SPSS 电信用户 综合实验报告
SPSS相关分析实验报告_实验报告_
SPSS相关分析实验报告篇一：spss对数据进行相关性分析实验报告实验一一.实验目的掌握用spss软件对数据进行相关性分析，熟悉其操作过程，并能分析其结果。
二.实验原理相关性分析是考察两个变量之间线性关系的一种统计分析方法。
更精确地说，当一个变量发生变化时，另一个变量如何变化，此时就需要通过计算相关系数来做深入的定量考察。
P值是针对原假设H0：假设两变量无线性相关而言的。
一般假设检验的显著性水平为0.05，你只需要拿p值和0.05进行比较：如果p值小于0.05，就拒绝原假设H0，说明两变量有线性相关的关系，他们无线性相关的可能性小于0.05；如果大于0.05，则一般认为无线性相关关系，至于相关的程度则要看相关系数R值，r越大，说明越相关。
越小，则相关程度越低。
而偏相关分析是指当两个变量同时与第三个变量相关时，将第三个变量的影响剔除，只分析另外两个变量之间相关程度的过程，其检验过程与相关分析相似。
三、实验内容掌握使用spss软件对数据进行相关性分析，从变量之间的相关关系，寻求与人均食品支出密切相关的因素。
(1)检验人均食品支出与粮价和人均收入之间的相关关系。
a.打开spss软件，输入“回归人均食品支出”数据。
b.在spssd的菜单栏中选择点击，弹出一个对话窗口。
C.在对话窗口中点击ok,系统输出结果，如下表。
从表中可以看出，人均食品支出与人均收入之间的相关系数为0.921，t检验的显著性概率为0.000<0.01，拒绝零假设，表明两个变量之间显著相关。
人均食品支出与粮食平均单价之间的相关系数为0.730，t检验的显著性概率为0.000<0.01，拒绝零假设，表明两个变量之间也显著相关。
(2)研究人均食品支出与人均收入之间的偏相关关系。
读入数据后：A.点击系统弹出一个对话窗口。
B.点击OK，系统输出结果，如下表。
从表中可以看出，人均食品支出与人均收入的偏相关系数为0.8665，显著性概率p=0.000<0.01，说明在剔除了粮食单价的影响后，人均食品支出与人均收入依然有显著性关系，并且0.8665<0.921，说明它们之间的显著性关系稍有减弱。
spss实验报告4
spss实验报告4SPSS实验报告4引言：SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款广泛应用于社会科学领域的统计分析软件。
它提供了丰富的数据处理和分析功能，帮助研究人员从大量数据中提取有意义的信息。
本实验报告旨在通过使用SPSS软件，进行一系列实验，来探索其在数据分析方面的应用。
实验一：数据导入和清洗在实验一中，我们首先学习了如何将数据导入SPSS软件中。
通过导入实际的数据集，我们可以更好地理解数据的结构和特征。
然后，我们进行了数据清洗的过程，包括处理缺失值、异常值和重复值等。
通过这一步骤，我们可以确保数据的质量和准确性，为后续的分析做好准备。
实验二：描述性统计分析在实验二中，我们学习了描述性统计分析的方法和应用。
通过计算平均值、中位数、标准差等指标，我们可以对数据集的基本特征进行描述和分析。
此外，我们还学习了绘制直方图、散点图和箱线图等图表，以更直观地展示数据的分布和关系。
这些分析方法和图表可以帮助我们初步了解数据的特征和规律。
实验三：推断性统计分析在实验三中，我们进一步学习了推断性统计分析的方法和应用。
通过使用t检验、方差分析和相关分析等统计方法，我们可以从样本数据中推断出总体的特征和关系。
这些方法可以帮助我们验证研究假设、比较不同组别之间的差异和关联性等。
通过实际的案例分析，我们可以更好地理解这些方法的原理和应用场景。
实验四：回归分析在实验四中，我们学习了回归分析的方法和应用。
通过建立回归模型，我们可以探索自变量与因变量之间的关系，并预测因变量的取值。
在实验中，我们使用了线性回归和多元回归等方法，来分析自变量对因变量的影响程度和方向。
此外，我们还学习了如何评估回归模型的拟合优度和解释力，以及如何进行模型的诊断和改进。
实验五：聚类分析在实验五中，我们学习了聚类分析的方法和应用。
聚类分析是一种无监督学习的方法，可以将相似的样本聚集到一起，形成不同的群组。
【精品】spss实验报告
【精品】spss实验报告
本报告主要研究了SPSS实验的结果。
通过对原始数据的收集、预处理、描述性统计信息和统计图分析，讨论了实验结果。
首先，本文进行了实验数据的收集，共收集了100个实验样本。
收集的数据包括以下几个变量：性别（男士/女士），年龄，收入和教育水平。
收集的数据将交给SPSS模型进行处理。
其次，进行了数据的预处理，包括数据的清洗、缺失值的处理和异常值的处理等。
根据数据的性质，进行了适当的数据转换。
第三，计算了一些描述性统计信息，如数据中变量的平均数、标准差、最小值和最大值等。
然后，使用绘图功能绘制出直方图，用于描述数据中变量的分布情况。
箱线图用于刻画变量的离散程度，并可以汇总和识别变量的一些特征。
最后，进行多元统计分析，如相关性分析、回归分析等，以深入研究不同变量之间的关系。
总之，通过对SPSS实验的有效处理，可以得出数据属性、分布特征、变量关系等有效结果，有助于对实践事件做出正确判断，并且在改进实验步骤时也可以添加核心变量，从而得到更准确的结果。
2023年SPSS综合实验报告
