谁说菜鸟不会数据分析（SPSS篇） PDF 电子书
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2023-09-01
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Java电子书：谁说菜鸟不会数据分析（SPSS篇） 格式 pdf 电子书 PDF 电子书 Java吧 java8.com _! z* u/ ]& ~
7 b6 ?3 G& R k# c! k& @, `9 \) m0 d8 c) C# W% g i* P
编号：mudaima-P0389【Java吧 java8.com】
' h: h$ `2 k7 w: i1 m& G1 H: I% Q- c7 V1 j. S d+ @! m
; `) Z9 J5 m5 v! A& L2 p7 e. B0 v. T
* c9 V7 f+ v, t0 k. i% CJava电子书目录：第1 章 SPSS 概况／ 11
/ F9 V1 R( o* P O1.1 SPSS 简介／ 12
* r: p+ R; K$ B* C. `9 U8 D1.2 SPSS 特点／ 13
6 t3 X+ y2 Z' X9 s5 _9 Q1.3 SPSS 安装／ 15
6 i% e- D. o5 P$ F1.4 SPSS 窗口／ 19. i5 c# b% ]7 x% _8 n
1.5 本章小结／ 22. V6 {+ G' ]8 E; S2 y
第2 章 数据处理／ 23
1 O/ X0 l/ K. I* t2.1 数据变量／ 24
% O7 ^5 b* v' D, |& x2.1.1 数据类型／ 24$ {6 W) w# O" p3 { O
2.1.2 变量尺度／ 25
2 C# i* B. e2 }+ T4 s" I- B3 B6 a/ R2.2 数据导入／ 27
6 O. _* J- Q3 q+ l. x% a( w2.2.1 Excel 数据导入／ 27
6 m. s7 ~9 C: o5 L2.2.2 文本数据导入／ 29
9 n$ A+ J u' Q$ W% B2.3 数据清洗／ 339 p1 q& E& t( j
2.4 数据抽取／ 35
6 o5 T+ G- E0 ~4 Q" I# a* n2.4.1 字段拆分／ 35: {: o6 s5 b/ }: i1 _" z
2.4.2 随机抽样／ 38! p. c, h. s2 j& ~; x
2.5 数据合并／ 403 ?( K8 B6 ^' n1 Q
2.5.1 字段合并／ 40
/ O! _( k" @; D' I5 Z# B( Z1 C/ E2.5.2 记录合并／ 41
) q+ _: O* g- W% ?3 K2.6 数据分组／ 43* V3 o: U ~9 y. ?( N2 [" K
2.6.1 可视分箱／ 43
# a; h4 T* M5 j- Z2.6.2 重新编码／ 46) x+ G& [/ G/ X
2.7 数据标准化／ 48
: G L) q% r; c# [: @( ]% g8 h2.7.1 0-1 标准化／ 48
5 j) p1 h! Q+ b. k' O5 n8 D& V2.7.2 Z 标准化／ 50
* c; G9 c1 `- L; y) J7 h. z2.8 本章小结／ 50
0 m1 | Y0 U6 ?* _% C第3 章 描述性分析／ 52% T' G* J% r) n
3.1 频率分析／ 53
3 u* o$ r: S+ L7 @- Z8 t; \7 T3.1.1 分类变量频率分析／ 53
; @+ I7 t. q! Q6 Z+ F, ^* @9 S3.1.2 连续变量频率分析／ 565 Q; u. Z& Z7 {/ \
3.2 描述分析／ 60
" o$ |- u! U) y, u8 C6 d- K3.3 交叉表分析／ 62+ O9 P y4 b2 ~ T1 M4 X3 J2 q! C
3.4 多选题定义／ 642 j. T8 Q. }6 G+ s+ l `
3.5 数据报表制作／ 67
% B7 {: _% V9 V4 B. Q* g3.5.1 报表类型简介／ 68
. O" t4 ]2 P' F( y4 r3.5.2 分类变量报表制作／ 69+ N4 t. z' l7 B, ~+ h
3.5.3 连续变量报表制作／ 71
7 u# x+ E8 S2 J. r( `2 w2 T3.5.4 多选题报表制作／ 72
+ E1 P f0 R: R3.5.5 报表灵活运用／ 74: S$ a4 P) D w7 {
3.6 本章小结／ 79: r# o2 v! |0 w" Q; n4 B
第4 章 相关分析／ 804 m2 |. B0 C% _( v' S6 h
4.1 相关分析简介／ 81
% U7 n3 I, X" t4 u- I7 k* W4.2 相关分析实践／ 83
3 W! U+ R2 P: a) x( d4.2.1 散点图绘制／ 84 n$ ~, H4 H9 p( S
4.2.2 相关分析操作／ 85; _8 H( M; q% }1 K) o- a
4.3 本章小结／ 86
: ~5 M8 X) S$ S" n第5 章 回归分析／ 87% n+ W8 H# W0 s/ n3 T; D' j
5.1 回归分析简介／ 88
* e8 Q8 n/ d W0 B0 ?- E5.1.1 什么是回归分析／ 887 k% `1 r$ X+ S3 H# w; Q1 U
5.1.2 线性回归分析步骤／ 89
! H- b. p2 r7 O r9 @; a2 Z4 K5.2 简单线性回归分析／ 90
4 e M# v. V! s5.2.1 简单线性回归分析简介／ 90: n$ V [ G+ c4 d0 q3 |
5.2.2 简单线性回归分析实践／ 91
3 ^$ }" f3 d% r) s1 Q5.3 多重线性回归分析／ 97
5 @( a# O+ T L7 \5.3.1 多重线性回归分析简介／ 97: i2 ?$ X4 h% _* X+ Y, ?: G
5.3.2 多重线性回归分析实践／ 973 v4 b5 Q+ H' G3 z4 r
5.4 本章小结／ 104, Y/ |9 f4 _7 I
第6 章 自动线性建模／ 105
: S' P5 T( _- ^6.1 自动建模／ 106* |1 d/ q7 q; Q, { s2 d, e
6.2 模型结果解读／ 111. ^; h! ^( e9 n
6.3 模型预测／ 119: _& B* x _0 d3 ?' m( q$ z
