中圖網小程序
一鍵登錄
更方便
本類五星書更多>
-
>
全國計算機等級考試最新真考題庫模擬考場及詳解·二級MSOffice高級應用
-
>
決戰行測5000題(言語理解與表達)
-
>
軟件性能測試.分析與調優實踐之路
-
>
第一行代碼Android
-
>
JAVA持續交付
-
>
EXCEL最強教科書(完全版)(全彩印刷)
-
>
深度學習
誰說菜鳥不會數據分析(SPSS篇)(第2版) 版權信息
- ISBN：9787121363054
- 條形碼：9787121363054 ; 978-7-121-36305-4
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
誰說菜鳥不會數據分析(SPSS篇)(第2版) 本書特色
作為《誰說菜鳥不會數據分析》家族的新成員，本書依然通俗地講解數據分析的實踐！墩l說菜鳥不會數據分析（SPSS篇）》繼續采用職場三人行的方式來構建內容，細致梳理了準專業數據分析的常見問題，并且挑選出企業實踐中容易碰到的案例，以輕松直白的方式來講好數據分析的故事。從解決工作中的實際問題出發，從統計描述、統計推斷到探索性分析，總結并提煉工作中經常用到并且非常實用的通過SPSS 進行數據處理、數據分析實戰方法與技巧。盡可能避免使用晦澀難懂的統計術語或模型公式，如需了解相關的統計學知識，可查閱相關的統計學書籍。
誰說菜鳥不會數據分析(SPSS篇)(第2版) 內容簡介
作為《誰說菜鳥不會數據分析》家族的新成員，本書依然通俗地講解數據分析的實踐！墩l說菜鳥不會數據分析（SPSS篇）》繼續采用職場三人行的方式來構建內容，細致梳理了準專業數據分析的常見問題，并且挑選出企業實踐中容易碰到的案例，以輕松直白的方式來講好數據分析的故事。從解決工作中的實際問題出發，從統計描述、統計推斷到探索性分析，總結并提煉工作中經常用到并且很好實用的通過SPSS 進行數據處理、數據分析實戰方法與技巧。盡可能避免使用晦澀難懂的統計術語或模型公式，如需了解相關的統計學知識，可查閱相關的統計學書籍。
誰說菜鳥不會數據分析(SPSS篇)(第2版) 目錄
目 錄
第1 章 SPSS 概況／ 11
1.1 SPSS 簡介／ 12
1.2 SPSS 特點／ 13
1.3 SPSS 安裝／ 15
1.4 SPSS 窗口／ 19
1.5 本章小結／ 22
第2 章 數據處理／ 23
2.1 數據變量／ 24
2.1.1 數據類型／ 24
2.1.2 變量尺度／ 25
2.2 數據導入／ 27
2.2.1 Excel 數據導入／ 27
2.2.2 文本數據導入／ 29
2.3 數據清洗／ 33
2.4 數據抽取／ 35
2.4.1 字段拆分／ 35
2.4.2 隨機抽樣／ 38
2.5 數據合并／ 40
2.5.1 字段合并／ 40
2.5.2 記錄合并／ 41
2.6 數據分組／ 43
2.6.1 可視分箱／ 43
2.6.2 重新編碼／ 46
2.7 數據標準化／ 48
2.7.1 0-1 標準化／ 48
2.7.2 Z 標準化／ 50
2.8 本章小結／ 50
第3 章 描述性分析／ 52
3.1 頻率分析／ 53
3.1.1 分類變量頻率分析／ 53
3.1.2 連續變量頻率分析／ 56
3.2 描述分析／ 60
3.3 交叉表分析／ 62
3.4 多選題定義／ 64
3.5 數據報表制作／ 67
3.5.1 報表類型簡介／ 68
3.5.2 分類變量報表制作／ 69
3.5.3 連續變量報表制作／ 71
3.5.4 多選題報表制作／ 72
3.5.5 報表靈活運用／ 74
3.6 本章小結／ 79
第4 章 相關分析／ 80
4.1 相關分析簡介／ 81
4.2 相關分析實踐／ 83