综合试验前提: 某中学对两个试验班进行了为期一种月旳写作培训, 聘任了两位风格迥异旳老师对学生进行培训。
试验一班的老师偏向于从词、句着手, 加强同学们旳写作水平。
而试验二班的老师则偏向于从文章入手, 向同学们分析文章特色, 解释文章构思。
我们从两个试验班分别随机抽选了20名同学（共40名）, 进行了三次作文测试。
（最高分为50分。
）我们得到了如下旳数据, 对这些数据进行一系列旳分析, 得到我们需要旳资料。
问题1: 记录量描述内容: 对第一次成绩进行记录量描述:（一）: 对40名同学旳作文成绩进行整体旳记录量描述:【注解】: 样本量为40.最小值为11, 最大值为40, 均值为29.30, 原则差为7.673. （二）: 对各班级学生作文成绩旳记录量描述:【注解】: 试验一班有20个数据量, 最小值为11, 最大值为40.均值为26.95, 原则差为8.236.试验二班有20个数据量, 最小值为19, 最大值为40, 均值为31.65, 原则差为6.434.问题2: 单样本t检查学校规定学生旳作文成绩要到达人均30分。
以此来判断两个老师与否完毕自己旳教学任务。
对第一次作文成绩进行分析:内容: 对样本进行单样本t检查, 得到:One-Sample Statistics【注解】: 样本个数为40.平均旳作文成绩为:29.30, 原则差为: 7.673, 均值旳原则误为: 1.213。
One-Sample Test注解: t检查记录量=-0.577, 自由度df=N-1=39, 双侧概率P值（sig）=0.567, 明显性水平a=0.05。
由于P值不小于a, 因此由此可以得, 不能拒绝原假设。
即: 人均作文成绩30分在95%旳置信度下不存在明显性差异。
结论: 两个试验班旳作文成绩已经到达了学校所规定旳人均30分。
因此两个老师都完毕了自己旳教学任务。
问题3: 两个独立样本t检查为了教学水平旳提高, 学校决定对两班旳第一次作文成绩进行调查, 得到提高写作质量旳最佳途径。
SPSS实验报告完整版
SPSS实验实验课程专业统计软件应用上课时间学年学期周（年月日—日）学生姓名学号所在学院指导教师第五章第一题通过样本分析，结果如下图One-Sample StatisticsN Mean Std. Deviation Std. Error Mean 成绩27 77.9312.111 2.331One-Sample TestTest Value = 70t df Sig. (2-tailed)Mean Difference 95% Confidence Interval of theDifferenceLower Upper成绩 3.400 26.0027.926 3.13 12.72从图看出，sig=0.002，小于0.05，因此本班平均成绩与全国平均成绩70分有显著性差异。
第五章第二题通过独立样本分析，结果如下图Group Statistics成绩N Mean Std. Deviation Std. Error Mean成绩1=男10 84.0011.528 3.6450=女10 62.9018.454 5.836Independent Samples TestLevene's Test forEquality of Variances t-test for Equality of MeansF Sig. t dfSig.(2-tailed)MeanDifferenceStd. ErrorDifference95% Confidence Interval of theDifferenceLower Upper成绩Equalvariancesassumed1.607.221 3.06718.007 21.100 6.881 6.64435.556Independent Samples TestLevene's Test forEquality of Variances t-test for Equality of MeansF Sig. t dfSig.(2-tailed)MeanDifferenceStd. ErrorDifference95% Confidence Interval of theDifferenceLower Upper成绩Equalvariancesassumed1.607.221 3.06718.007 21.100 6.881 6.64435.556Equalvariancesnotassumed3.06715.096.008 21.100 6.881 6.44235.758在显著性水平为0.05的情况下，t统计量的概率p为0.007，故拒绝零假设，既两样本的均值不相等，既男女生成绩有显著性差异。
spss实验报告
初始
提取
a1
1.000
.928
a2
1.000
.738
a3
1.000
.900
a4
1.000
.872
a5
1.000
.901
a6
1.000
.867
a7
1.000
.919
a8
1.000
.907
a9
1.000
.965
a10
1.000
.939
提取方法：主成份分析。
由表可知，从提取一列看，各个变量的共同度都比较大，说明变量空间转化为因子空间时，保留比较多的信息，因此，因子分析的效果显著。
70.9000
9.90454
3.13209
独立样本检验
方差方程的Levene检验
均值方程的t检验
差分的95%置信区间
F
Sig.
