作者：狄松
页数：228
出版社：电子工业出版社
出版日期：2016
ISBN：9787121288012
电子书格式：pdf/epub/txt
内容简介
小蚊子团队最力作统计描述、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spss数据分析也像一本故事书
作者简介
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。
相关资料
本书将看似“浮云”的数据分析领域，蕴于商业化的场景之中，生动形象地让读者了解到“给力”的数据分析师是如何炼成的！引导非专业人士从数据的角度，认识、剖析、解决商业问题；对专业人士而言，亦能提供一次梳理和提高的学习机会。邓凯数据挖掘与数据分析博主资深数据分析师
这是一本适合普通大众的“专业”数据分析书，由浅入深，富有体系。既有一口气读完的冲动，又想马上找一台电脑试一试这些“新奇”的分析方法，更想拿一些数据来分析找找其中的规律。读完本书，你会发现数据分析的乐趣，它并不是那么枯燥，数据背后的故事简直是太有意思了。从此你将发现：无论是新闻媒体，还是企业报表中的数字，都将不再孤独，因为它们在那里，在和你说着话！祝愿大家早日练就一颗数据分析的“心”！黄成明数据化管理顾问及培训师零售及服装企业数据化管理咨询顾问
spss 等统计软件的应用是以统计学知识为基础的，而现实是我们的“数据分析人员”，往往不具备统计学基础知识和系统的研究训练。因此大家在应用统计软件解决问题时，哪怕是一个小问题，也会觉得无从入手，并在具体的数据处理和统计分析过程中，处处一头雾水，心里没底。随着大数据时代的到来，我们最迫切需要的倒不是it 行业所说的“大数据”，而是在利用好现有数据的条件下，能够掌握统计分析利器进行敏捷深刻的研究思考。我非常喜欢《谁说菜鸟不会数据分析》系列书籍，“菜鸟”系列的长篇“小说”我都是一口气读完的，享受了在阅读过程中和作者的思路同步的趣味盎然，这本书同样如此。强烈推荐这本spss 统计分析软件的入门应用书籍，祝愿大家都和小白一起学有所成。马广斌，博士北京数海时代分析技术有限公司 总经理原 析数软件（spss china）统计服务事业部 总经理
当谈到用数据解决问题时，我经常用这样的语言去诠释：“如果你不能量化它，你就不能理解它，如果不理解就不能控制它，不能控制也就不能改变它”。数据无处不在，信息时代最主要的特征就是“数据处理”，数据分析正以我们从未想象过的方式影响着日常生活。在知识经济与信息技术时代，每个人都面临着如何有效地吸收、理解和利用信息的挑战。那些能够有效利用工具从数据中提炼信息、发现知识的人，最终往往成为各行各业的强者！这本书向我们清晰又友好地介绍了数据分析方法、技巧与工具，强烈推荐读一读这本书，或许会给你带来更大的惊喜！沈浩中国传媒大学电视与新闻学院，教授调查统计研究所，副所长数据挖掘研发中心，主任ipsos 公司，首席技术顾问
数据分析理论、公式和方法对部分初学者来说是枯燥、乏味的，或陷入云山雾罩中不得其道。本书最大的特点是使用幽默风趣的语言，结合工作中典型案例加以分析、解读，是一本数据分析工作者值得一读的好书。石军安徽同徽信息技术有限公司，总经理
数据分析是一种能力，更是一种思想。此书结构有层次、内容全面、通俗易懂，通过spss工具一步步带你走进数据分析的世界，探索数据分析的价值，让数据分析变得既简单又有趣。郑来轶数据分析网创始人，某知名互联网公司数据分析专家
本书特色
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。本书继续采用职场二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。本书从解决工作实际问题出发，从数据描述、分析推断到探索性分析，总结并提炼工作中非常实用的数据处理、数据分析实战方法与技巧。本书尽可能避免使用晦涩难懂的术语或模型公式，以便于读者快速掌握数据分析的相关技能。
目录
