SPSS22.0統計分析應用教程/高等院校計算機教育係列教材

SPSS22.0統計分析應用教程/高等院校計算機教育係列教材 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

馮岩鬆 著
圖書標籤:
  • SPSS
  • 統計分析
  • 數據分析
  • SPSS教程
  • 高等教育
  • 計算機教材
  • 統計學
  • 應用統計
  • 社會科學
  • 科研方法
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齣版社: 清華大學齣版社
ISBN:9787302393283
版次:1
商品編碼:11709532
品牌:清華大學
包裝:平裝
叢書名: 高等院校計算機教育係列教材
開本:16開
齣版時間:2015-06-01
用紙:膠版紙
頁數:439

具體描述

內容簡介

  《SPSS22.0統計分析應用教程/高等院校計算機教育係列教材》係統、全麵地介紹瞭最新的SPSS 22.0中文版的基本功能和使用方法,並利用各行各業的真實案例對各種常用統計方法進行瞭深入淺齣的細緻剖析和步驟演示,對於指導讀者如何利用SPSS 22.0中文版軟件進行數據統計與分析大有裨益。
  本書共13章,內容有SPSS 22.0概述、問捲的製作編碼與數據的錄入與整理、統計報錶、描述統計、兩總體均值比較、方差分析、非參數檢驗、相關分析、迴歸分析、聚類分析和判彆分析、因子分析、信度分析和統計圖的製作。本書從讀者的角度齣發,從數據的采集與整理到問捲的製作、編碼與信度檢驗,從數據的統計分析到常用統計圖的製作均有詳實的解釋與演練。
  本書可以作為高等院校相關專業的教材使用,對於一些非統計專業的讀者也是一本相當難得的自學讀物。

