問捲數據分析――破解SPSS的六類分析思路 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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周俊 著

圖書標籤:

• SPSS
• 問捲數據
• 數據分析
• 統計分析
• 社會調查
• 研究方法
• 定量研究
• 心理學
• 教育學
• 管理學

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121307355

版次：1

商品編碼：12150862

品牌：Broadview

包裝：平裝

叢書名： CDA數據分析師係列叢書

開本：16開

齣版時間：2017-03-01

用紙：膠版紙

頁數：240

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

使用SPSS分析調查問捲常見於各類學術研究、論文寫作、企業市場調研和各類調查報告等，本書側重於學術研究中的SPSS調查問捲數據分析的使用指導，適閤高等院校的本科生、研究生，企事業單位使用問捲進行調研的相關從業人員，同時也適閤從事問捲分析工作的相關讀者學習參考。

內容簡介

本書係統介紹瞭使用SPSS進行問捲調查分析的思路及方法，其中共分為四部分，分彆是問捲設計、問捲分析六類思路解讀、數據分析方法在SPSS中的操作和答疑解惑。其中問捲設計適用於所有讀者，建議讀者在設計問捲前詳細閱讀此部分內容。讀者可以結閤實際情況選讀問捲分析六類思路解讀這一部分內容。數據分析方法在SPSS中的操作這部分內容詳細講解瞭各類數據分析方法在SPSS中的操作細節，並對輸齣結果做齣說明。答疑解惑部分羅列瞭各類分析方法常見的疑難雜癥。本書側重於問捲分析的應用性，為問捲分析人員提供包括問捲設計、分析思路、分析方法操作、文字分析和答疑解惑在內的“一站式”指導，力求讓讀者在最短的時間內掌握SPSS分析並且完成高質量的問捲分析報告。使用SPSS分析調查問捲常見於各類學術研究、論文寫作、企業市場調研和各類調查報告中，本書側重於學術研究中的SPSS調查問捲數據分析的使用指導，適閤高等院校的本科生、研究生，企事業單位使用問捲進行調研的相關從業人員，同時也適閤從事問捲分析工作的相關讀者學習參考。

作者簡介

周俊，北京大學2009級市場營銷碩士學曆，中央財經大學金融學院國際項目部統計學講師。除將於行業外，周老師曾在***（中國）和蘭亭集勢從事商業數據分析工作（商業分析師），現任問捲星平颱數據分析顧問，人大經濟論壇SPSS軟件培訓師，是在綫網頁版本問捲分析工具SPSSAU創始人。截至2015年年底，已為近萬名學生提供培訓、谘詢和講解服務，包括學生、高校、科研機構、企業從業人員等。周老師結閤5年數據分析經驗，並且利用大數據思想，將SPSS分析模塊整閤，開發齣在綫網頁版本數據分析工具SPSSAU（www.spssau.com）。

精彩書評

本書同其他數據分析方麵的專著相比特點鮮明：首先，作者專注於問捲來源的數據分析，對數據分析方法的介紹更加專注、詳細和深入；其次，作者沒有帶入任何數據分析背後的數學原理，著重介紹的是數據分析方法的實際應用；最後，本書內容深入淺齣，適閤所有對問捲數據分析有需求的讀者隨時翻看查閱。
——鬍嘯，問捲星CEO

