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IBM SPSS數據分析實戰案例精粹(第2版)

  • 作者：編者:張文彤//鍾雲飛//王清華|責編:陳冬梅//劉秀青
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302542933
  • 出版日期：2020/05/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：378
人民幣：RMB 78 元      售價：元
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內容大鋼
    本書以IBM SPSS Statistics 24為工具，提供了醫療、金融、保險、汽車、快速消費品、市場研究、互聯網等多個行業的數據分析/挖掘案例，基於實戰需求，詳細講解了整個案例的完整分析過程，並將模型和軟體的介紹融于案例講解之中，使讀者在閱讀時能突破方法和工具的限制，真正聚集於對數據分析精髓的領悟。本書還一併提供案例數據的下載，讀者可完整重現全部的分析內容。
    本書適合從初學者到專家各個級別的數據分析人士閱讀，包括需要提升實戰能力的數據分析專業人士，在市場營銷、金融、財務、人力資源管理中需要應用數據分析的人士，從事咨詢、科研等工作的專業人士，同時也可以作為各專業的本科和研究生學習數據分析應用的參考書。
作者介紹
編者:張文彤//鍾雲飛//王清華|責編:陳冬梅//劉秀青
目錄
第1部分  SPSS數據分析基礎
  第1章  數據分析方法體系簡介
    1.1  數據分析方法論概述
      1.1.1  嚴格設計支持下的統計方法論
      1.1.2  半試驗研究支持下的統計方法論
      1.1.3  偏智能化、自動化分析的數據挖掘應用方法論
    1.2  統計軟體中的數據存儲格式
      1.2.1  二維數據表
      1.2.2  變數的存儲類型
      1.2.3  變數的測量尺度
    1.3  數據的統計描述與參數估計
      1.3.1  連續變數的統計描述
      1.3.2  連續變數的參數估計
      1.3.3  分類變數的統計描述和參數估計
      1.3.4  統計圖形體系
    1.4  常用假設檢驗方法
      1.4.1  假設檢驗的基本原理
      1.4.2  單變數假設檢驗方法
      1.4.3  雙變數假設檢驗方法
    1.5  多變數模型
      1.5.1  方差分析模型/一般線性模型
      1.5.2  廣義線性模型和混合線性模型
      1.5.3  回歸模型
      1.5.4  其他常見模型
    1.6  多元統計分析模型
      1.6.1  信息濃縮
      1.6.2  變數組之間內在關聯結構的探討
      1.6.3  對數據分類
      1.6.4  分析各元素間的關聯
    1.7  智能統計分析方法/數據挖掘方法
      1.7.1  樹模型
      1.7.2  神經網路
      1.7.3  支持向量機
      1.7.4  最近鄰元素分析
      1.7.5  關聯規則與序列分析
  第2章  顧客售后滿意度監測項目
    2.1  案例背景
    2.2  數據文件的讀入與變數整理
      2.2.1  了解SPSS的基本操作界面
      2.2.2  進行數據準備
    2.3  問卷數據分析
      2.3.1  生成頻數表
      2.3.2  計算均值
      2.3.3  對多選題進行描述
    2.4  項目總結和討論
  第3章  會員購買習慣調查
    3.1  案例背景
      3.1.1  項目背景
      3.1.2  分析思路
    3.2  問卷錄入

      3.2.1  開放題的定義
  ……
  第4章  基於背景資料的病例對照匹配
  第5章  北京地區霧霾變化趨勢分析
第2部分  影響因素發現與數值預測
  第6章  酸奶飲料新產品口味測試研究
  第7章  偏態分佈的激素水平影響因素分析
  第8章  某車企汽車年銷量預測
  第9章  腦外傷急救后遲發性顱腦損傷影響因素分析
  第10章  中國消費者信心指數影響因素分析
第3部分  信息濃縮、分類與感知圖呈現
  第11章  探討消費者購買保健品的動機
  第12章  全國房地產價格指數的估算
  第13章  1988年漢城奧運會男子十項全能成績分析
  第14章  生活形態問卷的信效度分析及改進
  第15章  打敗SARS
  第16章  住院費用影響因素挖掘
附錄  Python插件和R插件的安裝方法
參考文獻

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