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SPSS統計分析與行業應用實戰

包郵 SPSS統計分析與行業應用實戰

作者：王國平
出版社：清華大學出版社出版時間：2017-04-01
開本： 其他 頁數： 404
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SPSS統計分析與行業應用實戰 版權信息

SPSS統計分析與行業應用實戰 本書特色

本書以全實例為主線，闡述了SPSS在社會學、管理學、經濟學、教育學、醫學、制造業、農業、采礦業等方面的應用。本書結合編者多年工作經驗，由淺入深、循序漸進，理論與實際相結合，對SPSS 24進行比較全面的介紹。配書資源包含每個案例采用的數據源文件及數據分析結果，方便讀者在閱讀本書時進行操作練習和參考。 本書既適于咨詢、零售、農業、互聯網等行業的數據分析用戶使用，也可供高等院校相關專業學生以及從事數據分析的研究者參考，還可作為SPSS軟件培訓和自學的教材。

SPSS統計分析與行業應用實戰 內容簡介

本書以全實例為主線，闡述了SPSS在社會學、管理學、經濟學、教育學、醫學、制造業、農業、采礦業等方面的應用。本書結合編者多年工作經驗，由淺入深、循序漸進，理論與實際相結合，對SPSS 24進行比較全面的介紹。配書資源包含每個案例采用的數據源文件及數據分析結果，方便讀者在閱讀本書時進行操作練習和參考。本書既適于咨詢、零售、農業、互聯網等行業的數據分析用戶使用，也可供高等院校相關專業學生以及從事數據分析的研究者參考，還可作為SPSS軟件培訓和自學的教材。

SPSS統計分析與行業應用實戰 目錄

目 錄 第1章 SPSS在電商行業中的應用 1 1.1 研究背景及意義 1 1.2 數據建模思路 2 1.3 調查內容與方法 3 1.4 問卷調查數據處理 4 1.4.1 問卷編碼錄入 4 1.4.2 問卷一般性分析 5 1.5 SPSS操作步驟—多重響應分析 6 1.5.1 為變量定義數據集 6 1.5.2 多重響應下的頻率分析 8 1.5.3 多重響應下的交叉分析 9 1.6 SPSS結果介紹 11 1.6.1 了解電商網站的渠道 11 1.6.2 上電商網站購物的原因 12 1.6.3 瀏覽網站沒有購物的原因 13 1.6.4 購物時主要考慮的因素 14 1.7 模型效果評估 16 1.8 電商政策建議 16 第2章 SPSS在電信行業中的應用 18 2.1 研究背景及意義 18 2.2 數據建模思路 19 2.3 神經網絡模型 20 2.3.1 神經元 21 2.3.2 多層感知器 22 2.3.3 徑向基函數 23 2.4 模型數據處理 25 2.4.1 導入建模數據 25 2.4.2 添加目標變量 25 2.4.3 設置變量角色 27 2.5 SPSS操作步驟—神經網絡模型 27 2.5.1 “變量”選項 28 2.5.2 “分區”選項 29 2.5.3 “體系結構”選項 30 2.5.4 “輸出”選項 31 2.5.5 “保存”選項 33 2.5.6 “導出”選項 33 2.5.7 “選項”選項 34 2.6 SPSS結果介紹 34 2.7 模型效果評估 37 2.8 模型變量預測 38 2.8.1 導入預測數據 39 2.8.2 打開評分向導 39 2.8.3 匹配模型字段 40 2.8.4 選擇評分函數 41 第3章 SPSS在咨詢行業中的應用 43 3.1 研究背景及意義 43 3.2 數據建模思路 44 3.3 非參數檢驗 44 3.3.1 單樣本 45 3.3.2 兩獨立樣本 46 3.3.3 多獨立樣本 47 3.3.4 兩配對樣本 48 3.3.5 多配對樣本 49 3.4 模型數據處理 50 3.5 SPSS操作步驟—非參數檢驗 51 3.5.1 “精確”選項 52 3.5.2 “統計”選項 53 3.6 SPSS結果介紹 53 3.7 居民消費建議 54 第4章 SPSS在教育行業中的應用 56 4.1 研究背景及意義 56 4.2 數據建模思路 57 4.3 判別分析模型 58 4.3.1 模型定義 58 4.3.2 模型應用 59 4.4 模型數據處理 60 4.4.1 指標選取 60 4.4.2 創建體質指數 62 4.5 SPSS操作步驟—判別分析 67 4.5.1 “統計”選項 68 4.5.2 “方法”選項 68 4.5.3 “分類”選項 69 4.5.4 “保存”選項 71 4.5.5 “自助抽樣”選項 71 4.6 SPSS結果介紹 72 4.7 體質鍛煉建議 74 第5章 SPSS在醫療行業中的應用 76 5.1 研究背景及意義 76 5.2 數據建模思路 77 5.3 生存分析模型 78 5.3.1 模型定義 78 5.3.2 模型應用 80 5.4 模型數據處理 80 5.4.1 指標選取 80 5.4.2 導入數據 82 5.5 SPSS操作步驟—生存分析 83 5.5.1 壽命表 83 5.5.2 Kaplan-Meier 86 5.5.3 Cox回歸 89 5.6 SPSS結果介紹 94 5.6.1 壽命表 94 5.6.2 Kaplan-Meier 98 5.6.3 Cox回歸 100 5.7 隨訪服務建議 101 第6章 SPSS在煙草行業中的應用 103 6.1 研究背景及意義 103 6.2 數據建模思路 104 6.3 廣義線性模型 105 6.3.1 模型定義 105 6.3.2 模型應用 106 6.4 模型數據處理 107 6.5 SPSS操作步驟—廣義線性模型 108 6.5.1 “重復”選項 109 6.5.2 “模型類型”選項 110 6.5.3 “響應”選項 113 6.5.4 “預測變量”選項 114 6.5.5 “模型”選項 115 6.5.6 “估算”選項 116 6.5.7 “統計”選項 118 6.5.8 “EM平均值”選項 119 6.5.9 “保存”選項 121 6.5.10 “導出”選項 122 6.6 SPSS結果介紹 124 6.7 公共場所禁煙 125 第7章 SPSS在保險行業中的應用 127 7.1 研究背景及意義 127 7.2 數據建模思路 128 7.3 聚類分析模型 129 7.3.1 聚類定義 129 7.3.2 聚類應用 131 7.4 模型數據處理 132 7.5 SPSS操作步驟—聚類分析 133 7.5.1 “迭代”選項 134 7.5.2 “保存”選項 135 7.5.3 “選項”選項 135 7.6 SPSS結果介紹 136 7.7 保險業風險管理 138 第8章 SPSS在電力行業中的應用 140 8.1 研究背景及意義 140 8.2 數據建模思路 141 8.3 指數平滑模型 142 8.3.1 模型定義 142 8.3.2 模型應用 143 8.4 模型數據處理 144 8.5 SPSS操作步驟—指數平滑模型 145 8.5.1 “變量”選項 146 8.5.2 “統計”選項 148 8.5.3 “圖”選項 149 8.5.4 “輸出過濾”選項 151 8.5.5 “保存”選項 152 8.5.6 “選項”選項 152 8.6 SPSS結果介紹 154 8.7 電力負荷預測 156 第9章 SPSS在農業生產中的應用 157 9.1 研究背景及意義 157 9.2 數據建模思路 158 9.3 曲線回歸模型 158 9.3.1 模型定義 158 9.3.2 模型應用 159 9.4 模型數據處理 160 9.5 SPSS操作步驟—曲線回歸 161 9.5.1 設置分析變量 162 9.5.2 選擇曲線模型 162 9.5.3 “保存”選項 163 9.6 SPSS結果介紹 164 9.7 農業病蟲害防治 166 第10章 SPSS在物流業中的應用 168 10.1 研究背景及意義 168 10.2 數據建模思路 169 10.3 因子分析介紹 170 10.3.1 模型定義 170 10.3.2 模型應用 172 10.4 模型數據處理 172 10.4.1 評價指標體系 172 10.4.2 導入建模數據 173 10.5 SPSS操作步驟—因子分析 174 10.5.1 “描述”選項 176 10.5.2 “提取”選項 177 10.5.3 “旋轉”選項 178 10.5.4 “得分”選項 179 10.5.5 “選項”選項 180 10.6 SPSS結果介紹 180 10.7 物流業發展建議 182 第11章 SPSS在餐飲業中的應用 184 11.1 研究背景及意義 184 11.2 數據建模思路 185 11.3 聯合分析介紹 186 11.3.1 模型定義 186 11.3.2 模型應用 187 11.4 模型數據處理 188 11.4.1 建立評價指標 188 11.4.2 數據處理方式 189 11.5 SPSS操作步驟—聯合分析 189 11.5.1 生成正交文件 192 11.5.2 聯合分析程序 193 11.6 SPSS結果介紹 194 11.7 模型結論與建議 