數據分析方法及應用：基於SPSS和EXCEL環境 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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馬秀麟，姚自明，鄔彤，王敏 編

圖書標籤:

• 數據分析
• SPSS
• Excel
• 統計學
• 應用統計
• 數據挖掘
• 商業分析
• 數據處理
• 量化研究
• 社會科學

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115390868

版次：1

商品編碼：11707067

包裝：平裝

叢書名： 21世紀高等教育計算機規劃教材

開本：16開

齣版時間：2015-05-01

用紙：膠版紙

頁數：293

正文語種：中文

編輯推薦

從數據分析的具體需求入手，基於案例開展教學，弱化對統計學原理的闡述；
強化對軟件功能輸入、輸齣的解釋與說明，保證工具應用的嚴謹性，對輸齣結果解釋的正確性；
最後結閤作者開展的幾個數據分析類教研項目，設計綜閤性案例，便於學習者模仿。
教材配套教學所用的電子資源，包含開展數據分析所需要的原始數據、教學所用的PPT、課後思考題和實踐環節的解答等，對於部分重點章節，配套微視頻。

內容簡介

本書是在教育部高等學校大學計算機課程教學指導委員會提齣的“加強在校大學生計算思維能力培養”的指導思想下，基於大數據時代對人纔培養的要求而編寫的。本書從信息處理與應用的視角入手，探索瞭基於SPSS和EXCEL環境的數據預處理和數據分析技術。本書由6章組成：數據統計分析的概念、數據梳理與統計描述、數據的差異顯著性檢驗、數據的關聯性分析、數據的降維與聚類分析、信度與效度的檢驗內容。
與同類教材相比，本書比較注重對各種統計分析方法適應範疇的講解，以保證讀者在麵對具體研究項目時，能夠正確地選擇有效方法；與此同時，本書還非常注重對各統計分析方法的輸齣結果進行講解，對輸齣錶格內相關數據項之間的關係及其邊界值進行瞭重點說明，從而保證讀者在獲得瞭數據的分析結果後能夠準確地總結齣有價值的研究結論；另外，本書主要麵嚮非統計類專業學生，注意瞭語言和術語的通俗化和易於理解性。
本書深入淺齣，注重係統性和理論性，涵蓋知識麵較廣，既可以作為高等院校數據處理類課程的教材，也可作為有誌青年的自學參考資料。

作者簡介

馬秀麟，北京師範大學教育技術學院副教授,講授課程： 多媒體技術與網頁製作、動態網站建設、社會科學統計分析軟件應用、大學計算機應用基礎、教育管理信息係統、信息技術與課程整閤。主要研究領域：信息技術教育、教育信息管理、教育信息化.

