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SPSS數據分析從小白到高手 版權信息
- ISBN：9787122337863
- 條形碼：9787122337863 ; 978-7-122-33786-3
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
SPSS數據分析從小白到高手 本書特色
本選題將幫助讀者快速掌握SPSS的常用統計方法和大部分高 級統計分析內容，實現對數據的管理和分析，以高效完成描述性統計分析乃至復雜的專業統計分析在內的各種任務。本選題的特點如下：1.內容全面，循序漸進。本書圍繞SPSS的各種統計分析方法展開，內容由淺入深，非常適合初學者學習。2.案例豐富，實用性強。書中選取了不同場合下的各種數據分析案例，不僅中間穿插有小案例，書末還有綜合性的大案例，通過案例實操，讓讀者能夠快速掌握所學知識，并應用到實際工作中。3.雙色圖解，直觀易懂。本書采用雙色印刷，書中通過大量圖片展示，讓讀者一目了然，迅速了解并掌握具體的操作方法、步驟以及實現效果。4.學習資源，超值贈送。重要知識點及實戰案例均配有二維碼視頻講解，掃碼觀看，學習更便捷。此外，還附贈相關實例素材源文件、PPT課件等資源，方便實踐練習與知識拓展。
SPSS數據分析從小白到高手 內容簡介
大數據時代，掌握必要的數據分析能力，將大大提升你的工作效率和自身競爭力。SPSS是一款常用的數據分析及可視化工具，本書將詳細講解利用SPSS進行數據分析和展示的相關知識。 書中主要內容包括：SPSS概述、描述統計、T檢驗、方差分析、相關分析、回歸分析、聚類分析、變量降維、時間序列分析、調查問卷及其分析、SPSS缺失值分析、SPSS數據可視化以及綜合實戰案例等。 本書內容豐富，采用雙色印刷，配套視頻講解，結合隨書附贈的素材邊看邊學邊練，能夠大大提高學習效率，迅速掌握SPSS數據分析技能，并用于實踐。 本書適合數據分析初學者、初級數據分析師、數據庫技術人員、市場營銷人員、產品經理等自學使用。同時，本書也可用作職業院校、培訓機構相關專業的教材及參考書。
SPSS數據分析從小白到高手SPSS數據分析從小白到高手 前言
在當今信息爆炸的時代，海量的數據涌入我們的生活，處理和分析這些數據成為了一項必不可少的技能。SPSS（統計軟件包社會科學）是一款廣泛應用于數據分析領域的軟件，它提供了直觀且易于使用的界面，使得初學者可以迅速上手。通過學習SPSS，我們可以了解如何快速進行數據清洗、數據可視化和統計分析等操作，從而更好地理解數據并做出合理的決策。
學習SPSS軟件對于數據分析人員來說是至關重要的。目前在各種研究工作中，數據分析是一個不可或缺的環節，SPSS軟件提供了強大的統計分析功能，使得研究人員可以更加高效地處理和分析數據，從海量數據中提取有價值的信息，得出更加可靠和有效的結論。
本書既包括SPSS數據分析的主要方法和技巧，又融入了案例實戰，使廣大讀者通過對本書的學習，能夠輕松快速地掌握數據分析的主要方法。本書配套資源中包含案例實戰中所采用的數據源、PPT和學習視頻等，供讀者在閱讀本書時使用。
本書主要內容
使用本書的注意事項
SPSS數據分析從小白到高手 目錄
1 SPSS概述
1.1 SPSS特點及優勢 2
1.2 SPSS軟件簡介 2
1.2.1 SPSS啟動與退出 2
1.2.2 SPSS界面與窗口 4
1.2.3 SPSS 29新增功能 7
1.2.4 ChatGPT指導SPSS學習 9
1.3 SPSS入門基礎 11
1.3.1 常量與變量 11
1.3.2 變量名與變量標簽 13
1.3.3 運算符與表達式 14
1.3.4 變量的定義 15
1.4 SPSS參數設置 18
1.4.1 常規參數設置 18
1.4.2 輸出參數設置 20
1.4.3 圖表參數設置 21
2 描述統計
2.1 描述性分析 24
2.1.1 描述性分析概述 24
2.1.2 SPSS操作及選項設置 26
2.1.3 案例：國內生產總值描述性分析 29
2.2 頻數分析 31
2.2.1 頻數分析概述 31
2.2.2 SPSS操作及選項設置 32