195 第12章 SPSS在零售業中的應用 197 12.1 研究背景及意義 197 12.2 數據建模思路 198 12.3 客戶細分理論 198 12.3.1 顧客細分的必要性 198 12.3.2 顧客細分理論原理 199 12.4 模型數據處理 200 12.5 SPSS操作步驟—交叉分析 201 12.5.1 “精確”選項 203 12.5.2 “統計”選項 204 12.5.3 “單元格”選項 206 12.5.4 “格式”選項 208 12.5.5 “自助抽樣”選項 208 12.6 SPSS結果介紹 209 12.6.1 功能和性別交叉分析 209 12.6.2 生活費和價格交叉分析 211 12.7 零售業發展建議 213 第13章 SPSS在航空業中的應用 214 13.1 研究背景及意義 214 13.2 數據建模思路 215 13.3 RFM模型 216 13.3.1 模型定義 216 13.3.2 模型應用 217 13.4 模型數據處理 218 13.5 SPSS操作步驟—RFM模型 218 13.5.1 “變量”選項 220 13.5.2 “分箱化”選項 220 13.5.3 “保存”選項 222 13.5.4 “輸出”選項 222 13.6 SPSS結果介紹 223 13.7 模型效果評估 226 第14章 SPSS在旅游業中的應用 228 14.1 研究背景及意義 228 14.2 數據建模思路 229 14.3 主成分分析 230 14.3.1 模型定義 230 14.3.2 模型應用 231 14.4 模型數據處理 233 14.4.1 指標選取 233 14.4.2 導入數據 234 14.5 SPSS操作步驟—主成分分析 235 14.5.1 “描述”選項 236 14.5.2 “提取”選項 237 14.5.3 “旋轉”選項 239 14.5.4 “得分”選項 239 14.5.5 “選項”選項 240 14.6 SPSS結果介紹 241 14.7 模型效果評估 244 第15章 SPSS在制造業中的應用 246 15.1 研究背景及意義 246 15.2 數據建模思路 247 15.3 質量控制理論 248 15.3.1 質量控制 248 15.3.2 控制圖 249 15.4 模型數據處理 250 15.4.1 二極管不良品 251 15.4.2 反向擊穿電壓 251 15.5 SPSS操作步驟—質量控制 252 15.5.1 二極管不良品分析 253 15.5.2 反向擊穿電壓分析 255 15.6 SPSS結果介紹 257 15.6.1 二極管不良品控制圖 257 15.6.2 反向擊穿電壓控制圖 258 15.7 模型效果評估 259 第16章 SPSS在采礦業中的應用 260 16.1 研究背景及意義 260 16.2 數據建模思路 261 16.3 線性回歸分析 262 16.3.1 模型定義 262 16.3.2 模型應用 264 16.4 模型數據處理 265 16.5 SPSS操作步驟—線性回歸 266 16.5.1 “統計”選項卡 268 16.5.2 “圖”選項 269 16.5.3 “保存”選項 270 16.5.4 “選項”選項 272 16.5.5 “自助抽樣”選項 273 16.6 SPSS結果介紹 274 16.7 模型變量預測 276 第17章 SPSS在銀行業中的應用 278 17.1 研究背景及意義 278 17.2 數據建模思路 279 17.3 Logistic回歸 280 17.3.1 模型定義 280 17.3.2 模型應用 282 17.4 模型數據處理 283 17.5 SPSS操作步驟—Logistic回歸 284 17.5.1 “分類”選項 286 17.5.2 “保存”選項 287 17.5.3 “選項”選項 288 17.6 SPSS結果介紹 289 17.7 模型效果評估 292 17.8 模型變量預測 293 第18章 SPSS在政府稅收中的應用 296 18.1 研究背景及意義 296 18.2 數據建模思路 297 18.3 ARIMA模型 298 18.3.1 模型定義 298 18.3.2 模型應用 298 18.4 模型數據處理 299 18.5 SPSS操作步驟—ARIMA模型 299 18.5.1 模型定義日期 300 18.5.2 生成序列圖 301 18.5.3 生成自相關圖 302 18.5.4 創建傳統模型 304 18.6 SPSS結果介紹 314 