商業數據分析師認證：以 IBM SPSS Statistics為範例 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

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　　「商業數據分析師認證」是符閤企業、機關團體與個人之商業數據分析專業能力認證，以職場上實際可運用的實例練習，搭配係統的學習，讓數據分析之專業能力可以更紮實，更符閤企業的需求，可提供企業、機關團體作為選拔優質人纔之參照標準。

　　本書乃專為認證學員所設計的參考用書，不論是IBM SPSS Statistics的老手或新手都適閤使用，內容不僅涵蓋軟體的使用，更搭配應用性題組，循序漸進地教您如何利用統計分析工具處理並解決實務問題。

　　IBM SPSS Statistics為全球知名統計分析軟體，國內外各大企業多是SPSS係列産品的使用者。本書可協助提高商業數據分析師認證之通過率，並具備IBM SPSS Statistics軟體操作能力，讓您從Big Data的時代中脫穎而齣。

　　本書不同於坊間一般的統計書籍，帶領您藉由強大的分析工具，將統計理論應用在實際的範例資料情境上，並引導您善用統計解決實務問題。本書強調以統計技術與IBM SPSS Statistics統計分析工具之應用，讓您可以學習到許多分析上常用的技巧與統計觀念，是統計學習與分析軟體操作上所必備的工具書。
 

商業數據分析師認證：以 IBM SPSS Statistics為範例 內容簡介 本書旨在為有誌於成為商業數據分析師的讀者提供一套全麵、實用的理論知識與實操指南。全書內容緊密圍繞現代商業決策對數據分析能力日益增長的需求展開，並著重於以業界廣泛應用的統計分析軟件 IBM SPSS Statistics 為主要操作平颱，幫助讀者建立起從數據采集、清洗、探索到高級建模、結果解讀和報告撰寫的完整分析流程。 第一部分：商業數據分析基礎與思維框架 本部分是構建數據分析師職業素養的基石。我們首先探討數據分析在現代商業環境中的戰略地位，闡釋數據驅動決策的核心理念。內容涵蓋瞭商業智能（BI）與數據分析的區彆與聯係，以及不同業務場景（如市場營銷、運營管理、風險控製）下數據分析的典型應用案例。 隨後，重點介紹瞭商業數據分析師所需具備的核心思維模型，包括批判性思維、商業理解能力和問題界定能力。我們詳細講解瞭如何將一個模糊的商業問題轉化為清晰、可量化的分析目標，並介紹瞭常用的分析框架，如MECE原則（相互獨立，完全窮盡）在數據梳理中的應用。 統計學基礎知識被提煉為商業應用導嚮的內容。我們將深入講解描述性統計（均值、中位數、眾數、方差、標準差）在業務數據概覽中的作用，並著重介紹推斷性統計的基礎概念，包括抽樣分布、中心極限定理、假設檢驗的基本邏輯（零假設與備擇假設的設定），以及P值和置信區間在商業報告中的準確解讀，確保讀者能夠理解統計結果背後的業務含義，而非僅僅停留在數學公式層麵。 第二部分：IBM SPSS Statistics 軟件精通與數據準備 本部分是本書的核心操作指南，專注於讓讀者熟練掌握 IBM SPSS Statistics 的界麵、數據管理和預處理能力。 軟件界麵與環境設置： 詳細介紹SPSS的“數據視圖”、“變量視圖”和“輸齣瀏覽器”的工作原理，以及如何進行個性化設置以提高分析效率。 數據導入與轉換： 覆蓋從Excel、CSV、數據庫等多種源導入數據的步驟，並講解如何處理常見的文件編碼和分隔符問題。 數據清洗與預處理： 這是確保分析結果可靠性的關鍵步驟。我們係統講解瞭處理缺失值（包括完全隨機缺失、隨機缺失的識彆與插補方法，如均值/中位數/眾數替代法、迴歸法）和異常值（識彆、可視化檢測如箱綫圖、Z分數法，以及應對策略）。 變量管理與重編碼： 講解如何定義、修改變量標簽和值標簽。重點演示變量計算（創建新變量）、變量重編碼（將連續變量離散化、閤並類彆）和選擇/篩選案例等高級數據轉換功能，以適應不同統計模型的輸入要求。 第三部分：探索性數據分析（EDA）與可視化 有效的探索性數據分析是識彆數據模式、檢驗數據質量和指導後續建模的基礎。本部分強調“讓數據自己說話”。 單變量分析： 講解如何使用SPSS生成頻率分布錶、直方圖、莖葉圖，並結閤業務背景解釋這些分布特徵（如偏態、峰度）對決策的啓示。 雙變量與多變量探索： 深入探討分類變量之間的關係檢驗，如卡方檢驗（Chi-Square Test）在關聯性分析中的應用，以及連續變量間的關係，包括相關性分析（Pearson、Spearman係數的計算與解釋）。 專業圖錶製作： 不僅限於基礎的柱狀圖和餅圖，本書著重教授如何利用SPSS的圖形生成器（Chart Builder）製作專業級的業務可視化圖錶，如分組箱綫圖、散點圖矩陣（Scatterplot Matrix）和交叉製錶（Crosstabs）的可視化展示，並強調圖錶應如何服務於商業論點。 第四部分：核心統計推斷與模型構建 本部分轉嚮更復雜的統計推斷和預測模型，是數據分析師産齣價值的關鍵環節。 均值比較與差異檢驗： 詳細講解 T檢驗（獨立樣本、配對樣本）和 方差分析（ANOVA）在比較不同組彆間指標差異（如不同市場活動的ROI差異、不同用戶群體的滿意度差異）中的應用。重點關注檢驗結果的解讀，以及何時需要進行事後檢驗（Post-Hoc Tests）。 綫性迴歸分析（Linear Regression）： 這是預測建模的基石。內容涵蓋簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸的建立過程，包括最小二乘法的原理概述。重點講解模型診斷，如多重共綫性的檢測（VIF值）、殘差分析（正態性、同方差性檢驗），以及迴歸係數的業務意義解讀。 邏輯迴歸分析（Logistic Regression）： 針對分類因變量（如客戶流失/未流失、購買/未購買）的預測。講解如何解釋Logit函數、Odds Ratio（優勢比），以及模型評估指標如ROC麯綫、AUC值的商業應用。 第五部分：高級分析技術與商業報告撰寫 為應對復雜的商業問題，本部分介紹瞭SPSS中更具挑戰性的分析工具，並總結瞭如何將技術成果轉化為可執行的商業建議。 方差分析的進階應用： 探討因子方差分析（Factorial ANOVA）和協方差分析（ANCOVA），用於處理多因素交互作用和控製協變量的場景。 非參數檢驗： 在數據不滿足正態性或方差齊性假設時，講解曼-惠特尼U檢驗、Kruskal-Wallis H檢驗等替代方法，確保分析的魯棒性。 數據挖掘與聚類分析（Clustering）： 介紹K-Means聚類的基本算法和步驟，指導讀者如何基於客戶行為或産品特徵進行有效細分（Segmentation）。 商業洞察與報告： 強調數據分析的終點是行動建議。本章指導讀者如何構建一個結構清晰、邏輯嚴謹的分析報告，包括摘要、方法論、關鍵發現、限製說明和明確的商業建議。講解如何使用SPSS的輸齣結果，結閤專業圖錶，有效地嚮非技術背景的決策者溝通復雜的數據發現。 本書通過大量的SPSS操作截圖和緊貼實際業務的練習案例，確保讀者不僅理解“是什麼”，更能掌握“怎麼做”，最終成長為一名能夠獨立解決實際商業問題的分析專傢。

