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誰說菜鳥不會數(shù)據(jù)分析(SPSS篇 全彩)

誰說菜鳥不會數(shù)據(jù)分析(SPSS篇 全彩)

定 價:¥59.00

作 者: 狄松 等
出版社: 電子工業(yè)出版社
叢編項:
標 簽: 計算機?網(wǎng)絡(luò) 家庭與辦公室用書

ISBN: 9787121288012 出版時間: 2016-06-01 包裝:
開本: 16開 頁數(shù): 228 字數(shù):  

內(nèi)容簡介

  作為《誰說菜鳥不會數(shù)據(jù)分析》家族的新成員,本書依然通俗地講解數(shù)據(jù)分析的實踐。《誰說菜鳥不會數(shù)據(jù)分析(SPSS篇)》繼續(xù)采用職場三人行的方式來構(gòu)建內(nèi)容,細致梳理了準專業(yè)數(shù)據(jù)分析的常見問題,并且挑選出企業(yè)實踐中容易碰到的案例,以輕松直白的方式來講好數(shù)據(jù)分析的故事?!墩l說菜鳥不會數(shù)據(jù)分析(SPSS篇)》從解決工作中的實際問題出發(fā),從統(tǒng)計描述、統(tǒng)計推斷到探索性分析,總結(jié)并提煉工作中經(jīng)常用到并且非常實用的通過SPSS 進行數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)方法與技巧。《誰說菜鳥不會數(shù)據(jù)分析(SPSS篇)》盡可能避免使用晦澀難懂的統(tǒng)計術(shù)語或模型公式,如需了解相關(guān)的統(tǒng)計學知識,可查閱相關(guān)的統(tǒng)計學書籍?!墩l說菜鳥不會數(shù)據(jù)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(chǎn)品運營、市場營銷、金融、財務(wù)、人力資源管理等工作的上班族們,《誰說菜鳥不會數(shù)據(jù)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(yè)人士,也不妨閱讀本書,說不定會有驚喜的發(fā)現(xiàn)。

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(xiàn)服務(wù)于全球知名市場研究公司,任高級研究員,主要從事數(shù)據(jù)分析,建模等工作。獲得SPSS高級認證,高級調(diào)查分析師證書,具有多年數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗,略懂Excel、PPT以及SPSS、Minitab等工具。

圖書目錄

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(jié)/ 22
第2 章 數(shù)據(jù)處理/ 23
2.1 數(shù)據(jù)變量/ 24
2.1.1 數(shù)據(jù)類型/ 24
2.1.2 變量尺度/ 25
2.2 數(shù)據(jù)導入/ 27
2.2.1 Excel 數(shù)據(jù)導入/ 27
2.2.2 文本數(shù)據(jù)導入/ 29
2.3 數(shù)據(jù)清洗/ 33
2.4 數(shù)據(jù)抽?。?35
2.4.1 字段拆分/ 35
2.4.2 隨機抽樣/ 38
2.5 數(shù)據(jù)合并/ 40
2.5.1 字段合并/ 40
2.5.2 記錄合并/ 41
2.6 數(shù)據(jù)分組/ 43
2.6.1 可視分箱/ 43
2.6.2 重新編碼/ 46
2.7 數(shù)據(jù)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(jié)/ 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(xù)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(shù)據(jù)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(xù)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(jié)/ 80
第4 章 相關(guān)分析/ 81
4.1 相關(guān)分析簡介/ 82
4.2 相關(guān)分析實踐/ 84
4.2.1 散點圖繪制/ 85
4.2.2 相關(guān)分析操作/ 86
4.3 本章小結(jié)/ 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(jié)/ 106
第6 章 自動線性建模/ 107
6.1 自動建模/ 108
6.2 模型結(jié)果解讀/ 113
6.3 模型預(yù)測/ 121
6.4 本章小結(jié)/ 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(jié)果解讀/ 129
7.2.3 Logistic 回歸預(yù)測/ 131
7.3 本章小結(jié)/ 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(jié)分解法/ 139
8.3 專家建模法/ 148
8.3.1 時間序列預(yù)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(jié)果解讀/ 151
8.3.4 時間序列預(yù)測應(yīng)用/ 153
8.4 本章小結(jié)/ 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(shù)據(jù)準備/ 162
9.2.2 RFM 分析實踐/ 163
9.2.3 RFM 分析結(jié)果解讀/ 167
9.3 RFM 分析應(yīng)用/ 170
9.4 本章小結(jié)/ 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(jié)果解讀/ 182
10.3 系統(tǒng)聚類分析/ 186
10.3.1 系統(tǒng)聚類分析操作/ 186
10.3.2 系統(tǒng)聚類分析結(jié)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(jié)果解讀/ 195
10.5 聚類方法的對比/ 201
10.6 本章小結(jié)/ 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(jié)果解讀/ 210
11.3 本章小結(jié)/ 217
第12 章 對應(yīng)分析/ 219
12.1 對應(yīng)分析簡介/ 220
12.2 對應(yīng)分析實踐/ 221
12.2.1 對應(yīng)分析操作/ 221
12.2.2 對應(yīng)分析結(jié)果解讀/ 225
12.3 本章小結(jié)/ 228

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