SPSS統計分析實例精選 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

出版者:清華大學齣版社

作者:蔡建瓊

出品人:

頁數:426

译者:

出版時間:2006-3

價格:38.00元

裝幀:簡裝本

isbn號碼:9787302124344

叢書系列:

圖書標籤:

• 統計
• SPSS
• 軟件
• 課本
• 計算機
• SPSS
• 統計分析
• 數據分析
• 案例
• 實戰
• 社會科學
• 統計學
• 研究方法
• 量化研究
• 方法論

深入淺齣：商業數據建模與決策優化實戰指南 本書旨在為商業分析師、數據科學傢以及對運用先進統計方法解決實際商業問題抱有熱情的專業人士，提供一套全麵、實戰導嚮的建模與決策優化工具箱。我們聚焦於如何將復雜的商業場景轉化為可量化的統計模型，並通過嚴謹的數據驅動方法，實現業務流程的優化、風險的量化與未來趨勢的精準預測。 --- 第一部分：商業數據采集、清洗與探索性分析的基石 在任何高級分析之前，數據的質量和理解是成功的先決條件。本部分將詳細闡述從原始數據到可用於建模的結構化數據的全過程，確保分析的穩固性。 第一章：商業數據源的整閤與ETL實踐 數據源的兼容性挑戰： 探討企業常見數據源（CRM、ERP、日誌文件、外部市場數據）的異構性及其整閤策略。 高效的數據抽取、轉換與加載（ETL）： 側重於使用現代工具集（如Python Pandas/SQL）進行大規模數據預處理。重點關注時間序列數據的對齊、主鍵的建立與數據字典的維護。 處理不規則數據： 缺失值（Missing Data）的機製識彆（MCAR, MAR, NMAR）及其應對策略，包括插補法（均值、中位數、迴歸預測、多重插補MICE）。 第二章：深度探索性數據分析（EDA）與可視化敘事 多維數據透視與特徵分布檢驗： 不僅僅是直方圖，更強調使用核密度估計（KDE）和箱綫圖來揭示數據分布的細微差彆。檢驗數據正態性、齊次性和獨立性假設。 特徵間的關係挖掘： 運用熱力圖、散點圖矩陣（SPLOM）和相關性分析（皮爾遜、斯皮爾曼、肯德爾等級相關係數）來識彆潛在的共綫性問題和強預測因子。 異常值（Outlier）的識彆與處理： 介紹基於統計距離（Mahalanobis Distance）和基於密度的（LOF）的異常值檢測方法，並討論在不損害模型泛化能力的前提下如何溫和地處理它們。 --- 第二部分：核心預測模型構建與評估 本部分深入探討解決商業核心問題的兩大類模型：預測（Regression/Classification）與結構識彆。 第三章：綫性與廣義綫性模型的精修 多元綫性迴歸（MLR）的魯棒性增強： 詳細講解如何通過特徵工程（特徵交互項、多項式轉換）來滿足綫性模型的假設。引入嶺迴歸（Ridge）、套索迴歸（Lasso）和彈性網絡（Elastic Net）以解決多重共綫性，並進行模型選擇（AIC/BIC）。 邏輯迴歸（Logistic Regression）在二元決策中的應用： 側重於事件發生概率的解釋，以及如何校準概率輸齣以提高決策的準確性。引入Probit模型作為對比。 泊鬆迴歸與負二項迴歸： 專門用於建模計數數據（如客戶購買次數、網站點擊率），解決方差大於均值（Overdispersion）的問題。 第四章：分類預測的高階技術 決策樹的構建與剪枝策略： 深入剖析ID3、C4.5和CART算法的內部機製，重點講解如何通過成本復雜度剪枝（Cost-Complexity Pruning）來平衡模型的偏差與方差。 集成學習方法（Ensemble Methods）： Bagging與隨機森林（Random Forest）： 探討其如何通過降低模型方差來提高預測精度，並分析變量重要性（Permutation Importance）的可靠性。 Boosting算法的精妙（XGBoost/LightGBM）： 詳細解析梯度提升機製，重點關注學習率（Learning Rate）的設置、正則化參數對防止過擬閤的作用，以及在處理稀疏特徵時的優勢。 第五章：生存分析與時間事件建模 商業環境中的生存分析： 講解其在客戶流失（Churn）、産品生命周期和設備故障預測中的應用。 Kaplan-Meier估計器： 如何非參數地估計生存函數。 Cox比例風險模型（Cox Proportional Hazards Model）： 解釋風險比（Hazard Ratio）的商業含義，並檢驗比例風險假設的有效性。 --- 第三部分：非參數、聚類與因果推斷在商業中的應用 本部分聚焦於數據結構未知的場景以及如何從觀察數據中推斷因果關係。 第六章：無監督學習：市場細分與客戶分組 K-Means與K-Medoids的優化： 不僅計算中心點，更側重於如何使用肘部法則、輪廓係數（Silhouette Score）科學地確定最佳集群數量$K$。 層次聚類（Hierarchical Clustering）： 介紹凝聚法（Agglomerative）和分裂法（Divisive），以及如何通過樹狀圖（Dendrogram）解釋集群間的層級關係。 降維技術： 主成分分析（PCA）的數學原理及其在特徵空間壓縮和可視化中的應用；t-SNE與UMAP在復雜高維數據可視化中的實戰步驟。 第七章：探索性因果推斷與A/B測試的深入解析 超越相關性： 介紹因果推斷的基本框架——潛在結果模型（Potential Outcomes Framework）。 傾嚮得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）： 詳細說明如何構建匹配模型，以平衡處理組和對照組的協變量，減少選擇性偏差。 雙重差分法（Difference-in-Differences, DiD）： 適用於評估政策或乾預措施（如新定價策略、營銷活動）的淨效應，重點在於平行趨勢假設的檢驗。 A/B測試的統計嚴謹性： 如何計算所需的樣本量、選擇閤適的顯著性水平，以及如何避免多重比較的陷阱。 --- 第四部分：模型驗證、部署與可解釋性 一個好的模型必須是可靠、可信且易於在業務環境中被理解和應用的。 第八章：模型性能的嚴苛評估與診斷 分類模型的高級指標： 深入剖析混淆矩陣之外的指標——精確率-召迴率麯綫（PR Curve）、ROC麯綫下麵積（AUC）的實際業務意義，以及F1分數在類彆不平衡問題中的權衡。 迴歸模型的診斷： 關注殘差分析（Residual Analysis）——異方差性（Heteroskedasticity）的檢驗（如Breusch-Pagan檢驗）和自相關性的處理。 模型選擇的交叉驗證策略： 介紹K摺交叉驗證、留一法（LOOCV）以及時間序列數據的滾動驗證（Rolling Origin Evaluation）的最佳實踐。 第九章：模型可解釋性（XAI）與決策支持 局部解釋的必要性： 為什麼企業需要知道“為什麼”模型做齣特定預測。 LIME與SHAP值： 詳細介紹如何使用這些工具來解釋復雜集成模型對單個預測的貢獻度，實現對“黑箱”模型的透明化。 特徵交互作用的可視化： 使用Partial Dependence Plots (PDP) 和 Individual Conditional Expectation (ICE) Plots來展示特徵對預測結果的邊際影響。 --- 本書特色： 本書所有章節均圍繞真實的公司案例展開，從零售行業的客群細分到金融領域的信用風險評分，每一步分析都緊密結閤商業目標。我們強調統計假設的驗證與模型結果的業務化解讀，確保讀者不僅掌握技術，更能將統計洞察轉化為可執行的商業策略。 目標讀者： 具備基礎統計學知識，希望係統性掌握現代商業數據分析流程與高階預測技術的從業者。

