谁说菜鸟不会数据分析(SPSS篇)(第2版)
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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，它并不是那么枯燥的，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*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
析数软件（SPSS China）统计服务事业部，原总经理
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*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，*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*的特点是使用幽默风趣的语言，结合工作中的典型案例加以分析、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
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本书特色
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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。《谁说菜鸟不会数据分析（SPSS篇）》继续采用职场三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容易碰到的案例，以轻松直白的方式来讲好数据分析的故事。从解决工作中的实际问题出发，从统计描述、统计推断到探索性分析，总结并提炼工作中经常用到并且非常实用的通过SPSS 进行数据处理、数据分析实战方法与技巧。尽可能避免使用晦涩难懂的统计术语或模型公式，如需了解相关的统计学知识，可查阅相关的统计学书籍。
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内容简介
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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。《谁说菜鸟不会数据分析（SPSS篇）》继续采用职场三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容易碰到的案例，以轻松直白的方式来讲好数据分析的故事。从解决工作中的实际问题出发，从统计描述、统计推断到探索性分析，总结并提炼工作中经常用到并且很好实用的通过SPSS 进行数据处理、数据分析实战方法与技巧。尽可能避免使用晦涩难懂的统计术语或模型公式，如需了解相关的统计学知识，可查阅相关的统计学书籍。
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作者简介
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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。
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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／ 523.1 频率分析／ 533.1.1 分类变量频率分析／ 533.1.2 连续变量频率分析／ 563.2 描述分析／ 603.3 交叉表分析／ 623.4 多选题定义／ 643.5 数据报表制作／ 673.5.1 报表类型简介／ 683.5.2 分类变量报表制作／ 693.5.3 连续变量报表制作／ 713.5.4 多选题报表制作／ 723.5.5 报表灵活运用／ 743.6 本章小结／ 79第4 章 相关分析／ 804.1 相关分析简介／ 814.2 相关分析实践／ 834.2.1 散点图绘制／ 844.2.2 相关分析操作／ 854.3 本章小结／ 86第5 章 回归分析／ 875.1 回归分析简介／ 885.1.1 什么是回归分析／ 885.1.2 线性回归分析步骤／ 895.2 简单线性回归分析／ 905.2.1 简单线性回归分析简介／ 905.2.2 简单线性回归分析实践／ 915.3 多重线性回归分析／ 975.3.1 多重线性回归分析简介／ 975.3.2 多重线性回归分析实践／ 975.4 本章小结／ 104第6 章 自动线性建模／ 1056.1 自动建模／ 1066.2 模型结果解读／ 1116.3 模型预测／ 1196.4 本章小结／ 120第7 章 Logistic 回归／ 1217.1 Logistic 回归简介／ 1227.2 Logistic 回归实践／ 1257.2.1 Logistic 回归操作／ 1267.2.2 Logistic 回归结果解读／ 1277.2.3 Logistic 回归预测／ 1297.3 本章小结／ 133第8 章 时间序列分析／ 1348.1 时间序列分析简介／ 1358.2 季节分解法／ 1368.3 专家建模法／ 1458.3.1 时间序列预测步骤／ 1458.3.2 时间序列分析操作／ 1468.3.3 时间序列分析结果解读／ 1488.3.4 时间序列预测应用／ 1508.4 本章小结／ 154第9 章 RFM 分析／ 1559.1 RFM 分析介绍／ 1569.2 RFM 分析操作／ 1589.2.1 数据准备／ 1589.2.2 RFM 分析实践／ 1599.2.3 RFM 分析结果解读／ 1639.3 RFM 分析应用／ 1669.4 本章小结／ 171第10 章 聚类分析／ 17210.1 聚类分析介绍／ 17310.2 快速聚类分析／ 17510.2.1 快速聚类分析操作／ 17510.2.2 快速聚类分析结果解读／ 17710.3 系统聚类分析／ 18110.3.1 系统聚类分析操作／ 18110.3.2 系统聚类分析结果解读／ 18410.4 二阶聚类分析／ 18810.4.1 二阶聚类分析操作／ 18810.4.2 二阶聚类分析结果解读／ 19010.5 聚类方法的对比／ 19610.6 本章小结／ 197第11 章 因子分析／ 19811.1 因子分析简介／ 19911.2 因子分析实践／ 20111.2.1 因子分析操作／ 20211.2.2 因子分析结果解读／ 20511.3 本章小结／ 212第12 章 对应分析／ 21312.1 对应分析简介／ 21412.2 对应分析实践／ 21512.2.1 对应分析操作／ 21512.2.2 对应分析结果解读／ 21912.3 本章小结／ 222
封面
书名:谁说菜鸟不会数据分析(SPSS篇)(第2版)
作者:狄松 等
页数:224
定价:¥69.0
出版社:电子工业出版社
出版日期:2018-07-01
ISBN:9787121363054
PDF电子书大小:49MB 高清扫描完整版