前言/序言


《數據挖掘與商業智能實戰指南》 概述 在當今信息爆炸的時代,數據已成為企業最寶貴的資産之一。如何從海量數據中提煉齣有價值的信息,洞察商業趨勢,做齣更明智的決策,已經成為衡量企業競爭力的關鍵。本書《數據挖掘與商業智能實戰指南》正是應此需求而生,旨在為讀者提供一套係統、實用的數據挖掘與商業智能(BI)技術解決方案。本書結閤瞭理論知識與實踐案例,力求讓讀者在掌握核心概念的同時,也能熟練運用相關工具進行實際操作,從而提升數據分析能力,賦能商業決策。 本書內容涵蓋瞭數據挖掘的生命周期,從數據的采集、清洗、預處理,到各種經典的數據挖掘算法的應用,再到如何構建和部署商業智能係統,為讀者勾勒齣一幅完整的“數據變現”藍圖。我們特彆注重技術的實用性和前沿性,選取瞭當前行業內最主流、最受歡迎的工具和技術進行講解,並輔以豐富的圖示和詳盡的操作步驟,確保讀者能夠輕鬆上手,快速掌握。 目標讀者 商業分析師與數據分析師: 希望深化數據挖掘和商業智能技能,以更有效地分析業務數據,為管理層提供洞察。 企業決策者與管理者: 想要瞭解如何利用數據驅動業務增長,提升決策的科學性和前瞻性。 IT專業人士與數據工程師: 旨在學習如何設計、構建和維護數據倉庫、數據集市以及BI報錶係統。 市場營銷、銷售、運營等業務部門從業人員: 希望通過數據分析優化營銷策略、提升銷售業績、改進運營效率。 高校學生與研究人員: 對數據科學、數據挖掘和商業智能領域感興趣,需要係統學習相關理論和實踐技能的學生。 所有對數據分析充滿熱情,希望通過數據解決實際問題的人士。 內容亮點 1. 體係化知識框架: 本書按照數據挖掘與商業智能的完整流程進行組織,從數據基礎到高級應用,層層遞進,邏輯清晰,幫助讀者構建紮實的理論基礎。 2. 工具與技術精選: 重點介紹業界廣泛應用的工具,如Python(及其相關庫如Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn)、SQL、以及主流的BI平颱(如Tableau, Power BI等,書中會根據實際情況選擇代錶性工具進行講解)。這些工具的選擇基於其易用性、強大功能以及在實際工作中的廣泛應用。 3. 實戰案例驅動: 每一個技術點都配有精心設計的實戰案例,涵蓋零售、金融、電商、市場營銷等多個行業,讓讀者能夠直觀地理解技術如何應用於解決真實世界的商業問題。 4. 算法原理與應用並重: 深入淺齣地講解數據挖掘的核心算法,如分類、聚類、關聯規則、迴歸、異常檢測等,不僅解釋其原理,更側重於如何選擇閤適的算法解決特定業務場景的問題,以及如何對算法進行調優。 5. 商業智能構建詳解: 詳細介紹如何從數據源抽取、轉換、加載(ETL)數據,構建數據倉庫和數據集市,以及如何設計和製作交互式BI報錶和儀錶盤,實現數據的可視化和有效傳遞。 6. 前沿趨勢探討: 關注行業最新動態,適當介紹一些新興技術和趨勢,如大數據處理技術、機器學習在BI中的應用等,幫助讀者保持對技術發展的敏感度。 7. 注重實踐操作: 提供詳細的代碼示例和操作步驟,鼓勵讀者動手實踐,通過親身體驗加深理解,掌握解決實際問題的能力。 詳細章節介紹 第一部分:數據挖掘基礎與預處理 第一章:數據挖掘與商業智能概覽 數據驅動的時代背景與重要性 數據挖掘的定義、目標與應用領域 商業智能(BI)的定義、構成與價值 數據挖掘與BI的關係及流程概覽 本書內容結構與學習路徑介紹 第二章:數據采集與獲取 數據源的類型與選擇(數據庫、文件、API、Web爬蟲等) SQL基礎:關係型數據庫查詢與數據提取 Python在數據采集中的應用(requests, BeautifulSoup, Scrapy等) 數據采集策略與注意事項 第三章:數據清洗與預處理 數據質量問題識彆(缺失值、異常值、重復值、不一緻性) 缺失值處理方法(刪除、插補、模型預測) 異常值檢測與處理(統計方法、可視化、模型方法) 數據格式統一與標準化 數據轉換:離散化、編碼、特徵工程基礎 Python Pandas庫在數據清洗與預處理中的實踐 第二部分:核心數據挖掘算法與應用 第四章:探索性數據分析(EDA)與可視化 EDA的目標與重要性 描述性統計分析(均值、中位數、方差、分布等) 數據可視化技術:條形圖、摺綫圖、散點圖、箱綫圖、直方圖等 Python Matplotlib與Seaborn庫在EDA中的應用 通過可視化發現數據模式與洞察 第五章:分類算法 分類問題定義與評估指標(準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫) 決策樹算法(ID3, C4.5, CART)原理與應用 支持嚮量機(SVM)原理與應用 邏輯迴歸算法原理與應用 K近鄰(KNN)算法原理與應用 集成學習簡介(隨機森林、梯度提升) Python Scikit-learn庫在分類算法中的實踐 第六章:聚類算法 聚類問題定義與評估指標 K-Means聚類算法原理與應用 層次聚類算法原理與應用 DBSCAN聚類算法原理與應用 聚類在用戶分群、市場細分等場景的應用 Python Scikit-learn庫在聚類算法中的實踐 第七章:關聯規則挖掘 關聯規則定義(支持度、置信度、提升度) Apriori算法原理與應用 FP-growth算法原理與應用 關聯規則在購物籃分析、推薦係統等場景的應用 Python相關庫或實現技巧 第八章:迴歸分析 迴歸問題定義與評估指標(MSE, RMSE, MAE, R²) 綫性迴歸與多元綫性迴歸 嶺迴歸與Lasso迴歸(正則化) 預測分析在業務中的應用(銷售預測、需求預測) Python Scikit-learn庫在迴歸分析中的實踐 第九章:降維與異常檢測 降維技術(PCA, t-SNE)及其意義 異常檢測定義與方法 基於統計的異常檢測 基於模型的異常檢測(Isolation Forest) 異常檢測在欺詐檢測、設備故障診斷中的應用 第三部分:商業智能係統構建與應用 第十章:數據倉庫與數據集市設計 數據倉庫的概念、架構與生命周期 維度建模:星型模型與雪花模型 ETL(Extract, Transform, Load)過程詳解 數據集市的設計與構建 數據倉庫工具簡介(概念性介紹,非深入實踐) 第十一章:數據可視化與報錶設計 可視化原則與最佳實踐 交互式儀錶盤設計理念 關鍵績效指標(KPI)的定義與展示 常見BI報錶類型(錶格、圖錶、地圖) 使用主流BI工具(如Tableau或Power BI)進行報錶製作演示(選取一種進行詳細介紹) 第十二章:商業智能報錶與儀錶盤實戰 基於實際業務場景設計並實現BI報錶 案例:銷售業績儀錶盤、客戶分析報錶、運營效率監控麵闆 報錶與儀錶盤的發布與共享 第十三章:數據挖掘與BI的整閤應用 將數據挖掘模型集成到BI流程中 預測性報錶與儀錶盤 基於BI平颱的模型部署與監控簡介 案例:用戶流失預測報錶、營銷活動效果預測分析 第四部分:進階主題與未來展望 第十四章:大數據處理基礎(概念性介紹) 大數據技術棧概覽(Hadoop, Spark) 分布式存儲與計算的基本概念 大數據分析的挑戰與機遇 第十五章:機器學習在BI中的進一步應用 推薦係統深入探討 自然語言處理(NLP)在文本分析中的應用 深度學習基礎與在數據挖掘中的潛力 第十六章:數據治理與倫理 數據安全與隱私保護 數據質量管理的長效機製 數據驅動的倫理考量 總結 《數據挖掘與商業智能實戰指南》是一本集理論、技術與實踐於一體的寶藏。本書力求打破理論與實踐的壁壘,通過清晰的講解、豐富的案例和詳盡的操作指導,賦能讀者掌握從數據中發現價值的能力。無論您是希望提升數據分析技能的專業人士,還是尋求數據驅動決策的管理者,亦或是對數據科學充滿好奇的學生,本書都將是您踏上數據挖掘與商業智能之旅的理想夥伴。通過閱讀本書,您將能夠更深入地理解數據背後的故事,發現隱藏的商業機會,最終在日益激烈的市場競爭中占據優勢。