目錄

第一部分 問捲設計
第1 章 統計學基礎知識及術語解釋 2
1．1 數據分析 3
1．2 樣本特徵描述分析方法 5
1．3 信度和效度分析 5
1．4 因子分析 6
1．5 變量關係研究分析方法 8
1．6 中介調節分析 10
1．7 差異研究分析方法 11
1．8 聚類分析方法 12
1．9 其他分析方法 13
第2 章 問捲題項設計說明和注意事項 15
2．1 量錶題項設計 16
2．2 非量錶題項設計 18
第3 章 量錶類問捲設計和注意事項 20
3．1 問捲設計框架 21
3．2 問捲案例解讀 23
3．2．1 案例1：“90 後”員工離職傾嚮調查問捲 23
3．2．2 案例2：旅遊消費者市場細分情況調查問捲 25
第4 章 非量錶類問捲設計和注意事項28
4．1 問捲設計框架 29
4．2 問捲案例解讀30
4．2．1 案例1：網購奢侈品消費情況研究 30
4．2．2 案例2：大學生理財情況調查問捲32
第二部分 問捲分析六類思路解讀
第5 章 量錶類問捲影響關係研究38
5．1 分析思路解讀 39
5．2 分析方法說明 40
5．2．1 樣本背景分析 41
5．2．2 樣本特徵、行為分析 41
5．2．3 指標歸類分析 41
5．2．4 信度分析 43
5．2．5 效度分析 44
5．2．6 研究變量描述性分析 45
5．2．7 研究變量相關關係分析 46
5．2．8 研究假設驗證分析 46
5．2．9 差異分析 49
5．3 案例分析 51
5．3．1 案例的樣本背景信息統計 52
5．3．2 案例的樣本基本特徵情況描述分析 53
5．3．3 案例的探索性因子分析 54
5．3．4 案例的信度分析 58
5．3．5 案例的效度分析 59
5．3．6 案例的研究變量描述性分析 61
5．3．7 案例的相關分析 62
5．3．8 案例的多元綫性迴歸分析 63
5．3．9 案例的方差分析 65
第6 章 量錶類問捲中介效應和調節效應研究 67
6．1 分析思路解讀 68
6．2 分析方法說明 69
6．2．1 研究變量相關關係和迴歸影響關係分析 69
6．2．2 中介效應分析 70
6．2．3 調節效應分析 73
6．3 案例分析 77
6．3．1 案例的信度分析和效度分析 79
6．3．2 案例的研究變量相關關係和迴歸影響關係分析 81
6．3．3 案例的中介效應分析 82
6．3．4 案例的調節效應研究 84
第7 章 量錶類問捲權重研究 86
7．1 分析思路解讀 87
7．2 分析方法說明 88
7．2．1 指標歸類分析 89
7．2．2 效度分析 89
7．2．3 因子分析法指標權重構建 90
7．2．4 分析方法總結 93
7．3 案例分析 93
7．3．1 案例的探索性因子分析 94
7．3．2 案例的效度分析 95
7．3．3 案例的因子分析法指標權重構建 96
第8 章 “類實驗”類問捲差異研究 99
8．1 分析思路解讀 100
8．2 分析方法說明 101
8．2．1 交互作用研究 101
8．2．2 差異分析 103
8．3 案例分析 103
8．3．1 案例的多因素方差分析 104
8．3．2 案例的差異分析 106
第9 章 聚類樣本類問捲研究 108
9．1 分析思路解讀 109
9．2 分析方法說明 111
9．2．1 聚類和聚類效果驗證 112
9．2．2 聚類類彆樣本差異分析 114
9．3 案例分析 114
9．3．1 案例的探索性因子分析 116
9．3．2 案例的信度分析和效度分析 120
9．3．3 案例的聚類分析 121
9．3．4 案例的聚類樣本命名及聚類效果驗證 123
9．3．5 案例的不同類彆樣本卡方分析 124
第10 章 非量錶類問捲研究 126
10．1 分析思路解讀 127
10．2 分析方法說明 128
10．2．1 基本現狀和樣本態度分析 128
10．2．2 卡方分析 129
10．2．3 Logistic 迴歸分析 130
10．3 案例分析 132
10．3．1 案例的基本現狀和樣本態度分析 134
10．3．2 案例的卡方分析 134
10．3．3 案例的Logistic 迴歸分析 136
第三部分 數據分析方法在SPSS 中的操作
第11 章 基礎SPSS 操作說明 140
11．1 SPSS 界麵說明 141
11．2 計算變量 142
11．3 編碼處理 143
11．4 篩選功能 145
11．5 閤並數據 146
第12 章 描述性方法在SPSS 中的操作 147
12．1 頻數分析 148
12．2 描述性分析 149
第13 章 信度和效度研究方法在SPSS 中的操作 150
13．1 信度分析 151
13．2 效度分析 152
第14 章 變量關係研究方法在SPSS 中的操作 158
14．1 相關分析 159
14．2 綫性迴歸分析 159
14．3 中介效應分析 162
14．4 調節效應分析 164
14．5 Logistic 迴歸分析 167
第15 章 差異性研究方法在SPSS 中的操作 173
15．1 單因素方差分析 174
15．2 多因素方差分析 178
15．3 t 檢驗 180
15．3．1 獨立樣本t 檢驗 181
15．3．2 配對樣本t 檢驗 183
15．3．3 單樣本t 檢驗 184
15．4 卡方分析 186
15．4．1 單選題卡方分析 186
15．4．2 多選題卡方分析 188
第16 章 權重類、聚類樣本研究方法在SPSS 中的操作 193
16．1 因子分析 194
16．1．1 因子分析探索因子功能194
16．1．2 因子分析權重計算功能199
16．2 聚類分析 202
16．2．1 兩步聚類 203
16．2．2 k-均值聚類 206
16．2．3 係統聚類 208
第四部分 答疑解惑
第17 章 分析思路和分析方法問題解惑 212
17．1 基本統計問題解惑 213
17．2 描述性方法 214
17．3 信度分析和效度分析 215
17．4 變量關係研究方法 217
17．5 差異性研究方法 220
17．6 權重類、聚類樣本研究方法 221
附錄A 中英文術語對照錶 223

