1 Distances過程的距離分析
參數設置 227
11.4.2 實例分析 230
第12章 聚類分析 232
12.1 聚類分析的原理 232
12.1.1 一般原理 233
12.1.2 聚類分析步驟 236
12.1.3 系統聚類方法 237
12.2 快速樣本聚類過程 240
12.2.1 快速聚類簡介 240
12.2.2 SPSS快速聚類的設置 240
12.2.3 實例分析 242
12.3 系統聚類過程 246
12.3.1 系統聚類簡介 246
12.3.2 SPSS系統聚類設置 246
12.3.3 實例分析 249
12.4 二階聚類分析 252
12.4.1 二階聚類簡介 252
12.4.2 SPSS二階聚類的設置 253
12.4.3 實例分析 254
第13章 判別分析 257
13.1 判別分析的基本原理 257
13.1.1 判別分析簡介 257
13.1.2 判別分析的數學模型與判別
方法 258
13.2 一般判別分析 265
13.2.1 一般判別分析的參數設置
265
13.2.2 實例分析 267
13.3 逐步判別分析 272
13.3.1 逐步判別的參數設置 272
13.3.2 實例分析 273
第14章 因子分析 279
14.1 因子分析簡介 279
14.1.1 因子分析的基本原理 280
14.1.2 因子分析的基本步驟和過程
282
14.2 SPSS因子分析 283
14.2.1 SPSS因子分析的參數設置
283
14.2.2 實例分析 286
第15章 對應分析 291
15.1 對應分析的基本原理 291
15.2 對應分析 293
15.2.1 對應分析過程的參數設置
293
15.2.2 實例分析 296
15.3 *優標度過程 299
15.3.1 *優標度過程的參數設置
299
15.3.2 實例分析 306
第16章 可靠性和多維標度分析 310
16.1 可靠性分析 310
16.1.1 可靠性分析的基本原理 310
16.1.2 可靠性分析的參數設置 312
16.1.3 實例分析 314
16.2 多維標度分析 316
16.2.1 多維標度分析簡介 316
16.2.2 多維標度過程的參數設置
317
16.2.3 實例分析 320
第17章 生存分析 323
17.1 生存分析簡介 323
17.1.1 生存分析的基本概念 323
17.1.2 生存資料的特點 325
17.1.3 生存分析方法 326
17.1.4 SPSS中的生存分析過程
326
17.2 壽命表（Life Tables）過程 327
17.2.1 壽命表分析過程的參數設置
327
17.2.2 實例分析 328
17.3 Kaplan-Meier分析 332
17.3.1 Kaplan-Meier分析過程的參數
設置 332
17.3.2 實例分析 334
17.4 Cox模型回歸分析 337
17.4.1 Cox回歸模型 337
17.4.2 Cox模型分析過程的參數設置
339
17.4.3 實例分析 343
第18章 對數線性模型 348
18.1 對數線性模型概述 348
18.2 常規模型（General）過程 349
18.2.1 常規模型分析過程的參數
設置 349
18.2.2 實例分析 351
18.3 分對數(Logit)過程 354
18.3.1 分對數分析過程的參數設置
354
18.3.2 實例分析 357
18.4 選擇模型（Model Selection）過程 360
18.4.1 選擇模型分析過程的參數
設置 360
18.4.2 實例分析 362
第19章 時間序列分析 365
19.1 時間序列概述 365
19.1.1 時間序列的組成部分 3
第1章 SPSS軟件概述 1
1.1 SPSS簡介 1
1.2 SPSS操作入門 2
1.2.1 軟件安裝、啟動及退出 3
1.2.2 操作環境 4
1.2.3 系統參數的設置 7
1.3 SPSS的幫助系統 15
第2章 SPSS數據挖掘系統 17
2.1 數據挖掘概述 17
2.1.1 數據挖掘的含義 17
2.1.2 數據挖掘與OLAP 18
2.1.3 數據挖掘和統計學 18
2.1.4 數據挖掘的目的 19
2.1.5 數據挖掘應用 19
2.1.6 數據挖掘流程 19
2.2 成功的數據挖掘 20
2.2.1 CRISP-DM方法論 21
2.2.2 選擇數據挖掘工具 25
2.2.3 SPSS數據挖掘 26
2.3 SPSS數據挖掘的過程 29
2.3.1 商業理解 29
2.3.2 數據理解 29
2.3.3 數據準備 29
2.3.4 數據模型 30
2.3.5 評估 30
2.3.6 部署 31
第3章 數據文件、變量與函數 33
3.1 SPSS的變量類型 33
3.1.1 數據的輸入 34
3.1.2 變量的編輯 35
3.2 數據文件的打開和保存 36
3.2.1 打開SPSS數據文件 37
3.2.2 打開其他格式的數據文件 37
3.2.3 數據文件保存 38
3.3 SPSS函數 38
3.3.1 算術函數 39
3.3.2 統計函數 39
3.3.3 邏輯函數 40
3.3.4 日期和時間函數 40
3.3.5 隨機變量函數 42
3.3.6 反分布函數 43
3.3.7 累計分布函數 44