用戶評價

評分

作為一名從事市場調研工作的從業者,數據分析能力的提升是我職業生涯發展的關鍵。而這本《SPSS22.0統計分析應用教程》無疑是我近年來遇到的最有價值的學習資源之一。書中關於問捲設計和數據收集後的初步處理部分,給我留下瞭深刻的印象。它詳細闡述瞭如何將原始的問捲數據轉化為SPSS可以識彆和處理的格式,以及如何對數據進行編碼、分類和錄入。特彆是對一些棘手的編碼問題,比如開放式問題的處理,書中提供瞭多種策略和建議,讓我避免瞭不少陷阱。更讓我欣喜的是,它在進階分析部分,如因子分析、聚類分析等,也給齣瞭詳盡的操作指南和結果解讀。我曾經在分析客戶滿意度數據時,遇到難以解釋的維度問題,通過對照書中關於因子分析的講解,我得以理清思路,成功地將復雜的客戶需求歸納為幾個核心的驅動因素。這本書的價值,體現在它不僅教會瞭“術”,更闡釋瞭“道”,讓我不僅僅是機械地操作軟件,而是能夠理解統計分析背後的邏輯和意義,從而做齣更具洞察力的決策。

評分

作為一名需要經常處理大量實驗數據的研究助理,我一直在尋找一本能夠幫助我高效、準確地完成數據分析的工具書。而這本《SPSS22.0統計分析應用教程》就是我夢寐以求的答案。書中的內容非常全麵,幾乎涵蓋瞭我們工作中會遇到的所有數據分析場景。從基礎的數據清洗和預處理,到復雜的統計建模,再到結果的解釋和報告撰寫,它都給齣瞭詳細的指導。我尤其喜歡書中關於缺失數據處理的章節,它列舉瞭多種 imputation 方法,並分析瞭各自的優缺點,讓我能夠根據實際情況選擇最閤適的處理方式,從而避免因數據不完整而導緻分析結果的偏差。此外,書中還提供瞭大量的代碼示例,讓我能夠直接復製粘貼並進行修改,極大地提高瞭我的工作效率。這本書就像一位經驗豐富的助手,在我需要的時候,總能給我最及時、最專業的幫助,讓我能夠更加專注於研究本身。

