SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹第五章
“保姆级”操作教程 手把手教你SPSS分析数据实战这也太方便了吧
保姆级操作教程 | 手把手教你SPSS分析数据实战这也太方便了吧数据分析是现代社会研究中不可或缺的一部分。
而SPSS作为一款功能强大且易于使用的统计分析软件，受到了许多研究人员和学生的青睐。
本文将手把手教你如何使用SPSS进行数据分析，让你的研究工作更加高效和准确。
步骤1：导入数据首先，打开SPSS软件并点击菜单栏上的“文件”选项。
然后选择“打开”并浏览你存储数据集的位置。
选择相应的数据文件，并点击“打开”。
现在，你的数据集就已经成功导入。
步骤2：查看数据在导入数据后，你可以通过点击菜单栏上的“数据视图”选项来查看数据。
在数据视图中，你可以浏览和编辑数据。
如果你想查看数据的统计摘要信息，可以点击菜单栏上的“变量视图”选项。
步骤3：数据清理在进行数据分析之前，你需要对数据进行清理。
这包括处理缺失值、异常值和离群值等。
SPSS提供了一系列用于数据清理的功能，例如删除无效数据、替换缺失值等。
你可以使用菜单栏上的“转换”选项来执行这些操作。
步骤4：选择统计分析方法在进行数据清理后，接下来需要选择合适的统计分析方法。
SPSS提供了多种常用的统计分析方法，例如描述统计、相关分析、回归分析、t检验等。
你可以根据自己的研究目的和数据类型选择相应的方法。
步骤5：进行统计分析一旦你选择了合适的统计分析方法，你可以点击菜单栏上的“分析”选项，并选择相应的分析方法。
然后，你需要选择要分析的变量，并设置相应的参数。
点击“确定”后，SPSS将自动进行统计分析，并生成相应的结果。
步骤6：解读结果进行完统计分析后，你需要对分析结果进行解读。
SPSS会生成各种统计指标和图表，用于帮助你理解数据。
你可以查看参数估计值、置信区间、显著性水平等信息，并根据这些结果进行推断和判断。
步骤7：报告和呈现结果最后，你需要将分析结果进行报告和呈现。
SPSS提供了生成报告和图表的功能，你可以根据需要选择相应的样式和格式。
在报告中，你可以总结分析结果、提出结论，并展示相关的图表和图形。
(完整版)SPSS统计分析-实例宝典
SPSS 统计分析 实例宝典 目录
SPSS 宝典
壹 、 单 选 题 之 整 体 性 分3 析…………………………………………………
贰 、 单 选 题 之 交 叉 式 分6 析…………………………………………………
参 、 复 选 题 之 整 体 性 分 14 析…………………………………………………
单
分比
汇整。
选 描述二因子或
题交叉 交 叉 表 多 因 子 表 格 的 摘要→交叉表
分析 次数分配表
Pearson 卡 交叉表列之
方检定(χ 次数、百分
² 、自由度、 比
显著性）
描述复选题集
整体次 数
复选题分析→ 次数、百分
合的次数分配
复分析分 配 表
次数分配表 比
表
选
无
描述复选题集
交叉表列之
题交叉
张永翔 91 年 3 月 6 日 TEL： 2891-2630 ＃ 111
-1-
問卷Байду номын сангаас查
(完整版)SPSS 统计分析-实例宝典
單選題
複選題
五點量表
整體
交叉
整體
交叉
差異
整體
分析
分析
分析
分析
分析
分析
P3 - P5 P6 - P13 P14 - P18 P19 - P25
P26- P28
兩個變數 兩個以上變數 P29 - P33 P34 - P38
复选题分析→
交 叉 表 合交叉表的次
次数、百分
分析
交叉表
数分配表
比
比较平均数法 个数、平均
数据分析与SPSS挖掘大纲——经分析、数据分析类(比普通课程加2k)资料文档
1.1 营销状况分析1.2 产品(线)分析1.3 品牌分析1.4 客户分析1.5 营销活动分析1.6 异动分析1.7 预测分析2.3.1 营销数据采集2.3.2 营销数据整理2.3.3 营销数据分析与报表制作2.3.4 数据挖掘2.3.5 图形呈现3.1 采集宏观经济和人口数据3.2 采集客户资料数据3.3 采集营销明细数据3.4 采集营销活动数据4.1 事前整理4.2 数据错误识别与转换4.3 数据对照与合并5.1 概述5.2 对照分析法5.3 平衡分析法5.4 动态分析法5.5 指数分析法5.6 因素分析法5.7 异常分析法5.8 分组分析法5.9 趋势分析法5.10 结构与比例分析法第1 章统计软件SPSS 基础1.1 SPSS 的产生及发展1.2 SPSS 的主要特点1.3 SPSS 对系统的要求及安装1.4 SPSS 的启动与退出1.5 SPSS 的主要窗口1.6 SPSS 菜单命令详解1.7 SPSS 中英文界面的转换第2 章SPSS 统计分析前的准备2.1 SPSS 数据文件的建立2.2 SPSS 数据文件的属性2.3 SPSS 数据文件的整理2.4 SPSS 数据的计算和变换第3 章SPSS 基本统计分析3.1 SPSS 在频数分析中的应用3.2 SPSS 在描述统计分析中的应用3.3 SPSS 在探索性分析中的应用3.4 SPSS 在交叉表分析中的应用3.5 SPSS 在比率分析中的应用实例分析：城乡消费水平区域对照第4 章SPSS 的均值比较过程4.1 SPSS 在单样本T 检验中的应用4.2 SPSS 在两独立样本T 检验的应用实例进阶分析：考试中的惊慌失措4.3 SPSS 在两配对样本T 检验的应用实例进阶分析：亚洲金融危机的影响第5 章SPSS 的方差分析5.1 方差分析概述5.2 SPSS 在单因素方差分析中的应用5.3 SPSS 在多因素方差分析中的应用实例分析：薪金的区别5.4 SPSS 在协方差分析中的应用实例分析：人体的血清胆固醇第6 章SPSS 的非参数检验6.1 非参数检验概述6.2 SPSS 在卡方检验中的应用6.3 SPSS 在二项分布检验中的应用实例分析：灯泡是否合格6.4 SPSS 在游程检验中的应用实例分析：企业盈亏预测实例进阶分析：工业和商业企业的负债水平6.5 SPSS 在单样本K-S 检验中的应用实例分析：商品销售收益的分布6.6 SPSS 在两独立样本非参数检验中的应用6.7 SPSS 在多独立样本非参数检验中的应用6.8 SPSS 在两配对样本非参数检验中的应用6.9 SPSS 在多配对样本非参数检验中的应用实例分析：果汁的滋味第7 章SPSS 的相关分析7.1 相关分析概述7.2 SPSS 在简单相关分析中的应用7.3 SPSS 在偏相关分析中的应用7.4 SPSS 在距离分析中的应用实例分析：价格指数的相关性第8 章SPSS 的回归分析8.1 SPSS 在一元线性回归分析中的应用8.2 SPSS 在多元线性回归分析中的应用8.3 SPSS 在曲线拟合中的应用8.4 SPSS 在非线性回归分析中的应用实例分析：股票价格的预测第9 章SPSS 的多元统计分析9.1 SPSS 在因子分析中的应用9.2 SPSS 在聚类分析中的应用实例分析：商业银行综合竞争力的评价9.3 SPSS 在判别分析中的应用实例分析：全国30 个省市经济增长差异研究第10 章SPSS 在调查问卷数据处理中的应用10.1 调查问卷数据处理概述10.2 调查问卷缺失值处理方法10.3 调查问卷的信度分析10.4 调查问卷的多重响应分析实例分析：手机市场情况分析实例进阶分析：多重响应交叉分析第11 章SPSS 在时间序列预测中的应用11.1 时间序列的预处理11.2 时间序列的确定性分析实例图文分析：社会住宿与餐饮消费的季节分解11.3 时间序列的随机性分析实例分析：旅客周转量的ARIMA 建模第1 章营销数据输入技巧目标：10 分钟完成上万行人事数据的输入1.1 Excel 的数据类型1.2 各种类型数据的输入技巧1.3 相同数据的输入技巧1.4 编号的输入技巧1.5 组合多个单元格数据1.6 采用下拉列表进行数据选择1.7 利用公式与函数进行查找输入1.8 快速输入数据填充序列1.9 限定数据长度，显示提示信息第2 