6.4 本章小结／ 120! v4 i9 y5 u1 {
第7 章 Logistic 回归／ 121: j7 h) f' |! }; T- E# b" d. }
7.1 Logistic 回归简介／ 122# J. K/ @# p- Y& s/ B/ y
7.2 Logistic 回归实践／ 125
9 p; H9 B) B$ b7 \7.2.1 Logistic 回归操作／ 126
2 V( D7 Y% i( Z5 C7.2.2 Logistic 回归结果解读／ 127
$ K! V' t" Z- _& ?1 @" _7.2.3 Logistic 回归预测／ 129
5 d+ p5 n' d! H4 t& m7 E/ S! x/ U4 p7.3 本章小结／ 133
. ]1 a* M m$ G4 r) `% \% z第8 章 时间序列分析／ 134& M5 N: S; p1 ?# |7 b* T+ S! {
8.1 时间序列分析简介／ 1356 ? }* Q( \# O! D: j3 F- x1 T9 }8 `( C
8.2 季节分解法／ 1362 b- u1 z% ]$ n0 H
8.3 专家建模法／ 145# O. x; P+ @1 c* v8 X
8.3.1 时间序列预测步骤／ 145; S: ^3 v& V# p4 D
8.3.2 时间序列分析操作／ 1464 c4 x$ }4 S! p, I2 B4 V
8.3.3 时间序列分析结果解读／ 148
1 |, \8 d; B4 P0 O e$ e8 k( A/ C: Q1 f8.3.4 时间序列预测应用／ 150
2 \2 i; [1 M4 q5 q8.4 本章小结／ 1548 F+ b$ ?' A: v ], ?5 z8 n( n
第9 章 RFM 分析／ 1555 ]8 ]0 k( `! j: g
9.1 RFM 分析介绍／ 156. B" z. I& q- a1 B
9.2 RFM 分析操作／ 158
1 @8 j9 D) f5 ~9.2.1 数据准备／ 1588 @, |5 I4 N# [+ C+ }4 R2 L9 B
9.2.2 RFM 分析实践／ 159
8 x8 m) j9 n% k5 t9.2.3 RFM 分析结果解读／ 163
& A, v: d9 z0 R# i9.3 RFM 分析应用／ 166" L+ A( Z7 }) J- ?. Y$ e
9.4 本章小结／ 171
. |! m9 l) A$ e. ?% U第10 章 聚类分析／ 172
0 `# k q- `. J10.1 聚类分析介绍／ 173
! J8 W* h' Q1 w* {10.2 快速聚类分析／ 175
! s* r) v! u- z& |# `+ x10.2.1 快速聚类分析操作／ 175
8 F2 E' _% o& F$ z- g* c10.2.2 快速聚类分析结果解读／ 177
" q* a( k% u; e9 l6 H8 b10.3 系统聚类分析／ 181; f1 G% u5 N3 h( Z* r
10.3.1 系统聚类分析操作／ 181
; J: x1 X3 e- t0 _& |0 Y10.3.2 系统聚类分析结果解读／ 184
% d8 a! v' s5 k/ H( s10.4 二阶聚类分析／ 188 1 m/ n( o5 K) I+ E2 a
java8.com+ a* c7 k k2 B v% M/ ^
10.4.1 二阶聚类分析操作／ 188; l% K& y: B1 k; r7 l# ~
10.4.2 二阶聚类分析结果解读／ 190" n8 n! e6 q- e) Q
10.5 聚类方法的对比／ 196
4 a( B3 Y, Q0 l10.6 本章小结／ 1972 |4 M' K. J1 x7 ^
第11 章 因子分析／ 1987 K! _! O% S7 v# u9 b" f' q
11.1 因子分析简介／ 1991 N) [! b4 U( {
11.2 因子分析实践／ 201 o6 v; i9 d; P! I
11.2.1 因子分析操作／ 202
) }! I9 r( b- H& S% s11.2.2 因子分析结果解读／ 205
- | ^1 H$ \% L11.3 本章小结／ 2128 S& _$ L5 V8 B& t$ X
第12 章 对应分析／ 213# O+ f Q% H( z# v- s$ j8 I8 P
12.1 对应分析简介／ 214
5 I- V, B6 |3 P6 s; e# q# V12.2 对应分析实践／ 215& R/ a; c3 |3 H& ]' ]7 p
12.2.1 对应分析操作／ 215
; p7 _! a& X! {6 d12.2.2 对应分析结果解读／ 219
% \% X" w# s( B/ K9 l8 J12.3 本章小结／ 222 / l, y R5 b9 o* x5 ~% X% H
2 Z! W" i. a1 D0 B. J百度云盘下载地址(完全免费-绝无套路)：: J4 c V' A- ?& B1 P
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你好你好啊
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平平哥的快乐生活
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錢塘龍
发表于 2023-9-26 15:48:19
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洗洗睡吧都
发表于 2023-9-29 14:40:16
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郑永生
发表于 2023-9-29 18:25:10
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两金鱼
发表于 2023-9-29 19:17:49
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念小倩
发表于 2023-10-2 16:56:33
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装满阳光的橘子
发表于 2023-10-4 06:04:06
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