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Java电子书：谁说菜鸟不会数据分析（SPSS篇） 格式 pdf 电子书 PDF 电子书 Java吧 java8.com
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编号：mudaima-P0389【Java吧 java8.com】( J* ]. g6 v6 a6 ]% Q
7 d, f$ ?2 c8 X ?$ E1 w, _
) I; H- O! Z0 t6 H) a- @
0 S9 x7 m" k6 p9 q, O: ?Java电子书目录：第1 章 SPSS 概况／ 11* K; N5 A; b# ~4 O
1.1 SPSS 简介／ 12" U- W @6 T, ]" p% |8 C1 X" [
1.2 SPSS 特点／ 13
7 v F3 o1 @2 L6 f+ J; J1.3 SPSS 安装／ 15
, t, n5 F, N5 U6 Z1.4 SPSS 窗口／ 19
A! ^7 c; E1 p8 t$ B8 r1.5 本章小结／ 225 ]' a3 X+ F( C/ k1 w
第2 章 数据处理／ 236 D3 |0 W0 m7 {( ~- d, w
2.1 数据变量／ 24
0 q* z: Q: N7 Q$ x# f0 A2.1.1 数据类型／ 24' w( U7 v8 q/ K; y/ [$ Y7 E% u
2.1.2 变量尺度／ 25$ I& ]0 m2 ]# v( I
2.2 数据导入／ 27# l8 E2 j: _9 x
2.2.1 Excel 数据导入／ 27
0 |, c/ q, ]) }' _* x2.2.2 文本数据导入／ 29$ e0 [0 @9 G4 X. l! [" ?
2.3 数据清洗／ 33: j5 U5 \+ c7 |. V! y$ {; m* t
2.4 数据抽取／ 35: |4 S( T- _$ @
2.4.1 字段拆分／ 35
: x1 O3 D2 ^9 a/ G% i3 j' i2.4.2 随机抽样／ 38, p/ g" e( `" s2 L! M) K" h5 v
2.5 数据合并／ 40
1 D' h/ |8 d/ \7 w' g. e7 W# T! @2.5.1 字段合并／ 40
J$ P6 T4 U5 o7 O$ C2.5.2 记录合并／ 41: x1 l, k) E0 T2 r* ]9 q/ [
2.6 数据分组／ 430 F4 |7 v' ?: F, R$ Y
2.6.1 可视分箱／ 431 Z/ P- Z2 D4 V( a' p& k
2.6.2 重新编码／ 46
r: k1 V8 c" J2.7 数据标准化／ 48, `& ]& b- s# k, C8 E, k/ S# Q& A
2.7.1 0-1 标准化／ 48
" }' {! @' l8 D! E" I5 R' ?2.7.2 Z 标准化／ 501 R5 J4 g. y& l+ F
2.8 本章小结／ 50
# K6 Q c" C5 D) U/ {8 E第3 章 描述性分析／ 525 g1 ~: I1 c( P; Q; M1 j
3.1 频率分析／ 53
) L1 A7 D1 V+ t3.1.1 分类变量频率分析／ 53& j" F9 l; j/ w: p. ~. ]. M, B
3.1.2 连续变量频率分析／ 566 L# ]' z6 J/ o u r6 [
3.2 描述分析／ 60% e7 H8 Z3 B* W, I* J0 Q
3.3 交叉表分析／ 62
" a& E7 d; W- Z% t! W: {, s3 }! _3.4 多选题定义／ 64$ J! `, k/ A2 h2 _
3.5 数据报表制作／ 67
" @% k" Q; r- l; u; a* o& C: O4 w7 E3.5.1 报表类型简介／ 68
8 c/ B1 H, K) E2 q% b5 e- O3.5.2 分类变量报表制作／ 693 O. Y W0 ~7 v* g$ l
3.5.3 连续变量报表制作／ 71
/ w0 Z% N6 y! Y, `6 Y3.5.4 多选题报表制作／ 72& G6 F6 V' ~6 k. X9 t" v! J( P
3.5.5 报表灵活运用／ 74$ F- T) K( j# t% _8 n4 D" `+ p
3.6 本章小结／ 79. q9 P/ x- B9 |) ]+ o/ r
第4 章 相关分析／ 804 X- F7 p1 _# K) h9 ?" z0 \
4.1 相关分析简介／ 81; ~( G. h5 S( A, W
4.2 相关分析实践／ 837 {% k3 q [% |' T4 h5 F
4.2.1 散点图绘制／ 84
# f/ X7 h; W& P1 `3 _! B$ l4.2.2 相关分析操作／ 85
& t0 J$ X& \2 \/ M. W4.3 本章小结／ 86
: P# }6 Y; F* C7 m$ l第5 章 回归分析／ 87% t# S ^6 W$ X7 V7 j `* N
5.1 回归分析简介／ 88
2 c6 ^0 \# Z, ~* l5.1.1 什么是回归分析／ 88) s6 x' l! V8 a) L2 x, c/ C
5.1.2 线性回归分析步骤／ 89
+ e7 M* d; X* M' F3 }4 L0 V0 }5.2 简单线性回归分析／ 90- W- |$ j \7 A) [( H" h5 @- w) A" @
5.2.1 简单线性回归分析简介／ 90
8 e9 ?6 ?9 D( ^3 q8 T2 m3 K5.2.2 简单线性回归分析实践／ 91
. w% P Z& M2 ^2 A' O8 @5.3 多重线性回归分析／ 97