章工作表美化和数据查看目标：设计令人赏心悦目的专业数据报表2.1 工作表的美化设计2.2 工作表数据查看2.3 工作表打印及保护第3 章公式、名字与函数目标：通过3 个以上的函数嵌套解决实际工作问题3.1 公式基础知识3.1.1 运算符及优先级3.1.2 绝对引用与相对引用3.1.3 名字的定义与使用3.1.4 函数简介3.1.5 使用Excel 匡助学习函数3.2 常用工作表函数3.2.1 SUM 与自动求和按钮3.2.2 快速合计技巧3.2.3 AVERAGE,COUNT,COUNTA,COUNTBLANK函数3.3 逻辑函数3.3.1 比较运算符3.3.2 逻辑运算3.3.3 条件函数IF3.3.4 AND,OR,NOT 函数3.3.5 COUNIF 函数3.3.6 SUMIF 函数3.3.7 多条件求和向导3.4.8 条件函数综合运用3.4 数组概念与数组公式3.4.1 数组与引用之间的关系3.4.2 数组公式输入方法3.4.3 数组之间的运算与比较3.4.4 利用数组公式进行多条件求和3.5 数学与三角函数3.5.1 ABS 函数3.5.2 ROUND,ROUNDUP,ROUNDDOWN函数3.5.3 INT 函数3.5.4 MOD 函数3.5.5 MAX,MIN 函数3.5.6 RAND 函数3.5.7 数学函数综合运用3.6 时间日期函数3.6.1 TODAY, NOW函数3.6.2 YEAR,MONTH,DAY3.6.3 DATE,DATEVALUE3.6.4 WEEKDAY3.6.5 WORKDAY3.6.6 NETWORKDAYS3.6.7 时间日期函数综合运用3.7 字符函数3.7.1 LEFT,RIGHT,MID3.7.2 LEN3.7.3 FIND3.7.4 TRIM3.7.5 SUBSTITUTE,,REPLACE3.7.6 LOWER,UPPER,PROPER3.7.7 VALUE,TEXT3.7.8 字符函数综合应用3.8 错误函数3.8.1 常见错误信息3.8.2 IS 类函数3.8.3 错误函数和其他函数的综合应用3.9 数据查找函数3.9.1 用LOOKUP 函数进行表查找3.9.2 用VLOOKUP、CHINAHLOOKUP 函数进行表查找3.9.3 用MATCH 和INDEX 函数构造灵便的查询3.9.4 用OFFSET 函数进行带偏移量的引用及构造动态区域3.9.5 用INDIRECT 函数和名字查询其他工作表中的数据3.9.6 用CHOOSE 函数进行行值查询3.10 数据库函数3.10.1 DCOUNT DCOUNTA DAVERAGE DGET3.10.2 DMAX、DMIN、INFO\DSUM DPRODUCT3.11 函数综合实例训练3.11.1 IF、MOD、RIGHT、LEFT 函数从身份证号中提取性别3.11.2 RANK、COUNTIF、OFFSET、VLOOKUP 对销售数据自动降序罗列3.11.3 INDEX、SMALL、IF、ROW 、COUNTIF 函数提取包含重复值的品名3.11.4 IF、ISNA、VLOOKUP、COLUMN 函数查询一级科目代码的对应记录第4 章高级图表处理目标：创建“会说话”的专业图表4.1 图表创建及格式化4.2 创建显示趋势的图表4.3 创建显示差异的图表4.4 创建显示关系的图表4.5 创建动态图表4.6 高级图表技巧4.6.1 混合图表4.6.2 双坐标轴图表4.6.3 工作进程图表(扇形图)4.6.4 工作安排图表(甘特图)第5 章数据管理与数据透视表目标：轻松进行数据排序、删选和汇总5.1 数据排序5.2 数据筛选5.3 分类汇总第6 章数据透视表目标：让你的数据随心所欲生成各种报表6.1 创建数据透视表6.2 改变数据透视表的布局6.3 整理数据透视表字段6.4 自动筛选数据透视表6.5 数据透视表的复制和挪移6.6 获取数据透视表的数据源信息6.7 刷新数据透视表6.8 数据透视表格式化6.9 数据透视表及条件格式6.10 数据透视表美化实例6.11 在数据透视表中排序6.12 数据透视表的项目组合6.13 在数据透视表中的数据显示方式6.14 在数据透视表中使用计算字段和计算项第7 章自动化处理营销数据目标：通过录制宏实现批量数据处理7.1 认识宏7.2 录制宏7.3 执行宏7.4 通过窗体按钮执行宏7.5 添加菜单或者工具栏命令执行宏7.6 宏代码7.7 通过录制宏解决变换条件自动筛选问题7.8 通过录制宏解决批量数据处理问题7.9 使用宏和VBA 设置自动提醒第8 章营销数据在Excel 的分析8.1 Excel 相关性分析8.2 Excel 回归分析8.3 Excel 预测分析8.4 Excel 对照分析8.5 Excel 结构分析8.6 Excel 交叉分析8.7 Excel 平均分析8.8 Excel 异常分析第9 章营销数据在SPSS 的分析9.1 SPSS 聚类分析9.2 SPSS 因子分析9.3 SPSS 其他分析介绍第10 章数据思维的建立与数据决策10.1 数据是否合适？10.2 方法选择是否正确？10.3 分析过程是否经得起推敲？10.4 对结果解释是否合理？8.1 大卖家之营销数据分析7.1.1 案例背景7.1.2 利用 rfm 模型定位促销名单7.1.3 寻觅有重购行为买家的特征7.1.4 总结与讨论8.2 超市商品购买关联分析7.2.1 案例背景7.2.2 数据准备7.2.3 商品购买关联分析7.2.4 结果应用8.3 电信业客户流失分析7.3.1 案例背景7.3.2 商业理解7.3.3 数据理解与数据准备7.3.4 建立模型与模型评估7.3.5 模型的应用及营销预演7.3.6 总结与讨论。
ibmspss数据分析与挖掘实战案例精粹
ibmspss数据分析与挖掘实战案例精粹篇一：《数据分析与挖掘实战》课程简介《数据分析与挖掘实战》课程简介《数据分析与挖掘实战》课程，培养基于实战性数据分析和挖掘应用型人才为目标，结合我校学生实际情况，以金融、保险、快速消费品、客户管理、市场研究、互联网六个行业的数据分析／挖掘应用案例，基于实战需求，详细讲解整个案例的完整分析过程，并将分析/挖掘模型和SPSS、SQLSERVER2022软件的介绍融于案例讲解之中，帮助学生突破方法和工具的局限，聚焦于对数据分析精髓的领悟和掌握。
学生学习完毕，既能掌握常用的数据分析软件的使用，又能掌握数据分析/挖掘的方法和实施过程，能胜任初级数据分析师岗位。
课程提供案例基础数据课程内容初步安排：篇二：数据挖掘案例2022.04-10成功案例：1，Credilogro改善客户信用评分业务(直接数据挖掘，预测统计分析方法/软件)Credilogro是阿根廷第五大信贷公司，它需要识别与潜在预先付款客户（缺乏充分的信用记录数据）相关的潜在风险，以便将承担的风险最小化。
Credilogro选择了SPSSInc.的数据挖掘软件PASWModeler，因为它能够灵活并轻松地整合到Credilogro的核心信息系统中。
数据挖掘的收益包括：1)处理信用数据和提供最终信用评分的时间缩短到了8秒以内。
平均每月使用PASWModeler处理35000份申请。
这使该组织能够迅速批准或拒绝信贷请求。
2)最小化每个客户必须提供的身份证明文档，某些情况，只需一份身份证明即可批准信贷；3)风险监控，仅在实施3个月后就帮助Credilogro将贷款支付失职减少了20%。
2，中国宝钢集团（直接数据挖掘，分类分析方法）宝钢自1985年投产至今，积累了大量的生产数据，从每一炉钢到每一块板坯到每一个钢圈，各级计算机系统可以把这些数据完整地收集起来。
采用数据挖掘技术对钢材生产的全流程进行质量监控和分析（通过全流程实时监控获得了丰富的生产数据），构建故障地图，实时分析产品出现瑕疵的原因，有效提高了产品的优良率。
spss的数据分析案例
引言概述：SPSS是一款广泛应用于统计学和社会科学领域的数据分析软件。
它具有强大的统计分析功能，能够帮助研究人员更好地理解数据和探索潜在的关联。
