谁说菜鸟不会数据分析:SPSS篇狄松等著电子工业出版社

正版库存一手书，品相视出版时间长短而定，自然成色，可开电子发票，图片由软件自动采集，以书名为准，不以图片不符售后！

作者: 狄松等著
出版社: 电子工业出版社
ISBN: 9787121363054
出版时间: 2019-05
版次: 1

装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 224页
字数: 99999千字

作者: 狄松等著
出版社: 电子工业出版社
ISBN: 9787121363054
出版时间: 2019-05

版次: 1
装帧: 平装
开本: 16开

纸张: 胶版纸
页数: 224页
字数: 99999千字

售价 45.50 6.6折

定价￥69.00

品相全新

优惠

运费

本店暂时无法向该地区发货

延迟发货说明

时间：

说明：

上书时间2023-04-28

数量: 库存2件

立即购买加入购物车收藏

卖家超过10天未登录

商品详情
店铺评价

手机购买

微信扫码访问

商品分类：

计算机与互联网

货号：

R_9521085

商品描述：

基本信息
书名:谁说菜鸟不会数据分析:SPSS篇
定价：69元
作者:狄松等著
出版社：电子工业出版社
出版日期：2019-05-01
ISBN：9787121363054
字数：292000
页码：224
版次：
装帧：平装
开本：16开
商品重量：
编辑
适读人群：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从事管理、咨询、研究等工作的专业人士，也不妨阅读本书统计描述、统计推断到探索性分析层层进阶案例丰富，懂点统计就能做专业的分析影响了数十万数据分析师的“谁说菜鸟不会数据分析”家族成员，小蚊子团队出品
内容提要
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。
目录
目　　录章　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／ 1710 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／ 1971 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／ 2122 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
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。
序言
- 【封面】
配送说明

...
相似商品
为你推荐