圖書描述
本書盡可能以通俗易懂且詳盡地介紹統計方法之正確使用，然後藉用SPSS軟體進行資料分析，且對SPSS分析結果錶給與閤理詳盡的解釋，即統計方法，SPSS操作及分析結果解釋一併進行。每種統計方法均配與例題，通過例題的學習，讀者很容易瞭解SPSS之操作過程及分析結果之解釋。
書中各章節之例題資料及SPSS操作過程可從下列網址下載後自行操作演練。資料檔是以SPSS格式(*.sav)建立的，也可調用Excel格式資料進行分析，按照書上SPSS操作步驟，便可輕鬆獲得資料分析結果。
著者信息
圖書目錄
圖書序言
圖書試讀
用户评价
對於「資料分析與SPSS應用」這本書，我隻能說，太、太、太實用瞭！我是在一個偶然的機會下，在書店裡看到這本書的，當時我正在尋找一本能夠幫助我提升工作技能的書籍，而這本書的書名正是我所需要的。我之前的工作經驗，多半是偏嚮於傳統的業務銷售，對於數據分析這一塊，一直覺得是比較遙遠且專業的領域。但是，隨著市場的變化和科技的發展，我發現越來越多的決策都離不開數據的支持，這也讓我意識到，學習資料分析的重要性。這本書的優點在於，它非常貼近實際應用，並非隻是空泛的理論探討。書中提供瞭大量的SPSS操作範例，每一個範例都結閤瞭實際的商業情境，例如客戶流失分析、產品銷售預測、市場細分等等。我透過這些範例，不僅學會瞭如何在SPSS中進行各種複雜的統計分析，更重要的是，我理解瞭這些分析結果對於企業決策的意義。書中對於「迴歸分析」、「決策樹」等進階方法的講解，也讓我大開眼界。我過去對於預測模型總是感到非常神秘，但書中的循序漸進的講解，讓我能夠理解其背後的原理，並學會如何應用。例如，我曾經利用書中的方法，分析瞭公司過去的銷售數據，成功地預測瞭下一季度的銷售趨勢，這個成果得到瞭老闆的肯定，也讓我對自己的能力有瞭很大的提升。總之，這本書是一本非常值得投資的工具書，它能夠幫助你快速掌握SPSS軟體的使用技巧，並將這些技巧應用於實際工作，提升你的專業競爭力。
评分我對「資料分析與SPSS應用」這本書的看法，是它提供瞭一個非常堅實的基礎，讓我可以從零開始，逐步建立起對於資料分析的理解。作為一位初入職場的研究助理，我發現很多研究專案都需要進行嚴謹的數據分析，而我過去的統計學知識相對薄弱，尤其是在SPSS軟體的實際操作上，更是感到力不從心。這本書的齣現，無疑為我解決瞭燃眉之急。它從最基本的SPSS軟體介麵講解開始，細緻入微地說明瞭每一個功能的使用方法，讓我能夠快速熟悉軟體的運作。書中對於「資料預處理」的章節，也讓我深刻理解瞭「垃圾進，垃圾齣」的道理，學會瞭如何進行資料清理、轉換和重組，確保分析的有效性。我特別欣賞書中對於各種統計方法的講解，不僅清晰地闡述瞭理論基礎，還通過大量的實例，演示瞭如何在SPSS中實現這些分析，並如何解讀分析結果。例如，書中對於「變異數分析（ANOVA）」的講解，讓我理解瞭如何在SPSS中進行多組平均數的比較，並學會瞭如何判斷是否存在顯著差異。此外，書中還涵蓋瞭「因子分析」和「集群分析」等多元統計方法，這些方法在學術研究中非常常用，而這本書的講解，讓這些原本看似複雜的概念，變得容易理解和應用。透過學習這本書，我現在能夠更有信心地麵對各種數據分析任務，也更能理解研究報告中各種統計術語的含義。我認為，這本書是任何想要深入瞭解資料分析，並熟練運用SPSS軟體的研究者，都應該必備的參考書籍。
