SPSS統計分析與數據挖掘（第3版） 下載 mobi epub pdf 電子書 2024

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編輯推薦

適讀人群 ：本書適閤眾多領域的數據分析人員，也可供相關專業本科生、研究生、科技人員和企事業單位工作人員，以及從事數據挖掘、金融分析、商業谘詢、財務分析的人員學習。

　　原版圖書多年暢銷，並改正第2版的錯誤，具有以下特點：①直觀易懂性。②先進性。③實用性。④結構清晰，講解詳盡。⑤全部的案例數據、程序與多媒體示範相結閤。

內容簡介

　　本書基於SPSS 24.0編寫，在修正並完善第2版的基礎上完成的；每章均有大量分析案例，結閤案例對SPSS各模塊的統計分析功能和圖形功能進行詳細講解。本書具體內容為SPSS簡介、SPSS數據挖掘係統介紹、數據文件管理、數據預處理、基本統計分析、多重反應分析、均值的比較與檢驗、統計圖製作、參數檢驗、迴歸分析、方差分析、相關分析、聚類分析、判彆分析、因子分析、對應分析、信度分析、生存分析、對數綫性模型、時間序列分析、缺失值分析，以及SPSS在財務智能、數據預測、股市分析、社會經濟分析、金融數據分析等方麵的數據挖掘應用。 本書最大特點是拋棄瞭其他同類書籍中隻介紹理論用法、缺乏案例分析的弊端，全書給齣大量數據挖掘分析案例，並配有視頻講解，為讀者展示SPSS在數據分析、信用風險管理、直銷分析、社會經濟分析等實際項目中的應用。

作者簡介

　　謝龍漢，華南理工大學機械與汽車工程學院，副院長。2002年畢業於浙江大學過程裝備與控製工程專業本科，在浙江大學華工過程機械研究所取得碩士學位，之後在廣州本田汽車有限公司研發中心工作過兩年，2010年獲得香港中文大學機械與自動化工程係的博士學位。國內外學術期刊上發錶30多篇學術論文，在CAE方麵齣版過多部著作，寫作經驗豐富，作品技術含量高，實用性強。

