书悦天下 -谁说菜鸟不会数据分析(SPSS篇)(全彩)
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谁说菜鸟不会数据分析(SPSS篇)(全彩)书籍详细信息

  • ISBN:9787121288012
  • 作者:暂无作者
  • 出版社:暂无出版社
  • 出版时间:2016-6
  • 页数:228
  • 价格:59.00元
  • 纸张:暂无纸张
  • 装帧:暂无装帧
  • 开本:暂无开本
  • 语言:未知
  • 丛书:暂无丛书
  • TAG:暂无
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  • 更新时间:2025-01-19 23:09:25

内容简介:

作为《谁说菜鸟不会数据分析》家族的新成员,本书依然通俗地讲解数据分析的实践。

《谁说菜鸟不会数据分析(SPSS篇)》继续采用职场三人行的方式来构建内容,细致梳理了准专业数据分析的常见问题,并且挑选出企业实践中最容易碰到的案例,以最轻松直白的方式来讲好数据分析的故事。

《谁说菜鸟不会数据分析(SPSS篇)》从解决工作中的实际问题出发,从统计描述、统计推断到探索性分析,总结并提炼工作中经常用到并且非常实用的通过SPSS 进行数据处理、数据分析实战方法与技巧。《谁说菜鸟不会数据分析(SPSS篇)》尽可能避免使用晦涩难懂的统计术语或模型公式,如需了解相关的统计学知识,可查阅相关的统计学书籍。

《谁说菜鸟不会数据分析(SPSS篇)》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,《谁说菜鸟不会数据分析(SPSS篇)》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。


书籍目录:

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 7

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


作者介绍:

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出版社信息:

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书籍摘录:

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原文赏析:

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其它内容:

书籍介绍

作为《谁说菜鸟不会数据分析》家族的新成员,本书依然通俗地讲解数据分析的实践。

《谁说菜鸟不会数据分析(SPSS篇)》继续采用职场三人行的方式来构建内容,细致梳理了准专业数据分析的常见问题,并且挑选出企业实践中最容易碰到的案例,以最轻松直白的方式来讲好数据分析的故事。

《谁说菜鸟不会数据分析(SPSS篇)》从解决工作中的实际问题出发,从统计描述、统计推断到探索性分析,总结并提炼工作中经常用到并且非常实用的通过SPSS 进行数据处理、数据分析实战方法与技巧。《谁说菜鸟不会数据分析(SPSS篇)》尽可能避免使用晦涩难懂的统计术语或模型公式,如需了解相关的统计学知识,可查阅相关的统计学书籍。

《谁说菜鸟不会数据分析(SPSS篇)》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,《谁说菜鸟不会数据分析(SPSS篇)》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。


书籍真实打分

  • 故事情节:9分

  • 人物塑造:5分

  • 主题深度:5分

  • 文字风格:7分

  • 语言运用:5分

  • 文笔流畅:4分

  • 思想传递:9分

  • 知识深度:8分

  • 知识广度:5分

  • 实用性:7分

  • 章节划分:7分

  • 结构布局:9分

  • 新颖与独特:7分

  • 情感共鸣:3分

  • 引人入胜:7分

  • 现实相关:7分

  • 沉浸感:8分

  • 事实准确性:9分

  • 文化贡献:6分


网站评分

  • 书籍多样性:4分

  • 书籍信息完全性:3分

  • 网站更新速度:9分

  • 使用便利性:9分

  • 书籍清晰度:5分

  • 书籍格式兼容性:7分

  • 是否包含广告:7分

  • 加载速度:7分

  • 安全性:7分

  • 稳定性:4分

  • 搜索功能:9分

  • 下载便捷性:8分


下载点评

  • 快捷(286+)
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  • 格式多(486+)
  • 种类多(385+)
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  • 无多页(546+)

下载评价

  • 网友 辛***玮: ( 2025-01-16 14:45:00 )

    页面不错 整体风格喜欢

  • 网友 温***欣: ( 2025-01-01 04:34:15 )

    可以可以可以

  • 网友 冷***洁: ( 2025-01-05 03:53:53 )

    不错,用着很方便

  • 网友 田***珊: ( 2024-12-20 05:13:08 )

    可以就是有些书搜不到

  • 网友 宫***玉: ( 2025-01-08 15:21:24 )

    我说完了。

  • 网友 游***钰: ( 2025-01-09 10:46:13 )

    用了才知道好用,推荐!太好用了

  • 网友 康***溪: ( 2024-12-28 02:37:59 )

    强烈推荐!!!

  • 网友 常***翠: ( 2025-01-18 09:03:56 )

    哈哈哈哈哈哈

  • 网友 訾***雰: ( 2025-01-16 14:48:46 )

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  • 网友 车***波: ( 2025-01-13 03:58:31 )

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