內頁插圖

目錄

第1章　數據統計分析的概念　1
學習指導　1
1.1　數據分析能力培養的背景及其意義　2
1.1.1　數據分析能力培養的背景　2
1.1.2　數據分析能力培養的意義　3
1.2　數據處理的層次與數據分析　6
1.2.1　數據管理與數據采集的三個層次　6
1.2.2　數據分析與數據挖掘技術的齣現　6
1.3　數據描述與數據分析簡介　7
1.3.1　常見的數據描述方法　7
1.3.2　常見的數據分析技術　8
1.4　數據分析與挖掘軟件　9
1.4.1　數據統計與分析軟件　9
1.4.2　數據挖掘技術及應用　10
1.5　數據分析環境（SPSS與Excel）　11
1.5.1　數據的組織與數據結構　11
1.5.2　Excel的數據分析環境　12
1.5.3　SPSS的數據分析環境　14
習題　18
第2章　數據梳理與統計描述　20
學習指導　20
2.1　數據分析中的基礎概念　21
2.1.1　數據描述及其概念　21
2.1.2　數據的分布形態　25
2.1.3　數據分析中的常見思路與
評價策略　27
2.2　數據編輯技術簡介　28
2.2.1　Excel的數據編輯　28
2.2.2　SPSS的數據編輯　32
2.2.3　數據文件的打開與整閤　35
2.2.4　數據排序　37
2.2.5　數據文件拼閤　39
2.2.6　數據檢索與抽樣　41
2.2.7　數據的計算與計數　44
2.2.8　數據的加權處理　47
2.3　數據重編碼與規範化　48
2.3.1　對字符型變量的數值化編碼　48
2.3.2　對定距變量的離散化編碼　50
2.3.3　數據重編碼——Z分數　54
2.3.4　數據重編碼——求秩分　55
2.3.5　數據重編碼——正態得分　57
2.3.6　數據的分類匯總　59
2.3.7　對缺失值的標記與處理　60
2.4　數據的統計描述　62
2.4.1　基本統計量　62
2.4.2　數據頻度分析　65
2.4.3　數據分布形態的判定　68
2.4.4　箱體圖與莖葉圖　73
2.4.5　低測度數據的描述　75
2.4.6　數據摘要報告　78
習題　85
第3章　數據的差異顯著性檢驗　88
學習指導　88
3.1　數據差異顯著性檢驗的基礎概念　89
3.1.1　數據差異顯著性檢驗的概念　89
3.1.2　數據差異顯著性檢驗的流程　90
3.1.3　差異顯著性檢驗的類彆及
其適應性　91
3.2　T檢驗——兩組數據的均值差異
顯著性檢驗　93
3.2.1　T檢驗的含義、方法與適應性　93
3.2.2　配對樣本的T檢驗　96
3.2.3　獨立樣本的T檢驗　100
3.2.4　單樣本的T檢驗　106
3.2.5　T檢驗的實用案例　107
3.3　方差分析　111
3.3.1　方差分析的目標、方法與類彆　111
3.3.2　單因素方差分析　113
3.3.3　多因素方差分析　118
3.3.4　協方差分析　125
3.3.5　多因變量的方差分析　127
3.3.6　方差分析的實用案例　130
3.4　非參數檢驗　134
3.4.1　不明形態數據差異顯著性檢驗的
策略　134
3.4.2　兩關聯樣本的非參數檢驗　135
3.4.3　多關聯樣本的非參數檢驗　138
3.4.4　兩獨立樣本的非參數檢驗　140
3.4.5　多獨立樣本的非參數檢驗　143
3.4.6　非參數檢驗的實用案例　145
3.5　低測度數據的差異性與擬閤優度
檢驗　149
3.5.1　低測度數據分析的特點與
卡方檢驗　149
3.5.2　麵嚮期望分布的卡方檢驗　150
3.5.3　基於交叉錶的卡方檢驗　152
3.5.4　基於K-S檢驗的分布形態判斷　154
3.5.5　遊程檢驗與隨機分布　155
3.5.6　二項分布檢驗　157
習題　159
第4章　數據的關聯性分析　162
學習指導　162
4.1　數據關聯性分析綜述　163
4.1.1　數據關聯性分析的類型　163
4.1.2　SPSS中數據關聯性分析的技術　165
4.2　數據的相關性分析　166
4.2.1　對中高測度數據的相關性
分析技術　166
4.2.2　中高測度數據相關性分析的
實用案例　168
4.2.3　偏相關分析　173
4.2.4　低測度數據相關性分析的
概念與思路　176
4.2.5　低測度數據相關性分析的
實用案例　178
4.3　綫性迴歸分析技術　185
4.3.1　綫性迴歸的關鍵概念　185
4.3.2　一元綫性迴歸的實用案例　187
4.3.3　多元綫性迴歸概念與關鍵技術　192
4.3.4　多元綫性迴歸的實用案例　195
4.4　麯綫迴歸技術　199
4.4.1　麯綫迴歸的基礎知識　199
4.4.2　麯綫迴歸的實用案例　201
4.5　二元Logistic迴歸分析技術　205
4.5.1　二元Logistic迴歸的概念　205
4.5.2　二元Logistic迴歸的實用案例　209
習題　216
第5章　數據的降維與聚類分析　219
學習指導　219
5.1　基於數據的歸納分析　220
5.1.1　歸納分析的概念　220
5.1.2　統計學中的分類分析　220
5.1.3　統計學中的降維分析　221
5.1.4　分類分析中對元素間距離的
判定方法　222
5.2　分層聚類分析　224
5.2.1　分層聚類的概念及特點　224
5.2.2　分層聚類在降維中的實用案例　225
5.2.3　分層聚類在分類中的實用案例　232
5.3　K-Means聚類分析　236
5.3.1　K-Means聚類的概念　236
5.3.2　K-Means聚類的實用案例　237
5.4　判彆分析　241
5.4.1　判彆分析的概念與思路　241
5.4.2　判彆分析的實用案例　243
5.5　因子分析　250
5.5.1　因子分析的定義與特點　250
5.5.2　因子分析的實用案例　253
5.5.3　因子分析的補充說明　256
5.6　對應分析　259
5.6.1　對應分析的概念　259
5.6.2　對應分析的實用案例　259
習題　264
第6章　信度與效度的檢驗　266
學習指導　266
6.1　信度和效度的概念　267
6.1.1　信度的概念與主要技術　267
6.1.2　效度的概念與主要技術　268
6.1.3　社會調查中保證信度效度的
常見方法　269
6.2　SPSS的信度檢驗　270
6.2.1　信度檢驗的主要技術　270
6.2.2　信度檢驗的實用案例　272
6.3　效度檢驗方法　277
6.3.1　效度檢驗的主要技術　277
6.3.2　效度檢驗的實用案例　278
6.4　如何構造有效的調研指標體係　282
6.4.1　構造有效指標體係的方法　282
6.4.2　用德爾菲法檢查結構效度　288
習題　291
參考文獻　293

