問捲資料分析：破解SPSS的六類分析思路 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

☆☆☆☆☆

圖書標籤:

• SPSS
• 問捲分析
• 數據分析
• 統計學
• 社會調查
• 研究方法
• 定量研究
• 心理學
• 教育學
• 管理學

本書係統介紹瞭使用SPSS進行問捲調查分析的思路及方法，其中共分為四部分，分彆是問捲設計、問捲分析六類思路解讀、資料分析方法在SPSS中的操作和答疑解惑。其中問捲設計適用於所有讀者，建議讀者在設計問捲前詳細閱讀此部分內容。讀者可以結閤實際情況選讀問捲分析六類思路解讀這一部分內容。資料分析方法在SPSS中的操作這部分內容詳細講解瞭各類資料分析方法在SPSS中的操作細節，並對輸齣結果做齣說明。答疑解惑部分羅列瞭各類分析方法常見的疑難雜癥。本書側重於問捲分析的應用性，為問捲分析人員提供包括問捲設計、分析思路、分析方法操作、文字分析和答疑解惑在內的“一站式”指導，力求讓讀者在最短的時間內掌握SPSS分析並且完成高品質的問捲分析報告。使用SPSS分析調查問捲常見於各類學術研究、論文寫作、企業市場調研和各類調查報告中，本書側重於學術研究中的SPSS調查問捲資料分析的使用指導，適閤高等院校的本科生、研究生，企事業單位使用問捲進行調研的相關從業人員，同時也適閤從事問捲分析工作的相關讀者學習參考。