18.7 模型效果評估 318 18.8 模型變量預測 320 第19章 SPSS在P2P行業中的應用 321 19.1 研究背景及意義 321 19.2 數據建模思路 322 19.3 方差分析模型 323 19.3.1 模型定義 323 19.3.2 模型應用 324 19.4 模型數據處理 325 19.4.1 建立評價指標體系 325 19.4.2 平臺經營經驗分析 326 19.4.3 資本充足程度分析 327 19.4.4 行業競爭程度分析 327 19.4.5 平臺生存月數分析 328 19.5 SPSS操作步驟—方差分析模型 328 19.5.1 “對比”選項 329 19.5.2 “事后比較”選項 330 19.5.3 “選項”選項 332 19.5.4 “自助抽樣”選項 333 19.6 SPSS結果介紹 333 19.6.1 平臺經營經驗方差分析 333 19.6.2 資本充足程度方差分析 334 19.6.3 行業競爭程度方差分析 335 19.7 風險控制建議 336 第20章 SPSS在房地產業中的應用 338 20.1 研究背景及意義 338 20.2 數據建模思路 339 20.3 決策樹模型 340 20.3.1 模型定義 340 20.3.2 模型應用 341 20.4 模型數據處理 342 20.5 SPSS操作步驟—決策樹模型 343 20.5.1 “輸出”選項 344 20.5.2 “驗證”選項 349 20.5.3 “條件”選項 350 20.5.4 “保存”選項 353 20.5.5 “選項”選項 354 20.6 SPSS結果介紹 355 20.6.1 模型摘要 355 20.6.2 分類樹 355 20.6.3 節點的增益 356 20.7 模型變量預測 357 20.7.1 導入預測數據 357 20.7.2 打開評分向導 357 20.7.3 匹配模型字段 358 20.7.4 選擇評分函數 358 附錄A SPSS軟件新增功能簡介 360 A.1 SPSS 24.0新增 360 A.2 SPSS 23.0新增 361 A.3 SPSS 22.0新增 361 附錄B SPSS 24的安裝與卸載 363 B.1 SPSS軟件的安裝 363 B.2 SPSS軟件的卸載 372 B.3 SPSS中英文切換 373 附錄C SPSS如何讀取數據 377 C.1 從Excel中讀取數據 377 C.2 從數據庫中讀取數據 380 C.3 從文本文件讀取數據 384 附錄D SPSS調用Python程序 390 D.1 安裝Python Essentials 390 D.2 如何運行Python代碼 392 附錄E SPSS調用R語言程序 395 E.1 安裝R Essentials 395 E.2 調用R語言的方法 400 參考文獻 403目 錄 第1章 SPSS在電商行業中的應用 1 1.1 研究背景及意義 1 1.2 數據建模思路 2 1.3 調查內容與方法 3 1.4 問卷調查數據處理 4 1.4.1 問卷編碼錄入 4 1.4.2 問卷一般性分析 5 1.5 SPSS操作步驟—多重響應分析 6 1.5.1 為變量定義數據集 6 1.5.2 多重響應下的頻率分析 8 1.5.3 多重響應下的交叉分析 9 1.6 SPSS結果介紹 11 1.6.1 了解電商網站的渠道 11 1.6.2 上電商網站購物的原因 12 1.6.3 瀏覽網站沒有購物的原因 13 1.6.4 購物時主要考慮的因素 14 1.7 模型效果評估 16 1.8 電商政策建議 16 第2章 SPSS在電信行業中的應用 18 2.1 研究背景及意義 18 2.2 數據建模思路 19 2.3 神經網絡模型 20 2.3.1 神經元 21 2.3.2 多層感知器 22 2.3.3 徑向基函數 23 2.4 模型數據處理 25 2.4.1 導入建模數據 25 2.4.2 添加目標變量 25 2.4.3 設置變量角色 27 2.5 SPSS操作步驟—神經網絡模型 27 2.5.1 “變量”選項 28 2.5.2 “分區”選項 29 2.5.3 “體系結構”選項 30 2.5.4 “輸出”選項 31 2.5.5 “保存”選項 33 2.5.6 “導出”選項 33 2.5.7 “選項”選項 34 2.6 SPSS結果介紹 34 2.7 模型效果評估 37 2.8 模型變量預測 38 2.8.1 導入預測數據 39 2.8.2 打開評分向導 39 2.8.3 匹配模型字段 40 2.8.4 