4.2.1 散點圖繪制／ 84
4.2.2 相關分析操作／ 85
4.3 本章小結／ 86
第5 章 回歸分析／ 87
5.1 回歸分析簡介／ 88
5.1.1 什么是回歸分析／ 88
5.1.2 線性回歸分析步驟／ 89
5.2 簡單線性回歸分析／ 90
5.2.1 簡單線性回歸分析簡介／ 90
5.2.2 簡單線性回歸分析實踐／ 91
5.3 多重線性回歸分析／ 97
5.3.1 多重線性回歸分析簡介／ 97
5.3.2 多重線性回歸分析實踐／ 97
5.4 本章小結／ 104
第6 章 自動線性建模／ 105
6.1 自動建模／ 106
6.2 模型結果解讀／ 111
6.3 模型預測／ 119
6.4 本章小結／ 120
第7 章 Logistic 回歸／ 121
7.1 Logistic 回歸簡介／ 122
7.2 Logistic 回歸實踐／ 125
7.2.1 Logistic 回歸操作／ 126
7.2.2 Logistic 回歸結果解讀／ 127
7.2.3 Logistic 回歸預測／ 129
7.3 本章小結／ 133
第8 章 時間序列分析／ 134
8.1 時間序列分析簡介／ 135
8.2 季節分解法／ 136
8.3 專家建模法／ 145
8.3.1 時間序列預測步驟／ 145
8.3.2 時間序列分析操作／ 146
8.3.3 時間序列分析結果解讀／ 148
8.3.4 時間序列預測應用／ 150
8.4 本章小結／ 154
第9 章 RFM 分析／ 155
9.1 RFM 分析介紹／ 156
9.2 RFM 分析操作／ 158
9.2.1 數據準備／ 158
9.2.2 RFM 分析實踐／ 159
9.2.3 RFM 分析結果解讀／ 163
9.3 RFM 分析應用／ 166
9.4 本章小結／ 171
第10 章 聚類分析／ 172
10.1 聚類分析介紹／ 173
10.2 快速聚類分析／ 175
10.2.1 快速聚類分析操作／ 175
10.2.2 快速聚類分析結果解讀／ 177
10.3 系統聚類分析／ 181
10.3.1 系統聚類分析操作／ 181
10.3.2 系統聚類分析結果解讀／ 184
10.4 二階聚類分析／ 188
10.4.1 二階聚類分析操作／ 188
10.4.2 二階聚類分析結果解讀／ 190
10.5 聚類方法的對比／ 196
10.6 本章小結／ 197
第11 章 因子分析／ 198
11.1 因子分析簡介／ 199
11.2 因子分析實踐／ 201
11.2.1 因子分析操作／ 202
11.2.2 因子分析結果解讀／ 205
11.3 本章小結／ 212
第12 章 對應分析／ 213
12.1 對應分析簡介／ 214
12.2 對應分析實踐／ 215
12.2.1 對應分析操作／ 215
12.2.2 對應分析結果解讀／ 219
12.3 本章小結／ 222
第1 章 SPSS 概況／ 11
1.1 SPSS 簡介／ 12
1.2 SPSS 特點／ 13
1.3 SPSS 安裝／ 15
1.4 SPSS 窗口／ 19
1.5 本章小結／ 22
第2 章 數據處理／ 23
2.1 數據變量／ 24
2.1.1 數據類型／ 24
2.1.2 變量尺度／ 25
2.2 數據導入／ 27
2.2.1 Excel 數據導入／ 27
2.2.2 文本數據導入／ 29
2.3 數據清洗／ 33
2.4 數據抽取／ 35
2.4.1 字段拆分／ 35
2.4.2 隨機抽樣／ 38
2.5 數據合并／ 40
2.5.1 字段合并／ 40
2.5.2 記錄合并／ 41
2.6 數據分組／ 43
2.6.1 可視分箱／ 43
2.6.2 重新編碼／ 46