本文将通过一个实际的案例，介绍SPSS在数据分析中的应用。
正文内容：1.数据的收集和准备：详细描述数据的来源和收集方式。
解释数据的结构和格式。
分析数据的质量并进行必要的数据清洗，如处理缺失值、异常值和离群值。
2.描述性统计分析：利用SPSS计算数据的基本统计指标，如均值、中位数、标准差等，以便更好地了解数据的分布和特征。
绘制直方图、箱线图等图表来可视化数据的分布情况。
计算数据的相关系数来研究变量之间的关系。
3.统计推断分析：运用t检验、方差分析、回归分析等方法来检验假设和得出结论。
描述分析结果的显著性和实际意义。
进一步探讨可能的影响因素，并运用SPSS进行模型拟合和预测。
4.因子分析和聚类分析：运用因子分析方法来降维和提取变量的共性因子。
对提取出的因子进行解释和命名，以便更好地理解变量之间的关系。
运用聚类分析方法来探索数据样本的分组结构和相似性。
5.时间序列分析：将数据按照时间顺序进行排序，并探索数据的趋势、周期和季节性。
运用ARIMA模型或指数平滑法进行时间序列预测。
解释预测结果的可靠性和稳定性。
总结：本文以一个实际的案例为例，详细介绍了SPSS在数据分析中的应用。
通过数据的收集和准备，描述性统计分析，统计推断分析，因子分析和聚类分析以及时间序列分析等方面的阐述，我们可以较为全面地了解SPSS在数据分析中的强大功能和应用价值。
通过SPSS的数据分析，研究人员可以更好地理解数据、发现问题、做出准确的预测，从而对决策和政策的制定提供支持。
同样的方法可以应用于各种领域的数据分析，无论是市场调研、医学研究还是社会科学研究，SPSS都能够提供强大的分析工具和方法。
SPSS实战运用数据分析实例详解
中 心
数据管理窗口,选择Data==>Split File菜单,系统弹出文件分割对话
框如下：
选择单选按钮Organize output by groups,将变量GROUP选入右侧的选入变量 框,单击OK钮,此时界面不会有任何改变 gǎibiàn ,但再做一次数据描述,你就可 以看到现在数据是分Group=1和Group=2两种情况在描述了 从描述可知两组 的均数和标准差分别为1.5209、1.0846和0.4218、0.4221， 如果定义了文件分割,则它会在以后的所有统计分析中起作用,直到你重新定义 文件分割方式为止，
1.6 编辑数据文件
1.6.1 定义新变量
1.6.2 数据录入技巧
1.7 进一步整理数据文件--Data菜单
1.2.2 绘制直方图
1.7.1 用于数据管理的菜单项
1.3 按题目要求进行统计分析 1.7.2 正交设计菜单项
1.4 保存和导出分析结果
1.4.1 保存文件
1.4.2 导出分析结果
第二页,共111页，
d à
例中方差是齐的；第二部分则分别给出两组所在总体方差齐和方差不
齐时的t检验结果,由于前面 qián mian 的方差齐性检验结果为方差齐,
教 育
第二部分就应选用方差齐时的t检验结果,即上面一行列出的t=
技 术
2.568,ν=21,p=0.018，从而最终的统计结论为按α=0.05水准,拒绝H0,认
了,单击它,系统会弹出一个新的界面如下所示：
该窗口上方的名称为SPSS Viewer,即 结果 浏览窗口,整个的结 构 jiégòu 和资源管理器类似,左侧为导航栏,右侧为具体的输出 结果，结果表格给出了样本数、最小值、最大值、均数和标准 差这几个常用的统计量，从中可以看到,24个数据总的均数为 1.2846,标准差为0.4687，
最新2019-SPSS实例分析-PPT课件
将变量X选入test框内，变量group选入grouping框内，注意 这时下面的Define Groups按钮变黑，表示该按钮可用，单击 它，系统弹出比较组定义对话框如右图所示：
该对话框用于定义是哪两组相比，在两个group框内分别输 入1和2，表明是变量group取值为1和2的两组相比。然后单 击Continue按钮，再单击OK按钮，系统经过计算后会弹出 结果浏览窗口，首先给出的是两组的基本情况描述，如样本 量、均数等，然后是t检验的结果如下：
80/20规则在SPSS的使用中同样有效，以 Analyze菜单为例，其中最常用的子菜单为：
•Discriptive Statistics •Compare Means •General Linear Model（第一项） •Correlate •Regression（前半截）SPS软件界面查阅数据 查阅变量
最后，还要取消变量分割，免得它影响以后的统 计分析，再次调出变量分割对话框，选择单选按钮 中的“Analyze all cases, do not create group”，单击 OK按钮就可以了。
§1.3 按题目要求进行统计分析
下面用SPSS来做成组设计两样本均数比较的t检验， 选择Analyze==>Compare Means==> Independent Samples T test，系统弹出两样本t检验对话框如下：
94K
专业统计系统共需硬盘空间
1.9 M
Advanced Statistics option（高级统计系统）
Cox Regression（Cox回归模型）
374K
Hiloglinear（多因子系统模式的对数线性模型）
155K
Kaplan-Meier（Kaplan-Meier生存时间模型）
SPSS数据分析与应用(微课版)-实训案例参考答案 第1-8章
SPSS数据分析与应用（微课版）-实训案例参考答案参考实训案例1数据分析案例：未来一周某电商平台手机的销量分析。
（1）在这个问题中，手机的销量就是不确定性因素，在未来一周，有的手机可以畅销、也可能滞销，具体销量会是多少，都是不确定性。
（2）为了分析未来一周手机的销量，可以通过网络爬虫获取该平台手机的相关信息，比如，手机的品牌、型号、主屏幕尺寸、重量、颜色、商家、价格、评论数、好评率、销量等。
参考实训案例2（1）利用SPSS分别导入数据集“个人信息.xlsx”“支出数据.xlsx”。
图1 数据导入（2）在菜单栏中选择【数据（D）】→【合并文件（G）】→【添加变量（V）】。
图2 合并文件菜单（3）在弹出的对话框中，将另一个打开数据集选中，点击继续。
图3 变量添加对话框（4）选择合并方法为“基于键值一对一合并（N）”，点击确定。
图4 合并方法（5）查看合并后的数据集，包括了5列。
图5 合并后数据样例（6）在菜单栏中选择【文件（F）】→【另存为（A）】，在弹出的对话框中选择存储的路径，并命名文件名为“学生消费信息”后保存。
图6 数据另存对话框参考实训案例3本案例通过2020条数据来探究信用卡是否按期还款问题。
数据集见“信用卡还款.csv”。
案例因变量为是否按期还款，是定性变量，共分为按期与逾期两个水平，分别用 1 和 0 表示。
案例自变量性别，是定性变量，分为男女两类，分别用 1 和 0 表示；已婚_未婚，是定 性变量，已婚用 1 表示，未婚用 0 表示；已育_未育，是定性变量，已育用 1 表示，未育用 0 表示；收入，是连续变量，取值范围为[426,120940]；教育水平，是定性变量，共分为高中及以下、大专、本科、研究生及以上四个水平，分别用 1、2、3、4 来表示；英语水平，是定性变量，共分为三级及以下、四级、六级、八级及以上四个水平，分别用 1、2、3、4 来表示；微博好友数，是连续变量，取值范围为[6,114]；消费理念，是连续变量，取值范围为[0,1]。
[课件]SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹第四章PPT
![[课件]SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹第四章PPT](https://img.taocdn.com/s3/m/f394d67f3b3567ec112d8a04.png)
得到
• 权重=实际比例/问卷中的比例
第一步：计算出问卷中男女及教育的比例
首先计算出在不同性别的不同教育水平的人数 然后，计算总人数，最后得出不同水平的比例 性别 教育水平 分组计数