目錄

第1章 SPSS軟件概述 1
1．1 SPSS簡介 1
1．2 SPSS操作入門 2
1．2．1 軟件安裝、啓動及退齣 3
1．2．2 操作環境 4
1．2．3 係統參數的設置 7
1．3 SPSS的幫助係統 15
第2章 SPSS數據挖掘係統 17
2．1 數據挖掘概述 17
2．1．1 數據挖掘的含義 17
2．1．2 數據挖掘與OLAP 18
2．1．3 數據挖掘和統計學 18
2．1．4 數據挖掘的目的 19
2．1．5 數據挖掘應用 19
2．1．6 數據挖掘流程 19
2．2 成功的數據挖掘 20
2．2．1 CRISP-DM方法論 21
2．2．2 選擇數據挖掘工具 25
2．2．3 SPSS數據挖掘 26
2．3 SPSS數據挖掘的過程 29
2．3．1 商業理解 29
2．3．2 數據理解 29
2．3．3 數據準備 29
2．3．4 數據模型 30
2．3．5 評估 30
2．3．6 部署 31
第3章 數據文件、變量與函數 33
3．1 SPSS的變量類型 33
3．1．1 數據的輸入 34
3．1．2 變量的編輯 35
3．2 數據文件的打開和保存 36
3．2．1 打開SPSS數據文件 37
3．2．2 打開其他格式的數據文件 37
3．2．3 數據文件保存 38
3．3 SPSS函數 38
3．3．1 算術函數 39
3．3．2 統計函數 39
3．3．3 邏輯函數 40
3．3．4 日期和時間函數 40
3．3．5 隨機變量函數 42
3．3．6 反分布函數 43
3．3．7 纍計分布函數 44
3．3．8 缺失值函數 46
3．3．9 字符串函數 47
第4章 數據預處理 49
4．1 數據文件的整理 49
4．1．1 個案排序（Sort Case）過程
50
4．1．2 轉置（Transpose）過程 50
4．1．3 閤並文件（Merge File）過程
51
4．1．4 匯總（Aggregate）過程 53
4．1．5 拆分文件（Split File）過程
55
4．1．6 選擇個案（Select Cases）
過程 55
4．1．7 個案加權（Weight Cases）
過程 56
4．2 數據變量的變換和計算 56
4．2．1 計算變量（Compute
Variables）過程 57
4．2．2 計數（Count）過程 59
4．2．3 重新編碼（Recode）過程 60
4．2．4 個案排秩（Rank Cases）
過程 61
4．2．5 自動重新編碼（Automatic
Recode）過程 63
第5章 基本統計分析 65
5．1 基本概念 65
5．1．1 基本的統計概念 65
5．1．2 描述性統計分析 67
5．2 頻率分析 68
5．2．1 頻率分析過程的操作界麵 68
5．2．2 實例分析 70
5．3 描述性統計分析過程 72
5．3．1 描述性統計分析過程參數設置 72
5．3．2 實例分析 72
5．4 數據探索性分析過程 74
5．4．1 數據探索性分析過程參數設置 74
5．4．2 實例分析 75
5．5 交叉錶分析過程 78
5．5．1 交叉錶過程的參數設置 78
5．5．2 實例分析 81
第6章 參數檢驗 84
6．1 參數估計和假設檢驗概述 84
6．1．1 參數估計 84
6．1．2 假設檢驗 87
6．2 平均值（Means）過程 92
6．2．1 SPSS的平均值過程參數的設置 92
6．2．2 平均值過程實例 93
6．3 單樣本t檢驗 94
6．3．1 單樣本t檢驗過程的參數設置 94
6．3．2 實例分析 95
6．4 獨立樣本t檢驗 97
6．4．1 獨立樣本t檢驗過程的參數
設置 97
6．4．2 實例分析 98
6．5 成對樣本t檢驗 100
6．5．1 成對樣本t檢驗過程的參數
設置 100
6．5．2 實例分析 100
第7章 基本圖形的繪製 103
7．1 統計圖概述 103
7．2 條形圖 104
7．3 摺綫圖 108
7．4 麵積圖 110
7．5 餅圖 111
7．5．1 餅圖參數設置 111
7．5．2 實例分析 112
7．6 高低圖 113
7．7 質量控製圖 114
7．8 箱圖 119
7．8．1 箱圖參數設置 119
7．8．2 實例分析 120
7．9 散點圖 121
7．9．1 散點圖參數設置 122
7．9．2 實例分析 122
7．10 直方圖 124
7．11 P-P圖和Q-Q圖 124
7．12 時間序列圖 126
7．12．1 時間序列圖參數設置 126
7．12．2 實例分析 130
第8章 非參數檢驗 133
8．1 非參數檢驗概述 133
8．2 檢驗 134
8．2．1 檢驗的參數設置 135
8．2．2 檢驗實例分析 137
8．3 二項分布檢驗 139
8．3．1 二項分布檢驗的參數設置
139
8．3．2 實例分析 139
8．4 遊程檢驗 141
8．4．1 遊程檢驗的參數設置 142
8．4．2 實例分析 142
8．5 單樣本K-S檢驗 144
8．5．1 單樣本K-S檢驗的參數設置 144
8．5．2 實例分析 145
8．6 兩獨立樣本分布位置檢驗 147
8．6．1 兩獨立樣本分布位置檢驗的
參數設置 148
8．6．2 實例分析 148
8．7 多個獨立樣本分布位置檢驗 150
8．7．1 多個獨立樣本分布位置檢驗的參數設置 150
8．7．2 實例分析 151
8．8 兩個相關樣本分布位置檢驗 153
8．8．1 兩個相關樣本分布位置檢驗的參數設置 153
8．8．2 實例分析 154
8．9 多個相關樣本分布位置檢驗 155
8．9．1 多個相關樣本分布位置檢驗的參數設置 156
8．9．2 實例分析 156
第9章 方差分析 159
9．1 方差分析的基本原理 159
9．1．1 自由度與平方和分解 160
9．1．2 F檢驗 162
9．1．3 多重比較 163
9．2 單因素ANOVA檢驗 164
9．2．1 單因素ANOVA檢驗步驟 165
9．2．2 判斷與結論 166
9．2．3 單因素 ANOVA檢驗過程的
參數設置 167
9．2．4 實例分析 169
9．3 多因素方差分析 170
9．3．1 隻考慮主效應的多因素方差
分析 171
9．3．2 存在交互效應的多因素方差
分析 173
9．3．3 單變量過程參數設置 175
9．3．4 實例分析 179
9．4 協方差分析 183
9．4．1 協方差分析概述 183
9．4．2 實例分析 184

