基于SPSS的商務(wù)數(shù)據(jù)分析方法
定 價(jià)：65 元
- 作者：樊重俊，朱小棟，楊云鵬 著
- 出版時(shí)間：2018/6/1
- ISBN：9787542957764
- 出 版 社：立信會(huì)計(jì)出版社
- 中圖法分類：F712.3-39
- 頁(yè)碼：416
- 紙張：膠版紙
- 版次：1
- 開(kāi)本：16開(kāi)
隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，商務(wù)數(shù)據(jù)分析方法與技術(shù)日益獲得人們的重視。IBM集團(tuán)的SPSS作為國(guó)際上有影響力的數(shù)據(jù)分析軟件之一，集數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)展示四大功能于一身，同時(shí)也有著操作簡(jiǎn)單、界面友好、編程可擴(kuò)展等優(yōu)點(diǎn)�！痘赟PSS的商務(wù)數(shù)據(jù)分析方法》基于SPSS 24.0工具系統(tǒng)講解商務(wù)數(shù)據(jù)的分析方法，內(nèi)容包括：SPSS 24.0概述、商務(wù)數(shù)據(jù)文件的建立與管理、數(shù)據(jù)預(yù)處理與基本統(tǒng)計(jì)分析、假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析、相關(guān)分析、回歸分析、時(shí)間序列分析、主成分分析、因子分析、聚類分析、判別分析、對(duì)應(yīng)分析、典型相關(guān)分析、對(duì)數(shù)線性模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、可視化等。另外對(duì)SPSS Modeler、SPSS Col laboratiorl and Deploymellt Services、SPSS DataCollection、SPSS Decision Management、SPSS Analytic Server功能模塊也做了簡(jiǎn)單介紹。
《基于SPSS的商務(wù)數(shù)據(jù)分析方法》具有方法全面、步驟詳盡、案例精選、配套練習(xí)等特點(diǎn)。全書從基本的數(shù)據(jù)清洗方法出發(fā)，詳細(xì)介紹了商務(wù)數(shù)據(jù)分析整個(gè)過(guò)程不同層次的常用方法，并配備了對(duì)應(yīng)的SPSS關(guān)鍵步驟截圖。在講解每個(gè)分析方法后，都給出了對(duì)應(yīng)的精挑細(xì)選的具有代表性和針對(duì)性的分析案例，而且每一章結(jié)束后都配備有典型的理論和實(shí)操練習(xí)題，旨在加深讀者對(duì)該章知識(shí)的理解。另外，《基于SPSS的商務(wù)數(shù)據(jù)分析方法》作者為教師及讀者免費(fèi)提供配套電子資料。
《基于SPSS的商務(wù)數(shù)據(jù)分析方法》面向商務(wù)數(shù)據(jù)分析從業(yè)者，也可以作為高等院校相關(guān)專業(yè)高年級(jí)本科生、研究生課程的教材。
樊重俊，上海理工大學(xué)管理學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師、智慧工程研究中心主任、信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)負(fù)責(zé)人。目前專注于商務(wù)數(shù)據(jù)分析方法的研究與企業(yè)服務(wù)。在復(fù)旦大學(xué)應(yīng)用數(shù)學(xué)專業(yè)獲學(xué)士學(xué)位、在武漢大學(xué)概率統(tǒng)計(jì)專業(yè)獲碩士學(xué)位、在西安交通大學(xué)系統(tǒng)工程研究所獲博士學(xué)位、在上海交通大學(xué)系統(tǒng)工程研究所從事商務(wù)智能與決策支持系統(tǒng)領(lǐng)域博士后研究。
曾任多家咨詢公司高級(jí)管理職務(wù)與專家顧問(wèn)，這些公司及職務(wù)有：萬(wàn)達(dá)信息股份有限公司（300168）副總工程師，上海延華智能科技股份有限公司（002178）副總經(jīng)理，漢普管理咨詢（中國(guó)）有限公司專家顧問(wèn)團(tuán)隊(duì)成員、協(xié)同商務(wù)事業(yè)部總經(jīng)理，上海漢得信息技術(shù)股份有限公司（300170）專家顧問(wèn)、管理咨詢總監(jiān)。
曾獲中國(guó)機(jī)械工業(yè)科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)、上海市教學(xué)成果獎(jiǎng)等多項(xiàng)省部級(jí)獎(jiǎng)項(xiàng)，負(fù)責(zé)國(guó)家自然科學(xué)基金、上海市教育委員會(huì)重點(diǎn)科研項(xiàng)目等多項(xiàng)國(guó)家、省部級(jí)項(xiàng)目。有80余項(xiàng)企業(yè)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，發(fā)表論文200余篇，出版《大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用》等著作近10部。