選擇評分函數 41 第3章 SPSS在咨詢行業中的應用 43 3.1 研究背景及意義 43 3.2 數據建模思路 44 3.3 非參數檢驗 44 3.3.1 單樣本 45 3.3.2 兩獨立樣本 46 3.3.3 多獨立樣本 47 3.3.4 兩配對樣本 48 3.3.5 多配對樣本 49 3.4 模型數據處理 50 3.5 SPSS操作步驟—非參數檢驗 51 3.5.1 “精確”選項 52 3.5.2 “統計”選項 53 3.6 SPSS結果介紹 53 3.7 居民消費建議 54 第4章 SPSS在教育行業中的應用 56 4.1 研究背景及意義 56 4.2 數據建模思路 57 4.3 判別分析模型 58 4.3.1 模型定義 58 4.3.2 模型應用 59 4.4 模型數據處理 60 4.4.1 指標選取 60 4.4.2 創建體質指數 62 4.5 SPSS操作步驟—判別分析 67 4.5.1 “統計”選項 68 4.5.2 “方法”選項 68 4.5.3 “分類”選項 69 4.5.4 “保存”選項 71 4.5.5 “自助抽樣”選項 71 4.6 SPSS結果介紹 72 4.7 體質鍛煉建議 74 第5章 SPSS在醫療行業中的應用 76 5.1 研究背景及意義 76 5.2 數據建模思路 77 5.3 生存分析模型 78 5.3.1 模型定義 78 5.3.2 模型應用 80 5.4 模型數據處理 80 5.4.1 指標選取 80 5.4.2 導入數據 82 5.5 SPSS操作步驟—生存分析 83 5.5.1 壽命表 83 5.5.2 Kaplan-Meier 86 5.5.3 Cox回歸 89 5.6 SPSS結果介紹 94 5.6.1 壽命表 94 5.6.2 Kaplan-Meier 98 5.6.3 Cox回歸 100 5.7 隨訪服務建議 101 第6章 SPSS在煙草行業中的應用 103 6.1 研究背景及意義 103 6.2 數據建模思路 104 6.3 廣義線性模型 105 6.3.1 模型定義 105 6.3.2 模型應用 106 6.4 模型數據處理 107 6.5 SPSS操作步驟—廣義線性模型 108 6.5.1 “重復”選項 109 6.5.2 “模型類型”選項 110 6.5.3 “響應”選項 113 6.5.4 “預測變量”選項 114 6.5.5 “模型”選項 115 6.5.6 “估算”選項 116 6.5.7 “統計”選項 118 6.5.8 “EM平均值”選項 119 6.5.9 “保存”選項 121 6.5.10 “導出”選項 122 6.6 SPSS結果介紹 124 6.7 公共場所禁煙 125 第7章 SPSS在保險行業中的應用 127 7.1 研究背景及意義 127 7.2 數據建模思路 128 7.3 聚類分析模型 129 7.3.1 聚類定義 129 7.3.2 聚類應用 131 7.4 模型數據處理 132 7.5 SPSS操作步驟—聚類分析 133 7.5.1 “迭代”選項 134 7.5.2 “保存”選項 135 7.5.3 “選項”選項 135 7.6 SPSS結果介紹 136 7.7 保險業風險管理 138 第8章 SPSS在電力行業中的應用 140 8.1 研究背景及意義 140 8.2 數據建模思路 141 8.3 指數平滑模型 142 8.3.1 模型定義 142 8.3.2 模型應用 143 8.4 模型數據處理 144 8.5 SPSS操作步驟—指數平滑模型 145 8.5.1 “變量”選項 146 8.5.2 “統計”選項 148 8.5.3 “圖”選項 149 8.5.4 “輸出過濾”選項 151 8.5.5 “保存”選項 152 8.5.6 “選項”選項 152 8.6 SPSS結果介紹 154 8.7 電力負荷預測 156 第9章 SPSS在農業生產中的應用 157 9.1 研究背景及意義 157 9.2 數據建模思路 158 9.3 曲線回歸模型 158 9.3.1 模型定義 158 9.3.2 模型應用 159 9.4 模型數據處理 160 9.5 SPSS操作步驟—曲線回歸 161 9.5.1 設置分析變量 162 9.5.2 選擇曲線模型 162 9.5.3 “保存”選項 163 9.6 SPSS結果介紹 164 9.7 農業病蟲害防治 166 第10章 SPSS在物流業中的應用 168 10.1 研究背景及意義 168 10.2 數據建模思路 169 10.3 因子分析介紹 170 