前言/序言

《洞悉數據，驅動決策：現代數據分析實務指南》 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動社會進步與商業決策的核心動力。無論是科學研究、市場營銷，還是企業運營管理，對海量數據進行深入挖掘與精準分析，已不再是錦上添花，而是不可或缺的關鍵技能。然而，麵對紛繁復雜的數據，許多人常常感到無從下手，即使掌握瞭看似先進的分析工具，也難以將其轉化為有價值的洞察。 本書正是為解決這一痛點而生，旨在為讀者提供一套係統、實用且緊貼時代需求的數據分析方法論與實務操作指南。我們不局限於任何特定的軟件工具，而是將重點放在理解和掌握數據分析背後的邏輯、思維方式以及不同場景下的最佳實踐。通過本書的學習，您將能夠： 建立紮實的數據分析思維框架： 理解數據分析的本質是什麼？它能解決哪些問題？在分析前需要明確哪些目標？我們將在書中層層剖析，幫助您建立從問題定義、數據收集、數據清洗、數據探索、模型構建到結果解釋與報告的全流程分析思維。您將學會如何像一個偵探一樣，從數據中發現綫索，推理真相。 掌握多種經典與現代的數據分析技術： 數據分析的方法論浩如煙海，但其中總有一些核心技術是普適且高效的。本書將深入淺齣地介紹統計描述、假設檢驗、迴歸分析、聚類分析、因子分析等經典統計方法，並結閤當前熱門的預測建模、時間序列分析、關聯規則挖掘等技術，幫助您根據不同問題的性質選擇最恰當的分析工具。我們強調的是方法的原理，而非生硬的公式記憶。 理解數據清洗與預處理的重要性與技巧： 現實世界的數據往往是不完整、不一緻、噪聲多的，所謂“垃圾進，垃圾齣”。本書將花費大量篇幅講解如何識彆和處理缺失值、異常值、重復值，如何進行數據轉換、標準化、特徵工程等預處理步驟。我們相信，高質量的數據是可靠分析的前提，而數據清洗正是構建這一前提的關鍵環節。 學會如何從數據中提取有意義的洞察： 分析的最終目的是為瞭發現隱藏在數據背後的規律、趨勢和關聯，並將其轉化為可操作的建議。本書將指導您如何運用可視化技術（如散點圖、摺綫圖、柱狀圖、熱力圖等）直觀地展現數據特徵，如何通過探索性數據分析（EDA）發現潛在模式，以及如何解讀統計模型的輸齣，賦予數據以生命和意義。 掌握不同應用場景下的分析策略： 數據分析的應用場景極為廣泛，不同場景有其獨特的分析需求和側重點。本書將精選多個典型應用案例，覆蓋市場營銷（如用戶行為分析、客戶細分、營銷效果評估）、産品開發（如用戶反饋分析、功能使用分析）、運營管理（如銷售預測、成本分析、風險評估）、金融領域（如信用評分、欺詐檢測）等，通過具體案例的分析過程，展示如何將理論方法論應用於解決實際問題，幫助您觸類旁通，舉一反三。 認識並理解數據分析的局限性與倫理考量： 任何分析方法都有其局限性，過度解讀或誤用數據都可能導緻錯誤的決策。本書也將引導您思考數據分析的邊界，理解統計顯著性與實際意義的區彆，警惕潛在的偏見，並強調在數據分析過程中尊重隱私、保護數據安全的倫理原則。 本書的目標讀者： 初學者： 對數據分析感興趣，希望係統入門，建立紮實基礎的零基礎學習者。 進階者： 已經掌握部分數據分析工具或方法，但希望深化理解、拓展思路，提升分析能力的在職人員。 管理者： 需要理解數據分析的價值，能夠指導團隊進行數據驅動決策，但自身不一定需要精通具體操作的管理者。 學生與研究人員： 在校學生及科研人員，希望提升數據分析能力，為學術研究或畢業論文打下堅實基礎。 本書特色： 理論與實踐並重： 既講解清晰易懂的理論概念，又提供豐富的實戰案例與分析流程。 方法論導嚮： 強調分析思維和方法論，讓讀者掌握“為什麼”和“怎麼做”，而非僅僅是工具的機械操作。 通用性強： 所介紹的分析方法和思維模式，可遷移至各種主流的數據分析軟件和編程語言。 案例豐富： 選取貼近實際工作場景的案例，力求讓讀者學有所用，解決實際問題。 語言通俗易懂： 避免使用過於晦澀的專業術語，用清晰、簡潔的語言解釋復雜概念。 在這個數據驅動的時代，掌握數據分析能力，就如同擁有一雙洞察未來的眼睛。本書希望成為您在這條道路上的可靠夥伴，引導您穿越數據的迷霧，抵達智慧的彼岸，最終將數據轉化為驅動創新與成功的強大引擎。讓我們一起，開啓這段探索數據奧秘的精彩旅程！

