SPSS统计分析与行业应用实战PDF电子书下载

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