男 男 男 男 女 女 女 女 高中-中专及以下 大学专科 大学本科 硕士及以上 高中-中专及以下 大学专科 大学本科 硕士及以上 3161 4916 7768 1347 1048 2320 3695 676
在分析——描述——交叉表格中查询。
4.4.2业务分析
勾选卡方检验
4.5 项目的总结与讨论
分类计数
汇总总人数
转换成比例
性别 男 男 男 男 女 女 女 女
教育水平 分类计数 计算总和 问卷比例 实际比例 高中-中专及以下 3161 24931 0.13 0.12 大学专科 4916 24931 0.2 0.12 大学本科 7768 24931 0.31 0.24 硕士及以上 1347 24931 0.05 0.12 高中-中专及以下 1048 24931 0.04 0.08 大学专科 2320 24931 0.09 0.08 大学本科 3695 24931 0.15 0.16 硕士及以上 676 24931 0.03 0.08
个案和重复个案。
把定义匹配个案的依 据设为第一顺序，把 在匹配组内的排序标
准设为第二顺序。
基本个案指示符中基本个案用1表示，重复个案用0表示。 每组中最后一个个案为基本个案：同一重复数据组的最后 一例是主要数据，其他是重复数据。
每组中的第一个个案为基本个案：同一重复数据组的第一
例是主要数据，其他是重复数据。 根据指示符(新变量)的值进行筛选：0过滤，1保留
4.1.2分析思路
SPSS数据挖掘 应用案例介绍
SPSS公司简介
卓越的领导能力
预测分析的市场领导者 得到权威杂志期刊认可： Forbes,Business Week, Intelligent Enterprise, InfoWorld, CRM Magazine等
已证明的销售记录
财富1000强企业的95% 超过280,000 个授权销售记录 世界前十名商业银行 世界前十名电信服务公司中的8个 世界前25名零售商的84％ 世界所有市场研究公司的96% 世界顶级零售包装公司的80%
2009-8
1.6 结果应用
按照行业来看，将流失高风险企业占比不企业平均缴税 觃模做气泡图，可看出行业被划分为4个群体，10行业纳 税觃模高，流失风险也大，应重点监控；11，09，17行业 纳税觃模高，流失风险相对较大，其次监控；18行业应再 其次监控；其他行业从觃模和风险来看，均较小，可暂缓 监控
一定需要缴纳罚款，只有第二种情况涉及直接的税款的变劢，故本模型集 中研究存在违觃罚款的企业特征。
19 SPSS China
2009-8
1.1 纳税遵从-模型定义与样本选择
以2008年1月1日-7月1日为观察期来说，如下图所示
全部税源 （XXX家）
1
全部企业 （XXX家）
100%
70%
2
寽命大于2年 （XXX家）
无论是训练集还是测试集，查全率均较高，表明模型能够比较好的侦测出高风险企业，遗 漏较少 但是测试集的准确率大大低于训练集的准确率，可能存在两个原因： 1测试集距离现在日期比较近，还有一些违觃企业已经发生违觃税款，但还没有被发现 2模型找到了另外一些实际已经违觃但是幵未被发现的企业
2318-->7137 1079--->1648
SPSS教程05(带图)_因子分析_chenxy
简单教程051.相关配套数据已经上传百度文库：2.配套软件SPSS 17.0 已经上传百度文库；百度文库搜索“SPSS简单教程配套数据及软件_chenxy”百度云盘链接；6. 因子分析 (2)6.1 因子分析—理论基础 (2)6.2 因子分析—步骤 (4)6.3 因子分析—实际操作步骤 (6)6.4 因子分析—输出结果 (9)6. 因子分析6.1 因子分析—理论基础因子分析的特点1. 因子变量的数量远少于原有的指标变量的数量，对因子变量的分析能够减少分析中的计算工作量。
2. 因子变量不是对原有变量的取舍，而是根据原始变量的信息进行重新组构，它能够反映原有变量大部分的信息。
3. 因子变量之间不存在线性相关关系，对变量的分析比较方便。
4. 因子变量具有命名解释性，即该变量是对某些原始变量信息的综合和反映。
（ 原始变量 具有高度相关关系 的组合在一起 重新起一个名字 ）因子分析和主成分分析的区别（简述） 1) 原理不同2) .线性表示方向不同 3) 假设条件不同 4) 求解方法不同5) 主成分和因子的变化不同 6) 因子数量与主成分的数量 7) 解释重点不同 8) 算法上的不同 9) 优点不同 10) 应用场景不同因子分析 — 目标● 根据因子分析结果构建数学模型 ● 把因子变量包含的原有信息 读出来 ● 因子得分的数学模型得出来因子载荷： 因子之间关系的系数（相关程度）：在各个因子变量不相关情况下，因子载荷 ij a 就是第 i 个原有变量和第 j 个因子变量的相关系数，即 i x 在第 j 个公共因子变量上的相对重要性。
因此，ij a 绝对值越大，则公共因子j F 和原有变量i x 关系越强。
特殊因子 ：原始变量不能被因子变量解释的那一部分相当于多元回归分析中的残差部分。
变量共同度 ：也称公共方差，反映全部公共因子变量对原有变量i x 的总方差解释说明的比例； 原有变量i x 的共同度是因子载荷矩阵A 中第i 行元素的平方和，即：∑==mj ijiah 122公共因子i F 的方差贡献：为因子载荷矩阵A 中第j 列各元素的平方和，即：∑==pi ijj aS 12公共因子的方差贡献反映了该因子对所有原始变总方差的解释能力，其值越高，说明因子重要程度越高。
SPSS概览之数据分析实例详解(doc 180页)
SPSS概览之数据分析实例详解(doc 180页)第一章 SPSS概览－－数据分析实例详解1.1 数据的输入和保存1.1.1 SPSS的界面1.1.2 定义变量1.1.3 输入数据1.1.4 保存数据1.2 数据的预分析1.2.1 数据的简单描述1.2.2 绘制直方图1.3 按题目要求进行统计分析1.4 保存和导出分析结果1.4.1 保存文件1.4.2 导出分析结果欢迎加入SPSS使用者的行列，首先祝贺你选择了权威统计软件中界面最为友好，使用最为方便的SPSS来完成自己的工作。
由于该软件极为易学易用（当然还至少要有不太高的英语水平），我们准备在课程安排上做一个新的尝试，即不急于介绍它的界面，而是先从一个数据分析实例入手：当你将这个例题做完，SPSS 的基本使用方法也就已经被你掌握了。
从下一章开始，我们再详细介绍SPSS各个模块的精确用法。
我们教学时是以SPSS 10.0版为蓝本讲述的－－什么？你还在用7.0版！那好，由于10.0版在数据管理的界面操作上和以前版本有较大区别，本章我们将特别照顾一下老版本，在数据管理界面操作上将按9.0及以前版本的情况讲述，但具体的统计分析功能则按10.0版本讲述。
没关系，基本操作是完全一样的。
好，说了这么多废话，等急了吧，就让我们开始吧！希望了解SPSS 10.0版具体情况的朋友请参见本网站的SPSS 10.0版抢鲜报道。
例1.1 某克山病区测得11例克山病患者与13名健康人的血磷值(mmol/L)如下, 问该地急性克山病患者与健康人的血磷值是否不同（卫统第三版例4.8）？患者: 0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11健康人: 0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20 1.34 1.35 1.48 1.56 1.87让我们把要做的事情理理顺：首先要做的肯定是打开计算机（废话），然后进入瘟98或瘟2000（还是废话，以下省去废话2万字），在进入SPSS后，具体工作流程如下：1.将数据输入SPSS，并存盘以防断电。
SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹第五章
（3）终端节点