t
df
Sig.(双侧)
均值差值
标准误差值
下限
上限
成绩
假设方差相等
.071
.793
2.570
18
.019
11.10000
4.31908
2.02595
20.17405
假设方差不相等
图7-1
结果如下：
描述性统计量
均值
标准差
N
平时成绩
75.15
10.664
20
高考成绩
20.15
4.891
20
相关性
平时成绩
高考成绩
平时成绩
Pearson相关性
1
.824**
显著性（双侧）
.000
spss实验报告总结
spss实验报告总结SPSS实验报告总结引言：SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款广泛应用于社会科学领域的统计分析软件。
本实验报告将对使用SPSS进行数据分析的过程进行总结，包括实验设计、数据收集、数据处理和结果分析等方面。
实验设计：本次实验旨在研究A市不同年龄段居民的消费习惯。
为此，我们采用了问卷调查的方法，设计了一份包含消费项目和年龄段的问卷，并在A市不同地区随机抽取了500名居民作为样本。
数据收集：在数据收集阶段，我们在A市的各个社区设置了问卷发放点，向居民发放了问卷并进行了解答。
为了提高问卷的有效性，我们还进行了问卷前的预测试，对问卷进行了修改和完善。
数据处理：在数据处理阶段，我们首先对收集到的问卷进行了筛选和整理，剔除了填写不完整或无效的问卷。
然后，我们使用SPSS软件将问卷数据进行了录入和清洗，确保数据的准确性和完整性。
结果分析：在结果分析阶段，我们使用SPSS软件对数据进行了描述性统计和推断性统计分析。
首先，我们计算了不同年龄段居民在各个消费项目上的平均消费金额，并绘制了柱状图进行可视化展示。
然后，我们使用t检验和方差分析等方法，对不同年龄段居民的消费习惯进行了比较和分析。
根据我们的分析结果，我们得出了以下几点结论：1. 不同年龄段居民在消费习惯上存在差异。
年轻人更倾向于消费电子产品和时尚服饰，而中年人更注重家庭生活和教育支出，老年人则更关注健康和养老等方面。
2. 年龄段对消费金额的影响存在显著差异。
通过t检验分析，我们发现不同年龄段居民在某些消费项目上的平均消费金额存在显著差异，这对商家的市场定位和推广活动具有重要意义。
3. 不同地区的消费习惯存在差异。
通过方差分析，我们发现不同地区居民在某些消费项目上的平均消费金额存在显著差异，这可能与地区的经济发展水平和文化背景等因素有关。
结论：通过本次实验，我们利用SPSS软件对A市不同年龄段居民的消费习惯进行了研究和分析。
大学SPSS课程实验报告
课程实训学院：会计与金融学院专业：财务管理班级：2011级4班学号：9姓名：刘文锋实训课程名称：SPSS指导教师：钟慧目录一、实训目的：了解什么是SPSS：错误!未定义书签。
二、实训内容：了解SPSS的操作方法错误!未定义书签。
三、实训的意义与感想： (6)四、EXCEL与SPSS 的区别： (8)一、实训目的：了解什么是SPSSSPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件。
最初软件全称为“社会科学统计软件包”（SolutionsStatistical Package for the Social Sciences），但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS 公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”，标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。
为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，有Windows和Mac OS X等版本。
SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生Norman H. Nie、C. Hadlai (Tex) Hull 和Dale H. Bent于1968年研究开发成功，同时成立了SPSS公司，并于1975年成立法人组织、在芝加哥组建了SPSS总部。
1984年SPSS 总部首先推出了世界上第一个统计分析软件微机版本SPSS/PC+，开创了SPSS 微机系列产品的开发方向，极大地扩充了它的应用范围，并使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域。
世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价。
二、实训内容：了解SPSS的操作方法使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，对话框展示出各种功能选择项。
SPSS实验报告
SPSS实验报告spss实验报告一、 SPSS概述spss即社会科学统计软件包，又称统计产品与服务解决方案，是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，它最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。
它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来，使用windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，对话框展示出各种功能选择项。
