第1 章 SPSS 概况／ 11
# d8 j' p6 g V1 a1.1 SPSS 简介／ 12
! r, `: |- T1 N/ i1.2 SPSS 特点／ 13
; }7 L( _( |8 u/ F* _0 z1.3 SPSS 安装／ 152 Y( ~) x" C( Z
1.4 SPSS 窗口／ 190 I0 w& ~$ R- g# k8 W! e! m
1.5 本章小结／ 22 t1 A" G$ ?, [% e& n9 l4 x
第2 章 数据处理／ 23; u: V/ Q' x. u* l4 I( b
2.1 数据变量／ 24
M; T' S! t2 C& n5 v z: u! K2.1.1 数据类型／ 24
) n! H: K/ c# B8 z4 ?# ]' y/ u8 {2.1.2 变量尺度／ 25
: e4 W8 r6 ~0 Z/ H2.2 数据导入／ 27
; C# N- q3 `" P7 f! z) M/ `( a2.2.1 Excel 数据导入／ 271 H* X! s" O$ v3 L0 ~+ ]9 R
2.2.2 文本数据导入／ 291 |& y' e3 d3 R8 H; v7 N
2.3 数据清洗／ 33
; N$ h4 _- v S4 o2.4 数据抽取／ 35
, q4 _2 @( v5 N# f8 _4 j, p& I( J2.4.1 字段拆分／ 35
+ b5 _9 |9 x: c, x- ?, k2.4.2 随机抽样／ 38
. V8 W5 j& `7 Z3 [! P( S2.5 数据合并／ 40" `* {* u$ S/ O4 w' y* _# ]& r. S
2.5.1 字段合并／ 40( C v% P; A1 W2 r" J* P; x
2.5.2 记录合并／ 41
. S9 ~2 ?2 s; c) \% _4 c9 M% W2.6 数据分组／ 43
6 c/ \& f4 [" t+ \% P2.6.1 可视分箱／ 43. x7 C# f! t( G: r. o9 @5 D
2.6.2 重新编码／ 46# l( J6 y3 ^0 k3 @/ z; `
2.7 数据标准化／ 48
1 l' y, W( E' I7 S- I2.7.1 0-1 标准化／ 48 G' X9 z0 v" v& C* Z
2.7.2 Z 标准化／ 50
) X. J# M* S: j' |0 y2.8 本章小结／ 500 K) ^ v$ @' \% n& c7 {
第3 章 描述性分析／ 52/ c9 T7 P1 P* O2 i
3.1 频率分析／ 53; _$ k/ Z7 Z" y
3.1.1 分类变量频率分析／ 53% ?( l7 k, J% Z
3.1.2 连续变量频率分析／ 56
& w8 g$ u0 W( S9 q3.2 描述分析／ 60+ p3 l& F# B* t: z4 d/ i/ u
3.3 交叉表分析／ 623 x, E0 k& h( n- K& T: u( d4 Z
3.4 多选题定义／ 64! C3 \( c) t3 i% }8 E$ i$ B( T
3.5 数据报表制作／ 67, k* j2 Z# h9 U- d
3.5.1 报表类型简介／ 68
4 e3 V& e" F2 K/ e# R3 u$ U3.5.2 分类变量报表制作／ 69
+ H- m0 y& q% _; K; }, W$ f3.5.3 连续变量报表制作／ 71
. R+ M$ ?+ P3 l8 D# q. r3.5.4 多选题报表制作／ 72
& y) }6 b9 m4 ?. q6 {3.5.5 报表灵活运用／ 74
/ l( n" c' f" U, l3.6 本章小结／ 79) l# }# J3 s6 s r
第4 章 相关分析／ 801 p3 ^ x3 X5 W$ G: A
4.1 相关分析简介／ 81
3 Y6 ]% t) o6 B; r4.2 相关分析实践／ 83
$ T' Q% L; p2 m# ^; @+ |5 {4.2.1 散点图绘制／ 84' p/ Q3 t" T; H& C2 a- `3 S
4.2.2 相关分析操作／ 85
. Q- j1 z0 d% `) n. C0 V j! p: z4.3 本章小结／ 86
; s; K0 z, I" p; {第5 章 回归分析／ 87
% p/ |# [$ e( }' G$ c5.1 回归分析简介／ 88$ i* s, T/ c2 ~* G# O: j
5.1.1 什么是回归分析／ 882 q1 r% \4 ?; ~/ @
5.1.2 线性回归分析步骤／ 89
- u, A% l8 @" z5.2 简单线性回归分析／ 90- a+ o- T% Y# M2 W2 W9 ~) @: e: e
5.2.1 简单线性回归分析简介／ 90
( }5 y! p k4 I% \! a4 n( c5.2.2 简单线性回归分析实践／ 91% ]- p; [" |, O9 m4 t3 A
5.3 多重线性回归分析／ 97
/ [8 O1 v; U$ h. Z/ O( w. @5.3.1 多重线性回归分析简介／ 970 C% s) c: W7 H" x( y8 a' }% \
5.3.2 多重线性回归分析实践／ 97: i6 V7 M. F* s/ l3 ~7 L- E- E
5.4 本章小结／ 1044 _6 i n+ l1 G# l4 d
第6 章 自动线性建模／ 1056 B" T4 r' b# R. j
6.1 自动建模／ 106