精彩書摘

我初次接觸 SPSS 軟件是在一門市場研究課程上，並且我在第一次接觸 SPSS 時就對其各類分析方法産生瞭極大的興趣，比如迴歸分析可以神奇地將概率論、綫性代數和微積分知識進行整閤運用。更重要的是，數據分析能夠通過各種各樣的分析方法針對實際數據，解決實際問題，挖掘潛在價值信息。

數據分析是統計知識的實際運用，然而並非每個人都對數學感興趣，對數字有“感覺”。如果沒有數據結論作為支撐，論點就沒有堅強的後盾，很難讓人信服。學生時代的我曾想過：是否可以有這樣一本書，讓讀者輕鬆讀懂，而不像市麵上的理論性書籍那樣隻羅列瞭一堆公式。直到網絡問捲調研的興起，我纔找到瞭這樣的切入口，使用問捲作為背景案例進行闡述，既可以將各類分析方法融入問捲研究，又可以將分析思路進行梳理，以撰寫簡單的文字報告，解決實際問題。

縱觀我國當前教育現狀，很多高校都開設瞭統計理論課程，但課程均基於理論原理、分析方法的計算公式的講解，比如 t 檢驗的公式應該是什麼，如何計算 t 值等。一旦將課堂中的分析方法用於實踐，則可能齣現各種各樣的問題：從理論上講，分析的數據需要正態分布，可實際的數據無論如何均不是正態分布；在課程中使用的練習數據總是很“完美”，一旦自己收集數據進行分析，則“麵目全非”，無法繼續進行分析；對於使用什麼樣的分析方法更閤適，以及分析方法的邏輯關係是什麼，完全沒有頭緒。課堂上是對分析方法進行單獨的講解，而在實際研究中，需要對整份數據進行分析，並且選擇閤適的分析方法，完成研究報告。很慶幸自己有這樣的機會，將 5 年的數據分析經驗進行總結，並寫齣這樣一本有意義的書籍。

站在個人的角度，我認為每個人都需要掌握一定的數據分析技能。在實際工作中，每個行業都會産生數據，並且需要基於數據結論提供相關決策支持。各行業涉及的專業名詞術語很多，數據分析需要結閤專業知識進行，不太可能讓隻懂統計的人去處理。數據分析不應該是高不可攀的工具，而應該是像 Excel 這樣的“傻瓜式”工具，普遍應用於各行各業。希望本書讓讀者有不一樣的體驗，忘記一堆數學公式和理論原理，隨心所欲地進行數據分析。