评分☆☆☆☆☆

這本書，我拿到手裏的時候，就有一種沉甸甸的踏實感。封麵設計樸實但不失專業，讓我對接下來的學習充滿瞭期待。翻開第一頁，我立刻被作者嚴謹的邏輯和清晰的思路所吸引。書中並沒有一開始就拋齣復雜的理論，而是循序漸進地引導讀者進入SPSS的世界。從最基礎的數據錄入、變量管理，到各種圖錶的製作，都講解得細緻入微，生怕讀者錯過任何一個細節。我尤其喜歡作者在講解過程中穿插的那些實際案例，它們就像一座座燈塔，照亮瞭SPSS應用的廣闊前景。

评分☆☆☆☆☆

作為一名社會學專業的學生，我一直渴望能夠將理論知識與實踐操作相結閤。這本書無疑為我打開瞭一扇新的大門。書中關於問捲設計、信度效度檢驗、以及各種社會學常用統計方法的詳細講解，讓我受益匪淺。我嘗試著將課堂上學到的理論知識運用到書中提供的案例中， SPSS的強大功能讓我能夠更直觀地理解和驗證那些抽象的社會學理論，為我的學術研究提供瞭有力的工具。

评分☆☆☆☆☆

我之前嘗試過學習SPSS，但總是因為覺得理論太枯燥而半途而廢。直到我遇到這本書，我纔發現原來SPSS也可以如此有趣。作者在講解每個統計分析方法時，都會先解釋其背後的邏輯，然後一步步指導如何運用SPSS來實現。這種“知其然，更知其所以然”的學習方式，讓我對SPSS的理解更加透徹，也更願意投入時間和精力去深入學習。

评分☆☆☆☆☆

我是一名市場調研的從業者，平時工作中經常需要處理大量的客戶數據。這本書的到來，簡直就是雪中送炭。書中提供的那些關於市場細分、用戶行為分析的案例，與我的實際工作需求高度契閤。我迫不及待地按照書中的步驟，將我收集到的數據導入SPSS進行分析，結果讓我驚喜不已。SPSS強大的數據處理和可視化能力，在書中得到瞭淋灕盡緻的展現，也極大地提升瞭我的工作效率和分析的深度。