10.3.1 模型定義 170 10.3.2 模型應用 172 10.4 模型數據處理 172 10.4.1 評價指標體系 172 10.4.2 導入建模數據 173 10.5 SPSS操作步驟—因子分析 174 10.5.1 “描述”選項 176 10.5.2 “提取”選項 177 10.5.3 “旋轉”選項 178 10.5.4 “得分”選項 179 10.5.5 “選項”選項 180 10.6 SPSS結果介紹 180 10.7 物流業發展建議 182 第11章 SPSS在餐飲業中的應用 184 11.1 研究背景及意義 184 11.2 數據建模思路 185 11.3 聯合分析介紹 186 11.3.1 模型定義 186 11.3.2 模型應用 187 11.4 模型數據處理 188 11.4.1 建立評價指標 188 11.4.2 數據處理方式 189 11.5 SPSS操作步驟—聯合分析 189 11.5.1 生成正交文件 192 11.5.2 聯合分析程序 193 11.6 SPSS結果介紹 194 11.7 模型結論與建議 195 第12章 SPSS在零售業中的應用 197 12.1 研究背景及意義 197 12.2 數據建模思路 198 12.3 客戶細分理論 198 12.3.1 顧客細分的必要性 198 12.3.2 顧客細分理論原理 199 12.4 模型數據處理 200 12.5 SPSS操作步驟—交叉分析 201 12.5.1 “精確”選項 203 12.5.2 “統計”選項 204 12.5.3 “單元格”選項 206 12.5.4 “格式”選項 208 12.5.5 “自助抽樣”選項 208 12.6 SPSS結果介紹 209 12.6.1 功能和性別交叉分析 209 12.6.2 生活費和價格交叉分析 211 12.7 零售業發展建議 213 第13章 SPSS在航空業中的應用 214 13.1 研究背景及意義 214 13.2 數據建模思路 215 13.3 RFM模型 216 13.3.1 模型定義 216 13.3.2 模型應用 217 13.4 模型數據處理 218 13.5 SPSS操作步驟—RFM模型 218 13.5.1 “變量”選項 220 13.5.2 “分箱化”選項 220 13.5.3 “保存”選項 222 13.5.4 “輸出”選項 222 13.6 SPSS結果介紹 223 13.7 模型效果評估 226 第14章 SPSS在旅游業中的應用 228 14.1 研究背景及意義 228 14.2 數據建模思路 229 14.3 主成分分析 230 14.3.1 模型定義 230 14.3.2 模型應用 231 14.4 模型數據處理 233 14.4.1 指標選取 233 14.4.2 導入數據 234 14.5 SPSS操作步驟—主成分分析 235 14.5.1 “描述”選項 236 14.5.2 “提取”選項 237 14.5.3 “旋轉”選項 239 14.5.4 “得分”選項 239 14.5.5 “選項”選項 240 14.6 SPSS結果介紹 241 14.7 模型效果評估 244 第15章 SPSS在制造業中的應用 246 15.1 研究背景及意義 246 15.2 數據建模思路 247 15.3 質量控制理論 248 15.3.1 質量控制 248 15.3.2 控制圖 249 15.4 模型數據處理 250 15.4.1 二極管不良品 251 15.4.2 反向擊穿電壓 251 15.5 SPSS操作步驟—質量控制 252 15.5.1 二極管不良品分析 253 15.5.2 反向擊穿電壓分析 255 15.6 SPSS結果介紹 257 15.6.1 二極管不良品控制圖 257 15.6.2 反向擊穿電壓控制圖 258 15.7 模型效果評估 259 第16章 SPSS在采礦業中的應用 260 16.1 研究背景及意義 260 16.2 數據建模思路 261 16.3 線性回歸分析 262 16.3.1 模型定義 262 16.3.2 模型應用 264 16.4 模型數據處理 265 16.5 SPSS操作步驟—線性回歸 266 16.5.1 “統計”選項卡 268 16.5.2 “圖”選項 269 16.5.3 “保存”選項 270 16.5.4 “選項”選項 272 16.5.5 “自助抽樣”選項 273 16.6 SPSS結果介紹 274 16.7 模型變量預測 276 第17章 SPSS在銀行業中的應用 