從 2015 年年底開始計劃書籍的框架內容，到 2016 年 10 月審稿完成，在此期間我得到電子工業齣版社編輯張慧敏、王靜、楊嘉媛的大力幫助，在此錶示感謝。另外，本書還得到問捲星 CEO 鬍嘯的大力支持，包括對書稿第一部分問捲設計的建議，以及問捲星企業版本的免費使用支持、樣本服務免費使用支持等。關於本書的第二部分內容，張文彤老師給予瞭非常多有價值的寫作建議，並且張文彤老師還提供瞭詳細的修改指導建議，在此一並錶示感謝。也感謝我的父母以及在寫作過程中支持我的朋友們。

真心希望本書對各位讀者有一定的幫助，至少可以有所啓迪。建議讀者先詳細閱讀第一部分問捲設計，通過第一部分內容的學習，讀者可以瞭解各類分析方法的功能及使用要求，以及問捲與各類分析方法的匹配對應關係。針對第二部分內容，讀者可以進行選讀，閱讀與自己的問捲對應的分析思路框架及分析方法，並且結閤第三部分內容的操作指導，完成高質量分析報告，如果在分析方法使用過程中齣現問題，則可參考第四部分內容。

前言/序言

從啤酒和尿布的故事開始，我們發覺到簡單的數據中可能存在無窮的奧秘，好奇心驅使越來越多的人投身到枯燥的數據中。已經沒有人會懷疑這是一個數據的時代或者一個大數據的時代。但相比後者，我還是更傾嚮認為目前僅是一個數據的時代。誠然，大數據的概念火熱，但具體到某個領域或某個研究，獲取和存儲海量數據都遠遠超齣瞭絕大多數研究者的能力範圍，更遑論隨後的研究。退而求其次，如果不談大數據，則目前已有足夠的研究方法和數據分析方法可供我們選擇使用。

在瀚如煙海的數據中，不論是科學研究還是商業調查，很大一部分數據是通過調查問捲的方式來獲取的。在問捲星平颱上，每天都會産生上萬份問捲和 100 多萬份答捲，但在運營過程中，我們也發現大部分用戶的數據分析僅僅停留在簡單的頻率分析上。數據中隱藏的巨大價值，還在默默沉睡，等待被人挖掘。造成這樣窘境的原因可能是，我們在關注各種數據概念的同時，並沒有以科學的研究方法來處理這些數據。

如何挖掘這些沉睡在問捲數據中的價值，這正是本書作者周俊老師想要與廣大讀者分享的。周俊老師專注於數據研究超過 5 年，同時也是問捲星在數據分析方麵的長期閤作夥伴。在同周老師一起工作的時間裏，我們不僅領略瞭他在問捲數據分析方麵的專長與見解，也感受到他一絲不苟嚴謹的工作態度，這些也深深融入瞭本書的創作過程中。

本書同其他數據分析方麵的專著相比特點鮮明：首先，作者專注於問捲來源的數據分析，對數據分析方法的介紹更加專注、詳細和深入；其次，作者沒有帶入任何數據分析背後的數學原理，著重介紹的是數據分析方法的實際應用；最後，作者深入淺齣的介紹，適閤所有對問捲數據分析有需求的讀者隨時翻看查閱。

截至目前，用戶在問捲星上發布的問捲已超過 1000 萬份，纍計迴收答捲超過6 億。讓更多人挖掘到問捲數據中隱藏的無限價值——我想這正是周老師和問捲星共同的願景所在。

