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『簡體書』谁说菜鸟不会数据分析(SPSS篇)(第2版)

書城自編碼: 3359484
分類: 簡體書→大陸圖書→計算機/網絡數據庫
作者: 狄松 等
國際書號(ISBN): 9787121363054
出版社: 电子工业出版社
出版日期: 2019-05-01


書度/開本: 16开 釘裝: 平塑勒

售價:NT$ 435

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編輯推薦:
统计描述、统计推断到探索性分析层层进阶
案例丰富,懂点统计就能做专业的分析
影响了数十万数据分析师的谁说菜鸟不会数据分析家族成员,小蚊子团队出品
內容簡介:
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容易碰到的案例,以轻松直白的方式来讲好数据分析的故事。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。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。
關於作者:
狄松,英国南安普顿大学理学硕士,主修市场分析,现服务于全球知名市场研究公司,任高级研究员,主要从事数据分析,建模等工作。获得SPSS高级认证,高级调查分析师证书,具有多年数据分析经验,略懂Excel、PPT以及SPSS、Minitab等工具。
目錄
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
第3 章  描述性分析/ 52
3.1 频率分析/ 53
3.1.1 分类变量频率分析/ 53
3.1.2 连续变量频率分析/ 56
3.2 描述分析/ 60
3.3 交叉表分析/ 62
3.4 多选题定义/ 64
3.5 数据报表制作/ 67
3.5.1 报表类型简介/ 68
3.5.2 分类变量报表制作/ 69
3.5.3 连续变量报表制作/ 71
3.5.4 多选题报表制作/ 72
3.5.5 报表灵活运用/ 74
3.6 本章小结/ 79
第4 章  相关分析/ 80
4.1 相关分析简介/ 81
4.2 相关分析实践/ 83
4.2.1 散点图绘制/ 84
4.2.2 相关分析操作/ 85
4.3 本章小结/ 86
第5 章  回归分析/ 87
5.1 回归分析简介/ 88
5.1.1 什么是回归分析/ 88
5.1.2 线性回归分析步骤/ 89
5.2 简单线性回归分析/ 90
5.2.1 简单线性回归分析简介/ 90
5.2.2 简单线性回归分析实践/ 91
5.3 多重线性回归分析/ 97
5.3.1 多重线性回归分析简介/ 97
5.3.2 多重线性回归分析实践/ 97
5.4 本章小结/ 104
第6 章  自动线性建模/ 105
6.1 自动建模/ 106
6.2 模型结果解读/ 111
6.3 模型预测/ 119
6.4 本章小结/ 120
第7 章  Logistic 回归/ 121
7.1 Logistic 回归简介/ 122
7.2 Logistic 回归实践/ 125
7.2.1 Logistic 回归操作/ 126
7.2.2 Logistic 回归结果解读/ 127
7.2.3 Logistic 回归预测/ 129
7.3 本章小结/ 133
第8 章 时间序列分析/ 134
8.1 时间序列分析简介/ 135
8.2 季节分解法/ 136
8.3 专家建模法/ 145
8.3.1 时间序列预测步骤/ 145
8.3.2 时间序列分析操作/ 146
8.3.3 时间序列分析结果解读/ 148
8.3.4 时间序列预测应用/ 150
8.4 本章小结/ 154
第9 章  RFM 分析/ 155
9.1 RFM 分析介绍/ 156
9.2 RFM 分析操作/ 158
9.2.1 数据准备/ 158
9.2.2 RFM 分析实践/ 159
9.2.3 RFM 分析结果解读/ 163
9.3 RFM 分析应用/ 166
9.4 本章小结/ 171
第10 章 聚类分析/ 172
10.1 聚类分析介绍/ 173
10.2 快速聚类分析/ 175
10.2.1 快速聚类分析操作/ 175
10.2.2 快速聚类分析结果解读/ 177
10.3 系统聚类分析/ 181
10.3.1 系统聚类分析操作/ 181
10.3.2 系统聚类分析结果解读/ 184
10.4 二阶聚类分析/ 188