3.3.8 缺失值函數 46
3.3.9 字符串函數 47
第4章 數據預處理 49
4.1 數據文件的整理 49
4.1.1 個案排序（Sort Case）過程
50
4.1.2 轉置（Transpose）過程 50
4.1.3 合并文件（Merge File）過程
51
4.1.4 匯總（Aggregate）過程 53
4.1.5 拆分文件（Split File）過程
55
4.1.6 選擇個案（Select Cases）
過程 55
4.1.7 個案加權（Weight Cases）
過程 56
4.2 數據變量的變換和計算 56
4.2.1 計算變量（Compute
Variables）過程 57
4.2.2 計數（Count）過程 59
4.2.3 重新編碼（Recode）過程 60
4.2.4 個案排秩（Rank Cases）
過程 61
4.2.5 自動重新編碼（Automatic
Recode）過程 63
第5章 基本統計分析 65
5.1 基本概念 65
5.1.1 基本的統計概念 65
5.1.2 描述性統計分析 67
5.2 頻率分析 68
5.2.1 頻率分析過程的操作界面 68
5.2.2 實例分析 70
5.3 描述性統計分析過程 72
5.3.1 描述性統計分析過程參數設置 72
5.3.2 實例分析 72
5.4 數據探索性分析過程 74
5.4.1 數據探索性分析過程參數設置 74
5.4.2 實例分析 75
5.5 交叉表分析過程 78
5.5.1 交叉表過程的參數設置 78
5.5.2 實例分析 81
第6章 參數檢驗 84
6.1 參數估計和假設檢驗概述 84
6.1.1 參數估計 84
6.1.2 假設檢驗 87
6.2 平均值（Means）過程 92
6.2.1 SPSS的平均值過程參數的設置 92
6.2.2 平均值過程實例 93
6.3 單樣本t檢驗 94
6.3.1 單樣本t檢驗過程的參數設置 94
6.3.2 實例分析 95
6.4 獨立樣本t檢驗 97
6.4.1 獨立樣本t檢驗過程的參數
設置 97
6.4.2 實例分析 98
6.5 成對樣本t檢驗 100
6.5.1 成對樣本t檢驗過程的參數
設置 100
6.5.2 實例分析 100
第7章 基本圖形的繪制 103
7.1 統計圖概述 103
7.2 條形圖 104
7.3 折線圖 108
7.4 面積圖 110
7.5 餅圖 111
7.5.1 餅圖參數設置 111
7.5.2 實例分析 112
7.6 高低圖 113
7.7 質量控制圖 114
7.8 箱圖 119
7.8.1 箱圖參數設置 119
7.8.2 實例分析 120
7.9 散點圖 121
7.9.1 散點圖參數設置 122
7.9.2 實例分析 122
7.10 直方圖 124
7.11 P-P圖和Q-Q圖 124
7.12 時間序列圖 126
7.12.1 時間序列圖參數設置 126
7.12.2 實例分析 130
第8章 非參數檢驗 133
8.1 非參數檢驗概述 133
8.2 檢驗 134
8.2.1 檢驗的參數設置 135
8.2.2 檢驗實例分析 137
8.3 二項分布檢驗 139
8.3.1 二項分布檢驗的參數設置
139
8.3.2 實例分析 139
8.4 游程檢驗 141
8.4.1 游程檢驗的參數設置 142
8.4.2 實例分析 142
8.5 單樣本K-S檢驗 144
8.5.1 單樣本K-S檢驗的參數設置 144
8.5.2 實例分析 145
8.6 兩獨立樣本分布位置檢驗 147
8.6.1 兩獨立樣本分布位置檢驗的
參數設置 148
8.6.2 實例分析 148
8.7 多個獨立樣本分布位置檢驗 150
8.7.1 多個獨立樣本分布位置檢驗的參數設置 150
8.7.2 實例分析 151
8.8 兩個相關樣本分布位置檢驗 153
8.8.1 兩個相關樣本分布位置檢驗的參數設置 153
8.8.2 實例分析 154
8.9 多個相關樣本分布位置檢驗 155
8.9.1 多個相關樣本分布位置檢驗的參數設置 156
8.9.2 實例分析 156
第9章 方差分析 159
9.1 方差分析的基本原理 159
9.1.1 自由度與平方和分解 160
9.1.2 F檢驗 162
9.1.3 多重比較 163
9.2 單因素ANOVA檢驗 164
9.2.1 單因素ANOVA檢驗步驟 165
9.2.2 判斷與結論 166
9.2.3 單因素 ANOVA檢驗過程的
參數設置 167
9.2.4 實例分析 169
9.3 多因素方差分析 170
9.3.1 只考慮主效應的多因素方差
分析 171
9.3.2 存在交互效應的多因素方差
分析 173
9.3.3 單變量過程參數設置 175
9.3.4 實例分析 179
9.4 協方差分析 183
9.4.1 協方差分析概述 183
9.4.2 實例分析 184
第10章 回歸分析 187
10.1 線性回歸 187
10.1.1 線性回歸模型 188
10.1.2 *小二乘估計 188
10.1.3 回歸方程的顯著性檢驗 189
10.1.4 預測問題 191
10.1.5 SPSS線性回歸分析設置
192
10.1.6 回歸分析模型的實例分析
196
10.2 非線性回歸 199