第10章 迴歸分析 187
10．1 綫性迴歸 187
10．1．1 綫性迴歸模型 188
10．1．2 最小二乘估計 188
10．1．3 迴歸方程的顯著性檢驗 189
10．1．4 預測問題 191
10．1．5 SPSS綫性迴歸分析設置
192
10．1．6 迴歸分析模型的實例分析
196
10．2 非綫性迴歸 199
10．2．1 非綫性迴歸分析的基本原理
200
10．2．2 非綫性迴歸參數設置 200
10．2．3 實例分析 203
10．3 Logistic迴歸 205
10．3．1 Logistic迴歸模型概述 206
10．3．2 二元 Logistic迴歸模型參數
設置 207
10．3．3 實例分析 210
第11章 相關分析 215
11．1 相關分析概述 215
11．1．1 相關關係 215
11．1．2 相關圖形和相關係數 216
11．1．3 SPSS的相關分析功能簡介
218
11．2 雙變量（Bivariate）過程 218
11．2．1 雙變量相關分析簡介 218
11．2．2 雙變量過程的參數設置 220
11．2．3 實例分析 222
11．3 偏相關（Partial）過程 224
11．3．1 偏相關過程的參數設置 224
11．3．2 實例分析 225
11．4 Distances（距離）過程 227
11．4．1 Distances過程的距離分析
參數設置 227
11．4．2 實例分析 230
第12章 聚類分析 232
12．1 聚類分析的原理 232
12．1．1 一般原理 233
12．1．2 聚類分析步驟 236
12．1．3 係統聚類方法 237
12．2 快速樣本聚類過程 240
12．2．1 快速聚類簡介 240
12．2．2 SPSS快速聚類的設置 240
12．2．3 實例分析 242
12．3 係統聚類過程 246
12．3．1 係統聚類簡介 246
12．3．2 SPSS係統聚類設置 246
12．3．3 實例分析 249
12．4 二階聚類分析 252
12．4．1 二階聚類簡介 252
12．4．2 SPSS二階聚類的設置 253
12．4．3 實例分析 254
第13章 判彆分析 257
13．1 判彆分析的基本原理 257
13．1．1 判彆分析簡介 257
13．1．2 判彆分析的數學模型與判彆
方法 258
13．2 一般判彆分析 265
13．2．1 一般判彆分析的參數設置
265
13．2．2 實例分析 267
13．3 逐步判彆分析 272
13．3．1 逐步判彆的參數設置 272
13．3．2 實例分析 273
第14章 因子分析 279
14．1 因子分析簡介 279
14．1．1 因子分析的基本原理 280
14．1．2 因子分析的基本步驟和過程
282
14．2 SPSS因子分析 283
14．2．1 SPSS因子分析的參數設置
283
14．2．2 實例分析 286
第15章 對應分析 291
15．1 對應分析的基本原理 291
15．2 對應分析 293
15．2．1 對應分析過程的參數設置
293
15．2．2 實例分析 296
15．3 最優標度過程 299
15．3．1 最優標度過程的參數設置
299
15．3．2 實例分析 306
第16章 可靠性和多維標度分析 310
16．1 可靠性分析 310
16．1．1 可靠性分析的基本原理 310
16．1．2 可靠性分析的參數設置 312
16．1．3 實例分析 314
16．2 多維標度分析 316
16．2．1 多維標度分析簡介 316
16．2．2 多維標度過程的參數設置
317
16．2．3 實例分析 320
第17章 生存分析 323
17．1 生存分析簡介 323
17．1．1 生存分析的基本概念 323
17．1．2 生存資料的特點 325
17．1．3 生存分析方法 326
17．1．4 SPSS中的生存分析過程
326
17．2 壽命錶（Life Tables）過程 327
17．2．1 壽命錶分析過程的參數設置
327
17．2．2 實例分析 328
17．3 Kaplan-Meier分析 332
17．3．1 Kaplan-Meier分析過程的參數
設置 332
17．3．2 實例分析 334
17．4 Cox模型迴歸分析 337
17．4．1 Cox迴歸模型 337
17．4．2 Cox模型分析過程的參數設置
339
17．4．3 實例分析 343
第18章 對數綫性模型 348