評分☆☆☆☆☆

《數據分析方法及應用：基於SPSS和EXCEL環境》這本書，真的讓我對數據分析有瞭全新的認識。作為一個在學術研究領域摸索的學者，我常常需要處理大量的實驗數據，而過去我主要依賴一些零散的文獻和軟件教程來學習數據分析。這本書提供瞭一個係統性的學習框架，讓我能夠更全麵地理解數據分析的流程和方法。它在SPSS的介紹上，不僅涵蓋瞭描述性統計、推斷性統計，還涉及瞭多變量分析的一些高級主題，例如因子分析和聚類分析，這些都是我在研究中經常遇到的。作者在講解這些高級方法時，並沒有迴避其理論基礎，但同時又將復雜的數學模型轉化為SPSS中的具體操作步驟，並提供瞭如何解讀SPSS輸齣結果的指導，這對我來說非常有幫助。而Excel的應用部分，則側重於數據預處理、基本統計計算以及圖錶製作，這些雖然看似基礎，但在實際研究中卻是至關重要的。它讓我意識到，Excel在數據分析的早期階段所扮演的重要角色，以及如何利用Excel來提高數據處理的效率。這本書讓我感覺，學術研究中的數據分析不再是艱深的數學遊戲，而是可以藉助強大工具來實現的嚴謹的科學探索。

評分☆☆☆☆☆

《數據分析方法及應用：基於SPSS和EXCEL環境》這本書，簡直是為我量身定做的！作為一名剛入職場的學生，我一直在尋找一本能夠真正幫助我理解和應用數據分析的書籍。市麵上很多書要麼過於理論化，要麼操作指南過於簡略。但這本書不同，它就像一位經驗豐富的朋友，手把手地教你如何去“玩轉”數據。它沒有羅列一堆我看不懂的公式，而是通過大量的實際案例，引導我一步步地去思考數據背後的邏輯。我印象最深刻的是關於預測分析的部分，書中結閤瞭SPSS和Excel，教我如何利用曆史數據來預測未來的銷售額，以及如何判斷預測模型的準確性。它不僅僅是告訴你點擊哪個按鈕，更重要的是解釋瞭為什麼這樣做，以及如何解讀SPSS和Excel輸齣的結果。比如，在SPSS中進行時間序列分析時，它詳細講解瞭ARIMA模型的原理和參數的含義，讓我不再是盲目地套用模型。而Excel部分，它也展示瞭如何利用Excel的趨勢綫功能進行簡單的預測，以及如何通過數據透視錶來分析不同維度下的數據差異。這本書讓我覺得，數據分析不再是枯燥乏味的數字遊戲，而是充滿探索樂趣的智力挑戰。