2.7 數據標準化／ 48
2.7.1 0-1 標準化／ 48
2.7.2 Z 標準化／ 50
2.8 本章小結／ 50
第3 章 描述性分析／ 52
3.1 頻率分析／ 53
3.1.1 分類變量頻率分析／ 53
3.1.2 連續變量頻率分析／ 56
3.2 描述分析／ 60
3.3 交叉表分析／ 62
3.4 多選題定義／ 64
3.5 數據報表制作／ 67
3.5.1 報表類型簡介／ 68
3.5.2 分類變量報表制作／ 69
3.5.3 連續變量報表制作／ 71
3.5.4 多選題報表制作／ 72
3.5.5 報表靈活運用／ 74
3.6 本章小結／ 79
第4 章 相關分析／ 80
4.1 相關分析簡介／ 81
4.2 相關分析實踐／ 83
4.2.1 散點圖繪制／ 84
4.2.2 相關分析操作／ 85
4.3 本章小結／ 86
第5 章 回歸分析／ 87
5.1 回歸分析簡介／ 88
5.1.1 什么是回歸分析／ 88
5.1.2 線性回歸分析步驟／ 89
5.2 簡單線性回歸分析／ 90
5.2.1 簡單線性回歸分析簡介／ 90
5.2.2 簡單線性回歸分析實踐／ 91
5.3 多重線性回歸分析／ 97
5.3.1 多重線性回歸分析簡介／ 97
5.3.2 多重線性回歸分析實踐／ 97
5.4 本章小結／ 104
第6 章 自動線性建模／ 105
6.1 自動建模／ 106
6.2 模型結果解讀／ 111
6.3 模型預測／ 119
6.4 本章小結／ 120
第7 章 Logistic 回歸／ 121
7.1 Logistic 回歸簡介／ 122
7.2 Logistic 回歸實踐／ 125
7.2.1 Logistic 回歸操作／ 126
7.2.2 Logistic 回歸結果解讀／ 127
7.2.3 Logistic 回歸預測／ 129
7.3 本章小結／ 133
第8 章 時間序列分析／ 134
8.1 時間序列分析簡介／ 135
8.2 季節分解法／ 136
8.3 專家建模法／ 145
8.3.1 時間序列預測步驟／ 145
8.3.2 時間序列分析操作／ 146
8.3.3 時間序列分析結果解讀／ 148
8.3.4 時間序列預測應用／ 150
8.4 本章小結／ 154
第9 章 RFM 分析／ 155
9.1 RFM 分析介紹／ 156
9.2 RFM 分析操作／ 158
9.2.1 數據準備／ 158
9.2.2 RFM 分析實踐／ 159
9.2.3 RFM 分析結果解讀／ 163
9.3 RFM 分析應用／ 166
9.4 本章小結／ 171
第10 章 聚類分析／ 172
10.1 聚類分析介紹／ 173
10.2 快速聚類分析／ 175
10.2.1 快速聚類分析操作／ 175
10.2.2 快速聚類分析結果解讀／ 177
10.3 系統聚類分析／ 181
10.3.1 系統聚類分析操作／ 181
10.3.2 系統聚類分析結果解讀／ 184
10.4 二階聚類分析／ 188
10.4.1 二階聚類分析操作／ 188
10.4.2 二階聚類分析結果解讀／ 190
10.5 聚類方法的對比／ 196
10.6 本章小結／ 197
第11 章 因子分析／ 198
11.1 因子分析簡介／ 199
11.2 因子分析實踐／ 201
11.2.1 因子分析操作／ 202
11.2.2 因子分析結果解讀／ 205
11.3 本章小結／ 212
第12 章 對應分析／ 213
12.1 對應分析簡介／ 214
12.2 對應分析實踐／ 215
12.2.1 對應分析操作／ 215
12.2.2 對應分析結果解讀／ 219
12.3 本章小結／ 222
展開全部
