SPSS统计分析与行业应用实战
04-10-16
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八五品
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作者王国平 著
出版社清华大学出版社
出版时间2018-08
版次1
装帧平装
货号04-10-16
上书时间2024-11-08
商品详情
- 品相描述:八五品
图书标准信息
-
作者
王国平 著
-
出版社
清华大学出版社
-
出版时间
2018-08
-
版次
1
-
ISBN
9787302503279
-
定价
79.00元
-
装帧
平装
-
开本
16
-
纸张
胶版纸
-
页数
404页
-
字数
1千字
- 【内容简介】
-
本书以全实例为主线,阐述了SPSS在社会学、管理学、经济学、教育学、医学、制造业、农业、采矿业等方面的应用。本书结合编者多年工作经验,由浅入深、循序渐进,理论与实际相结合,对SPSS 24进行比较全面的介绍。配书资源包含每个案例采用的数据源文件及数据分析结果,方便读者在阅读本书时进行操作练习和参考。
本书既适于咨询、零售、农业、互联网等行业的数据分析用户使用,也可供高等院校相关专业学生以及从事数据分析的研究者参考,还可作为SPSS软件培训和自学的教材。
- 【作者简介】
-
王国平,主要从事大数据分析与研究等工作,在国内中文核心期刊发表多篇文章。熟练掌握数据分析和可视化软件,从事数据分析和研究工作多年,精通Tableau、SAS、SPSS Modeler、Stata、Matlab等软件。
- 【目录】
-
目 录
第1章 SPSS在电商行业中的应用 1
1.1 研究背景及意义 1
1.2 数据建模思路 2
1.3 调查内容与方法 3
1.4 问卷调查数据处理 4
1.4.1 问卷编码录入 4
1.4.2 问卷一般性分析 5
1.5 SPSS操作步骤—多重响应分析 6
1.5.1 为变量定义数据集 6
1.5.2 多重响应下的频率分析 8
1.5.3 多重响应下的交叉分析 9
1.6 SPSS结果介绍 11
1.6.1 了解电商网站的渠道 11
1.6.2 上电商网站购物的原因 12
1.6.3 浏览网站没有购物的原因 13
1.6.4 购物时主要考虑的因素 14
1.7 模型效果评估 16
1.8 电商政策建议 16
第2章 SPSS在电信行业中的应用 18
2.1 研究背景及意义 18
2.2 数据建模思路 19
2.3 神经网络模型 20
2.3.1 神经元 21
2.3.2 多层感知器 22
2.3.3 径向基函数 23
2.4 模型数据处理 25
2.4.1 导入建模数据 25
2.4.2 添加目标变量 25
2.4.3 设置变量角色 27
2.5 SPSS操作步骤—神经网络模型 27
2.5.1 “变量”选项 28
2.5.2 “分区”选项 29
2.5.3 “体系结构”选项 30
2.5.4 “输出”选项 31
2.5.5 “保存”选项 33
2.5.6 “导出”选项 33
2.5.7 “选项”选项 34
2.6 SPSS结果介绍 34
2.7 模型效果评估 37
2.8 模型变量预测 38
2.8.1 导入预测数据 39
2.8.2 打开评分向导 39
2.8.3 匹配模型字段 40
2.8.4 选择评分函数 41
第3章 SPSS在咨询行业中的应用 43
3.1 研究背景及意义 43
3.2 数据建模思路 44
3.3 非参数检验 44
3.3.1 单样本 45
3.3.2 两独立样本 46
3.3.3 多独立样本 47
3.3.4 两配对样本 48
3.3.5 多配对样本 49
3.4 模型数据处理 50
3.5 SPSS操作步骤—非参数检验 51
3.5.1 “精确”选项 52
3.5.2 “统计”选项 53
3.6 SPSS结果介绍 53
3.7 居民消费建议 54
第4章 SPSS在教育行业中的应用 56
4.1 研究背景及意义 56
4.2 数据建模思路 57
4.3 判别分析模型 58
4.3.1 模型定义 58
4.3.2 模型应用 59
4.4 模型数据处理 60
4.4.1 指标选取 60
4.4.2 创建体质指数 62
4.5 SPSS操作步骤—判别分析 67
4.5.1 “统计”选项 68
4.5.2 “方法”选项 68
4.5.3 “分类”选项 69
4.5.4 “保存”选项 71
4.5.5 “自助抽样”选项 71
4.6 SPSS结果介绍 72
4.7 体质锻炼建议 74
第5章 SPSS在医疗行业中的应用 76
5.1 研究背景及意义 76
5.2 数据建模思路 77
5.3 生存分析模型 78
5.3.1 模型定义 78
5.3.2 模型应用 80
5.4 模型数据处理 80
5.4.1 指标选取 80
5.4.2 导入数据 82
5.5 SPSS操作步骤—生存分析 83
5.5.1 寿命表 83
5.5.2 Kaplan-Meier 86
5.5.3 Cox回归 89
5.6 SPSS结果介绍 94
5.6.1 寿命表 94
5.6.2 Kaplan-Meier 98
5.6.3 Cox回归 100
5.7 随访服务建议 101
第6章 SPSS在烟草行业中的应用 103
6.1 研究背景及意义 103
6.2 数据建模思路 104
6.3 广义线性模型 105
6.3.1 模型定义 105
6.3.2 模型应用 106
6.4 模型数据处理 107