①图形节点：提供了多种的图形功能，通过图形展示的方式进行 数据探索或者对模型效果评估； ②建模节点：提供各种数据挖掘模型，当该节点运行后会生成 “模型节点”，而该节点就属于中间节点。 ③输出节点：提供数据表，交叉表，报告等，可以帮助我借助统 计分析来进行适当的数据探索以及结果评估； ④导出节点：把数据结果导出到各种格式的文件进行保存，导出 为excel文件； ⑤Statistics节点：调用statistics的功能。
5.3.3建立模型、模型检验与模型应 用案例
商业目的：客户是否对直邮响应 数据挖掘的目标：预测客户对直邮的态度 想法：决策树，通过训练数据构建决策树，可以
高效的对未知的数据进行分类。
使用分区数据：如果定义了 分区字段，则此选项可确保 仅训练分区的数据用于构建 模型。
为每个分割构建模型：给指 定为分割字段的输入字段的 每个可能值构建一个单独模 型。
Hale Waihona Puke 3.数据挖掘项目管理区数据挖掘会是一个持续性的项目过程，尤其是在商 业数据挖掘当中。可以看到，这里面的阶段设置就是按照 CRISP-DM方法论进行划分的，通过这个项目管理区，我 们就可以很方便把相应的内容（无论是str文件，结果，模 型乃至于word文档都可以归纳进来）对号入座，在每次开 展或者继续项目的时候就可以很容易进行查看操作，非常 方便分析人员进行管理。
5.4.4数据理解
收集原始数据、探索数据特征、检验数据质量(完整 性、正确性)和缺失值的填补等
初步观察病人情 况和身体特征是 否与所选药物关 系明显
5.4.5数据准备
5.4.6模型建立和评估
1.建立最简单的模型并进行初步分析和尝试
字段要求。必 须至少有一个 目标字段和一 个输入字段。
《统计分析及SPSS的应用(第五版)》课后练习答案解析(第5章)
WORD 格式可编辑《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇）课后练习答案第 5 章 SPSS的参数检验1、某公司经理宣称他的雇员英语水平很高，如果按照英语六级考试的话，一般平均得分为75分。
现从雇员中随机选出11人参加考试，得分如下：80, 81, 72, 60, 78, 65, 56, 79,77,87, 76 请问该经理的宣称是否可信。
原假设：样本均值等于总体均值即 u=u0=75步骤：生成spss 数据→ 分析→ 比较均值→ 单样本t 检验→ 相关设置→ 输出结果（Analyze->compare means->one-samples T test ；）采用单样本 T 检验（原假设 H0:u=u0=75, 总体均值与检验值之间不存在显著差异）；单个样本统计量N 均值标准差均值的标准误成绩11 73.73 9.551 2.880单个样本检验检验值 = 75差分的 95% 置信区间t df Sig.( 双侧 ) 均值差值下限上限成绩-.442 10 .668 -1.273 -7.69 5.14分析：指定检验值 : 在 test 后的框中输入检验值（填 75），最后 ok!分析： N=11 人的平均值（ mean）为 73.7 ，标准差（ std.deviation ）为 9.55 , 均值标准误差(std error mean)为 2.87. t 统计量观测值为-4.22 ，t 统计量观测值的双尾概率p- 值（ sig.(2-tailed) ）为 0.668 ，六七列是总体均值与原假设值差的95%的置信区间 , 为 (-7.68,5.14), 由此采用双尾检验比较 a 和 p。
T 统计量观测值的双尾概率p- 值（ sig.(2-tailed) ）为0.66 8＞ a=0.05 所以不能拒绝原假设；且总体均值的 95%的置信区间为 (67.31,80.14), 所以均值在 67.31~80.14 内 ,75 包括在置信区间内 ,所以经理的话是可信的。
SPSS17中文版统计分析典型实例精粹53页word文档
SPSS 17中文版统计分析典型实例精粹目录第一篇 SPSS 17基础知识第1章 SPSS 17入门 (3)1.1 SPSS 软件的特点 (3)1.2 SPSS的组成与安装 (4)1.2.1 SPSS for Windows 17.0的模块介绍 (4)1.2.2 SPSS for Windows 17.0的安装步骤 (5)1.3 SPSS的运行方式 (10)1.4 SPSS的主要界面 (10)1.4.1 SPSS的启动 (10)1.4.2 SPSS的数据编辑窗口. 111.4.3 SPSS的结果输出窗口 151.5 本章小结 (18)第2章数据的基本操作 (19)2.1 建立数据文件 (19)2.1.1 输入数据建立数据文件 (19)2.1.2 直接打开其他格式的数据文件 (20)2.1.3 使用数据库查询建立数据文件 (21)2.1.4 导入文本文件建立数据文件 (22)2.2 编辑数据文件 (23)2.2.1 输入数据 (23)2.2.2 定义数据的属性 (24)2.2.3 插入或删除数据 (33)2.2.4 数据的排序 (34)2.2.5 选择个案 (35)2.2.6 转置数据 (38)2.2.7 合并数据文件 (38)2.2.8 数据的分类汇总 (44)2.2.9 数据菜单的其他功能.. 462.3 数据加工 (47)2.3.1 数据转换 (47)2.3.2 数据的手动分组（编码） (50)2.3.3 数据的自动分组（编码） (54)2.3.4 产生计数变量 (55)2.3.5 数据秩（序）的确定.. 572.3.6 替换缺失值 (59)2.4 数据文件的保存或导出 (61)2.4.1 保存数据文件 (61)2.4.2 导出数据文件 (62)2.5 本章小结 (62)第3章 SPSS基础统计描述 (63)3.1 数理统计量概述 (63)3.1.1 均值（Mean）和均值标准误差（S.E. Mea n） (63)3.1.2 中位数（Median） (64)3.1.3 众数（Mode） (64)3.1.4 全距（Range） (65)3.1.5 方差（Variance）和标准差（Standard Deviatio n） (65)3.1.6 峰度（Kurtosis）和偏度（Skewness）.. 663.1.7 四分位数（Quartiles）、十分位数（Deciles）和百分位数（Percentiles） (66)3.2 数据描述 (67)3.3 频数分析 (69)3.4 探索分析 (73)3.5 交叉列联表分析 (78)3.6 比率分析 (84)3.7 P-P图和Q-Q图 (86)3.8 图表绘制 (89)3.8.1 条形图 (89)3.8.2 线图 (94)3.8.3 面积图 (96)3.8.4 饼形图 (98)3.8.5 高低图 (99)3.8.6 箱图 (101)3.8.7 直方图 (103)3.9 本章小结 (104)第4章 SPSS基础模块分析 (105)4.1 均值分析 (105)4.1.1 均值的计算公式 (105)4.1.2 均值分析菜单 (106)4.2 方差分析 (108)4.2.1 单因素方差分析 (109)4.2.2 其他方差分析 (113)4.3 参数检验 (116)4.3.1 单样本T检验 (117)4.3.2 其他参数检验 (119)4.4 非参数检验 (120)4.4.1 卡方检验 (121)4.4.2 其他非参数检验 (124)4.5 回归分析 (131)4.5.1 线性回归 (131)4.5.2 其他回归分析 (138)4.6 聚类分析 (146)4.6.1 两步聚类分析 (146)4.6.2 其他聚类分析 (152)4.7 判别分析 (154)4.7.1 判别的函数公式 (155)4.7.2 判别分析的菜单 (155)4.8 因子分析与主成分分析 (161)4.8.1 因子分析 (161)4.8.2 主成分分析 (166)4.9 时间序列分析 (167)4.9.1 定义日期变量 (168)4.9.2 创建时间序列 (169)4.9.3 填补缺失数据 (171)4.9.4 时间序列分析 (171)4.10 生存分析 (172)4.10.1 