评分這本「資料分析與SPSS應用」真是讓我相見恨晚！當初在圖書館翻到這本書的時候，還以為又是那種枯燥乏味的教科書，沒想到一打開，就被它紮實的內容和清晰的邏輯深深吸引。我是一個從事市場研究的資深人員，過去在處理大量的問捲資料時，總覺得有點力不從心，尤其是在進行多變量分析時，總覺得自己對數據的解讀不夠深入，有時候甚至會被一些複雜的統計術語搞得暈頭轉嚮。然而，這本書的齣現，就像在黑暗中點亮瞭一盞明燈。作者從最基礎的資料清理和描述性統計開始，循序漸進地介紹瞭各種統計方法，並且非常詳盡地說明瞭如何在SPSS軟體中進行操作。我特別欣賞書中對於每一個分析步驟的解釋，不僅僅是告訴你「怎麼做」，更重要的是「為什麼要這樣做」，以及這樣做的結果代錶著什麼意義。書中舉的案例也都是貼近實際工作場景的，這讓我在學習過程中能夠立刻將理論知識應用到實務上，大大提升瞭我的工作效率和分析能力。例如，書中對於迴歸分析的詳細講解，包括如何判斷模型的顯著性、如何解釋迴歸係數的意義，以及如何處理多重共線性等問題，都讓我茅塞頓開。過去我對這些概念總是一知半解，現在我能夠自信地運用這些工具來預測銷售趨勢、分析客戶行為，甚至為產品開發提供更精準的決策支持。而且，書中的排版和圖例也非常用心，讓閱讀體驗非常愉悅。即使是對統計學初學者來說，這本書也絕對是一本值得推薦的入門寶典。我強烈建議所有對資料分析感興趣的朋友，無論是學生、研究人員，還是像我一樣的業界人士，都應該把這本書放在案頭，它絕對會成為你手中不可或缺的利器。
评分「資料分析與SPSS應用」這本書，對我而言，就像是打開瞭一扇通往數據世界的大門。我是一位平麵設計師，平時的工作重心都在創意和視覺呈現上，對於數據分析這一塊，一直是比較陌生的領域。然而，隨著數位行銷和社群媒體的興起，我發現越來越多的設計決策都需要數據的支持，例如瞭解目標受眾的偏好、分析廣告活動的成效等等。這本書以非常友善且直觀的方式，讓我能夠快速上手SPSS軟體。書中的圖解非常豐富，每一個操作步驟都配有清晰的截圖，讓我能夠輕鬆地跟隨學習。我從書中學會瞭如何進行「描述性統計」，例如計算平均值、中位數、標準差等，並能運用SPSS生成各種統計圖錶，來直觀地展示數據的特徵。這對於我分析社群媒體的互動數據、瞭解使用者對不同設計的反應非常有幫助。書中關於「交叉錶分析」的講解，也讓我能夠分析不同使用者群體在不同設計偏好上的差異，從而更好地為他們量身打造視覺內容。我曾經利用書中的方法，分析瞭公司過去幾次廣告活動的點擊率和轉換率數據，成功地識別齣最受歡迎的廣告風格和訊息，並為後續的設計提供瞭寶貴的參考。這本書不僅幫助我掌握瞭SPSS這個強大的工具，更重要的是，它培養瞭我從數據中發現洞察的思維方式，讓我能夠將創意與數據結閤，做齣更具策略性的設計決策。我強烈推薦給所有希望提升數據分析能力，並將其應用於創意設計領域的朋友們。
评分這本「資料分析與SPSS應用」對我來說，是一本非常務實且能解決實際問題的參考書。我目前在一傢物流公司擔任營運分析師，每天需要處理大量的貨物運輸數據、時間數據、成本數據等，我總是希望能從這些龐雜的數據中挖掘齣能提升營運效率的洞見。過去，我嘗試過一些其他的統計書籍，但總覺得理論性太強，難以應用到實際工作中。這本書的優點在於，它非常貼近實際的營運分析場景。書中提供瞭大量的SPSS操作範例，每一個範例都結閤瞭物流業的實際問題，例如路線優化、運輸時效預測、成本控製等。我透過這些範例，學會瞭如何在SPSS中進行各種複雜的統計分析，並將這些分析結果應用於改善營運流程。我特別欣賞書中關於「時間序列分析」的講解，它讓我能夠預測貨物的需求量，閤理安排運輸資源，從而降低運輸成本，提高準時率。書中關於「迴歸分析」的應用，也讓我能夠分析影響運輸成本的關鍵因素，並提齣相應的解決方案。例如，我曾經利用書中的方法，分析瞭不同貨物種類、運輸距離、天氣狀況等因素對運輸時間的影響，並成功地建立瞭預測模型，以更準確地預估運輸時間，提升客戶滿意度。這本書不僅幫助我掌握瞭SPSS軟體的使用技巧，更重要的是，它為我提供瞭一套係統性的數據分析方法論，讓我在工作中能夠更自信、更有效地解決各種營運難題。我真心推薦這本書給所有在物流、供應鏈等領域，希望提升數據分析能力的朋友們。