6.5 SPSS操作步骤—广义线性模型 108
6.5.1 “重复”选项 109
6.5.2 “模型类型”选项 110
6.5.3 “响应”选项 113
6.5.4 “预测变量”选项 114
6.5.5 “模型”选项 115
6.5.6 “估算”选项 116
6.5.7 “统计”选项 118
6.5.8 “EM平均值”选项 119
6.5.9 “保存”选项 121
6.5.10 “导出”选项 122
6.6 SPSS结果介绍 124
6.7 公共场所禁烟 125
第7章 SPSS在保险行业中的应用 127
7.1 研究背景及意义 127
7.2 数据建模思路 128
7.3 聚类分析模型 129
7.3.1 聚类定义 129
7.3.2 聚类应用 131
7.4 模型数据处理 132
7.5 SPSS操作步骤—聚类分析 133
7.5.1 “迭代”选项 134
7.5.2 “保存”选项 135
7.5.3 “选项”选项 135
7.6 SPSS结果介绍 136
7.7 保险业风险管理 138
第8章 SPSS在电力行业中的应用 140
8.1 研究背景及意义 140
8.2 数据建模思路 141
8.3 指数平滑模型 142
8.3.1 模型定义 142
8.3.2 模型应用 143
8.4 模型数据处理 144
8.5 SPSS操作步骤—指数平滑模型 145
8.5.1 “变量”选项 146
8.5.2 “统计”选项 148
8.5.3 “图”选项 149
8.5.4 “输出过滤”选项 151
8.5.5 “保存”选项 152
8.5.6 “选项”选项 152
8.6 SPSS结果介绍 154
8.7 电力负荷预测 156
第9章 SPSS在农业生产中的应用 157
9.1 研究背景及意义 157
9.2 数据建模思路 158
9.3 曲线回归模型 158
9.3.1 模型定义 158
9.3.2 模型应用 159
9.4 模型数据处理 160
9.5 SPSS操作步骤—曲线回归 161
9.5.1 设置分析变量 162
9.5.2 选择曲线模型 162
9.5.3 “保存”选项 163
9.6 SPSS结果介绍 164
9.7 农业病虫害防治 166
第10章 SPSS在物流业中的应用 168
10.1 研究背景及意义 168
10.2 数据建模思路 169
10.3 因子分析介绍 170
10.3.1 模型定义 170
10.3.2 模型应用 172
10.4 模型数据处理 172
10.4.1 评价指标体系 172
10.4.2 导入建模数据 173
10.5 SPSS操作步骤—因子分析 174
10.5.1 “描述”选项 176
10.5.2 “提取”选项 177
10.5.3 “旋转”选项 178
10.5.4 “得分”选项 179
10.5.5 “选项”选项 180
10.6 SPSS结果介绍 180
10.7 物流业发展建议 182
第11章 SPSS在餐饮业中的应用 184
11.1 研究背景及意义 184
11.2 数据建模思路 185
11.3 联合分析介绍 186
11.3.1 模型定义 186
11.3.2 模型应用 187
11.4 模型数据处理 188
11.4.1 建立评价指标 188
11.4.2 数据处理方式 189
11.5 SPSS操作步骤—联合分析 189
11.5.1 生成正交文件 192
11.5.2 联合分析程序 193
11.6 SPSS结果介绍 194
11.7 模型结论与建议 195
第12章 SPSS在零售业中的应用 197
12.1 研究背景及意义 197
12.2 数据建模思路 198
12.3 客户细分理论 198
12.3.1 顾客细分的必要性 198
12.3.2 顾客细分理论原理 199
12.4 模型数据处理 200
12.5 SPSS操作步骤—交叉分析 201
12.5.1 “精确”选项 203
12.5.2 “统计”选项 204
12.5.3 “单元格”选项 206
12.5.4 “格式”选项 208
12.5.5 “自助抽样”选项 208
12.6 SPSS结果介绍 209
12.6.1 功能和性别交叉分析 209
12.6.2 生活费和价格交叉分析 211
12.7 零售业发展建议 213
第13章 SPSS在航空业中的应用 214
13.1 研究背景及意义 214
13.2 数据建模思路 215
13.3 RFM模型 216
13.3.1 模型定义 216
13.3.2 模型应用 217
13.4 模型数据处理 218
13.5 SPSS操作步骤—RFM模型 218
13.5.1 “变量”选项 220
13.5.2 “分箱化”选项 220
13.5.3 “保存”选项 222
13.5.4 “输出”选项 222
13.6 SPSS结果介绍 223
13.7 模型效果评估 226
第14章 SPSS在旅游业中的应用 228
14.1 研究背景及意义 228
14.2 数据建模思路 229
14.3 主成分分析 230
14.3.1 模型定义 230
14.3.2 模型应用 231
14.4 模型数据处理 233
14.4.1 指标选取 233
14.4.2 导入数据 234
14.5 SPSS操作步骤—主成分分析 235
14.5.1 “描述”选项 236
14.5.2 “提取”选项 237
14.5.3 “旋转”选项 239
14.5.4 “得分”选项 239
14.5.5 “选项”选项 240