作者簡介

李德治

　　現職：大葉大學資訊管理學係助理教授
　　學曆：國立中興大學應用數學博士
　　研究領域與專長：數值分析、數學模擬、統計分析

梁德馨

　　現職：輔仁大學統計資訊學係教授
　　學曆：淡江大學管理科學博士
　　研究領域與專長：抽樣調查理論與實務、行銷研究、顧客關係管理、資料採礦

 

第1章 SPSS簡介
第2章 統計圖
第3章 敘述統計
第4章 檢定
第5章 相關分析
第6章 復選題處理
第7章 SPSS與統計學的觀念匯整
 

评分☆☆☆☆☆

這本書的編排邏輯非常清晰，從整體概念的介紹，到具體工具的使用，再到實際案例的分析，層層遞進，循序漸進。我喜歡它在內容深度和廣度上的平衡。它既有對數據分析核心概念的深入剖析，又不失對實際操作細節的詳盡指導。對於我這種有一定數據分析基礎，但希望係統性梳理知識體係並提升技能的人來說，這本書是非常理想的選擇。它不僅講解瞭各種分析模型的原理，更重要的是，它強調瞭如何在實際商業環境中選擇和應用這些模型，以及如何評估模型的有效性。書中關於數據可視化和報告製作的部分，對我來說尤其有價值，因為我知道，再好的分析結果，如果不能清晰有效地呈現給決策者，也無法發揮其應有的作用。它對IBM SPSS Statistics的講解，也讓我看到瞭如何將理論知識轉化為實際操作的工具。我一直在尋找一本能夠幫助我從“知道”到“做到”的書，而這本書，恰恰給瞭我這樣的機會。它讓我看到瞭數據分析的無限可能，也讓我對自己的職業發展有瞭更明確的規劃。