2.2.3 案例：居民消費水平頻數分析 34
2.3 探索分析 36
2.3.1 探索分析概述 36
2.3.2 SPSS操作及選項設置 37
2.3.3 案例：商品評論得分探索分析 41
2.4 交叉表分析 47
2.4.1 交叉表分析概述 47
2.4.2 SPSS操作及選項設置 47
2.4.3 案例：商品顏色交叉表分析 52
3 T檢驗
3.1 均值過程 55
3.1.1 均值過程概述 55
3.1.2 SPSS操作及選項設置 55
3.1.3 案例：醫療前血壓均值比較 58
3.2 單樣本T檢驗 60
3.2.1 單樣本T檢驗概述 60
3.2.2 SPSS操作及選項設置 60
3.2.3 案例：醫療后血壓單樣本T檢驗 62
3.3 獨立樣本T檢驗 64
3.3.1 獨立樣本T檢驗概述 64
3.3.2 SPSS操作及選項設置 64
3.3.3 案例：醫療后心率血壓獨立樣本T檢驗 67
3.4 成對樣本T檢驗 69
3.4.1 成對樣本T檢驗概述 69
3.4.2 SPSS操作及選項設置 69
3.4.3 案例：醫療前后心率血壓成對樣本T檢驗 71
4 方差分析
4.1 單因素方差分析 75
4.1.1 單因素方差分析概述 75
4.1.2 SPSS操作及選項設置 76
4.1.3 案例：當前薪金單因素方差分析 81
4.2 多因素方差分析 84
4.2.1 多因素方差分析概述 84
4.2.2 SPSS操作及選項設置 84
4.2.3 案例：當前薪金多因素方差分析 93
4.3 協方差分析 97
4.3.1 協方差分析概述 97
4.3.2 SPSS操作及選項設置 97
4.3.3 案例：當前薪金協方差分析 98
5 相關分析
5.1 相關分析概述 102
5.1.1 相關關系概述 102
5.1.2 相關系數的三種類型 103
5.2 雙變量相關分析 104
5.2.1 雙變量相關分析概述 104
5.2.2 SPSS操作及選項設置 105
5.2.3 案例：鐵路和公路貨運量相關分析 107
5.3 偏相關分析 109
5.3.1 偏相關分析概述 109
5.3.2 SPSS操作及選項設置 110
5.3.3 案例：鐵路和公路貨運量偏相關分析 111
6 回歸分析
6.1 線性回歸 115
6.1.1 線性回歸概述 115
6.1.2 SPSS操作及選項設置 117
6.1.3 案例：貸款申請人負債率線性回歸 124
6.2 曲線回歸 128
6.2.1 曲線回歸概述 128
6.2.2 SPSS操作及選項設置 129
6.2.3 案例：信用額度使用率曲線回歸 131
6.3 邏輯回歸 134
6.3.1 邏輯回歸概述 134
6.3.2 SPSS操作及選項設置 135
6.3.3 案例：貸款客戶是否違約邏輯回歸 140
7 聚類分析
7.1 K均值聚類 145
7.1.1 K均值聚類概述 145
7.1.2 SPSS操作及選項設置 145
7.1.3 案例：藥物臨床效果K均值聚類 148
7.2 分層聚類 151
7.2.1 分層聚類概述 151
7.2.2 SPSS操作及選項設置 152
7.2.3 案例：居民可支配收入分層聚類 155
7.3 二階聚類 158
7.3.1 二階聚類概述 158
7.3.2 SPSS操作及選項設置 158
7.3.3 案例：地表水水質監測二階聚類 161
8 變量降維
8.1 變量降維概述 165
8.2 因子分析 165
8.2.1 因子分析概述 165
8.2.2 SPSS操作及選項設置 167
8.2.3 案例：地區競爭力因子分析 172
8.3 主成分分析 176
8.3.1 主成分分析概述 176
8.3.2 SPSS操作及選項設置 177
8.3.3 案例：地區競爭力主成分分析 179
9 時間序列分析
9.1 時序數據的預處理 182
9.1.1 SPSS定義時間變量 182
9.1.2 SPSS時序數據平穩化處理 182
9.1.3 案例：制造業PMI數據預處理 184
9.2 指數平滑法 187
9.2.1 指數平滑法概述 187
9.2.2 SPSS操作及選項設置 190
9.2.3 案例：利用指數平滑法預測制造業PMI 199