14.6 SPSS结果介绍 241
14.7 模型效果评估 244
第15章 SPSS在制造业中的应用 246
15.1 研究背景及意义 246
15.2 数据建模思路 247
15.3 质量控制理论 248
15.3.1 质量控制 248
15.3.2 控制图 249
15.4 模型数据处理 250
15.4.1 二极管不良品 251
15.4.2 反向击穿电压 251
15.5 SPSS操作步骤—质量控制 252
15.5.1 二极管不良品分析 253
15.5.2 反向击穿电压分析 255
15.6 SPSS结果介绍 257
15.6.1 二极管不良品控制图 257
15.6.2 反向击穿电压控制图 258
15.7 模型效果评估 259
第16章 SPSS在采矿业中的应用 260
16.1 研究背景及意义 260
16.2 数据建模思路 261
16.3 线性回归分析 262
16.3.1 模型定义 262
16.3.2 模型应用 264
16.4 模型数据处理 265
16.5 SPSS操作步骤—线性回归 266
16.5.1 “统计”选项卡 268
16.5.2 “图”选项 269
16.5.3 “保存”选项 270
16.5.4 “选项”选项 272
16.5.5 “自助抽样”选项 273
16.6 SPSS结果介绍 274
16.7 模型变量预测 276
第17章 SPSS在银行业中的应用 278
17.1 研究背景及意义 278
17.2 数据建模思路 279
17.3 Logistic回归 280
17.3.1 模型定义 280
17.3.2 模型应用 282
17.4 模型数据处理 283
17.5 SPSS操作步骤—Logistic回归 284
17.5.1 “分类”选项 286
17.5.2 “保存”选项 287
17.5.3 “选项”选项 288
17.6 SPSS结果介绍 289
17.7 模型效果评估 292
17.8 模型变量预测 293
第18章 SPSS在政府税收中的应用 296
18.1 研究背景及意义 296
18.2 数据建模思路 297
18.3 ARIMA模型 298
18.3.1 模型定义 298
18.3.2 模型应用 298
18.4 模型数据处理 299
18.5 SPSS操作步骤—ARIMA模型 299
18.5.1 模型定义日期 300
18.5.2 生成序列图 301
18.5.3 生成自相关图 302
18.5.4 创建传统模型 304
18.6 SPSS结果介绍 314
18.7 模型效果评估 318
18.8 模型变量预测 320
第19章 SPSS在P2P行业中的应用 321
19.1 研究背景及意义 321
19.2 数据建模思路 322
19.3 方差分析模型 323
19.3.1 模型定义 323
19.3.2 模型应用 324
19.4 模型数据处理 325
19.4.1 建立评价指标体系 325
19.4.2 平台经营经验分析 326
19.4.3 资本充足程度分析 327
19.4.4 行业竞争程度分析 327
19.4.5 平台生存月数分析 328
19.5 SPSS操作步骤—方差分析模型 328
19.5.1 “对比”选项 329
19.5.2 “事后比较”选项 330
19.5.3 “选项”选项 332
19.5.4 “自助抽样”选项 333
19.6 SPSS结果介绍 333
19.6.1 平台经营经验方差分析 333
19.6.2 资本充足程度方差分析 334
19.6.3 行业竞争程度方差分析 335
19.7 风险控制建议 336
第20章 SPSS在房地产业中的应用 338
20.1 研究背景及意义 338
20.2 数据建模思路 339
20.3 决策树模型 340
20.3.1 模型定义 340
20.3.2 模型应用 341
20.4 模型数据处理 342
20.5 SPSS操作步骤—决策树模型 343
20.5.1 “输出”选项 344
20.5.2 “验证”选项 349
20.5.3 “条件”选项 350
20.5.4 “保存”选项 353
20.5.5 “选项”选项 354
20.6 SPSS结果介绍 355
20.6.1 模型摘要 355
20.6.2 分类树 355
20.6.3 节点的增益 356
20.7 模型变量预测 357
20.7.1 导入预测数据 357
20.7.2 打开评分向导 357
20.7.3 匹配模型字段 358
20.7.4 选择评分函数 358
附录A SPSS软件新增功能简介 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
附录B SPSS 24的安装与卸载 363
B.1 SPSS软件的安装 363
B.2 SPSS软件的卸载 372
B.3 SPSS中英文切换 373
附录C SPSS如何读取数据 377
C.1 从Excel中读取数据 377
C.2 从数据库中读取数据 380
C.3 从文本文件读取数据 384
附录D SPSS调用Python程序 390
D.1 安装Python Essentials 390
D.2 如何运行Python代码 392
附录E SPSS调用R语言程序 395
E.1 安装R Essentials 395
E.2 调用R语言的方法 400
参考文献 403
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