z4 N/ a t) O6.2 模型结果解读／ 111, ]9 u+ X0 c: [$ W6 F$ y
6.3 模型预测／ 119
9 Z5 ^6 ^3 y) t/ e: O9 |6.4 本章小结／ 120
% S2 d( ^+ x$ X1 u7 D% p第7 章 Logistic 回归／ 121( h( B, Z0 q) S' z Y# y/ u
7.1 Logistic 回归简介／ 122
3 x) Y3 n% {9 B2 Y7.2 Logistic 回归实践／ 125% z+ ?" r1 S* W7 Y, u+ Y- W7 |
7.2.1 Logistic 回归操作／ 1262 o- r0 l/ q9 P
7.2.2 Logistic 回归结果解读／ 127
6 v& x/ u4 `8 X& C- V+ h" Q- J. G7.2.3 Logistic 回归预测／ 129
) m" F7 k. r1 Q) k1 c ]" I7.3 本章小结／ 1336 ~: N: C+ y2 |
第8 章 时间序列分析／ 134 Z8 ?+ ^; o! g: ?: Q; V2 U
8.1 时间序列分析简介／ 135
4 f/ D8 K y6 `& Z* _8.2 季节分解法／ 1369 ^3 e8 C }+ X9 {0 h# O X/ D5 O
8.3 专家建模法／ 1452 x: @# v; ]5 P; K- o# K! \4 H
8.3.1 时间序列预测步骤／ 145
7 P9 J! j5 S+ I, D, U6 H2 q! d8.3.2 时间序列分析操作／ 146
* _6 Q4 m% B% D: S* ~7 ]8 y8.3.3 时间序列分析结果解读／ 148' F# J; l2 b! h9 x
8.3.4 时间序列预测应用／ 150
1 ~% p' Y+ |7 s. `$ A. N# F0 }8.4 本章小结／ 154
; ~* b+ o3 @# J ^- ]第9 章 RFM 分析／ 1558 @2 E- {% _( g1 I
9.1 RFM 分析介绍／ 156 c# E% x6 h+ C* Y7 d5 e
9.2 RFM 分析操作／ 158
$ K( c# _# j7 H- k0 j9.2.1 数据准备／ 158
/ b" T7 i7 O! i* w9.2.2 RFM 分析实践／ 159& S5 X, T# w+ @& q9 p3 J- ^
9.2.3 RFM 分析结果解读／ 163% e8 d t' e- q) o" P
9.3 RFM 分析应用／ 166
( x% w" _. S7 N! a6 v$ H: Y# Z3 \9.4 本章小结／ 1715 [% K- W5 G! h( c6 A
第10 章 聚类分析／ 172
8 F9 d/ p& |1 O10.1 聚类分析介绍／ 173# {' o5 z# ]% ]8 {
10.2 快速聚类分析／ 175
" ]* v1 S7 k( }- F+ @10.2.1 快速聚类分析操作／ 175
" D& ?5 g7 I- A4 S4 V D10.2.2 快速聚类分析结果解读／ 177
3 r4 _1 r F5 ^# w10.3 系统聚类分析／ 181
0 } P" j3 J2 X6 w10.3.1 系统聚类分析操作／ 181
$ ~/ q% f8 V; r2 |7 G( V5 [+ I$ i( S0 `10.3.2 系统聚类分析结果解读／ 184& H: h. n$ r! g8 D; i
10.4 二阶聚类分析／ 188
) o8 i$ u z4 j$ S, \7 jjava8.com, u2 G: d0 `/ A9 _4 C5 A, x
10.4.1 二阶聚类分析操作／ 188
! ~' e& ~" W( u$ j' B/ d# K5 P10.4.2 二阶聚类分析结果解读／ 1909 q! e# m" R& |9 @1 Q3 l1 b. u
10.5 聚类方法的对比／ 196
+ F2 m, o& U- k10.6 本章小结／ 197, ]) \( P/ r' _6 ~$ e- {/ B1 D5 o% l* ]
第11 章 因子分析／ 198
+ h% q" ^+ K, B" j% w; n' Z, p11.1 因子分析简介／ 199
h, P6 A" N k0 b) }' T11.2 因子分析实践／ 201
/ d9 E1 Z$ C" ^& \, K11.2.1 因子分析操作／ 2026 i" w& `/ [3 q# G4 D. t6 \, B
11.2.2 因子分析结果解读／ 205% u; a% V Y L% Y" M
11.3 本章小结／ 212, `, _( o7 X4 J' s$ ~8 K* L8 ~, s
第12 章 对应分析／ 2130 j M5 H+ y9 ]2 Z" K
12.1 对应分析简介／ 214
- k+ B& t2 ]. ?1 ~0 b8 z12.2 对应分析实践／ 215
$ K o; H5 d1 r7 @; j- Q12.2.1 对应分析操作／ 2153 S0 G3 {7 V/ ^
12.2.2 对应分析结果解读／ 2196 L" T+ ]0 ^4 C+ a" S$ |/ J# B7 d/ D
12.3 本章小结／ 222
# K5 s2 l$ `- z* t( W+ l3 K; ~" b* `; U* C
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2023-09-01