問捲星 CEO 鬍嘯

洞悉數據背後的隱秘世界：從原理到實操，解鎖信息價值的鑰匙 在信息爆炸的時代，數據早已不再是冰冷的數字集閤，而是蘊藏著豐富洞察、驅動決策的關鍵資源。然而，如何從海量、多維度的數據中提煉齣有價值的信息，將原始數據轉化為具有指導意義的結論，一直是睏擾許多研究者、分析師乃至企業管理者的難題。本書旨在為您提供一套係統性的方法論，引導您跨越數據分析的門檻，掌握解讀數據、洞察規律、驅動實踐的核心能力。 本書並非單純的技術手冊，更側重於培養您對數據分析的深刻理解和批判性思維。我們將從數據分析的本質齣發，闡釋數據是如何反映現實世界、如何被有效地收集和組織，以及我們在分析過程中可能遇到的誤區和挑戰。您將學會如何將復雜的商業問題或研究課題，轉化為可量化、可分析的數據模型，並在此基礎上，掌握一係列經過實踐檢驗的分析框架和方法。 一、 數據之源：理解你的信息基石 在開始任何數據分析之前，首要的任務是理解“數據從何而來”以及“數據代錶什麼”。我們將深入探討不同類型數據的特性，例如： 定量數據（Quantitative Data）：數字化的、可測量的信息，如銷售額、用戶年齡、調查評分等。我們將介紹如何識彆不同尺度的定量數據（如名義、順序、區間、比例），以及不同尺度數據對後續分析方法選擇的影響。 定性數據（Qualitative Data）：非數字化的、描述性的信息，如訪談記錄、開放式問捲迴答、用戶反饋等。我們將探討如何對定性數據進行編碼、歸類和主題分析，以發掘隱藏的模式和觀點。 數據的來源和收集方法：無論是通過結構化的問捲調查、非結構化的文本收集，還是來自傳感器、交易日誌等實時數據流，瞭解數據的産生過程和收集機製至關重要。我們將討論抽樣方法、數據采集的質量控製、以及數據誤差的來源，幫助您建立對數據真實性的初步判斷。 數據預處理的基礎：原始數據往往充滿瞭噪聲、缺失值或不一緻之處。本書將詳細介紹數據清洗、缺失值處理、異常值識彆與處理、數據標準化與轉換等預處理技術。這些步驟是保證後續分析結果準確性和可靠性的基石，我們將通過詳實的案例，讓您理解每一步操作的必要性及其對結果的影響。 二、 分析的視角：從描述到預測的思維躍遷 數據分析的旅程是一個循序漸進的過程，從對數據的基本認知，到挖掘數據之間的關係，再到預測未來的趨勢。本書將帶領您構建不同層級的分析視角： 描述性分析（Descriptive Analysis）：這是數據分析的起點，旨在用清晰、簡潔的方式概括數據的整體特徵。您將學習如何運用各種統計指標，如均值、中位數、眾數、標準差、方差等，來刻畫數據的中心趨勢和離散程度。同時，我們將強調可視化在描述性分析中的核心作用。通過圖錶，如直方圖、箱綫圖、餅圖、散點圖等，您可以直觀地展示數據的分布、比較不同組彆的數據，並發現潛在的模式。我們將深入探討選擇何種圖錶最能有效地傳達信息，以及如何避免圖錶誤導。 探索性數據分析（Exploratory Data Analysis, EDA）：在描述性分析的基礎上，EDA更進一步，旨在發現數據中隱藏的模式、關係、異常值和趨勢。您將學習如何通過多維度的數據交叉分析，例如分組比較、相關性分析、交叉製錶等，來探索變量之間的潛在聯係。我們將強調假設驅動的EDA，即如何基於業務問題或研究假設，設計一係列探索性分析步驟，以驗證或反駁這些假設。 診斷性分析（Diagnostic Analysis）：當問題發生時，診斷性分析是關鍵。它旨在找齣問題發生的原因，而不是僅僅描述問題本身。您將學習如何運用諸如溯源分析、因果分析（初步）、以及事件分析等方法，來探究現象背後的驅動因素。例如，當銷售額突然下降時，診斷性分析會幫助您追蹤是特定産品綫、特定地區、還是特定營銷活動齣現瞭問題。 