第1章 SPSS Statistics 24．0概況
1．1 SPSS Statistics 24．0概述
1．1．1 SPSS概況
1．1．2 SPSS Statistics 24．0特點(diǎn)
1．1．3 SPSS Statistics 24．0新增功能
1．1．4 SPSS Statistics 24．0包含模塊
1．2 SPSS Statistics 24．0的安裝、卸載及環(huán)境要求
1．2．1 SPSS Statistics 24．0的安裝與卸載
1．2．2 SPSS Statistics 24．0的環(huán)境要求
1．3 SPSS Statistics 24．0相關(guān)設(shè)置
1．3．1 常規(guī)功能設(shè)置
1．3．2 語(yǔ)言功能設(shè)置
1．3．3 查看功能設(shè)置
1．3．4 設(shè)置有關(guān)數(shù)據(jù)的參數(shù)
1．3．5 貨幣設(shè)置
1．3．6 設(shè)置輸出標(biāo)簽的參數(shù)
1．3．7 設(shè)置圖表的參數(shù)
1．3．8 透視表設(shè)置
1．3．9 設(shè)置文件位置的參數(shù)
1．3．10 設(shè)置腳本的參數(shù)
1．3．11 設(shè)置多重插補(bǔ)
1．3．12 設(shè)置語(yǔ)法編輯器窗口的參數(shù)
1．4 小結(jié)
思考題
參考文獻(xiàn)
第2章 商務(wù)數(shù)據(jù)文件的建立與管理
2．1 商務(wù)數(shù)據(jù)
2．1．1 商務(wù)數(shù)據(jù)概述
2．1．2 商務(wù)數(shù)據(jù)的計(jì)量尺度
2．2 變量的設(shè)置及操作
2．2．1 變量名
2．2．2 變量類型的定義及操作
2．2．3 變量標(biāo)簽
2．2．4 變量缺失值
2．3 數(shù)據(jù)文件的編輯
2．3．1 數(shù)據(jù)的收集
2．3．2 SPSS數(shù)據(jù)編輯功能
2．3．3 數(shù)據(jù)的錄入與導(dǎo)入
2．3．4 數(shù)據(jù)文件的打開(kāi)與保存
2．4 數(shù)據(jù)文件的基本管理
2．4．1 SPSS數(shù)據(jù)的定位
2．4．2 數(shù)據(jù)的插入與刪除
2．4．3 數(shù)據(jù)的剪切、復(fù)制和粘貼
2．4．4 數(shù)據(jù)排序
2．4．5 數(shù)據(jù)文件的轉(zhuǎn)置
2．4．6 數(shù)據(jù)文件的拆分與合并
2．4．7 其他操作
2．5 小結(jié)
思考題
參考文獻(xiàn)
第3章 數(shù)據(jù)預(yù)處理與基本統(tǒng)計(jì)分析
3．1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
3．1．1 數(shù)據(jù)排序
3．1．2 數(shù)據(jù)選取
3．1．3 數(shù)據(jù)匯總
3．2 基本統(tǒng)計(jì)量與統(tǒng)計(jì)分析
3．2．1 基本統(tǒng)計(jì)量
3．2．2 基本統(tǒng)計(jì)分析及步驟
3．3 案例分析
3．3．1 頻數(shù)分析案例演示
3．3．2 描述分析案例演示
3．3．3 探索性分析案例演示
3．3．4 交叉表分析案例演示
3．3．5 比率分析案例演示
3．4 小結(jié)
思考題
參考文獻(xiàn)
第4章 假設(shè)檢驗(yàn)
4．1 假設(shè)檢驗(yàn)概述
4．2 參數(shù)檢驗(yàn)
4．2．1 平均值分析過(guò)程
4．2．2 單樣本T檢驗(yàn)
4．2．3 獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)
4．2．4 成對(duì)樣本T檢驗(yàn)
4．3 非參數(shù)檢驗(yàn)
4．3．1 卡方檢驗(yàn)
4．3．2 二項(xiàng)分布檢驗(yàn)
4．3．3 游程檢驗(yàn)
4．3．4 單樣本K-S檢驗(yàn)
4．3．5 獨(dú)立樣本檢驗(yàn)
4．3．6 相關(guān)樣本檢驗(yàn)
4．4 案例分析
4．4．1 參數(shù)檢驗(yàn)案例分析
4．4．2 非參數(shù)檢驗(yàn)案例分析
4．5 小結(jié)
思考題
參考文獻(xiàn)
第5章 方差分析
第6章 相關(guān)分析
第7章 回歸分析
第8章 時(shí)間序列分析
第9章 主成分分析
第10章 因子分析
第11章 聚類分析
第12章 判別分析
第13章 對(duì)應(yīng)分析
第14章 典型相關(guān)分析
第15章 對(duì)數(shù)線性模型
第16章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第17章 數(shù)據(jù)可視化
第18章 SPSS Modeler簡(jiǎn)介
第19章 SPSS其他產(chǎn)品系列簡(jiǎn)介
第20章 SPSS 25．0簡(jiǎn)介
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