寿命表分析 (173)4.10.2 其他生存分析 (174)4.11 相关分析 (176)4.11.1 简单相关分析 (176)4.11.2 散点图 (181)4.11.3 偏相关分析 (184)4.12 信度分析 (186)4.12.1 信度分析概述 (187)4.12.2 SPSS信度分析 (189)4.12.3 信度分析的其他问题 (192)4.13 本章小结 (197)第二篇 SPSS 17统计分析应用实例第一部分调查统计第5章调查统计入门实例 (203)5.1 硬币均匀性判断 (203)5.1.1 实例内容说明 (203)5.1.2 实现方法分析 (204)5.1.3 具体操作步骤 (204)5.2 使用回归分析判断住房与收入的关系 (207)5.2.1 实例内容说明 (207)5.2.2 实现方法分析 (208)5.2.3 具体操作步骤 (208)5.3 不同性别同学成绩的均值和方差分析 (216)5.3.1 实例内容说明 (216)5.3.2 实现方法分析 (216)5.3.3 具体操作步骤 (216)5.4 本章小结 (220)第6章调查统计提高实例 (221)6.1 学生身高的探索性分析 (221)6.1.1 实例内容说明 (221)6.1.2 实现方法分析 (222)6.1.3 具体操作步骤 (222)6.2 使用对数线性模型分析骨折资料 (229)6.2.1 实例内容说明 (229)6.2.2 实现方法分析 (229)6.2.3 具体操作步骤 (230)6.3 培训班学习成绩的显著性分析 (237)6.3.1 实例内容说明 (237)6.3.2 实现方法分析 (238)6.3.3 具体操作步骤 (238)6.4 本章小结 (241)第7章调查统计经典实例 (243)7.1 学习成绩的聚类分析 (243)7.1.1 实例内容说明 (243)7.1.2 实现方法分析 (243)7.1.3 具体操作步骤 (244)7.2 身体生长发育指标的地区显著性差异判断 (251)7.2.1 实例内容说明 (251)7.2.2 实现方法分析 (252)7.2.3 具体操作步骤 (252)7.3 复习时间和考试成绩的关系判断 (262)7.3.1 实例内容说明 (262)7.3.2 实现方法分析 (263)7.3.3 具体操作步骤 (263)7.4 本章小结 (266)第二部分市场研究第8章市场研究入门实例 (269)8.1 机电产品销售额的影响因素分析 (269)8.1.1 实例内容说明 (269)8.1.2 实现方法分析 (270)8.1.3 具体操作步骤 (270)8.2 消费支出与可支配收入的线性回归分析 (276)8.2.1 实例内容说明 (276)8.2.2 实现方法分析 (277)8.2.3 具体操作步骤 (277)8.3 商品的季节性分析 (289)8.3.1 实例内容说明 (289)8.3.2 实现方法分析 (290)8.3.3 具体操作步骤 (290)8.4 本章小结 (300)第9章市场研究提高实例 (301)9.1 保险公司革新速度与规模及其类型间的关系分析 (301)9.1.1 实例内容说明 (301)9.1.2 实现方法分析 (302)9.1.3 具体操作步骤 (302)9.2 不同厂家同种产品的质量分析 (313)9.2.1 实例内容说明 (313)9.2.2 实现方法分析 (314)9.2.3 具体操作步骤 (314)9.3 合成纤维的强度与拉伸倍数的关系分析 (318)9.3.1 实例内容说明 (318)9.3.2 实现方法分析 (319)9.3.3 具体操作步骤 (319)9.4 本章小结 (325)第10章市场研究经典实例 (327)10.1 灯丝不同的灯泡的使用寿命分析 (327)10.1.1 实例内容说明 (327)10.1.2 实现方法分析 (327)10.1.3 具体操作步骤 (328)10.2 不同商品的消费者满意度分析 (336)10.2.1 实例内容说明 (336)10.2.2 实现方法分析 (337)10.2.3 具体操作步骤 (337)10.3 顾客对不同款式衬衣喜爱程度的分析 (344)10.3.2 实现方法分析 (344)10.3.3 具体操作步骤 (344)10.4 本章小结 (348)第三部分企业/政府数据分析第11章企业/政府数据分析入门实例 (351)11.1 儿童身高数据频数分析 (351)11.1.1 实例内容说明 (351)11.1.2 实现方法分析 (352)11.1.3 具体操作步骤 (352)11.2 百姓对奥运会评价的方差分析 (360)11.2.1 实例内容说明 (360)11.2.2 实现方法分析 (361)11.2.3 具体操作步骤 (361)11.3 居民交通工具使用情况的回归分析 (369)11.3.1 实例内容说明 (369)11.3.2 实现方法分析 (370)11.3.3 具体操作步骤 (370)11.4 本章小结 (377)第12章企业/政府数据分析提高实例 (379)12.1 卫生部门对居民寿命情况的分析 (379)12.1.1 实例内容说明 (379)12.1.2 实现方法分析 (379)12.1.3 具体操作步骤 (380)12.2 农作物产量与降水量和平均温度的相关性分析 (386)12.2.1 实例内容说明 (386)12.2.3 具体操作步骤 (387)12.3 加强体育锻炼与增强身体素质的关系分析.. 39012.3.1 实例内容说明 (390)12.3.2 实现方法分析 (390)12.3.3 具体操作步骤 (391)12.4 本章小结 (394)第13章企业/政府数据分析经典实例 (395)13.1 当代大学生价值观的因子分析 (395)13.1.1 实例内容说明 (395)13.1.2 实现方法分析 (396)13.1.3 具体操作步骤 (397)13.2 职业女性家庭特征资料的信度评价 (404)13.2.1 实例内容说明 (404)13.2.2 实现方法分析 (405)13.2.3 具体操作步骤 (405)13.3 对国内生产总值和零售总额之间的关系分析 (412)13.3.1 实例内容说明 (412)13.3.2 实现方法分析 (413)13.3.3 具体操作步骤 (414)13.4 本章小结 (420)第四部分医学统计分析第14章医学统计分析入门实例 (423)14.1 血红蛋白值描述性统计分析 (423)14.1.1 实例内容说明 (423)14.1.2 实现方法分析 (424)14.1.3 具体操作步骤 (424)14.2 环氯胍的半数致死剂量计算 (428)14.2.1 实例内容说明 (428)14.2.2 实现方法分析 (429)14.2.3 具体操作步骤 (429)14.3 发硒与血硒的相关分析 (435)14.3.1 实例内容说明 (435)14.3.2 实现方法分析 (436)14.3.3 具体操作步骤 (436)14.4 本章小结 (439)第15章医学统计分析提高实例 (441)15.1 用统计图描述血压状态与冠心病的关系 (441)15.1.1 实例内容说明 (441)15.1.2 实现方法分析 (441)15.1.3 具体操作步骤 (442)15.2 判断红细胞计数的频数是否呈正态分布 (448)15.2.1 实例内容说明 (448)15.2.2 实现方法分析 (448)15.2.3 具体操作步骤 (449)15.3 胃癌患者发生术后院内感染的影响因素分析 (452)15.3.1 实例内容说明 (452)15.3.2 实现方法分析 (453)15.3.3 具体操作步骤 (453)15.4 本章小结 (462)第16章医学统计分析经典实例 (463)16.1 不同治疗方案的生存率分析 (463)16.1.1 实例内容说明 (463)16.1.2 实现方法分析 (464)16.1.3 具体操作步骤 (465)16.2 不同制剂的药效分析 (473)16.2.1 实例内容说明 (473)16.2.2 实现方法分析 (473)16.2.3 具体操作步骤 (474)16.3 同种药物在不同治疗阶段的药效分析 (481)16.3.1 实例内容说明 (481)16.3.2 实现方法分析 (481)16.3.3 具体操作步骤 (483)16.4 本章小结 (487)《SPSS 17中文版统计分析典型实例精粹》：以经典统计学软件SPSS 17中文版为写作平台，提供软件命令的中英对照基础篇学习软件基本操作和统计描述知识，实例篇详解案例应用原理、流程和操作技巧36个实例典型、丰富，涉及调查统计、市场研究、企业／政府数据分析和医学统计领域循序渐进、由浅入深，围绕SPSS应用的原理、流程和操作技巧娓娓阐述插图：1.3 SPSS的运行方式SPSS提供了三种基本的运行方式：完全窗口菜单运行方式、程序运行方式和批处理方式。