預測性分析（Predictive Analysis）：這是數據分析中最具價值的部分之一，它利用曆史數據來預測未來的趨勢和結果。本書將介紹一係列常用的預測模型，如綫性迴歸、邏輯迴歸、時間序列分析等。您將學習如何選擇閤適的模型，如何訓練模型，以及如何評估模型的預測精度。我們將通過實際案例，展示如何利用預測性分析來優化資源配置、預測市場需求、評估風險等。 規範性分析（Prescriptive Analysis）：在預測的基礎上，規範性分析進一步提齣最優的行動建議，以達到期望的目標。您將學習如何運用諸如優化算法、決策樹、以及仿真模擬等技術，來設計和評估不同的解決方案。例如，在預測到某個産品銷量可能下降後，規範性分析可以幫助您確定采取何種促銷策略、調整庫存水平，纔能最大限度地減小損失並實現收益最大化。 三、 分析的工具與方法：掌握核心技術，靈活運用 本書並非局限於某種特定的軟件，而是強調分析思維和方法的通用性。然而，為瞭更好地將理論付諸實踐，我們將適當引入一些行業內廣泛應用的統計學概念和分析工具，並以一種概念驅動而非軟件驅動的方式進行講解，讓您理解其背後的邏輯。 統計學的基石：迴歸分析（綫性迴歸、多項式迴歸）、相關性分析（Pearson、Spearman）、方差分析（ANOVA）、t檢驗、卡方檢驗等，這些基礎統計方法是理解變量之間關係、檢驗假設的重要工具。我們將深入剖析這些方法的原理，以及它們適用的場景和局限性。 多變量分析的進階：當您需要同時處理多個變量時，您將需要更高級的分析技術。例如，因子分析和主成分分析可以幫助您降維，提取數據中的主要信息；聚類分析可以幫助您將相似的對象分組，發現數據中的自然結構；判彆分析和分類模型（如支持嚮量機、決策樹、隨機森林的入門概念）則用於將數據劃分到預定義的類彆中。 時間序列的洞察：對於關注數據隨時間變化的領域，時間序列分析至關重要。您將學習如何識彆趨勢、季節性、周期性等成分，如何進行平穩性檢驗，以及如何構建ARIMA、指數平滑等模型來預測未來值。 數據可視化：傳遞洞察的語言：再次強調，數據可視化是數據分析過程中不可或缺的一環。本書將引導您超越基礎圖錶，學習如何創建更具信息量和交互性的可視化，例如熱力圖、網絡圖、地理信息圖等，以及如何根據不同的分析目標和受眾，選擇最恰當的可視化方式。 四、 實踐的指南：從數據到決策的閉環 理論的學習最終需要迴歸實踐。本書將通過豐富的案例研究，貫穿數據分析的整個生命周期： 案例導入：每個章節都將從一個真實的業務場景或研究問題齣發，引導您思考“我需要解決什麼問題？”、“我需要哪些數據？”、“我應該采用什麼樣的分析方法？”。 步驟詳解：我們將以一種“手把手”的方式，引導您完成數據準備、模型選擇、模型構建、結果解讀和結論提煉的整個過程。雖然不會局限於具體軟件，但會闡釋在實際操作中可能遇到的問題和解決方案。 結果解讀與溝通：分析的價值在於其結果能否被理解和應用。您將學習如何清晰、準確地解讀分析結果，如何將復雜的統計概念轉化為非技術人員易於理解的語言，以及如何通過報告和演示，有效地將您的數據洞察傳達給決策者，推動實際行動。 倫理與局限性：數據分析並非萬能，並且伴隨著潛在的倫理風險。本書將討論數據隱私、算法偏見、結果的誤讀等問題，引導您在數據分析過程中保持審慎和負責任的態度。 本書的目標讀者： 渴望係統學習數據分析方法的研究人員、學生； 希望提升數據驅動決策能力的業務分析師、市場研究人員、産品經理； 緻力於通過數據優化運營、提升效率的企業管理者； 對數據背後的故事充滿好奇，希望掌握信息解讀能力的任何領域人士。 掌握數據分析的能力，意味著您將擁有解讀世界、驅動變革的一把強有力的鑰匙。本書正是為您量身打造的導航圖，它將幫助您解鎖數據的潛能，將冰冷的數據轉化為溫暖的洞察，最終驅動更明智的決策和更卓越的成就。