评分☆☆☆☆☆

哇，拿到這本書簡直是驚喜！我之前對數據分析一直有點畏難情緒，總覺得需要很深的數學和統計學背景纔能入門。但這本書的封麵設計就給人一種專業又不失親切的感覺，色彩搭配和排版都很舒服，讓人一看就想翻開。我特彆喜歡它對“商業數據分析師”這個角色的定位，不僅僅是枯燥的數據處理，而是強調如何利用數據洞察商業機會，解決實際問題。這本書的開篇就深入淺齣地介紹瞭數據分析在各行各業的應用案例，從市場營銷到金融風控，再到運營優化，每一個例子都讓我眼前一亮，仿佛打開瞭新世界的大門。我之前還在猶豫要不要報一些綫下的培訓班，現在看來，這本書的內容已經足夠詳細，而且它強調的“以IBM SPSS Statistics為範例”，這恰好是我一直在尋找的實用工具。雖然我還沒開始深入學習，但光是瀏覽目錄和前幾章，我就能感受到作者的良苦用心，將復雜的概念用清晰易懂的語言和生動的圖錶呈現齣來。我尤其期待它在數據可視化和報錶製作方麵的講解，畢竟，如何將分析結果有效傳達給非技術背景的決策者，也是一門藝術。這本書的齣現，讓我對掌握數據分析技能充滿信心，迫不及待地想開始我的學習之旅瞭。

评分☆☆☆☆☆

我是一個在傳統行業摸爬滾打多年的職場人士，近年來，大數據和數據分析的概念越來越熱門，我也深感不學習不行。但市麵上的書籍要麼過於理論，要麼過於技術化，讓我望而卻步。這本書的特點在於它的“商業導嚮”，它不是在教你如何成為一個數據科學傢，而是在教你如何成為一個懂數據的商業分析師。它強調的是如何將數據分析的能力轉化為商業價值，如何用數據驅動決策，如何與非技術部門的同事有效溝通。書中對不同業務場景下的數據分析方法進行瞭詳細的闡述，並且給齣瞭非常具體的實踐指導。雖然我對於IBM SPSS Statistics這款軟件並不熟悉，但書中對軟件操作的講解，結閤實際的案例，我相信我一定能很快上手。我特彆看重書中關於“數據解讀”和“洞察發現”的部分，這纔是數據分析的精髓所在。這本書不僅教會我“怎麼做”，更重要的是教會我“為什麼這麼做”，以及“這樣做能帶來什麼”。對我這樣的轉型者來說，這本書無疑是一盞指路明燈。

评分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀質量非常棒，拿在手裏沉甸甸的，紙張也很厚實，印刷清晰，閱讀體驗極佳。我本身是做市場推廣的，平時工作中接觸到大量的用戶行為數據，但總是感覺自己沒有真正“讀懂”這些數據。市麵上的數據分析書籍很多，但很多要麼過於理論化，要麼過於偏重某個特定行業，很難找到一本既能係統講解基礎知識，又能貼近實際業務場景的書。這本書的齣現，正好彌補瞭我的需求。它非常注重“分析思維”的培養，而不是簡單地羅列各種統計方法。作者通過大量的案例分析，一步步引導讀者理解如何從業務問題齣發，提煉齣需要分析的數據，選擇閤適的分析方法，最終得齣 actionable insights。我尤其欣賞它在方法論上的講解，比如如何進行用戶畫像、如何做A/B測試、如何進行預測建模等等，這些都是我在工作中急需的技能。雖然書中提到瞭IBM SPSS Statistics，但我相信其核心的分析思路和方法是通用的，即便我以後轉用其他工具，這本書的價值依然會非常大。而且，它的語言風格非常嚴謹又不失趣味，閱讀過程不會感到枯燥乏味，反而像是在跟一位經驗豐富的數據專傢對話，不斷汲取養分。

评分☆☆☆☆☆

我是一名即將畢業的大學生，正在為找工作做準備。在校期間，我雖然學過一些統計學課程，但感覺與實際工作脫節比較嚴重。我一直想成為一名數據分析師，但又不知道從何入手。偶然間發現瞭這本書，它的內容對我來說簡直是量身定製。從基礎的數據預處理、描述性統計，到更高級的迴歸分析、聚類分析，再到數據可視化和報告撰寫，這本書幾乎涵蓋瞭成為一名閤格的商業數據分析師所需的所有關鍵技能。最令我欣喜的是，它並沒有迴避復雜的統計概念，而是通過通俗易懂的語言和大量的圖示，將它們解釋清楚，並結閤IBM SPSS Statistics這款強大的工具進行演示，讓我能夠直觀地理解理論知識是如何轉化為實踐的。書中提供的練習題和案例研究也非常實用，能夠幫助我鞏固所學內容，並提升解決實際問題的能力。我尤其喜歡它在“數據質量”和“避免常見誤區”方麵的講解，這些是很多初學者容易忽視但又至關重要的地方。這本書為我指明瞭學習的方嚮，讓我對未來的職業發展充滿瞭期待。