誰說菜鳥不會數據分析(SPSS篇)(第2版) 相關資料
本書將看似“浮云”的數據分析領域，蘊于商業化的場景之中，生動形象地讓讀者了解到“給力”的數據分析師是如何煉成的！引導非專業人士從數據的角度，認識、剖析、解決商業問題；對專業人士而言，亦能提供一次梳理和提高的學習機會。
鄧凱
數據挖掘與數據分析博主，資深數據分析師
這是一本適合普通大眾的“專業”數據分析書，由淺入深，富有體系。既有一口氣讀完的沖動，又想馬上找一臺電腦試一試這些“新奇”的分析方法，更想拿一些數據來分析找找其中的規律。
讀完本書，你會發現數據分析的樂趣，它并不是那么枯燥的，數據背后的故事簡直是太有意思了。從此你將發現：無論是新聞媒體，還是企業報表中的數字，都將不再孤獨，因為它們在那里，在和你說著話！
祝愿大家早日練就一顆數據分析的“心”！
黃成明
數據化管理顧問及培訓師，零售及服裝企業數據化管理咨詢顧問
SPSS 等統計軟件的應用是以統計學知識為基礎的，而現實是我們的“數據分析人員”，往往不具備統計學基礎知識和系統的研究訓練。因此大家在應用統計軟件解決問題時，哪怕是一個小問題，也會覺得無從入手，并在具體的數據處理和統計分析過程中，處處一頭霧水，心里沒底。
隨著大數據時代的到來，我們*迫切需要的倒不是IT 行業所說的“大數據”，而是在利用好現有數據的條件下，能夠掌握統計分析利器進行敏捷深刻的研究思考。
我非常喜歡《誰說菜鳥不會數據分析》系列書籍，“菜鳥”系列的長篇“小說”我都是一口氣讀完的，享受了在閱讀過程中和作者的思路同步的趣味盎然，這本書同樣如此。強烈推薦這本SPSS 統計分析軟件的入門應用書籍，祝愿大家都和小白一起學有所成。
馬廣斌，博士
北京數海時代分析技術有限公司，總經理
析數軟件（SPSS China）統計服務事業部，原總經理
當談到用數據解決問題時，我經常用這樣的語言去詮釋：“如果你不能量化它，你就不能理解它，如果不理解就不能控制它，不能控制也就不能改變它”。數據無處不在，信息時代*主要的特征就是“數據處理”，數據分析正以我們從未想象過的方式影響著日常生活。
在知識經濟與信息技術時代，每個人都面臨著如何有效地吸收、理解和利用信息的挑戰。那些能夠有效利用工具從數據中提煉信息、發現知識的人，*終往往成為各行各業的強者！
這本書向我們清晰又友好地介紹了數據分析方法、技巧與工具，強烈推薦讀一讀這本書，或許會給你帶來更大的驚喜！
沈浩
中國傳媒大學電視與新聞學院，教授
調查統計研究所，副所長
數據挖掘研發中心，主任
IPSOS 公司，首席技術顧問
數據分析理論、公式和方法對部分初學者來說是枯燥、乏味的，或陷入云山霧罩中不得其道。本書*的特點是使用幽默風趣的語言，結合工作中的典型案例加以分析、解讀，是一本數據分析工作者值得一讀的好書。
石軍
安徽同徽信息技術有限公司，總經理
數據分析是一種能力，更是一種思想。此書結構有層次、內容全面、通俗易懂，通過SPSS 工具一步步帶你走進數據分析的世界，探索數據分析的價值，讓數據分析變得既簡單又有趣。
鄭來軼
數據分析網創始人，某知名互聯網公司數據分析專家
誰說菜鳥不會數據分析(SPSS篇)(第2版) 作者簡介
狄松，英國南安普頓大學理學碩士，主修市場分析，現服務于全球知名市場研究公司，任高級研究員，主要從事數據分析，建模等工作。獲得SPSS高級認證，高級調查分析師證書，具有多年數據分析經驗，略懂Excel、PPT以及SPSS、Minitab等工具。
書友推薦
- >
名家帶你讀魯迅:故事新編
- >
羅曼·羅蘭讀書隨筆-精裝
- >
小考拉的故事-套裝共3冊
- >
經典常談
- >
伊索寓言-世界文學名著典藏-全譯本
- >
詩經-先民的歌唱
- >
朝聞道
- >
苦雨齋序跋文-周作人自編集
本類暢銷