《统计分析和SPSS的应用(第五版)》课后练习答案与解析(第5章)
《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇）课后练习答案第5 章SPSS的参数检验1、某公司经理宣称他的雇员英语水平很高，如果按照英语六级考试的话，一般平均得分为75分。
现从雇员中随机选出11人参加考试，得分如下：80, 81, 72, 60, 78, 65, 56, 79,77,87, 76 请问该经理的宣称是否可信。
原假设：样本均值等于总体均值即u=u0=75步骤：生成spss 数据→分析→比较均值→单样本t 检验→相关设置→输出结果（Analyze->compare means->one-samples T test ；）采用单样本T 检验（原假设H0:u=u0=75, 总体均值与检验值之间不存在显著差异）；单个样本统计量N 均值标准差均值的标准误成绩11 73.73 9.551 2.880单个样本检验检验值= 75差分的95% 置信区间t df Sig.( 双侧) 均值差值下限上限成绩-.442 10 .668 -1.273 -7.69 5.14分析：指定检验值:在test 后的框中输入检验值（填75），最后ok!分析：N=11 人的平均值（mean）为73.7，标准差（std.deviation）为9.55,均值标准误差(std error mean) 为2.87.t 统计量观测值为-4.22，t 统计量观测值的双尾概率p-值（sig.(2-tailed)）为0.668，六七列是总体均值与原假设值差的95%的置信区间,为(-7.68,5.14), 由此采用双尾检验比较 a 和p。
T 统计量观测值的双尾概率p-值（sig.(2-tailed) ）为0.668＞a=0.05 所以不能拒绝原假设；且总体均值的95% 的置信区间为(67.31,80.14), 所以均值在67.31~80.14 内,75 包括在置信区间内,所以经理的话是可信的。
2、在某年级随机抽取35 名大学生，调查他们每周的上网时间情况，得到的数据如下（单位：小时）：（1）请利用SPSS 对上表数据进行描述统计，并绘制相关的图形。
SPSS 数据挖掘基础精品PPT课件
▪ 派生衍生变量——最近3个月的交易量转换成交易量增 长百分比；开户日期转换成开户时长等
23
• CRISP-DM——建立模型
商业
数据 数据
建立
模型
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• 流失顾客 Scoring模型 • 市场活动反应模型
• 顾客细分&扼要描述 • 商品推荐模型
数据挖掘
预测模型 金融模型
• 产品生产需要预测模型 • 销售预测模型
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• 揭发保险欺诈模型
Risk 管理模型
• Risk 管理模型 • 揭发欺诈模型
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制定项目 计划
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商业目标
成功标准
拥有资源
需求、假定 和限制
风险和 偶然性
专业 术语
数据挖掘 目标
数据挖掘 成功标准
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工具和方法 评估
成本和 收益
19
• CRISP-DM——数据理解
商业 理解
收集原始 数据
数据描述
数据探索 性分析
数据质量 描述
数据 数据
建立
模型
结果
理解 准备
模型
评估
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3
• 数据挖掘
数据挖掘定义：用已验证的方法从大量数据中发
掘出可采取行动的内在知识，从而改善企业运营。 已验证的方法 数据 知识 改善运营
数据挖掘技术：
预测与分类
聚类
关联性分析 序列分析
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异常监测
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4
• 预测与分类
对将来发生的事情进行预测
SPSS之统计挖掘第5部分 (25-30章)
▪ 设置随机数种子，请从菜单中选择：
▪ 单击“转换”|“随机数字生成器...”命令，弹 出随机数字生成器对话框，如图26-10所示。选 择“设置起点”。选择“固定值”并键入 9191972 作为值（用户也可以自行设定其他值 ）。单击“确定”按钮。大约 70% 以往客户被 分配至训练样本，30% 被分配至坚持样本。将 需要分区变量精确地重新创建用于那些分析的 样本。
个回归模型试验统计学意义的。
▪ 结果图27-6所示中给出了包括常数项在内的参 数及检验结果，进行的是t检验，可见常数项和 Lgt均有统计学意义。
▪ 建立回归方程为：y=5.820＊1.875t
曲线回归
▪ 曲线直线化变化方法尽管有可能通过一些函数转化 方法在一定范围内将他们的关系转变为线性关系， 但这种转化有可能导致更为复杂的计算或数据关系 失真，这时我们可以通过进行曲线拟合（Curve Fitting），曲线拟合是求解反应变量间曲线关系的 曲线回归方程的过程。
▪ 单击“输出”选项卡，如图26-14所示。
▪ 3．个案处理摘要
▪ 4．网络信息
▪ 5．模型摘要
▪ 6．Classification
▪ 7．结论
▪ 在用于创建模型的个案中，以前拖欠贷款的124 人中有74人分类正确。375名未欠贷者中有347 人分类正确。整体上，84.4%训练个案分类正确 ，与模型摘要表中15.6%显示不正确项相对应。 更好的模型应正确识别出更高百分比的个案。
▪ （3）从图27-12所示看到，随着儿童年龄的增 加，阴性率呈显著的上升趋势。但是这种上升 趋势并不是线性的，而表现为非线性的关 系。
故可以考虑采用曲线拟合的方法。这里选用二 次曲线模型、三次曲线模型和对数曲线模型。 拟合三个模型，将三者拟合情况进行比较，选 择拟合度较好的模型。
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4节点区
节点类型：
（1）起始节点，这类节点是整个数据流的起点，这 类节点之前不能再连接其他节点；
（2）中间节点，这类节点往往是数据挖掘过程的一
个步骤，可以在它之前和之后都可以且必须接其他
节点；
（3）终端节点：这类节点代表了数据流(或数据流
的分支)结束，这类节点后面不能再接其他节点。
起始节点
数据挖掘的目标：找出前10个购买金额最多的客户。
想法：要知道客户的订单总额，降序排序后，输出前
10名客户的信息。
拥有的数据库
画圈圈的三张表是
我们所需要的
从数据库中把客户、订单和订单明细导入 modeler中。 先建立与数据库ODBC连接，【控制面板】--
>【管理工具】-->【数据源】里设置用户DSN，源自存的文件也是以.str结尾的。
2.数据流、结果和模型管理区