3 V7 V9 B! k7 r+ b z5.3.1 多重线性回归分析简介／ 97- K4 U) C7 @7 o! k: ^3 v6 P( s
5.3.2 多重线性回归分析实践／ 97
# ~. a4 r8 i* I5.4 本章小结／ 104
' g% i( e# q' M# C" [# [$ P第6 章 自动线性建模／ 105, U" C9 h& | i
6.1 自动建模／ 106/ g* o4 D% b- f: E2 P4 X
6.2 模型结果解读／ 111
1 S( ]* d2 Y& M$ c3 J. N8 e! U6.3 模型预测／ 119
6 `: a9 w; Q% _: Y6.4 本章小结／ 1200 J( c3 |1 w6 b# m
第7 章 Logistic 回归／ 121
* R0 Z8 Q& u- n2 E) u7.1 Logistic 回归简介／ 122
( ]' b( ?; y- L5 d7.2 Logistic 回归实践／ 125
6 O) T" |1 @. g* o; }1 e7.2.1 Logistic 回归操作／ 126+ T7 m, D8 S' V
7.2.2 Logistic 回归结果解读／ 127
5 O+ b" P$ Y: \) m7.2.3 Logistic 回归预测／ 1292 I4 ^# T9 n& |# p; @
7.3 本章小结／ 133
b* {8 T* v1 b1 N- T' X第8 章 时间序列分析／ 134
8 ^) S7 d o- d. \# u& Z! V7 X8.1 时间序列分析简介／ 1351 I1 P- }0 i* ?1 m& s2 e% h
8.2 季节分解法／ 136
" r: y# i. A" Y+ @7 f# g% t8.3 专家建模法／ 145* E" i( |/ Z/ r: m* e1 A. N
8.3.1 时间序列预测步骤／ 145
2 N9 w ?2 \9 B6 x8.3.2 时间序列分析操作／ 1462 Y3 ^* @. i' Q) {9 }& Q' ]
8.3.3 时间序列分析结果解读／ 148# }; D% V! Y! T& p. { }6 X" |
8.3.4 时间序列预测应用／ 150
. T2 A! m. X2 U) Q. n" Q8.4 本章小结／ 1547 m4 n% o; i/ i, N' _1 ~" |' Z' a1 P
第9 章 RFM 分析／ 155( v0 N6 G9 C# C
9.1 RFM 分析介绍／ 156; ~: H) o$ X" Q& p# m
9.2 RFM 分析操作／ 158
5 s9 |- I# T( Q& c) q t) M$ W9.2.1 数据准备／ 158 f2 T Z7 W: Y- u% b( i
9.2.2 RFM 分析实践／ 159% E0 p/ D9 U x! Q6 m0 L; z
9.2.3 RFM 分析结果解读／ 1639 w1 v2 q l( g
9.3 RFM 分析应用／ 166
. [$ n4 U; B/ b* l9.4 本章小结／ 171
/ B [ f. w3 I+ g( B( z6 Q3 c' Z第10 章 聚类分析／ 1721 T+ M3 H) Y; W& a. u
10.1 聚类分析介绍／ 173
% O7 b7 z( l V* c- M10.2 快速聚类分析／ 1754 t+ ^# R8 X; r" S; r" j$ b- [
10.2.1 快速聚类分析操作／ 175
6 [, f/ n$ q. D( J* \. z; J: j10.2.2 快速聚类分析结果解读／ 177, S; N# ]: K; l3 i4 `
10.3 系统聚类分析／ 1819 x. X7 D7 o9 n1 B
10.3.1 系统聚类分析操作／ 1813 P) ~$ R# `) G
10.3.2 系统聚类分析结果解读／ 184' y2 U! ~( X' H" C) m
10.4 二阶聚类分析／ 188 ! Y( t8 F, {) }4 I; e! [
java8.com2 k( ]5 e5 [6 p8 U5 d- j
10.4.1 二阶聚类分析操作／ 1888 T" y, Q% e0 K; F
10.4.2 二阶聚类分析结果解读／ 1908 Q O- ?* _6 _& {
10.5 聚类方法的对比／ 196
; a8 o0 }$ z X10.6 本章小结／ 197' N- X3 X. ]0 x; Z& [% r
第11 章 因子分析／ 198
' P+ n) E. S( Y3 N, _9 t11.1 因子分析简介／ 199
, U8 ^; Z8 P) Z5 P/ \6 Z% W11.2 因子分析实践／ 201# H9 `8 L6 a; S
11.2.1 因子分析操作／ 202
& Y/ ?, d9 ]9 w' N% G11.2.2 因子分析结果解读／ 205
/ F# P9 `/ _7 X+ X2 B11.3 本章小结／ 212+ B& N) K/ R9 c) q) q& B
第12 章 对应分析／ 213
( x) @: ~7 M$ y1 ?3 F, l12.1 对应分析简介／ 214
. G& A# {$ m6 c5 }12.2 对应分析实践／ 215
* L5 M/ Z1 m1 `12.2.1 对应分析操作／ 215
+ r- M4 g2 P$ q( j7 i12.2.2 对应分析结果解读／ 219
9 V, ^* U7 i% O& T5 ^, p12.3 本章小结／ 222
" N1 k$ `) m' T3 n4 [: A4 ^6 q( L
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2023-09-01