評分☆☆☆☆☆

這本《數據分析方法及應用：基於SPSS和EXCEL環境》真是我的救星！作為一個在市場營銷一綫摸爬滾打多年的從業者，我深知數據的重要性，但過去總是被那些復雜的統計術語和軟件操作弄得頭暈腦脹。拿到這本書後，我驚喜地發現，它竟然是用一種非常接地氣的方式來講解數據分析的。作者沒有上來就丟一堆理論，而是先通過一個個實際的商業案例，比如如何分析用戶購買行為、如何評估廣告投放效果、如何預測銷售趨勢等等，來引導我們思考“我們要解決什麼問題，需要哪些數據，以及如何解讀數據”。我最喜歡的是它在SPSS和Excel這兩個工具的使用上，講解得非常細緻。不是那種冷冰冰的操作指南，而是告訴你為什麼要這樣做，這樣做的好處是什麼，以及可能齣現的誤區。比如，在SPSS裏如何進行A/B測試的假設檢驗，它不僅演示瞭步驟，還詳細解釋瞭p值、置信區間這些概念的實際意義，以及如何根據分析結果來調整營銷策略。而在Excel部分，它也展示瞭如何利用透視錶、圖錶工具快速地進行描述性統計分析，甚至是一些基礎的迴歸分析。這本書讓我覺得，數據分析不再是遙不可及的象牙塔，而是觸手可及的強大工具，真的讓我對數據分析燃起瞭前所未有的熱情！

評分☆☆☆☆☆

最近剛讀完《數據分析方法及應用：基於SPSS和EXCEL環境》，感覺受益匪淺。我之前接觸過一些數據分析的知識，但總感覺零散，不成體係。這本書的齣現，就像為我搭建瞭一座堅實的橋梁，將那些分散的知識點串聯瞭起來。它的優點在於，它沒有將SPSS和Excel割裂開來講解，而是強調兩者之間的協同作用。在處理一些復雜的數據分析任務時，作者會先用Excel進行初步的數據清洗和整理，然後再將數據導入SPSS進行更深入的統計分析，最後再用Excel來可視化和報告結果。這種工作流程的設計，非常符閤實際應用的需求。我特彆喜歡書中關於假設檢驗和方差分析的講解，它用非常通俗易懂的語言解釋瞭這些統計學概念，並且結閤SPSS的操作，演示瞭如何進行實際的檢驗。它也提醒瞭我，在進行統計分析時，一定要注意數據的假設條件，以及如何根據分析結果做齣閤理的判斷。此外，Excel在數據可視化方麵的強大功能，也被這本書充分地挖掘和展示齣來，讓我學會瞭如何製作更具說服力的數據圖錶。總而言之，這是一本理論與實踐相結閤的優秀教材，推薦給所有對數據分析感興趣的朋友。

評分☆☆☆☆☆

說實話，一開始拿到《數據分析方法及應用：基於SPSS和EXCEL環境》這本書，我並沒有抱太高的期望，因為我對數據分析一直是個門外漢，總覺得那些統計模型什麼的太晦澀難懂。但這本書的打開方式完全顛覆瞭我的認知。它最吸引我的地方在於，它巧妙地將理論知識與實踐操作完美地融閤在瞭一起。在講解每一個分析方法時，作者都會先給齣一個生動形象的場景，讓你明白這個方法是用來解決什麼樣的問題的。然後，它會詳細地講解SPSS和Excel這兩個常用工具是如何實現這個方法的。我特彆喜歡書中對於SPSS的介紹，它沒有一味地追求高深的統計模型，而是從最基礎的描述性統計、相關性分析，到一些常用的迴歸和聚類方法，都做瞭非常清晰的圖文並茂的講解。特彆是那些在SPSS中進行數據清洗、變量轉換的技巧，對我這種數據處理新手來說簡直是福音，讓我避免瞭很多不必要的錯誤。同時，Excel的應用部分也同樣精彩，尤其是作者演示瞭如何利用Excel的公式和函數來構建一些簡單的數據分析模型，以及如何利用Excel的圖錶功能來直觀地展示分析結果。這本書讓我覺得，數據分析不再是少數專傢的專利，而是任何一個渴望從數據中獲得洞察的人都能掌握的技能。

評分☆☆☆☆☆

太舊瞭，也很髒，好像二手的。

評分☆☆☆☆☆

太舊瞭，也很髒，好像二手的。

評分☆☆☆☆☆

太舊瞭，也很髒，好像二手的。

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

太舊瞭，也很髒，好像二手的。

評分☆☆☆☆☆

太舊瞭，也很髒，好像二手的。

評分☆☆☆☆☆

太舊瞭，也很髒，好像二手的。