目 录第1 章 spss 概况／ 111.1 spss 简介／ 121.2 spss 特点／ 131.3 spss 安装／ 151.4 spss 窗口／ 191.5 本章小结／ 22第2 章 数据处理／ 232.1 数据变量／ 242.1.1 数据类型／ 242.1.2 变量尺度／ 252.2 数据导入／ 272.2.1 excel 数据导入／ 272.2.2 文本数据导入／ 292.3 数据清洗／ 332.4 数据抽取／ 352.4.1 字段拆分／ 352.4.2 随机抽样／ 382.5 数据合并／ 402.5.1 字段合并／ 402.5.2 记录合并／ 412.6 数据分组／ 432.6.1 可视分箱／ 432.6.2 重新编码／ 462.7 数据标准化／ 482.7.1 0-1 标准化／ 482.7.2 z 标准化／ 502.8 本章小结／ 50 第3 章 描述性分析／ 533.1 频率分析／ 543.1.1 分类变量频率分析／ 543.1.2 连续变量频率分析／ 573.2 描述分析／ 613.3 交叉表分析／ 633.4 多选题定义／ 653.5 数据报表制作／ 683.5.1 报表类型简介／ 693.5.2 分类变量报表制作／ 703.5.3 连续变量报表制作／ 723.5.4 多选题报表制作／ 733.5.5 报表灵活运用／ 753.6 本章小结／ 80第4 章 相关分析／ 814.1 相关分析简介／ 824.2 相关分析实践／ 844.2.1 散点图绘制／ 854.2.2 相关分析操作／ 864.3 本章小结／ 87第5 章 回归分析／ 895.1 回归分析简介／ 905.1.1 什么是回归分析／ 905.1.2 线性回归分析步骤／ 915.2 简单线性回归分析／ 925.2.1 简单线性回归分析简介／ 925.2.2 简单线性回归分析实践／ 935.3 多重线性回归分析／ 995.3.1 多重线性回归分析简介／ 995.3.2 多重线性回归分析实践／ 995.4 本章小结／ 106第6 章 自动线性建模／ 1076.1 自动建模／ 1086.2 模型结果解读／ 1136.3 模型预测／ 1216.4 本章小结／ 122第7 章 logistic 回归／ 1237.1 logistic 回归简介／ 1247.2 logistic 回归实践／ 1277.2.1 logistic 回归操作／ 1287.2.2 logistic 回归结果解读／ 1297.2.3 logistic 回归预测／ 1317.3 本章小结／ 135第8 章 时间序列分析／ 1378.1 时间序列分析简介／ 1388.2 季节分解法／ 1398.3 专家建模法／ 1488.3.1 时间序列预测步骤／ 1488.3.2 时间序列分析操作／ 1498.3.3 时间序列分析结果解读／ 1518.3.4 时间序列预测应用／ 1538.4 本章小结／ 157第9 章 rfm 分析／ 1599.1 rfm 分析介绍／ 1609.2 rfm 分析操作／ 1629.2.1 数据准备／ 1629.2.2 rfm 分析实践／ 1639.2.3 rfm 分析结果解读／ 1679.3 rfm 分析应用／ 1709.4 本章小结／ 175第10 章 聚类分析／ 17710.1 聚类分析介绍／ 17810.2 快速聚类分析／ 18010.2.1 快速聚类分析操作／ 18010.2.2 快速聚类分析结果解读／ 18210.3 系统聚类分析／ 18610.3.1 系统聚类分析操作／ 18610.3.2 系统聚类分析结果解读／ 18910.4 二阶聚类分析／ 19310.4.1 二阶聚类分析操作／ 19310.4.2 二阶聚类分析结果解读／ 19510.5 聚类方法的对比／ 20110.6 本章小结／ 202第11 章 因子分析／ 20311.1 因子分析简介／ 20411.2 因子分析实践／ 20611.2.1 因子分析操作／ 20711.2.2 因子分析结果解读／ 21011.3 本章小结／ 217第12 章 对应分析／ 21912.1 对应分析简介／ 22012.2 对应分析实践／ 22112.2.1 对应分析操作／ 22112.2.2 对应分析结果解读／ 22512.3 本章小结／ 228
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