评分「資料分析與SPSS應用」這本書，對於我這個在會計師事務所工作的年輕人來說，簡直是如獲至寶！我日常工作中需要處理大量的財務報錶和客戶資料，但我總覺得自己對這些數字的理解不夠深入，無法從中發現潛在的風險或商機。這本書以一種非常係統且易於理解的方式，將複雜的統計分析方法與SPSS軟體的實際操作緊密結閤，極大地提升瞭我的工作能力。我特別欣賞書中對於「敘述性統計」和「資料視覺化」的講解。我學會瞭如何運用SPSS生成各種圖錶，例如摺線圖、散佈圖、箱型圖等，並能快速地從中識別齣財務數據的趨勢、異常值和分布情況。這讓我在分析客戶的財務狀況時，能夠更快速地掌握重點，並為客戶提供更具洞察力的建議。書中關於「假設檢定」的部分，也讓我受益匪淺。我過去對各種假設檢定總是感到睏惑，例如t檢定、ANOVA等，但書中循序漸進的講解，讓我明白瞭它們的適用條件和判讀方法。現在，我能夠更自信地進行不同組別的財務數據比較，找齣潛在的差異和影響因素。此外，書中對於「迴歸分析」的講解，也讓我對預測模型有瞭更深的理解。我學會瞭如何利用歷史財務數據，來預測未來的營收、成本等指標，這對於公司的財務規劃和風險管理非常有幫助。這本書不僅提升瞭我的技術技能，更重要的是，它培養瞭我從數據中發現價值的思維方式。我真心推薦這本書給所有希望在財務領域提升數據分析能力的朋友們。
评分我對「資料分析與SPSS應用」這本書的感受，是它像一位循循善誘的老師，將原本聽起來遙不可及的統計學概念，變得生動有趣且實用。作為一名對教育領域的數據分析抱有濃厚興趣的學習者，我一直希望能夠運用科學的方法來評估教育成效、分析學生學習行為。然而，市麵上關於統計分析的書籍，往往晦澀難懂，讓人望而卻步。這本書的齣現，恰好填補瞭這個空白。它以非常清晰的邏輯，從最基礎的SPSS軟體介麵介紹開始，循序漸進地講解瞭各種統計分析方法。我特別喜歡書中關於「量化研究方法」的介紹，包括如何設計研究、如何抽樣、如何編碼資料等等，這些都是進行嚴謹教育研究的基礎。書中對於「測驗理論」和「信度效度分析」的詳細講解，讓我能夠更科學地評估教育測驗的品質，並找齣改進的方嚮。我曾經利用書中的方法，分析瞭一批學生的考試成績，成功地識別齣影響學習成效的關鍵因素，並為教師們提供瞭改進教學策略的建議。此外，書中關於「變異數分析（ANOVA）」和「因素分析」的講解，也讓我能夠深入地瞭解不同教學方法對學生學習結果的影響，以及學生在學習過程中可能存在的不同學習風格。這本書不僅讓我掌握瞭SPSS這個強大的分析工具，更重要的是，它為我打開瞭教育數據分析的大門，讓我能夠更科學、更有效地為教育事業貢獻力量。我真心推薦這本書給所有對教育數據分析感興趣的老師、學生和研究人員。
评分這本「資料分析與SPSS應用」真的讓我驚豔不已！我是一名專門從事使用者體驗（UX）研究的分析師，過去在收集和分析大量的訪談記錄、使用者行為數據時，總是覺得力不從心。雖然我對研究方法有一定的瞭解，但如何將這些數據轉化為有價值的洞察，卻是我一直以來麵臨的挑戰。這本書的齣現，徹底改變瞭我的工作方式。它不僅僅是一本SPSS操作指南，更是一本關於如何「思考」數據的書。作者從最基礎的資料清理和描述性統計開始，循序漸進地引導我理解不同類型的數據，以及如何選擇閤適的分析方法。書中對於「交叉錶分析」和「相關性分析」的講解，讓我能夠清晰地看到不同使用者群體之間的行為差異，以及不同變數之間的關係。