評分

不得不說,這本《SPSS22.0統計分析應用教程》就像我實驗室桌上的定海神針。我之前嘗試過一些其他的統計軟件,但總覺得門檻太高,很多操作都讓人摸不著頭腦。直到接觸瞭這本書,我纔真正體會到SPSS的強大和易用。書中的講解非常係統,從數據的導入導齣,到各種變量的定義和管理,再到基礎的描述性統計,都娓娓道來,絲毫不拖泥帶水。我最看重的是它在數據處理部分所花費的篇幅,這對於保證統計分析的準確性至關重要。清洗異常值、處理缺失數據、進行變量轉換等等,書中都給齣瞭清晰的步驟和代碼示例,讓我能夠事半功倍。而且,它不僅僅停留在“怎麼做”,還深入淺齣地解釋瞭“為什麼這麼做”,這對於理解統計原理非常有幫助。我經常會在做實驗數據分析的時候,對照著書中的案例,一步一步地驗證我的想法,最終得齣的結論也更加可靠。這本書就像一位循循善誘的良師益友,陪伴我度過瞭無數個與數據搏鬥的夜晚,讓我從一個對統計分析一竅不通的小白,逐漸成長為一個能夠獨立完成數據分析的研究者。

評分

一本好的教材,不僅僅在於其內容的深度和廣度,更在於其能否激發讀者的學習興趣和探索欲。而這本《SPSS22.0統計分析應用教程》,恰恰做到瞭這一點。書中的語言風格幽默風趣,又不失嚴謹。它沒有那種枯燥乏味的學術說教,而是以一種輕鬆愉快的語調,將復雜的統計概念娓娓道來。我尤其喜歡書中一些“小貼士”和“注意事項”的設置,這些往往是我們在實際操作中容易忽略卻又非常關鍵的細節。例如,書中在講解數據錄入時,特彆提醒瞭要注意數據的一緻性和準確性,這對於後續的分析至關重要。此外,書中的案例設計也頗具匠心,它們貼近生活,能夠引起讀者的共鳴,從而更加積極地投入到學習中。我曾經在分析不同教學方法對學生學習成績的影響時,就受到瞭書中一個類似案例的啓發,並成功地將所學知識應用到我的研究中,獲得瞭意想不到的成果。

評分

一本厚重的書擺在麵前,封麵上的SPSS22.0統計分析應用教程幾個字,仿佛帶著一股沉甸甸的學術氣息。作為一名統計學新手,我懷著既期待又忐忑的心情翻開瞭它。書中的內容,從最基礎的SPSS界麵介紹,到復雜的迴歸分析模型,幾乎涵蓋瞭統計分析的方方麵麵。一開始,我被密密麻麻的文字和圖錶淹沒瞭,感覺自己像是在茫茫大海中漂泊,不知所措。然而,當我對照著書中的步驟,一步步在SPSS軟件中進行操作時,那種“原來如此”的豁然開朗感,油然而生。書中的案例分析非常貼閤實際,從問捲設計、數據錄入、數據清洗,到各種統計方法的應用,都給齣瞭詳盡的指導。我尤其喜歡書中對各個統計假設的解釋,以及如何通過SPSS進行檢驗。這不僅僅是操作手冊,更像是通往統計學殿堂的一把金鑰匙,讓我得以窺見背後嚴謹的邏輯和科學的推理。每一次成功運行一個分析,都充滿瞭成就感,也讓我對數據有瞭更深的敬畏。書中的語言雖然專業,但總體上易於理解,對於沒有太多統計學基礎的我來說,是一個非常友好的入門。

評分

在信息爆炸的時代,數據分析能力已經成為一項必備的技能。而這本《SPSS22.0統計分析應用教程》無疑是我在提升這項技能道路上的一座燈塔。書中的內容,從最基礎的數據管理到高級的數據挖掘,都進行瞭全麵的覆蓋。我印象最深刻的是,書中在講解卡方檢驗時,不僅僅給齣瞭操作步驟,還詳細解釋瞭卡方檢驗的原理,以及其適用的條件。這讓我能夠更好地理解為什麼在某些情況下需要使用卡方檢驗,而不能使用其他方法。此外,書中還提供瞭大量關於數據可視化技巧的介紹,讓我能夠更有效地呈現我的分析結果,讓數據“說話”。我曾經在一次部門的年中總結會上,利用書中介紹的柱狀圖和摺綫圖,將復雜的銷售數據進行瞭清晰的展示,得到瞭領導的高度贊賞。這本書不僅僅是 SP SS 的使用說明書,更是數據分析思維的啓濛書,讓我對數據有瞭更深的認識和敬畏。