10.4.1 二阶聚类分析操作/ 188
10.4.2 二阶聚类分析结果解读/ 190
10.5 聚类方法的对比/ 196
10.6 本章小结/ 197
第11 章 因子分析/ 198
11.1 因子分析简介/ 199
11.2 因子分析实践/ 201
11.2.1 因子分析操作/ 202
11.2.2 因子分析结果解读/ 205
11.3 本章小结/ 212
第12 章 对应分析/ 213
12.1 对应分析简介/ 214
12.2 对应分析实践/ 215
12.2.1 对应分析操作/ 215
12.2.2 对应分析结果解读/ 219
12.3 本章小结/ 222
內容試閱
前言
自《谁说菜鸟不会数据分析》系列图书上市以来,已拥有数十万读者与粉丝,口口相传,成为职场人士案头必备的参考用书,遇到问题随手翻翻,总能找到一些快意的办法,打开脑洞。同时非常荣幸地获得出版全行业优秀畅销品称号,这离不开广大读者的厚爱与支持。
随着数据分析在日常工作和生活中的重要性日益凸显,对于一些需要不断提升的读者来说,他们已经不满足于现状,迫切需要增强在数据分析方面的专业性。而SPSS因为操作简便,无须编程,分析专业,几乎是业余进阶专业的必备工具。这也促使众多读者来信催我们早日出版《谁说菜鸟不会数据分析(SPSS 篇)》。
有了上千位热心读者的不断来信咨询与支持,经过两年时间的打磨,这本书总算与读者见面了。
这本书从解决工作中的实际问题出发,总结并提炼工作中SPSS 经常用到并且非常实用的数据处理、数据分析实战方法与技巧。本书力求通俗易懂地介绍数据分析方法与技巧,在不影响学习理解的前提下,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。
本书第1 章和第2 章由张文霖完成,第3 章由狄松完成,第4 章和第5 章由马世澎完成,第6~12 章由祝迎春完成,最终由狄松统一审稿。整个写作过程是艰辛的,但是也很有成就感。我们努力讲好数据分析的故事,同时把这个故事尽量展现得美丽动人。
如果你觉得她看起来很轻松,千万别误以为她是一本小说,她其实是一本数据分析书
她抛开复杂的数学或者统计学原理,她只和你讲必知必会的要点,关注解决实际问题;
她不去探究科班的学术问题,她只和你耐心地分享职场中的实战案例;
她不板起脸和你讲大道理,她只和你娓娓道来切身的趣味故事;
她天生丽质,图表漂亮绝伦;
她多姿多彩,还有卡通漫画风;
可能你会觉得她肤浅
但是,当你揭开她华丽的外衣时,你会惊艳;
也会被她通俗而不庸俗,美丽而又深刻的本质所吸引。
把她珍藏起来吧,因为:
她会循循善诱地把你领进数据分析的大门;
她会让你的简历更加具有吸引力;
她会让老板对你刮目相看;
她值得在你的书架上长期逗留,会为你的书架增添色彩。
她讲述了职场三人行的故事,她的故事还会让你偷着笑
牛董,关键词:私企董事,要求严格、为人苛刻。
小白,关键词:在职场打拼一年的伪白骨精(白领骨干精英)、数据分析师、单身女白领,爱臆想。
Mr. 林,关键词:小白现任上司,数据分析达人、成熟男士,乐于助人、做事严谨。
哪些人会对她的故事有阅读兴趣呢
★ 需要提升自身竞争力的职场新人。
★ 在市场营销、金融、财务、人力资源、产品设计等管理工作中需要进行数据分析的人士。
★ 经常阅读经营分析、市场研究报告的各级管理人员。
★ 从事咨询、研究、分析等工作的专业人士。
故事作者的致谢
感谢广大读者的支持,让作者下定决心写这本书。在此要衷心感谢成都道然科技有限责任公司的姚新军先生,感谢他的提议和在写作过程中的支持。感谢参与本书优化的朋友:王斌、李伟、张强林、万雷、李平、王晓、景小燕、余松。非常感谢本书的插画师王馨和张雅文的辛苦劳动,您们的作品也让本书增色了不少。
感谢邓凯、黄成明、石军、沈浩、郑来轶、马广斌等书评作者,感谢他们在百忙之中抽空阅读书稿,撰写书评,并提出宝贵意见。
最后,感谢四位作者的家人,感谢他们默默无闻的付出,没有他们的理解与支持,同样也没有本书。
尽管我们对书稿进行了多次修改,仍然不可避免地会有疏漏和不足之处,敬请广大读者批评指正,我们会在适当的时间进行修订,以满足更多人的需要。
本书配套案例数据下载方式:
(1)http:blog.sina.com.cnxiaowenzi22
(2)关注微信订阅号:小蚊子数据分析,回复1或SPSS 篇获取下载链接
(3)http:read.zhiliaobang.compagesarticle43

 

 

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