我最喜歡的是書中關於「迴歸分析」的應用，它讓我學會瞭如何建立預測模型，來預測使用者在產品上的活躍度、購買意願等關鍵指標。透過這些分析，我能夠更精準地識別使用者痛點，並為產品團隊提供更具體的優化建議。書中還涵蓋瞭「信效度分析」，這對於確保研究結果的可靠性至關重要。我曾經利用書中的方法，成功地驗證瞭我們問捲調查的內部一緻性，大大提升瞭研究的可信度。總之，這本書不僅幫助我掌握瞭SPSS這個強大的工具，更重要的是，它為我打開瞭數據分析的思維方式，讓我能夠從海量的數據中挖掘齣有意義的洞察，並將這些洞察轉化為實際的產品改進。我強烈推薦給所有在數據驅動領域工作的朋友們！
评分我個人對於「資料分析與SPSS應用」這本書的評價，可以說是相當高的。作為一個在學術研究領域奮鬥多年的學子，我深知統計分析在論文撰寫中的關鍵性。過去，我常常為瞭尋找一個閤適的統計方法、如何正確地在SPSS中實現，以及如何解釋結果而苦惱不已，常常需要翻閱大量的英文文獻，耗費大量時間。這本書以中文的方式，將複雜的統計概念和SPSS的操作流程，以一種非常係統且易於理解的方式呈現齣來，對我來說簡直是一大福音。我特別喜歡書中涵蓋的內容廣度，從最基本的資料輸入、處理、轉換，到進階的因子分析、集群分析，甚至還涉及到瞭信效度分析等，這些都是進行嚴謹學術研究不可或缺的部分。作者在講解每一個統計方法時，都會先介紹其理論基礎，再結閤SPSS的操作步驟，最後輔以範例解釋結果的意義。這種「理論+實踐」的教學模式，讓我能夠真正理解每一個步驟背後的邏輯，而不是死記硬背。特別是書中關於假設檢定的部分，非常細膩地闡述瞭不同檢定方法的適用條件和結果判讀，讓我過去常常混淆不清的概念，如今變得豁然開朗。我還記得，在準備我的碩士論文時，有一部分的資料分析讓我傷透瞭腦筋，幾經嘗試都無法得到滿意的結果。後來我翻閱瞭這本書，找到瞭書中關於結構方程模型（SEM）的介紹，雖然SEM比較進階，但書中的講解非常到位，一步步引導我完成瞭分析。這大大提升瞭我論文的品質，也讓我對自己的研究能力有瞭更強的信心。我認為，這本書不僅僅是一本工具書，更像是一位經驗豐富的導師，在學習統計分析的道路上，給予瞭我極大的幫助和啟發。
评分「資料分析與SPSS應用」這本書，對我這個剛踏入職場的小資女來說，簡直是及時雨！我目前在一傢中小型企業擔任行政助理，工作內容偶爾會接觸到一些客戶數據、銷售數據，但我總覺得自己對這些數字的理解很淺薄，無法從中挖掘齣有用的資訊。每次老闆要求我做一些簡單的數據匯總或者趨勢分析，我都覺得壓力很大。這本書的內容，恰好解決瞭我這個痛點。它從最基礎的SPSS介麵介紹開始，非常耐心地教我如何導入、整理資料，這些都是我之前從未接觸過的。書中的圖解非常清晰，每一個按鈕、每一個選項都解釋得明明白白，讓我在操作SPSS的時候，不再像無頭蒼蠅一樣亂點。我特別喜歡書中關於「描述性統計」和「圖形展示」的章節，讓我學會瞭如何運用SPSS生成各種圖錶，例如長條圖、圓餅圖、摺線圖等，並學會瞭如何從這些圖錶中快速地瞭解數據的分布情況和基本特徵。現在，我能夠自信地為老闆製作更專業、更有視覺衝擊力的數據報告，也敢於在會議上提齣一些基於數據的觀察和建議。書中還介紹瞭一些簡單的「推論統計」，像是t檢定和卡方檢定，讓我能夠對不同群體之間進行比較，找齣可能的差異。雖然這些方法聽起來有點專業，但書中的講解非常通俗易懂，讓我能夠理解其應用場景。我現在覺得，掌握SPSS和基本的資料分析能力，真的能夠讓我在工作中更加得心應手，也更有價值感。這本書的實用性，絕對遠超齣瞭我的預期，我會推薦給所有和我一樣，希望提升數據分析技能的朋友們。
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