SPSS使用类似excel的方法输入和管理数据。
数据接口更通用，从其他数据库读取数据更方便。
其统计流程包括通用的、成熟的统计流程，完全可以满足非统计专业人员的工作需求。
输出结果非常漂亮。
存储时，它是一种特殊的spo格式，可以转换为HTML格式和文本格式。
二、spss的特点操作简单，编程方便，功能强大，数据接口，模块组合，针对性强。
三、课程要求SPSS统计分析软件概述、SPSS数据文件的恢复与管理、SPSS数据的预处理、SPSS的基本统计方法、SPSS的参数检验、SPSS的相关分析、SPSS的线性回归分析。
四、问题与解决方法第三部分：练习中遇到的问题可以根据书中的内容来做。
①练习1：要求采用spss数据筛选功能将数据分成两份文件。
解决方法：问题中的要求主要目的是筛选数据然后分成z新的文件。
第一份文件的操作：首先选取数据，选择菜单数据―选择个案―如果条件满足―输入存款>=1000&存款<5000&常住地=沿海或中心繁华城市―在输出选择将选定个案复制到新的数据集然后按确定可筛选出数据。
第二份文件的操作：首先选取数据，数据―选择个案―随机个案样本―输入70―在输出选择将选定个案复制到新的数据集然后按确定可筛选出数据。
筛选出来后来，在查看器中会显示个案依据值fitter_$。
② 练习4要求计算每个学生课程的平均分数和标准差。
同时，计算所有科目中男孩和女孩的平均分数。
解决方案：选择菜单数据转置，将学号放入名称变量，将所有课程放入变量框。
确认后，完成转置。
(word版)2021年spss实习报告心得体会
2021年spss实习报告心得体会2021年spss实习报告心得体会1五天的SPSS软件实训终于结束了，虽然实训过程充满了酸甜苦辣，但实训结果却是甜的。
看着小组的课题报告，心里有种说不出来的感触。
高老师在对统计理论及 SPSS 软件功能模块的讲解的同时更侧重于统计分析在各项工作中的实际应用，使我们不仅掌握 SPSS 软件及技术原理而且学会运用统计方法解决工作和学习中的实际问题这个实训。
我真真正正学到了不少知识，另外，也提高了自己分析问题解决问题的能力。
小组中每个人完成不同的任务，我的任务是用独立样本T检验的方法分析市、县及县以下的分类对社会消费品零售总额的影响，分析方差，均值，P值，显著性如何并进行T检验，得出结论报告。
结果中比较有用的值为差值变量的均值Mean和Sig显著性在初级统计中，通常都要求所分析的数据呈现正态分布。
通过对spss软件对数据的实践处理，我感觉显著性检验问题还是比较简单的，但对具体数据分析的目的性，实用性以及自己在做研究时如何使用，还有待进一步实践和提高。
SPSS 有具体的使用者要求的分析深度，同时是一个可视化的工具，使我们非常容易使用，这样我们可以自己对结果进行检查。
电算化老师曾经说过，学习软件其实只是学习软件的操作流程，而要真正掌握整个软件，就得自己摸索探究，真真正正弄懂它，还要下一定的功夫的。
我也深刻体会到了这点。
前几次实训都是关于会计实验的，虽然时间安排比此次实训紧，任务量大，但实训结束后，基本的试训内容都完全掌握。
而这次实训，虽然时间安排较为轻松，内容也不多，操作起来也有一定的难度，另外受外界因素的影响，根本就听不见看不见老师讲的，即便后来老师一讲就去前面，由于没有条件跟着操作，导致一部分内容总是不熟练，请教同学他们也不会，不过，问题也总会用解决的办法。
经过我坚持不懈的努力，在本次实训结束之前，我终于弥补了自己不熟练的那部分内容。
学习SPSS软件，对于我们这些将来要时刻与数据打交道的人是有很大的帮助的，它主要的是运用SPSS软件结合所学统计知识对数据进行需要的处理，相对于EXCEL处理，SPSS软件处理不仅效率高，而且操作简单。
spss相关分析实验报告
spss相关分析实验报告SPSS相关分析实验报告引言：在社会科学研究中，统计分析是不可或缺的一部分。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）作为一款功能强大的统计分析软件，被广泛应用于社会科学领域的数据处理和分析。
本实验报告将介绍我所进行的一项SPSS相关分析实验，并展示结果和结论。
实验设计：本次实验旨在探究人们的幸福感与社交支持之间的关系。
为了达到这个目的，我采集了一份包含幸福感和社交支持两个变量的问卷调查数据。
幸福感变量使用了一个10分制的评价，社交支持变量使用了一个5分制的评价。
数据处理：首先，我导入了收集到的数据，并进行了数据清洗。
在数据清洗过程中，我删除了缺失值和异常值，以确保数据的准确性和可靠性。
接下来，我使用SPSS软件进行了相关分析。
结果分析：通过SPSS的相关分析功能，我得到了幸福感和社交支持之间的相关系数。
相关系数是衡量两个变量之间相关程度的统计指标，其取值范围为-1到1。
相关系数为正值表示两个变量正相关，为负值表示两个变量负相关，接近0表示无相关关系。
在本次实验中，我得到的幸福感和社交支持之间的相关系数为0.72，且p值小于0.05。
这意味着幸福感和社交支持之间存在着显著正相关关系，且相关程度较高。
换句话说，社交支持的增加会显著提高人们的幸福感。
讨论：这一实验结果与之前的研究相一致，表明社交支持对于个体的幸福感具有积极影响。
社交支持可以提供情感上的支持、实质上的帮助和信息交流，从而增加个体的幸福感。
这一结果对于社会工作者和心理健康专家具有重要的指导意义，可以帮助他们设计和实施幸福感提升的干预措施。
然而，本实验也存在一些限制。