10.2.1 非線性回歸分析的基本原理
200
10.2.2 非線性回歸參數設置 200
10.2.3 實例分析 203
10.3 Logistic回歸 205
10.3.1 Logistic回歸模型概述 206
10.3.2 二元 Logistic回歸模型參數
設置 207
10.3.3 實例分析 210
第11章 相關分析 215
11.1 相關分析概述 215
11.1.1 相關關系 215
11.1.2 相關圖形和相關系數 216
11.1.3 SPSS的相關分析功能簡介
218
11.2 雙變量（Bivariate）過程 218
11.2.1 雙變量相關分析簡介 218
11.2.2 雙變量過程的參數設置 220
11.2.3 實例分析 222
11.3 偏相關（Partial）過程 224
11.3.1 偏相關過程的參數設置 224
11.3.2 實例分析 225
11.4 Distances（距離）過程 227
11.4.1 Distances過程的距離分析
參數設置 227
11.4.2 實例分析 230
第12章 聚類分析 232
12.1 聚類分析的原理 232
12.1.1 一般原理 233
12.1.2 聚類分析步驟 236
12.1.3 系統聚類方法 237
12.2 快速樣本聚類過程 240
12.2.1 快速聚類簡介 240
12.2.2 SPSS快速聚類的設置 240
12.2.3 實例分析 242
12.3 系統聚類過程 246
12.3.1 系統聚類簡介 246
12.3.2 SPSS系統聚類設置 246
12.3.3 實例分析 249
12.4 二階聚類分析 252
12.4.1 二階聚類簡介 252
12.4.2 SPSS二階聚類的設置 253
12.4.3 實例分析 254
第13章 判別分析 257
13.1 判別分析的基本原理 257
13.1.1 判別分析簡介 257
13.1.2 判別分析的數學模型與判別
方法 258
13.2 一般判別分析 265
13.2.1 一般判別分析的參數設置
265
13.2.2 實例分析 267
13.3 逐步判別分析 272
13.3.1 逐步判別的參數設置 272
13.3.2 實例分析 273
第14章 因子分析 279
14.1 因子分析簡介 279
14.1.1 因子分析的基本原理 280
14.1.2 因子分析的基本步驟和過程
282
14.2 SPSS因子分析 283
14.2.1 SPSS因子分析的參數設置
283
14.2.2 實例分析 286
第15章 對應分析 291
15.1 對應分析的基本原理 291
15.2 對應分析 293
15.2.1 對應分析過程的參數設置
293
15.2.2 實例分析 296
15.3 *優標度過程 299
15.3.1 *優標度過程的參數設置
299
15.3.2 實例分析 306
第16章 可靠性和多維標度分析 310
16.1 可靠性分析 310
16.1.1 可靠性分析的基本原理 310
16.1.2 可靠性分析的參數設置 312
16.1.3 實例分析 314
16.2 多維標度分析 316
16.2.1 多維標度分析簡介 316
16.2.2 多維標度過程的參數設置
317
16.2.3 實例分析 320
第17章 生存分析 323
17.1 生存分析簡介 323
17.1.1 生存分析的基本概念 323
17.1.2 生存資料的特點 325
17.1.3 生存分析方法 326
17.1.4 SPSS中的生存分析過程
326
17.2 壽命表（Life Tables）過程 327
17.2.1 壽命表分析過程的參數設置
327
17.2.2 實例分析 328
17.3 Kaplan-Meier分析 332
17.3.1 Kaplan-Meier分析過程的參數
設置 332
17.3.2 實例分析 334
17.4 Cox模型回歸分析 337
17.4.1 Cox回歸模型 337
17.4.2 Cox模型分析過程的參數設置
339
17.4.3 實例分析 343
第18章 對數線性模型 348
18.1 對數線性模型概述 348
18.2 常規模型（General）過程 349
18.2.1 常規模型分析過程的參數
設置 349
18.2.2 實例分析 351
18.3 分對數(Logit)過程 354
18.3.1 分對數分析過程的參數設置
354
18.3.2 實例分析 357
18.4 選擇模型（Model Selection）過程 360
18.4.1 選擇模型分析過程的參數
設置 360
18.4.2 實例分析 362
第19章 時間序列分析 365
19.1 時間序列概述 365
19.1.1 時間序列的組成部分 3
展開全部
SPSS統計分析與數據挖掘 作者簡介
謝龍漢，華南理工大學機械與汽車工程學院，副院長。2002年畢業于浙江大學過程裝備與控制工程專業本科，在浙江大學華工過程機械研究所取得碩士學位，之后在廣州本田汽車有限公司研發中心工作過兩年，2010年獲得香港中文大學機械與自動化工程系的博士學位。國內外學術期刊上發表30多篇學術論文，在CAE方面出版過多部著作，寫作經驗豐富，作品技術含量高，實用性強。
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