9.3 ARIMA模型 201
9.3.1 ARIMA模型概述 201
9.3.2 SPSS操作及選項設置 204
9.3.3 案例：利用ARIMA模型預測制造業PMI 207
10 調查問卷及其分析
10.1 調查問卷及其處理 212
10.1.1 調查問卷概述 212
10.1.2 調查問卷數據錄入 213
10.2 信度分析 215
10.2.1 信度分析概述 215
10.2.2 SPSS操作及選項設置 216
10.2.3 案例：電商網站渠道問卷信度分析 221
10.3 多重響應分析 223
10.3.1 多重響應分析概述 223
10.3.2 SPSS變量定義數據集 225
10.3.3 SPSS多重響應頻率分析 226
10.3.4 SPSS多重響應交叉分析 228
11 SPSS缺失值分析
11.1 缺失值分析概述 232
11.1.1 缺失值概述 232
11.1.2 缺失值的表現形式 232
11.1.3 SPSS缺失值數據處理 233
11.2 SPSS的缺失值分析過程 233
11.2.1 SPSS缺失值分析 233
11.2.2 案例：客戶貸款申請數據缺失值分析 239
12 SPSS數據可視化
12.1 SPSS繪圖功能概述 246
12.1.1 圖表構建器概述 246
12.1.2 圖形畫板模板選擇器概述 252
12.1.3 直接創建可視化圖形 258
12.2 條形圖 259
12.2.1 條形圖及其類型 259
12.2.2 案例：繪制簡單條形圖 261
12.2.3 案例：繪制分類條形圖 268
12.2.4 案例：繪制堆積條形圖 268
12.3 折線圖 271
12.3.1 折線圖及其類型 271
12.3.2 案例：繪制簡單線圖 271
12.3.3 案例：繪制多重線圖 273
12.4 餅圖 274
12.4.1 餅圖及其類型 274
12.4.2 案例：繪制餅圖 274
12.5 散點圖 275
12.5.1 散點圖及其類型 275
12.5.2 案例：繪制簡單散點圖 276
12.5.3 案例：繪制矩陣散點圖 276
12.6 箱圖 278
12.6.1 箱圖及其類型 278
12.6.2 案例：繪制簡單箱圖 278
12.6.3 案例：繪制分類箱圖 279
12.7 雙軸圖及其案例 280
12.7.1 雙軸圖及其類型 280
12.7.2 案例：繪制雙軸圖 281
12.8 關系圖及其案例 282
12.8.1 關系圖及其設置 282
12.8.2 案例：繪制關系圖 284
13 案例：航空業客戶價值畫像
13.1 研究背景 287
13.1.1 客戶價值概念 287
13.1.2 客戶價值畫像概述 287
13.1.3 客戶價值畫像重要性 288
13.2 RFM模型 288
13.2.1 什么是RFM模型 288
13.2.2 RFM模型的應用 290
13.3 SPSS操作步驟 291
13.3.1 “變量”選項卡 293
13.3.2 “分箱化”選項卡 293
13.3.3 “保存”選項卡 295
13.3.4 “輸出”選項卡 296
13.4 SPSS結果介紹 297
13.4.1 RFM分箱計數 297
13.4.2 分箱計數表 298
13.4.3 RFM熱圖 299
13.4.4 RFM直方圖 300
13.4.5 RFM散點圖 301
13.4.6 RFM得分 302
13.5 案例小結 302
14 案例：武漢市空氣質量分析
14.1 案例背景概述 305
14.1.1 案例研究意義 305
14.1.2 空氣質量指數 305
14.1.3 案例數據采集 308
14.2 數據可視化分析 308
14.2.1 歷年AQI總體比較分析 308
14.2.2 歷年空氣質量等級分布 309
14.2.3 污染物濃度散點圖矩陣 309
14.3 AQI數據分析 310
14.3.1 污染物濃度描述性分析 310
14.3.2 污染物濃度相關分析 311
14.3.3 AQI線性回歸建模 312
14.4 案例小結 314
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