首先，样本容量较小，可能导致结果的偏差和不可靠性。
其次，本实验采用的是自报问卷调查方式，受到被试主观意识和记忆偏差的影响。
未来的研究可以采用更大样本和多种数据收集方式，以提高结果的可信度和普适性。
spss实验报告4
SPSS实验报告4: “步骤思考”方法研究背景在社会科学研究中，数据分析是至关重要的一步。
SPSS是一种常用的统计分析软件，它提供了许多功能和工具来帮助研究人员分析和解释数据。
本实验报告将介绍一种称为“步骤思考”的方法，以帮助研究人员有效地使用SPSS进行数据分析。
步骤1：问题定义在使用SPSS进行数据分析之前，研究人员需要明确问题的定义。
这包括确定研究的目的、研究的变量以及研究所关注的问题。
通过明确定义问题，研究人员可以更好地选择适当的统计方法。
步骤2：数据准备在进行数据分析之前，研究人员需要对数据进行准备工作。
这包括数据清洗、数据转换和数据编码等步骤。
数据清洗包括去除缺失值和异常值，确保数据的完整性和准确性。
数据转换可以将变量进行归一化或标准化，以便更好地进行比较和分析。
数据编码可以将分类变量进行编码，以便进行定量分析。
步骤3：描述性统计描述性统计是对数据进行初步分析的重要步骤。
通过计算均值、标准差、频数和百分比等统计指标，研究人员可以获得数据的整体情况和分布特征。
这些统计指标可以帮助研究人员更好地理解数据，并为后续的统计分析提供基础。
步骤4：推断统计推断统计是利用样本数据对总体进行推断的过程。
常用的推断统计方法包括假设检验和置信区间估计。
假设检验可以帮助研究人员判断样本数据是否支持某个假设，并进行统计显著性检验。
置信区间估计可以帮助研究人员对总体参数进行估计，并给出一个可信的区间范围。
步骤5：多变量分析多变量分析是研究多个变量之间关系的方法。
常用的多变量分析方法包括相关分析、回归分析和因子分析等。
相关分析可以帮助研究人员理解变量之间的相关性。
回归分析可以帮助研究人员建立变量之间的数量关系，并进行预测。
因子分析可以帮助研究人员进行变量降维和分类。
步骤6：解释和报告在完成数据分析后，研究人员需要将结果进行解释和报告。
解释和报告应该清晰、准确地呈现数据的分析结果和结论。
可以使用表格、图表和文字描述等方式来展示结果，并根据研究问题进行解读和讨论。
spss软件实验报告
spss软件实验报告《使用SPSS软件进行实验报告》SPSS（统计产品与服务解决方案）是一种统计分析软件，广泛应用于社会科学、商业和健康领域。
它提供了丰富的功能和工具，可以帮助研究人员处理和分析数据，从而得出科学结论。
本文将介绍如何使用SPSS软件进行实验报告，并展示其在实验设计和数据分析中的重要作用。
首先，实验报告通常包括实验的背景、目的、方法、结果和结论。
在使用SPSS软件进行实验报告时，首先需要将实验所得的数据导入到SPSS中。
然后，可以使用SPSS的数据处理功能对数据进行清洗和整理，确保数据的准确性和完整性。
接下来，可以利用SPSS的统计分析功能对数据进行描述性统计、相关性分析、方差分析等，从而得出实验结果并进行解释。
在实验报告的结果部分，可以使用SPSS软件生成图表和表格来展示数据分析的结果，比如直方图、散点图、饼图等。
这些图表和表格可以直观地展示实验结果，帮助读者更好地理解实验数据。
此外，SPSS软件还可以进行数据建模和预测分析，帮助研究人员发现数据中的规律和趋势，从而得出更深入的结论。
最后，在实验报告的结论部分，可以总结实验的主要发现，并讨论实验结果对研究领域的意义和影响。
同时，还可以提出对未来研究的建议和展望。
通过使用SPSS软件进行实验报告，研究人员可以更加科学地处理和分析数据，从而得出可靠的结论，并为相关领域的研究提供有力支持。
总之，SPSS软件在实验报告中起着至关重要的作用，它不仅可以帮助研究人员处理和分析数据，还可以帮助他们更好地展示实验结果并得出科学结论。
因此，熟练掌握SPSS软件的使用方法对于科研人员来说至关重要，它将有助于提高研究的质量和可信度。
spss电信行业分析
SPSS-电信行业应用电信行业应用1.前言随着电信业务的发展和体制改革地不断深化，国内电信行业内部各大运营商之间的竞争日趋激烈，这一趋势在国内移动通信业内表现的尤为突出。
移动通信运营商为了获取更多的客户资源和占有更大的市场份额往往采取“简单”的价格竞争和“此起彼伏”的广告宣传战，其弊端显而易见。
这就要求运营商要采取以客户为中心的策略，根据客户的实际需求提供多样化、层次化、个性化的服务解决方案。
因此，客户关系管理（CRM）成了电信运营商增加收入和利润，提高客户满意度、忠诚度的有效工具。
在客户关系管理的流程中，为了准确、及时地进行经营决策，必须充分获取并利用相关的数据信息对决策过程进行辅助支持。
近几年迅速发展起来的数据挖掘技术就是实现这一目标的重要手段。
从电信业务层面来讲，电信业务已从单纯的提供市话和长话服务演变为提供综合电信服务，如宽带、移动电话、语音、传真、图像、电子邮件、计算机和Web数据传输，以及其他数据通信服务。
电信、计算机网络、因特网和各种其他方式的通信和计算机的融合是目前的大势所趋。
而且随着许多国家对电信业的开放和新兴计算与通信技术的发展，电信市场正在迅速扩张并越发竞争激烈。
因此，为了提高企业竞争力利用数据挖掘技术来挖掘现有电信业务能力，提高商业效率具有重要意义。
数据挖掘的概念数据挖掘是根据企业的既定业务目标和存在的问题，对大量的业务数据进行探索，揭示其中隐藏的规律，并将其模型化，指导并应用于企业的实际经营。
数据挖掘是建立在数据仓库基础上的高层应用，但数据挖掘跟数据仓库的其它一些应用如OLAP 分析、预定义报表和即席查询等有很大的区别。