評分☆☆☆☆☆

這本書的設計風格非常友好，讓我這個對統計分析有點畏懼的人也能輕鬆上手。從封麵設計到排版，都給人一種清晰、簡潔、易於閱讀的感覺。每章節的開始都有一個簡短的引言，概述瞭本章將要介紹的內容，這樣我在翻閱時就能快速定位到自己需要的部分。而且，書中的案例選擇都非常貼近我們日常的學習和工作，比如市場調研、用戶滿意度分析、教育學研究等，這些都讓我覺得這些分析方法是可以落地的，而不是空中樓閣。作者在講解SPSS操作時，會用不同顔色高亮顯示關鍵的按鈕和選項，這對於我這種細節控來說，簡直是福音，能夠幫助我快速找到目標。另外，書中還穿插瞭一些“小貼士”和“注意事項”，這些內容往往是經驗之談，能夠避免我們走一些不必要的彎路，提升分析的效率和準確性。我特彆喜歡它關於“如何解讀SPSS輸齣結果”的部分，它並沒有簡單地復製粘貼SPSS的報告，而是會詳細解釋每個統計量、每個圖錶的含義，並且教我們如何從這些結果中得齣有意義的結論。這本書就像一位耐心的導師，一步步地引導我走齣數據分析的迷宮。

評分☆☆☆☆☆

我最近剛接觸問捲調查，完全是小白一個，這《問捲數據分析――破解SPSS的六類分析思路》這本書簡直是我的救星！我之前嘗試過一些在綫的分析工具，感覺太籠統，很多時候不知道具體該怎麼操作，也理解不瞭報告裏的術語。這本書不一樣，它從最基礎的概念講起，比如數據的清洗、編碼、變量的創建，這些看起來瑣碎但至關重要。然後，它花瞭很大篇幅介紹SPSS的界麵和操作流程，點點鼠標就能完成一些基礎的描述性統計，像頻數分析、百分比、均值、標準差什麼的，這些都是理解數據的第一步。最讓我驚喜的是，作者並沒有直接跳到復雜的模型，而是循序漸進，用很多實際的案例來演示，讓我能清楚地看到每一步操作的意義和結果。比如，對於那些我之前覺得頭疼的“缺失值”和“異常值”，書中都有詳細的處理方法和建議，並且解釋瞭為什麼這麼做。讀完前幾章，我感覺自己對SPSS不再是畏手畏腳，而是有瞭一定的掌控感，能夠獨立完成一些基本的數據整理和探索性分析瞭，這對我下一步進行更深入的研究打下瞭堅實的基礎，真的感覺前途一片光明！

評分☆☆☆☆☆

作為一名非統計學專業的學生，我對那些枯燥的統計理論一直感到頭疼，總是記不住公式，也理解不瞭背後的邏輯。《問捲數據分析――破解SPSS的六類分析思路》這本書恰恰解決瞭我的痛點。它並沒有堆砌大量的統計學公式和定理，而是用非常通俗易懂的語言，結閤大量生動的案例，來解釋SPSS的各種分析方法。比如，在講解“相關性分析”的時候，作者並沒有直接拋齣皮爾遜相關係數的公式，而是先用一個大傢都能理解的例子，比如“學習時間的長短和考試成績的高低是否存在關係”，然後逐步引齣如何用SPSS來檢驗這種關係，以及如何解讀相關係數的正負和大小。這種“先懂後學”的方式，讓我覺得學起來輕鬆很多，也更有成就感。書中對SPSS的每一個操作步驟都配有詳細的截圖，而且對每個選項的功能都做瞭清晰的說明，讓我可以一邊看書一邊跟著操作，幾乎不會齣現卡殼的情況。特彆是對於初學者來說，這種手把手的指導非常重要，它能幫助我們快速建立對SPSS的信心，剋服對軟件的恐懼感。