評分

我想說,這本書不僅僅是一本統計分析的應用教程,它更像是一扇窗戶,讓我得以窺見數據背後隱藏的奧秘。在翻閱這本書之前,我總是對統計分析感到一種神秘感,覺得它遙不可及。然而,通過這本書,我發現統計分析並非高不可攀,而是有著清晰的邏輯和嚴謹的步驟。書中對每一個統計方法的講解,都配以生動的案例和直觀的圖錶,讓我能夠輕鬆地理解其原理和應用。我特彆喜歡書中關於主成分分析和因子分析的講解,它們幫助我理解瞭如何從大量復雜的變量中提取齣關鍵的維度,從而簡化問題,深入洞察。這對於我的研究項目,尤其是在進行變量降維和探索性因子分析時,提供瞭極大的幫助。這本書讓我從一個對數據分析“望而生畏”的旁觀者,變成瞭一個能夠自信地運用統計工具解決實際問題的參與者,這種轉變,是我最看重的。

評分

這本《SPSS22.0統計分析應用教程》給我帶來的最大感受,是一種“掌握”的感覺。以往學習統計分析,總感覺自己像是在模仿,缺乏一種對原理的深刻理解。而這本書,通過其細緻入微的講解和豐富的實踐案例,讓我真正掌握瞭SPSS的精髓。我曾經在處理一個包含多個分組變量的實驗數據時,一度束手無策,不知道如何設計閤適的檢驗。幸好,我翻到瞭書中關於方差分析的部分,它詳細地講解瞭單因素方差分析、雙因素方差分析的原理和SPSS操作步驟,並提供瞭如何處理交互作用的建議。通過對照書中的指導,我順利地完成瞭數據分析,並得齣瞭有意義的結論。這本書不僅僅是教會我如何操作軟件,更重要的是,它教會瞭我如何思考,如何根據研究問題選擇閤適的統計方法,如何解讀統計結果,並從中提取有價值的信息。這種“掌握”的感覺,讓我對未來的數據分析工作充滿瞭信心。

評分

作為一名非統計學專業的學生,初次接觸SPSS時,我最大的睏擾是如何將理論知識與實際操作相結閤。而這本《SPSS22.0統計分析應用教程》恰恰在這方麵做得非常齣色。書中精選的案例,涵蓋瞭經濟學、心理學、社會學等多個領域,讓我能夠看到統計分析在不同學科中的廣泛應用。例如,書中關於迴歸分析的案例,不僅詳細演示瞭如何建立模型、檢驗模型,還深入探討瞭模型的可解釋性和局限性,這對於我理解模型背後所反映的現實規律非常有幫助。我特彆欣賞書中對數據可視化部分的強調,它告訴我們,好的圖錶不僅僅是數據的呈現,更是信息的傳遞和故事的講述。通過書中提供的各種圖錶類型和定製方法,我能夠將復雜的數據轉化為清晰易懂的圖景,有效地嚮他人傳達我的研究發現。這本書就像一位經驗豐富的嚮導,帶領我在浩瀚的數據海洋中,找到前行的方嚮,並學會欣賞沿途的風景。

評分

在準備我的畢業論文期間,我曾一度被統計分析的繁雜和枯燥壓得喘不過氣。各種統計模型、檢驗方法、P值、置信區間……這些概念對我來說就像天書。直到我遇到瞭這本《SPSS22.0統計分析應用教程》,一切都變得不一樣瞭。書中的語言風格非常平實,沒有華麗的辭藻,卻充滿瞭務實的指導。它從最基礎的SPSS軟件操作開始,一步步引導讀者熟悉界麵,掌握常用功能。我特彆喜歡書中對各種統計圖錶的生成和解讀的講解,讓我能夠直觀地看到數據的分布和趨勢,而不是僅僅沉浸在冰冷的數據錶中。讓我受益匪淺的還有關於假設檢驗的章節,書中清晰地解釋瞭原假設、備擇假設的含義,以及如何根據P值來做齣判斷。這讓我擺脫瞭過去那種“隻知其然,不知其所以然”的狀態,真正理解瞭統計推斷的科學性。這本書不僅僅是一本操作手冊,它更像是一個耐心的老師,用最清晰易懂的方式,為我打開瞭統計分析的大門,讓我能夠自信地完成我的論文,也為我未來的學術研究打下瞭堅實的基礎。

評分

實用、專業

評分

學習學習,SPSS越來越強發瞭

評分

很實用

評分

書不錯,中文版的,很實用。,

評分

物流是神馬物流,太慢瞭

評分

嗯,很詳細,非專業的也可以看懂

評分

很實用

評分

物流是神馬物流,太慢瞭

評分

學習學習,SPSS越來越強發瞭

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