278 17.1 研究背景及意義 278 17.2 數據建模思路 279 17.3 Logistic回歸 280 17.3.1 模型定義 280 17.3.2 模型應用 282 17.4 模型數據處理 283 17.5 SPSS操作步驟—Logistic回歸 284 17.5.1 “分類”選項 286 17.5.2 “保存”選項 287 17.5.3 “選項”選項 288 17.6 SPSS結果介紹 289 17.7 模型效果評估 292 17.8 模型變量預測 293 第18章 SPSS在政府稅收中的應用 296 18.1 研究背景及意義 296 18.2 數據建模思路 297 18.3 ARIMA模型 298 18.3.1 模型定義 298 18.3.2 模型應用 298 18.4 模型數據處理 299 18.5 SPSS操作步驟—ARIMA模型 299 18.5.1 模型定義日期 300 18.5.2 生成序列圖 301 18.5.3 生成自相關圖 302 18.5.4 創建傳統模型 304 18.6 SPSS結果介紹 314 18.7 模型效果評估 318 18.8 模型變量預測 320 第19章 SPSS在P2P行業中的應用 321 19.1 研究背景及意義 321 19.2 數據建模思路 322 19.3 方差分析模型 323 19.3.1 模型定義 323 19.3.2 模型應用 324 19.4 模型數據處理 325 19.4.1 建立評價指標體系 325 19.4.2 平臺經營經驗分析 326 19.4.3 資本充足程度分析 327 19.4.4 行業競爭程度分析 327 19.4.5 平臺生存月數分析 328 19.5 SPSS操作步驟—方差分析模型 328 19.5.1 “對比”選項 329 19.5.2 “事后比較”選項 330 19.5.3 “選項”選項 332 19.5.4 “自助抽樣”選項 333 19.6 SPSS結果介紹 333 19.6.1 平臺經營經驗方差分析 333 19.6.2 資本充足程度方差分析 334 19.6.3 行業競爭程度方差分析 335 19.7 風險控制建議 336 第20章 SPSS在房地產業中的應用 338 20.1 研究背景及意義 338 20.2 數據建模思路 339 20.3 決策樹模型 340 20.3.1 模型定義 340 20.3.2 模型應用 341 20.4 模型數據處理 342 20.5 SPSS操作步驟—決策樹模型 343 20.5.1 “輸出”選項 344 20.5.2 “驗證”選項 349 20.5.3 “條件”選項 350 20.5.4 “保存”選項 353 20.5.5 “選項”選項 354 20.6 SPSS結果介紹 355 20.6.1 模型摘要 355 20.6.2 分類樹 355 20.6.3 節點的增益 356 20.7 模型變量預測 357 20.7.1 導入預測數據 357 20.7.2 打開評分向導 357 20.7.3 匹配模型字段 358 20.7.4 選擇評分函數 358 附錄A SPSS軟件新增功能簡介 360 A.1 SPSS 24.0新增 360 A.2 SPSS 23.0新增 361 A.3 SPSS 22.0新增 361 附錄B SPSS 24的安裝與卸載 363 B.1 SPSS軟件的安裝 363 B.2 SPSS軟件的卸載 372 B.3 SPSS中英文切換 373 附錄C SPSS如何讀取數據 377 C.1 從Excel中讀取數據 377 C.2 從數據庫中讀取數據 380 C.3 從文本文件讀取數據 384 附錄D SPSS調用Python程序 390 D.1 安裝Python Essentials 390 D.2 如何運行Python代碼 392 附錄E SPSS調用R語言程序 395 E.1 安裝R Essentials 395 E.2 調用R語言的方法 400 參考文獻 403
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SPSS統計分析與行業應用實戰 作者簡介

王國平，主要從事大數據分析與研究等工作，在國內中文核心期刊發表多篇文章。熟練掌握數據分析和可視化軟件，從事數據分析和研究工作多年，精通Tableau、SAS、SPSS Modeler、Stata、Matlab等軟件。

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