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谁说菜鸟不会数据分析SPSS篇全彩【正版图书 无忧售后】书籍详细信息

  • ISBN:9787121288012
  • 作者:暂无作者
  • 出版社:暂无出版社
  • 出版时间:2016-06
  • 页数:228
  • 价格:14.53
  • 纸张:胶版纸
  • 装帧:平装
  • 开本:16开
  • 语言:未知
  • 丛书:暂无丛书
  • TAG:暂无
  • 豆瓣评分:暂无豆瓣评分
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  • 更新时间:2025-01-20 15:59:46

寄语:

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内容简介:

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。《谁说菜鸟不会数据分析(SPSS篇)》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。《谁说菜鸟不会数据分析(SPSS篇)》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。《谁说菜鸟不会数据分析(SPSS篇)》适合刚踏出校门,初涉职场的新人,尤其适合从事产品运营、市场营销、金融、财务、人力资源管理等工作的上班族们,《谁说菜鸟不会数据分析(SPSS篇)》能帮助他们提高工作效率;而从事管理、咨询、研究等工作的专业人士,也不妨阅读本书,说不定会有惊喜的发现。


书籍目录:

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/?533.1 频率分析/?543.1.1 分类变量频率分析/?543.1.2 连续变量频率分析/?573.2 描述分析/?613.3 交叉表分析/?633.4 多选题定义/?653.5 数据报表制作/?683.5.1 报表类型简介/?693.5.2 分类变量报表制作/?703.5.3 连续变量报表制作/?723.5.4 多选题报表制作/?733.5.5 报表灵活运用/?753.6 本章小结/?80第4?章?相关分析/?814.1 相关分析简介/?824.2 相关分析实践/?844.2.1 散点图绘制/?854.2.2 相关分析操作/?864.3 本章小结/?87第5?章?回归分析/?895.1 回归分析简介/?905.1.1 什么是回归分析/?905.1.2 线性回归分析步骤/?915.2 简单线性回归分析/?925.2.1 简单线性回归分析简介/?925.2.2 简单线性回归分析实践/?935.3 多重线性回归分析/?995.3.1 多重线性回归分析简介/?995.3.2 多重线性回归分析实践/?995.4 本章小结/?106第6?章?自动线性建模/?1076.1 自动建模/?1086.2 模型结果解读/?1136.3 模型预测/?1216.4 本章小结/?122第7?章?Logistic?回归/?1237.1 Logistic?回归简介/?1247.2 Logistic?回归实践/?1277.2.1 Logistic?回归操作/?1287.2.2 Logistic?回归结果解读/?1297.2.3 Logistic?回归预测/?1317.3 本章小结/?135第8?章?时间序列分析/?1378.1 时间序列分析简介/?1388.2 季节分解法/?1398.3 专家建模法/?1488.3.1 时间序列预测步骤/?1488.3.2 时间序列分析操作/?1498.3.3 时间序列分析结果解读/?1518.3.4 时间序列预测应用/?1538.4 本章小结/?157第9?章?RFM?分析/?1599.1 RFM?分析介绍/?1609.2 RFM?分析操作/?1629.2.1 数据准备/?1629.2.2 RFM?分析实践/?1639.2.3 RFM?分析结果解读/?1679.3 RFM?分析应用/?1709.4 本章小结/?175第10?章?聚类分析/?17710.1 聚类分析介绍/?17810.2 快速聚类分析/?18010.2.1 快速聚类分析操作/?18010.2.2 快速聚类分析结果解读/?18210.3 系统聚类分析/?18610.3.1 系统聚类分析操作/?18610.3.2 系统聚类分析结果解读/?18910.4 二阶聚类分析/?19310.4.1 二阶聚类分析操作/?19310.4.2 二阶聚类分析结果解读/?19510.5 聚类方法的对比/?20110.6 本章小结/?202第11?章?因子分析/?20311.1 因子分析简介/?20411.2 因子分析实践/?20611.2.1 因子分析操作/?20711.2.2 因子分析结果解读/?21011.3 本章小结/?217第12?章?对应分析/?21912.1 对应分析简介/?22012.2 对应分析实践/?22112.2.1 对应分析操作/?22112.2.2 对应分析结果解读/?22512.3 本章小结/?228


作者介绍:

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。


出版社信息:

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书籍摘录:

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原文赏析:

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其它内容:

书籍介绍

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最容易碰到的案例,以最轻松直白的方式来讲好数据分析的故事。

《谁说菜鸟不会数据分析(SPSS篇)》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。《谁说菜鸟不会数据分析(SPSS篇)》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。

《谁说菜鸟不会数据分析(SPSS篇)》适合刚踏出校门,初涉职场的新人,尤其适合从事产品运营、市场营销、金融、财务、人力资源管理等工作的上班族们,《谁说菜鸟不会数据分析(SPSS篇)》能帮助他们提高工作效率;而从事管理、咨询、研究等工作的专业人士,也不妨阅读本书,说不定会有惊喜的发现。


书籍真实打分

  • 故事情节:7分

  • 人物塑造:9分

  • 主题深度:4分

  • 文字风格:7分

  • 语言运用:8分

  • 文笔流畅:9分

  • 思想传递:9分

  • 知识深度:4分

  • 知识广度:4分

  • 实用性:4分

  • 章节划分:6分

  • 结构布局:7分

  • 新颖与独特:3分

  • 情感共鸣:3分

  • 引人入胜:7分

  • 现实相关:9分

  • 沉浸感:9分

  • 事实准确性:4分

  • 文化贡献:6分


网站评分

  • 书籍多样性:9分

  • 书籍信息完全性:3分

  • 网站更新速度:9分

  • 使用便利性:6分

  • 书籍清晰度:4分

  • 书籍格式兼容性:5分

  • 是否包含广告:9分

  • 加载速度:7分

  • 安全性:6分

  • 稳定性:9分

  • 搜索功能:3分

  • 下载便捷性:5分


下载点评

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  • 无缺页(249+)
  • 书籍多(643+)
  • 傻瓜式服务(228+)

下载评价

  • 网友 利***巧: ( 2025-01-07 14:11:14 )

    差评。这个是收费的

  • 网友 堵***格: ( 2024-12-29 05:30:32 )

    OK,还可以

  • 网友 晏***媛: ( 2024-12-28 01:20:26 )

    够人性化!

  • 网友 曾***玉: ( 2024-12-29 00:01:53 )

    直接选择epub/azw3/mobi就可以了,然后导入微信读书,体验百分百!!!

  • 网友 邱***洋: ( 2025-01-07 01:20:32 )

    不错,支持的格式很多

  • 网友 曹***雯: ( 2025-01-17 06:13:37 )

    为什么许多书都找不到?

  • 网友 石***致: ( 2025-01-07 20:41:41 )

    挺实用的,给个赞!希望越来越好,一直支持。

  • 网友 濮***彤: ( 2024-12-30 16:06:28 )

    好棒啊!图书很全

  • 网友 丁***菱: ( 2025-01-20 10:58:37 )

    好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好


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