后三者通常是用户根据已知的情况对所关心的业务指标进行分析；而前者则是在业务问题和目标明确但考察的问题不清楚时，对数据进行探索，揭示隐藏其中的规律性，进而将其模型化。
电信运营商拥有许多成熟的数据库应用系统，如网管系统、财务系统、计费账务系统、112障碍管理系统、缴费销账系统等，并产生了大量的业务处理数据。
SPSS综合实验报告
17.2 80 8629.3 91 9425.6 79 8525.6 94 9618.4 97 98期中成绩 Stem-and-Leaf PlotFrequency Stem & Leaf1.00 6 . 2.00 6 .1.00 7 . 23.00 7 . 5694.00 8 . 02342.00 8 . 698.00 9 . 011334441.00 9 . 7Stem width: 10Each leaf: 1 case(s)注释：从图中可以看出该班的语言表达能力测试得分主要集中在10-30分之间（满分为60）明该班的同学普遍偏低，有待进一步提高。
也从侧面说明了现实中，学校培养学生的语言表达能力还不够充分。
从总成绩来看，该班的学生成绩都比较高。
一定程度上显示出素质教育的不足，而应试教育的缺陷。
从期中成绩来看，整体成绩还是挺高的。
加上期末成绩来看，基本与其保持相同的得分趋势。
大部分同学都能较好的完成相应的考试任务。
统计量的描述（第三次实验报告）实验数据如下：班级语言表达能力（测试得分）平时成绩期中成绩总成绩学号1 26.2 80 93 89 0101 1 27.5 90 62 70 0102 1 19.6 100 84 89 0103 1 43.2 100 89 92 0104 1 32.4 90 94 93 0105 1 23.5 100 93 95 0106 1 15.6 100 94 96 0107 1 18.5 90 82 84 0108 1 23.6 80 86 84 0109 1 21 100 75 83 0110 1 11.9 100 72 80 0111 1 10.2 100 76 83 0112由此图可以看出，年龄与语言表达能力测试得分呈较为明显的线性关系，而且斜率基本一致。
由此可以初步确认可以作为协变量参与下一步的分析。
具体如下：1，全模型协方差分析Tests of Between-Subjects EffectsDependent Variable:语言表达能力（测试得分）Source Type III Sum ofSquares df Mean Square F Sig.Corrected Model 5895.828a 4 1473.957 34.956 .000 Intercept 5520.842 1 5520.842 130.931 .000 年龄（月）648.364 1 648.364 15.376 .000 阶层5148.707 3 1716.236 40.702 .000 Error 3162.454 75 42.166Total 89544.610 80Corrected Total 9058.282 79a. R Squared = .651 (Adjusted R Squared = .632)由此我们可以初步判断出总成绩与期中成绩呈线性关系，该数据是适合建立简单线性回归模型的。
SPSS电信客户分析
电信客户数据流失分析一、调查目的通过对电信客户数据流失分析，找出哪些客户特征是流失产生的关键因素，并对这些因素进行分析。
二、调查步骤1、分析流失数据，选择自己假定关键因素。
2、在spss clementine中分析自己选择的关键因素，看他们是否真的为关键因素。
3、利用得到的关键因素，建模分析。
4、分析决策树，得出规则。
5、规则分析与准确率分析。
三、调查结果（一）确定关键因素1、分析性别因素与流失的关系，如下图，性别不是流失的关键因素。
2、分析手机品牌与流失的关系，如下图，可知手机品牌为SOP10、SOP20、CAS30、ASAD90是产生流失的重要因素。
3、分析年龄因素与流失的关系，如下图，可知年龄是产生流失的重要因素。
4、分析高峰时期通话时长与流失的关系，如下图，可知高峰通话时长是产生流失的重要因素。
5、分析话费方案是否合理与流失的关系，如下图，可知话费方案是否合理是重要因素。
6、分析使用频率与流失的关系，如下图，可知使用频率是重要因素。
（二）利用上述关键因素建模分析（三）得出的规则：满足以下规则的客户不会流失1、Traiff-ok in [“ok”]and handset in [“ASAD170””BS110””BS210””CAS60””S80””WC95”]2、Traiff-ok in [“ok”]and handset in [“ASAD90””CAS30”SOP10”SOP20”] and handsetin[“s50”]and peak-mins<=188.400and usage-band in[“中使用率”]3、Traiff-ok in [“ok”]and handset in [“ASAD90””CAS30”SOP10”SOP20”] and handsetin[“s50”]and peak-mins<=188.400and usage-band in[“低使用率”]and peak-mins>=114.6004、Traiff-ok in [“ok”]and handset in [“ASAD90””CAS30”SOP10”SOP20”] and handsetin[“s50”]and peak-mins<=188.400and usage-band in[“极高使用率”高使用率”]5、Traiff-ok in [“ok”]and handset in [“ASAD90””CAS30”SOP10”SOP20”] and handsetin[“s50”]and peak-mins>188.400（四）准确度分析从图中可看出，利用这些关键因素得出的准确率高达94%以上，说明用所选的关键因素来分析客户流失较为准确。