（1）流：流管理区，同时构建/编辑多个模型流，这个选
项可以帮助分析员在对多个流进行切换；
（2）结果：将输出/图形的结果保存并进行编辑命名，供 下次查看； （3）模型：在该选项卡下，modeler所建立的所有模型都 将出现在这里，我们可以通过该选项卡随时查看生产的模 型，甚至把模型结果单独保存。
发布（deployment）将其发现的结果以及过程组织成为可读文本形式
1.数据流构建区
一个完整的数据流至少应该包括一个起始节点和一个终 端节点。
数据流构建区是主要工作区域，我们通过构建和连接一
个个节点帮助我们完成数据探索，数据清洗及数据建模
等工作。
数据流在Modeler中称之为stream，因此modeler保
3.数据挖掘项目管理区
数据挖掘会是一个持续性的项目过程，尤其是在商
业数据挖掘当中。可以看到，这里面的阶段设置就是按照
CRISP-DM方法论进行划分的，通过这个项目管理区，我 们就可以很方便把相应的内容（无论是str文件，结果，模 型乃至于word文档都可以归纳进来）对号入座，在每次开 展或者继续项目的时候就可以很容易进行查看操作，非常 方便分析人员进行管理。
(2)查看超节点 ①右击超节点并选择‚扩展‛ ②工具栏中选择‚放大‛
③数据流管理区单击相关超节点
2.缓冲
若包含大量数据的数据流，每次从头执行会耗费大量
的时间。缓冲，使数据流的执行不必每次都从头开始。
在选定节点上右击选择‚缓冲‛ 会在节点的右上角出现一个标记
‚启用‛命令，
当第一次执行数据流时，数据流在完成该节点相应计 算后，该标记会变绿， 表示数据结果已存在内存
商业理解（business understanding）从商业的角度了解项目的要求
和最终目的，确定数据挖掘的目标，制定项目计划。
数据理解（data understanding）收集原始数据、探索数据特征、检
验数据质量(完整性、正确性)和缺失值的填补等。
数据准备（data preparation）涵盖了从原始粗糙数据到构建最终数据
多项：多分类变量， 可以指定主效应、全 析因或定制。
进入法：将所有项直 接输入方程中。
向前步进法：一边进 入一边删减，最终模 型便已生成。
向后步进法：与向前 步进法是相反的。
2.引入医生的业务经验改进模型
5.4.7模型发布
3.开发软件应用
5.5 进一步学习
源 记录
中间节点 字段 节点区 图形 建模 终端节点 输出 导出
IBM SPSS
（1）起始节点 源节点：包含各数据源类型，通过该节点，可以读取 不同类型的数据(spss,excel,text) （2）中间节点 ①记录节点：包含对记录进行处理的各种方法(选择、 排序)。
②字段选择：包含对字段进行处理的各种方法(定义类
滚轮：按住此键移动鼠标可以用于节点间
进行连接。
5.2.2 modeler的表达式
相当于SPSS 转换
字段节点的 导出节点
5.2.3modeler的操作技巧
1.超节点 若干个相关节点封装成一个超节点(打包)。 (1)创建：
①选中需要封装的若干节点，右击并选择创建”
创建超节点”
②选中需要封装的若干节点，工具栏中单击
集（将作为建模工具的分析对象）的全部工作，为适应建模工具而进行的数据清理(数 据变量的选择和转换)等等。
建模（modeling）多种建模方法被加以选择和使用，通过优化模型将其参数
将被校准为最为理想的值。
评估（evaluation）一个关键的评价指标就是看，是否仍然有一些重要的企
业问题还没有被充分地加以注意和考虑。
想法：决策树，通过训练数据构建决策树，可以 高效的对未知的数据进行分类。
使用分区数据：如果定义了 分区字段，则此选项可确保 仅训练分区的数据用于构建 模型。
为每个分割构建模型：给指 定为分割字段的输入字段的 每个可能值构建一个单独模 型。
输出类型：在此指定模型输出为决策树或规则集。
组符号：选中则组合属性值输出
第五章 modeler操作入门
第五章 modeler操作入门
5.1 5.2 5.3 5.4 5.5
modeler概述 modeler相关操作 modeler功能 案例分析 进一步学习
5.1Modeler概述
Modeler界面
架构与产品
5.1.1Modeler界面
简介：一般认为数据挖掘是持续性的项目过程， 在这个过程中，数据挖掘的各种算法是数据挖掘过 程的核心步骤，但并不是整个项目的全部决定性因 素。 为了数据挖掘过程更标准化，IBM SPSS Modeler使用的就是CRISP-DM(CRoss Industry Standard Process- for Data Mining)，跨行业数据挖 掘标准流程），其中一共分为6个步骤：商业理解， 数据理解，数据准备，建模，评估，发布。
5.4案例分析
5.4.1项目背景
数据挖掘的目地：建立一套有效的药物选择决 策支持系统。
5.4.2数据说明
5.4.3商业理解
从商业的角度了解项目的要求和最终目的，确定数据挖 掘的目标，制定项目计划。 这个案例中：我们需要根据病人的个人情况和身体生化 指标来确定何种药物对他更合适。
5.4.4数据理解
5.1.2架构与产品
数据量小时，单机版SPSS modeler
数据量大时，C/S架构运行
5.2modeler相关 操作
基本操作
表达式
技巧
5.2.1 modeler基本操作
左键：用于节点选择，按住此键可以将节
点进行随时拖动；
右键：用于挑出菜单，菜单中包含一系列
诸如连接，编辑，复制，删除等功能；
②流参数：在流脚本中或在流属性对话框 中设置，可用于流中的所有节点。菜单栏 【工具】-->【流属性】-->【参数】
③超节点参数：适用于超节点的封装节点。 【超节点】-->【定义参数】
5.3 modeler 功能
数据整理案例
探索性数据分析案例
建立模型、模型检验 与模型应用案例
5.3.1数据整理案例
中，以后再执行数据流，将从该节点执行。
当关闭数据流，缓冲数据也会消失，如果希望
以后使用缓冲数据，应该选择‚缓冲‛
存缓冲‛，使缓冲数据保存到硬盘上。
‚保
下次使用时选择‚缓冲‛
‚下载缓冲‛即可。
3.数据流注解 4.参数设置
①会话参数：可用于当前会话中使用的所
有流。菜单栏【工具】-->【设置会话参数】
型)。
（3）终端节点
①图形节点：提供了多种的图形功能，通过图形展示的方式进行 数据探索或者对模型效果评估； ②建模节点：提供各种数据挖掘模型，当该节点运行后会生成 ‚模型节点‛，而该节点就属于中间节点。 ③输出节点：提供数据表，交叉表，报告等，可以帮助我借助统 计分析来进行适当的数据探索以及结果评估； ④导出节点：把数据结果导出到各种格式的文件进行保存，导出 为excel文件； ⑤Statistics节点：调用statistics的功能。
在网络图中只显示标记字段 （T/F）。这项功能在显示多 个产品（购买产品或非购买产 品）间的关系时非常实用。如 果勾选了‚仅显示真值标志‛ 则只看多个购买产品间的关系 ‘网络’节点显示具有互动性，且可以改变阈值设置(关 联程度低高)、隐藏无关字段、修改布局和生成节点。 存在两种类型的网络图： 在‚网络：中，显示所有选择的分类字段间的关系； 在‛导向网络‚图中，仅显示涉及具体目标字段的关系且 需要设定结束字段且仅显示 true 标记
线值为可以选择以下定义：
①绝对值将根据带有成对值的记录数设置阈值。
②总体百分比该成对值的记录占网络图形全部对值的
记录的比例。
③④较小字段/值的百分比和较大字段/值的百分比说
明要使用较小或较大字段/值来估计百分比。
5.3.3建立模型、模型检验与模型应 用案例
商业目的：客户是否对直邮响应
数据挖掘的目标：预测客户对直邮的态度
添加Northwind节点，文件指向northwind.mdb
从modeler的源中选入数据库节点，导入3张表。
5.3.2探索性数据分析案例
商业目的：设计产品套餐进行营销策划
数据挖掘的目标：找出产品之间的关系 想法：网络节点节点位于‚图形‛ 节点下，通过 绘制网络图展示变量属性之间的强弱程度，一般 用于关联分析以及分类变量之间的关系呈现。