评分☆☆☆☆☆

我一直覺得SPSS是一款非常強大的統計軟件，但苦於沒有係統性的學習資料。這本書的齣現，正好彌補瞭我的這一遺憾。作者從零開始，一步步帶領讀者掌握SPSS的各項功能，並且每一個步驟都解釋得非常清晰。我跟著書中的教程，一步步完成瞭許多復雜的統計分析，感覺SPSS不再是高不可攀的工具，而是我手中得心應手的助手。

评分☆☆☆☆☆

作為一個初學者，我對SPSS的各種菜單和選項感到有些迷茫。這本書就像一本通俗易懂的SPSS指南，它用最簡潔明瞭的語言，將SPSS的各項功能逐一呈現。我特彆喜歡書中關於數據可視化部分的講解，那些精美的圖錶製作教程，讓我能夠輕鬆地將數據轉化為具有說服力的圖示，這對於我的報告撰寫非常有幫助。

评分☆☆☆☆☆

我一直對SPSS的各種高級統計方法感到好奇，比如多層次模型、結構方程模型等。這本書雖然沒有直接涉及這些非常前沿的內容，但它為我打下瞭堅實的基礎。通過對書中基礎統計方法的深入理解和實踐，我感覺自己已經具備瞭進一步探索更復雜統計模型的潛力。這本書就像一個引路人，讓我看到瞭SPSS統計分析的廣闊天地。

评分☆☆☆☆☆

這本書的內容排版非常閤理，章節之間的邏輯過渡自然流暢。我喜歡它將理論講解、軟件操作和案例分析緊密結閤起來的方式。每學習一個統計方法，我都能立即在書中找到相應的實例，並通過實際操作來鞏固和加深理解。這種“學以緻用”的學習模式，讓我覺得學習過程充滿瞭成就感，也大大激發瞭我繼續學習的熱情。

评分☆☆☆☆☆

我是一位心理學研究者，對SPSS在心理學實驗數據分析中的應用非常感興趣。這本書中提供的那些心理學案例，比如t檢驗、方差分析、迴歸分析等，都與我的研究方嚮高度相關。我按照書中的指導，對我的實驗數據進行瞭分析，SPSS強大的統計功能讓我能夠更精確地探索心理現象的規律，為我的研究提供瞭堅實的數據支撐。

评分☆☆☆☆☆

我一直對統計分析抱有一種敬畏之心，總覺得那些公式和模型遙不可及。然而，這本書徹底顛覆瞭我的看法。作者用生動形象的比喻和通俗易懂的語言，將原本枯燥的統計學概念講解得妙趣橫生。我特彆欣賞的是，書中並沒有僅僅停留在SPSS軟件的操作層麵，而是深入剖析瞭每一個統計方法的原理和適用條件。這讓我明白，在使用SPSS進行分析時，我們不僅僅是點擊鼠標，更是在進行嚴謹的科學探究。

評分☆☆☆☆☆

SPSS 是社会科学领域必备的软件，写定量论文不可缺少的工具，简单实用权威，只是功能相对较少，但如果不是在大学做研究的，基本够用。 这本书，比较务实，主要以语言写程序为主，傻瓜式的点击内容教得比较少，但写得浅显易懂，初学入门极其适合，能快事掌握SPSS的基本应...

評分☆☆☆☆☆

SPSS 是社会科学领域必备的软件，写定量论文不可缺少的工具，简单实用权威，只是功能相对较少，但如果不是在大学做研究的，基本够用。 这本书，比较务实，主要以语言写程序为主，傻瓜式的点击内容教得比较少，但写得浅显易懂，初学入门极其适合，能快事掌握SPSS的基本应...

評分☆☆☆☆☆

SPSS 是社会科学领域必备的软件，写定量论文不可缺少的工具，简单实用权威，只是功能相对较少，但如果不是在大学做研究的，基本够用。 这本书，比较务实，主要以语言写程序为主，傻瓜式的点击内容教得比较少，但写得浅显易懂，初学入门极其适合，能快事掌握SPSS的基本应...

評分☆☆☆☆☆

SPSS 是社会科学领域必备的软件，写定量论文不可缺少的工具，简单实用权威，只是功能相对较少，但如果不是在大学做研究的，基本够用。 这本书，比较务实，主要以语言写程序为主，傻瓜式的点击内容教得比较少，但写得浅显易懂，初学入门极其适合，能快事掌握SPSS的基本应...

評分☆☆☆☆☆

SPSS 是社会科学领域必备的软件，写定量论文不可缺少的工具，简单实用权威，只是功能相对较少，但如果不是在大学做研究的，基本够用。 这本书，比较务实，主要以语言写程序为主，傻瓜式的点击内容教得比较少，但写得浅显易懂，初学入门极其适合，能快事掌握SPSS的基本应...

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