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《统计学与实用统计软件》综合实验报告专业：班级：学号：姓名：得分：报告完成时间：关于电信用户的统计分析报告一、项目分析1、背景分析中国经济发展的过程就是各主要行业逐步从垄断走向竞争的过程。
以电信行业为例，最早是中国电信一枝独秀。
随着社会经济和时代科技的发展，特别是中国加入WTO 之后，社会各行业从垄断走向竞争。
就电信行业而言，目前已形成了中国电信、中国联通和中国移动全业务运营，全面竞争，还觉得竞争不够充分，再下猛药，于是又有了2010年海南和天津的可以携号转网试点。
所有这些举措对作为消费者的老百姓来说，无疑是受益多多，举双手赞成。
可是，对电信运营商的市场营销策略影响却非常巨大，它们为了生存，为了利润，将不得不更多地认识客户，理解客户，从而影响客户的决策。
企业竞争加剧了，客户对企业来说就成了最重要的资源，毕竟客户—尤其是有钱有需求的客户就那么多，如何把客户拉过来并且留住就成为了企业的工作重点，这也使得各户流失成为众多企业的关注主题之一。
那么如何在客户即将流失之前有效地发现他们，对其特征进行刻画，从而帮助营销部门]确定客户挽留市场活动的目标客户群以及合适的作销方案就是企业分析部门的重要工作。
在这些方面，数据挖掘可以帮助企业。
数据来源于某电信公司客户的细分模型，目的是了解不同用户群体的消费习惯，以更好的采取一系列措施减少用户的流失。
2、数据介绍数据源文件包括42个变量，1000个个案，每个个案对应一个单独的客户，并记录各类人口统计和服务用途信息。
例如可以利用教育程度变量与客户流失变量通过二项分布分析电信客户哪一种教育程度的客户的流失率较高，进而针对该类对象采取积极的措施。
二、数据分析1、频数分析/描述统计分析①目的一：分析用户的婚姻情况对于电信客户流失有无影响。
主要操作步骤：结果模型：结果分析：所有数据中未婚与已婚人数基本持平，但未婚的客户流失率比已婚的客户流失率略要高。
②目的二：分析年龄对客户流失是否有影响主要操作步骤：结果模型：结果分析：调查的客户中，中年占比例最大为57%，老年人占的比例最小为9.6%，青年人占的比例为33。
中年人中流失了20%左右，青年人中流失了40%左右，老年人中流失了8%左右。
调查中青年人数比中年人数少一半左右，但青年人的流失率却是中年人的二倍，说明青年人最不稳定极易流失。
老年人的人数最少，但流失率比起青年人和中年人来说更低，说明老年人群体最稳定。
③目的三：分析电信用户流失率是否与性别有关主要步骤：结果模型：结果分析：从结果来看男女的流失比率相差无几，说明性别不影响电信用户流失率。
2、二项分布检验目的：检验不同的教育程度上月取消服务与未取消服务的客户比例比例是不是0.3：0.7原假设H0：假设不同的教育程度上月客户流失的人数与上月客户未流失的人数比例是0.3：0.7备选假设H1：不同的教育程度上月客户流失的人数与上月客户未流失的人数比例是0.3：0.7实验主要步骤：实验结果和分析：结果分析：①教育程度为高中肄业：二项检验的结果中P=0.00<0.05,则拒绝原假设，支持备选假设，即高中肄业的客户上月流失的人数与未流失的人数比例不是0.3:0.7，由图表中可以看出高中肄业的客户上月流失的人数与未流失的人数比例是0.16:0.84；②教育程度为高中：二项检验的结果中P=0.002<α=0.05,则拒绝原假设，支持备选假设，即高中肄业的客户上月流失的人数与未流失的人数比例不是0.3:0.7，由图表中可以看出高中肄业的客户上月流失的人数与未流失的人数比例是0.22:0.78；③教育程度为大专：二项检验的结果中P=0.315>α=0.05,则拒绝备选假设，支持原假设，即高中肄业的客户上月流失的人数与未流失的人数比例是0.3:0.7；④教育程度为大学：二项检验的结果中P=0.001<α=0.05,则拒绝原假设，支持备选假设，即高中肄业的客户上月流失的人数与未流失的人数比例不是0.3:0.7，由图表中可以看出高中肄业的客户上月流失的人数与未流失的人数比例是0.39:0.61；⑤教育程度为研究生：二项检验的结果中P=0.019 <α=0.05,则拒绝原假设，支持备选假设，即高中肄业的客户上月流失的人数与未流失的人数比例不是0.3:0.7，由图表中可以看出高中肄业的客户上月流失的人数与未流失的人数比例是0.42:0.58。
3、独立样本t检验①检验年龄与客户类别该题对应的假设检验如下：零假设（原假设）H0：未婚人士上月话费均值与已婚人士上月话费均值相同备选假设H1：未婚人士上月话费均值与已婚人士上月话费均值不同操作过程：结果模型：结果分析：由方差等同性检验可知p=0.045<α=0.05,则拒绝原假设，接受备选假设即方差不等，则看平均值等同性t检验的第二行其p值为0.001<α=0.05, 即接拒绝原假设，支持备选假设，即未婚人士上月话费均值与已婚人士上月话费均值不等，由组统计可以看出已婚人士的上月话卡费均值要高于未婚人士。
