谁说菜鸟不会数据分析spss篇pdf是一套完整的spss分析电子书籍。全书内容结构分明有层次，为读者朋友们提供了精准专业的数据分析服务。可以帮助大家快速学习掌握良好的数据分析方案！欢迎来绿色资源网下载使用！
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第1 章 SPSS 概况／ 11
1.1 SPSS 简介／ 12
1.2 SPSS 特点／ 13
1.3 SPSS 安装／ 15
1.4 SPSS 窗口／ 19
1.5 本章小结／ 22
第2 章 数据处理／ 23
2.1 数据变量／ 24
2.1.1 数据类型／ 24
2.1.2 变量尺度／ 25
2.2 数据导入／ 27
2.2.1 Excel 数据导入／ 27
2.2.2 文本数据导入／ 29
2.3 数据清洗／ 33
2.4 数据抽取／ 35
2.4.1 字段拆分／ 35
2.4.2 随机抽样／ 38
2.5 数据合并／ 40
2.5.1 字段合并／ 40
2.5.2 记录合并／ 41
2.6 数据分组／ 43
2.6.1 可视分箱／ 43
2.6.2 重新编码／ 46
2.7 数据标准化／ 48
2.7.1 0-1 标准化／ 48
2.7.2 Z 标准化／ 50
2.8 本章小结／ 50
第3 章 描述性分析／ 53
3.1 频率分析／ 54
3.1.1 分类变量频率分析／ 54
3.1.2 连续变量频率分析／ 57
3.2 描述分析／ 61
3.3 交叉表分析／ 63
3.4 多选题定义／ 65
3.5 数据报表制作／ 68
3.5.1 报表类型简介／ 69
3.5.2 分类变量报表制作／ 70
3.5.3 连续变量报表制作／ 72
3.5.4 多选题报表制作／ 73
3.5.5 报表灵活运用／ 75
3.6 本章小结／ 80
第4 章 相关分析／ 81
4.1 相关分析简介／ 82
4.2 相关分析实践／ 84
4.2.1 散点图绘制／ 85
4.2.2 相关分析操作／ 86
4.3 本章小结／ 87
第5 章 回归分析／ 89
5.1 回归分析简介／ 90
5.1.1 什么是回归分析／ 90
5.1.2 线性回归分析步骤／ 91
5.2 简单线性回归分析／ 92
5.2.1 简单线性回归分析简介／ 92
5.2.2 简单线性回归分析实践／ 93
5.3 多重线性回归分析／ 99
5.3.1 多重线性回归分析简介／ 99
5.3.2 多重线性回归分析实践／ 99
5.4 本章小结／ 106
第6 章 自动线性建模／ 107
6.1 自动建模／ 108
6.2 模型结果解读／ 113
6.3 模型预测／ 121
6.4 本章小结／ 122
第7 章 Logistic 回归／ 123
7.1 Logistic 回归简介／ 124
7.2 Logistic 回归实践／ 127
7.2.1 Logistic 回归操作／ 128
7.2.2 Logistic 回归结果解读／ 129
7.2.3 Logistic 回归预测／ 131
7.3 本章小结／ 135
第8 章 时间序列分析／ 137
8.1 时间序列分析简介／ 138
8.2 季节分解法／ 139
8.3 专家建模法／ 148
8.3.1 时间序列预测步骤／ 148
8.3.2 时间序列分析操作／ 149
8.3.3 时间序列分析结果解读／ 151
8.3.4 时间序列预测应用／ 153
8.4 本章小结／ 157
第9 章 RFM 分析／ 159
9.1 RFM 分析介绍／ 160
9.2 RFM 分析操作／ 162
9.2.1 数据准备／ 162
9.2.2 RFM 分析实践／ 163
9.2.3 RFM 分析结果解读／ 167
9.3 RFM 分析应用／ 170
9.4 本章小结／ 175
第10 章 聚类分析／ 177
10.1 聚类分析介绍／ 178
10.2 快速聚类分析／ 180
10.2.1 快速聚类分析操作／ 180
10.2.2 快速聚类分析结果解读／ 182
10.3 系统聚类分析／ 186
10.3.1 系统聚类分析操作／ 186
10.3.2 系统聚类分析结果解读／ 189
10.4 二阶聚类分析／ 193
10.4.1 二阶聚类分析操作／ 193
10.4.2 二阶聚类分析结果解读／ 195
10.5 聚类方法的对比／ 201
10.6 本章小结／ 202
第11 章 因子分析／ 203
11.1 因子分析简介／ 204
11.2 因子分析实践／ 206
11.2.1 因子分析操作／ 207
11.2.2 因子分析结果解读／ 210
11.3 本章小结／ 217
第12 章 对应分析／ 219
12.1 对应分析简介／ 220
12.2 对应分析实践／ 221
12.2.1 对应分析操作／ 221
12.2.2 对应分析结果解读／ 225
12.3 本章小结／ 228
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适读人群：本书适合刚踏出校门，初涉职场的新人，尤其适合从事产品运营、市场营销、金融、财务、人力资源管理等工作的上班族们，本书能帮助他们提高工作效率；而从事管理、咨询、研究等工作的专业人士，也不妨阅读本书，说不定会有惊喜的发现。