18．1 對數綫性模型概述 348
18．2 常規模型（General）過程 349
18．2．1 常規模型分析過程的參數
設置 349
18．2．2 實例分析 351
18．3 分對數(Logit)過程 354
18．3．1 分對數分析過程的參數設置
354
18．3．2 實例分析 357
18．4 選擇模型（Model Selection）過程 360
18．4．1 選擇模型分析過程的參數
設置 360
18．4．2 實例分析 362
第19章 時間序列分析 365
19．1 時間序列概述 365
19．1．1 時間序列的組成部分 365
19．1．2 時間序列的數學模型 366
19．1．3 時間序列的分析步驟 368
19．1．4 SPSS時間序列分析功能
368
19．2 時間序列數據的預處理 375
19．2．1 缺失值替換 375
19．2．2 定義時間變量 376
19．2．3 時間序列預測的平穩化 376
19．3 指數平滑模型過程 377
19．3．1 指數平滑的基本原理 377
19．3．2 指數平滑模型分析過程的
參數設置 380
19．3．3 實例分析 381
19．4 ARIMA模型 386
19．4．1 ARIMA模型的基本原理
386
19．4．2 ARIMA模型分析過程的參數
設置 389
19．4．3 實例分析 390
19．5 季節性分解模型 394
19．5．1 季節性分解模型分析過程的
參數設置 394
19．5．2 實例分析 395
第20章 缺失值分析 399
20．1 缺失值理論概述 399
20．1．1 數據缺失方式 400
20．1．2 缺失值處理方法 400
20．2 SPSS缺失值分析 404
20．2．1 缺失值分析過程的參數設置 404
20．2．2 實例分析 408
第21章 決策樹模型 414
21．1 決策樹模型概述 414
21．1．1 CHAID算法 416
21．1．2 Exhaustive CHAID算法
417
21．1．3 CRT算法 417
21．1．4 QUEST算法 418
21．2 決策樹的參數設置 418
21．2．1 變量設置 418
21．2．2 類彆（Categories）設置
419
21．2．3 輸齣（Output）設置 420
21．2．4 驗證（Validation）設置 422
21．2．5 保存（Save）設置 423
21．2．6 條件（Criteria）設置 424
21．2．7 CHAID算法設置 425
21．2．8 CRT算法設置 425
21．2．9 QUEST算法設置 426
21．2．10 修剪（Pruning）設置 426
21．2．11 替代變量（Surrogates）設置
427
21．2．12 選項（Options）設置 427
21．2．13 錯誤分類成本設置 428
21．2．14 利潤（Profits）設置 428
21．2．15 先驗概率（Prior
Probabilities）設置 429
21．2．16 實例分析 430
21．2．17 模型建立 430
21．2．18 模型評估 432
第22章 神經網絡 439
22．1 神經網絡概述 439
22．1．1 曆史及現狀 440
22．1．2 神經網絡特點 441
22．1．3 神經元模型 442
22．1．4 神經網絡模型 443
22．1．5 神經網絡的學習規則 443
22．1．6 SPSS神經網絡模型 444
22．2 SPSS神經網絡模型的設置 447
22．2．1 多層感知器（MLP）分析
過程的參數設置 447
22．2．2 徑嚮基函數（RBF）分析過程
的參數設置 454
22．3 實例分析 456
22．3．1 參數設置 457
22．3．2 結果分析 459
第23章 信用風險分析 464
23．1 信用風險概述 464
23．1．1 信用風險基本概念 464
23．1．2 信用風險度量方法 465
23．1．3 SPSS中信用風險分析模塊
468
23．2 實例分析 468
23．2．1 二元Logistic分析過程 468
23．2．2 決策樹分析過程 474
23．2．3 判彆式分析過程 479
第24章 SPSS在社會經濟 綜閤評價中
的應用 484
24．1 沿海省市經濟綜閤指標的主成分
分析 484
24．2 中國內地城鎮居民消費結構的聚類
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