4、单因素方差分析目的：分析不同的教育程度中接受服务月数均值是否相同。
原假设H0：不同的教育程度之间服务月数均值相同。
备选假设H1：不同的教育程度之间服务月数均值不同。
主要操作步骤：结果模型：结果分析：方差齐性检验的结果显示的P=0.220〉α=0.05，则样本所来自的总体满足方差齐性检验的要求。
单因素方差分析的方差分析表中检验统计量F=3.780，P=0.005<α=0.05,由此支持备选假设，拒绝原假设，即不同的教育程度之间服务月数均值不同。
由均值图可以明显的看出，高中肄业的客户是电信的主要服务客户，其次是高中生，再其次就是研究生，而拥有大专和大学教育程度的客户接受服务的月数最少。
5、两独立样本的非参数检验、多独立样本的非参数检验：①两独立样本的非参数检验目的一：分析不同的婚姻状态的服务月数分布是否相同原假设H0：未婚与已婚的服务月数分布相同备选假设H1：未婚与已婚的服务月数分布不同主要操作步骤：结果模型：结果分析：由检验结果可知检验值P=0.00<α=0.05，则拒绝原假设，支持备选假设，即不同的婚姻状况服务月数分布不同。
②多独立样本的非参数检验：目的：分析不同的地理指标，接受的服务月数中位数是否有差异原假设H0：不同的地理指标，服务月数的中位数相同备选假设H1:不同的地理指标，服务月数的中位数不同主要操作步骤：结果模型：结果分析：由检验结果可知检验值P=0.670>α=0.05，则接受原假设，拒绝备选假设，即在地理指标中服务月数的中位数相同，则不同的地区接受的服务时长无差异。
6、卡方分析①目的一：分析不同的地理位置，客户流失率是否有差异。
原假设H0：不同的地理指标，客户流失率不存在显著差异。
备选假设H1:不同的地理指标，客户流失率存在显著差异。
主要操作步骤：结果模型：结果分析：经过交叉表卡方检验，期望值频数总和为1000，大于40，期望计数大于5，因而使用pearson卡方检验，其中P=0.816>α=0.05,因而有理由接受H0，拒绝H1，因此：不同的地理位置其客户流失率不存在显著差异。
②目的二：分析不同的客户类别，客户流失率是否有差异原假设H0：不同的客户类别，客户流失率不存在显著差异。
备选假设H1:不同的客户类别，客户流失率存在显著差异。
主要操作步骤：结果分析二：经过交叉表卡方检验，期望值频数总和为1000，大于40，期望计数大于5，因而使用pearson卡方检验，其中P=0.000<α=0.05,因而有理由拒绝H0，接受H1，因此：不同的客户类别其客户流失率存在着差异。
由表具体可知，用户总体保持率是72.6%，流失率27.4%，用户保持情况不太理想。
总体而言，样本量较小的情况下，四种套餐的占比分布不甚明了。
其中最突出的是，加值服务的客户忠诚度相对较高，保持率在四个套餐中最高，流失率在四个套餐中最低；E化服务的保持率仅次于价值服务，流失率也较低；全方位服务的保持率在四个套餐中最低，流失率在四个套餐中最高。
③目的三：不同教育程度客户的流失率是否存在差异：原假设H0：不同的教育程度，客户流失率不存在显著差异。
备选假设H1:不同的教育程度，客户流失率存在显著差异。
主要操作步骤：结果模型：结果分析：经过交叉表卡方检验，期望值频数总和为1000，大于40，期望计数大于5，因而使用pearson卡方检验，其中P=0.000<α=0.05,因而有理由拒绝H0，接受H1，因此：不同的教育程度其客户流失率存在着差异。
由交叉表分析可知，流失率最高的是研究所，将近一半的研究所人员流失；其次流失率较高的是大学生客户，将近40%的大学生客户流失；流失率最低的是高中肄业的客户，将近15%的高中肄业客户流失。
7、相关分析目的：分析上个月话卡费与家庭收入是否相关原假设H0：上个月话卡费与家庭收入没有显著的相关性备选假设H1:上个月话卡费与家庭收入有显著的相关性主要操作步骤：最终模型：结果分析：由散点图可以看出，话卡费集中在0-250（千元的范围之内），没有特别明显的线性相关趋势或曲线相关趋势；家庭收入与上个月话卡费之间不符合正态分布，选择用斯皮尔曼系数检验其之间的相关性，由检验结果可知：P=0.000<α=0.05，则拒绝原假设，支持备选假设，即家庭收入与上个月话卡费有显著的相关关系，两者之间的相关系数r=0.228, 其绝对值接近0，即可认为两变量之间有正相关关系，随着家庭收入的增加上个月的话卡费在增加，但两者之间的相关性较弱一些。
三、项目总结通过上述分析，可以大致勾勒出容易流失和不易流失的用户特征：（1）青年用户与未婚用户更容易流失，而老年人客户虽然占比少，但此用户最稳定。
（2）选择全方位服务的客户更易流失，而选择加值服务和E化服务的客户保持率更高。
（3）性别对客户的流失没有直接影响。
（4）地理位置对客户的流失没有直接影响。
（5）研究所和大学学历的客户极易容易流失，高中肄业学历的客户不易流失。
（6）家庭收入的高低对该用户的月话费的高低影响不大，对公司的长期受益影响不大。
针对上述结果，可有针对性的对此提出建议：i.加强全方位服务的质量，增强用户体验，真正发挥全方位服务的优势。
ii.推荐用户，尤其是青年和未婚人士选择加值服务和E化服务，增强青年用户和未婚人士的客户保持率。
iii.针对流失率极高的研究所客户和大学生客户，可以增加一项个性化服务。
研究所和大学生客户的居住位置不稳定，工作地点不稳定，针对此可以开通全国电话卡套餐通用，让一张电话卡在全国各地拥有同样的体验。
还可以通过一系列的辅助优惠营销手段来让此类用户签订长期合同，进而增强其用户粘性。
iv.不应把目光放在家庭收入高的群体上，家庭收入高并不意味着他话费就多。