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          誰說菜鳥不會數據分析spss篇 狄松pdf全彩版

          誰說菜鳥不會數據分析spss篇是一本像EXCEL一樣簡單,一看就懂的SPSS數據分析實戰書籍,由狄松等人編著。本書從解決工作中的實際問題出發,總結并提煉工作中SPSS 經常用到并且非常實用的數據處理、數據分析實戰方法與技巧。全書力求通俗易懂地介紹數據分析方法與技巧,在不影響學習理解的前提下,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。

          內容介紹

          作為《誰說菜鳥不會數據分析》家族的新成員,《誰說菜鳥不會數據分析spss篇》依然通俗地講解數據分析的實踐。本書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。
          本書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。本書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》適合剛踏出校門,初涉職場的新人,尤其適合從事產品運營、市場營銷、金融、財務、人力資源管理等工作的上班族們,《誰說菜鳥不會數據分析(SPSS篇)》能幫助他們提高工作效率;而從事管理、咨詢、研究等工作的專業人士,也不妨閱讀本書,說不定會有驚喜的發現。

          章節目錄

          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?。?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/ 53
          3.1 頻率分析/ 54
          3.1.1 分類變量頻率分析/ 54
          3.1.2 連續變量頻率分析/ 57
          3.2 描述分析/ 61
          3.3 交叉表分析/ 63
          3.4 多選題定義/ 65
          3.5 數據報表制作/ 68
          3.5.1 報表類型簡介/ 69
          3.5.2 分類變量報表制作/ 70
          3.5.3 連續變量報表制作/ 72
          3.5.4 多選題報表制作/ 73
          3.5.5 報表靈活運用/ 75
          3.6 本章小結/ 80
          第4 章 相關分析/ 81
          4.1 相關分析簡介/ 82
          4.2 相關分析實踐/ 84
          4.2.1 散點圖繪制/ 85
          4.2.2 相關分析操作/ 86
          4.3 本章小結/ 87
          第5 章 回歸分析/ 89
          5.1 回歸分析簡介/ 90
          5.1.1 什么是回歸分析/ 90
          5.1.2 線性回歸分析步驟/ 91
          5.2 簡單線性回歸分析/ 92
          5.2.1 簡單線性回歸分析簡介/ 92
          5.2.2 簡單線性回歸分析實踐/ 93
          5.3 多重線性回歸分析/ 99
          5.3.1 多重線性回歸分析簡介/ 99
          5.3.2 多重線性回歸分析實踐/ 99
          5.4 本章小結/ 106
          第6 章 自動線性建模/ 107
          6.1 自動建模/ 108
          6.2 模型結果解讀/ 113
          6.3 模型預測/ 121
          6.4 本章小結/ 122
          第7 章 Logistic 回歸/ 123
          7.1 Logistic 回歸簡介/ 124
          7.2 Logistic 回歸實踐/ 127
          7.2.1 Logistic 回歸操作/ 128
          7.2.2 Logistic 回歸結果解讀/ 129
          7.2.3 Logistic 回歸預測/ 131
          7.3 本章小結/ 135
          第8 章 時間序列分析/ 137
          8.1 時間序列分析簡介/ 138
          8.2 季節分解法/ 139
          8.3 專家建模法/ 148
          8.3.1 時間序列預測步驟/ 148
          8.3.2 時間序列分析操作/ 149
          8.3.3 時間序列分析結果解讀/ 151
          8.3.4 時間序列預測應用/ 153
          8.4 本章小結/ 157
          第9 章 RFM 分析/ 159
          9.1 RFM 分析介紹/ 160
          9.2 RFM 分析操作/ 162
          9.2.1 數據準備/ 162
          9.2.2 RFM 分析實踐/ 163
          9.2.3 RFM 分析結果解讀/ 167
          9.3 RFM 分析應用/ 170
          9.4 本章小結/ 175
          第10 章 聚類分析/ 177
          10.1 聚類分析介紹/ 178
          10.2 快速聚類分析/ 180
          10.2.1 快速聚類分析操作/ 180
          10.2.2 快速聚類分析結果解讀/ 182
          10.3 系統聚類分析/ 186
          10.3.1 系統聚類分析操作/ 186
          10.3.2 系統聚類分析結果解讀/ 189
          10.4 二階聚類分析/ 193
          10.4.1 二階聚類分析操作/ 193
          10.4.2 二階聚類分析結果解讀/ 195
          10.5 聚類方法的對比/ 201
          10.6 本章小結/ 202
          第11 章 因子分析/ 203
          11.1 因子分析簡介/ 204
          11.2 因子分析實踐/ 206
          11.2.1 因子分析操作/ 207
          11.2.2 因子分析結果解讀/ 210
          11.3 本章小結/ 217
          第12 章 對應分析/ 219
          12.1 對應分析簡介/ 220
          12.2 對應分析實踐/ 221
          12.2.1 對應分析操作/ 221
          12.2.2 對應分析結果解讀/ 225
          12.3 本章小結/ 228
          

          使用說明

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