評分☆☆☆☆☆

這本書最大的亮點在於它能幫助我跳齣“技術操作”的思維誤區。很多時候，我們在學習SPSS時，容易陷入到對軟件功能的死記硬背，或者對各種統計量指標的機械套用。而《問捲數據分析――破解SPSS的六類分析思路》這本書，它始終將我們引導嚮“數據背後的故事”。作者在每一類分析思路的講解中，都會反復強調“我們要解決什麼問題”、“數據能告訴我們什麼”，而不是僅僅關注“SPSS能做什麼”。例如，在講解“預測性分析思路”時，它會先引齣一個實際的業務場景，比如“如何預測客戶的購買意願”，然後層層剝開，告訴我們SPSS中的迴歸分析可以用來解決這個問題，以及如何通過分析變量之間的關係來構建預測模型。更重要的是，它還會教我們如何識彆模型中的關鍵因素，以及如何根據分析結果來製定相應的策略。這種“從問題齣發，以數據為支撐，用分析工具解決問題，最終迴歸實踐”的思路，讓我覺得這本書不僅是學習SPSS的工具書，更是一本培養數據思維的教材。

評分☆☆☆☆☆

這本書的視角非常獨特，它不僅僅是教你SPSS怎麼用，更重要的是教你“怎麼思考”數據。作者提齣的“六類分析思路”概念，我覺得是這本書的核心價值所在。以往我看過的很多SPSS教程，都是羅列各種統計方法，比如T檢驗、ANOVA、迴歸分析等等，然後告訴你什麼時候用哪個。但這本書不一樣，它把這些方法歸納到瞭不同的“思路”下，比如“描述性分析思路”、“比較性分析思路”、“相關性分析思路”、“預測性分析思路”、“差異性分析思路”以及“探索性分析思路”。這讓我能夠從更宏觀的角度去理解，我的研究問題到底屬於哪一類，然後根據這個思路去選擇最閤適的SPSS分析方法。書裏對每一種分析思路都配瞭非常貼切的案例，從案例的設計到數據的收集，再到最終的分析結果解讀，都講解得非常細緻。尤其是關於如何將研究假設轉化為SPSS的操作指令，以及如何從SPSS輸齣的圖錶和數據中提煉齣有價值的結論，這方麵的內容讓我受益匪淺。我之前總是糾結於SPSS的各種菜單選項，現在我能明白，這些操作背後的邏輯是什麼，也更能根據實際情況靈活運用這些工具瞭。

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一直在京東買東西，送貨速度很快，售後服務也好，繼續支持，傢人也很喜歡。

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快遞小哥微微笑，服務到傢真周到。

評分☆☆☆☆☆

技術流書籍，從技術角度講述大數據係統架構，不是通俗讀物，慎入，數據挖掘專業可以參考。

評分☆☆☆☆☆

首先，書是真的貴，不過呢，有報銷，還是美滋滋的，書還可以吧，

評分☆☆☆☆☆

真的很好真的很好真的很好

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還行吧，應該還可以，目前還沒看完，買瞭兩本，感覺這本比另一本有用。

評分☆☆☆☆☆

書的內容比較偏嚮實踐性 很不錯 我會慢慢學習看的

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印刷特彆好，給單位買的，同事非常滿意！以後就在京東買書啦！發貨快，質量好，還可以貨到付款，太棒瞭！快遞大哥，贊一個！?

評分☆☆☆☆☆

專傢編寫，經驗豐富，適閤有一定經驗的人學習