《數據挖掘實戰：從零開始構建預測模型》 圖書簡介 本書是為希望係統掌握數據挖掘核心技術並能應用於實際業務場景的讀者量身打造的實戰指南。我們深知，在信息爆炸的時代，數據本身蘊含著巨大的價值，而將這些原始數據轉化為可指導決策的洞察力，正是數據挖掘的魅力所在。本書摒棄瞭晦澀難懂的數學公式堆砌，轉而聚焦於實戰操作、流程梳理和業務落地，旨在幫助讀者建立一套完整、高效的數據挖掘項目實施框架。 全書內容緊密圍繞一個核心目標：如何通過科學的方法，從海量數據中發現規律、預測未來趨勢，並最終為企業決策提供強有力的支持。 我們將以一個貫穿始終的、貼近商業實際的案例（例如，電商用戶流失預測或金融風險評估）為主綫，逐步拆解數據挖掘項目的各個關鍵階段。 --- 第一部分：數據準備——一切成功的基礎 數據挖掘的成敗，七分靠數據，三分靠模型。本部分將深入探討數據準備階段的每一個細節，確保輸入模型的“原料”是高質量的。 1. 項目啓動與業務理解： 數據挖掘不是孤立的技術活動，它必須服務於明確的業務目標。本章將指導讀者如何與業務方有效溝通，準確界定問題（例如，是預測客戶終身價值，還是優化庫存管理？），並將業務問題轉化為可量化的數據問題。我們將介紹SMART原則在數據項目中的應用。 2. 數據獲取、清洗與整閤： 我們將詳細介紹從不同數據源（數據庫、API、爬蟲獲取的非結構化數據）提取數據的方法。重點攻剋數據清洗中的常見難題，如缺失值（Missing Values）的處理策略（均值/中位數填充、迴歸插補、刪除的權衡）、異常值（Outliers）的識彆與修正（基於箱綫圖、Z-Score及業務邏輯的判斷）。同時，講解如何利用ETL（Extract, Transform, Load）的基本思想，將異構數據進行有效閤並與標準化。 3. 特徵工程的藝術： 特徵工程被譽為數據挖掘的“魔法”。本書將詳細闡述如何從原始數據中創造齣更有預測能力的特徵。內容包括： 離散化與分箱（Binning）： 如何將連續變量轉化為有序的分類特徵，特彆是等頻分箱與等距分箱的適用場景。 特徵編碼（Encoding）： 深入探討獨熱編碼（One-Hot Encoding）、標簽編碼（Label Encoding）及更高級的目標均值編碼（Target Mean Encoding）在處理高基數類彆變量時的優劣。 特徵交叉與變換： 如何通過特徵組閤（如“用戶購買頻率”與“平均客單價”的乘積）挖掘更深層次的關係，以及對偏態分布數據進行對數、平方根等變換以滿足模型假設。 --- 第二部分：模型構建與選擇——算法的實戰應用 在數據準備就緒後，我們將進入核心的模型構建階段。本書將側重於講解最常用且在工業界錶現優異的幾類模型的底層邏輯與調優技巧。 4. 監督學習基礎：迴歸與分類算法精講： 綫性迴歸與邏輯迴歸的深入理解： 不僅講解公式，更側重於解釋係數的業務含義和模型的假設檢驗。 決策樹（Decision Trees）的直觀構建： 講解信息熵、基尼係數的計算過程，以及如何通過剪枝（Pruning）避免過擬閤。 集成學習的威力（Ensemble Methods）： 詳細拆解Bagging（如隨機森林Random Forest）和Boosting（如AdaBoost, XGBoost, LightGBM）的工作機製。我們將通過實際代碼演示，對比不同Boosting框架在處理大規模稀疏數據時的性能差異。 5. 無監督學習：發現隱藏的結構： 聚類分析（Clustering）： 重點講解K-Means算法的迭代過程、如何閤理選擇K值（如肘部法則、輪廓係數法），並引入層次聚類（Hierarchical Clustering）作為對比。 降維技術： 主成分分析（PCA）如何有效去除數據冗餘，提高模型訓練效率，並介紹t-SNE在數據可視化中的應用。 6. 模型評估與性能優化： 選擇正確的評估指標至關重要。我們將區分準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數在不同業務場景（如欺詐檢測中對Recall的側重）下的選擇標準。此外，本書將深入講解交叉驗證（Cross-Validation）的實施細節，以及超參數調優（Hyperparameter Tuning）的係統方法，如網格搜索（Grid Search）和更高效的貝葉斯優化（Bayesian Optimization）。 --- 第三部分：模型部署與業務落地 一個優秀的模型如果不能落地産生價值，則形同虛設。本部分關注如何將訓練好的模型轉化為持續産生效益的工具。 7. 模型可解釋性（Explainability）： 在金融、醫療等高風險領域，模型“為什麼”做齣這個預測比“預測結果”本身更重要。我們將介紹LIME和SHAP值等現代工具，幫助讀者解釋復雜模型（如梯度提升樹）的單樣本和全局預測邏輯，滿足閤規性要求。 8. 模型監控與迭代維護： 模型性能會隨著時間推移而衰減（模型漂移 Model Drift）。本書提供瞭一套實用的模型監控儀錶闆設計思路，教你如何設置性能報警閾值，並指導讀者何時需要重新訓練或調整模型策略，確保數據挖掘項目能夠持續、穩定地為企業創造價值。 --- 適用讀者： 具備基本統計學或編程基礎（如Python或R入門），希望係統性學習數據挖掘流程的工程師和分析師。 需要將理論知識轉化為實際業務解決方案的數據科學初學者。 希望提升現有數據分析項目質量，掌握先進建模與評估技巧的業務決策者。 本書承諾以清晰的邏輯、詳實的圖解和可復現的代碼示例，帶領您攻剋數據挖掘中的每一個挑戰，真正實現“數據驅動決策”。

作者簡介

周俊

　　北京大學2009級市場行銷碩士學曆，中央財經大學金融學院國際項目部統計學講師。除教育行業外，周老師曾在亞馬遜（中國）和蘭亭集勢從事商業資料分析工作（商業分析師），現任問捲星平颱資料分析顧問，人大經濟論壇SPSS軟體培訓師，是綫上網頁版本問捲分析工具SPSSAU創始人。截至2015年年底，已為近萬名學生提供培訓、諮詢和講解服務，包括學生、高校、科研機構、企業從業人員等。周老師結閤5年資料分析經驗，並且利用大資料思想，將SPSS分析模組整閤，開發齣綫上網頁版本資料分析工具SPSSAU（www.spssau.com）。

第一章 統計學基礎知識及術語解釋
第二章 問捲題項設計說明和注意事項
第三章 量錶類問捲設計和注意事項
第四章 非量錶類問捲設計和注意事項
第二部分 問捲分析六類思路解讀
第五章 量錶類問捲影響關係研究
第六章 量錶類問捲中介效應和調節效應研究
第七章 量錶類問捲權重研究
第八章 「類實驗」類問捲差異研究
第九章 集群樣本類問捲研究
第十章 非量錶類問捲研究
第三部分 資料分析方法在SPSS 中的操作
第十一章 基礎SPSS 操作說明
第十二章 敘述統計方法在SPSS 中的操作
第十三章 信度和效度研究方法在SPSS 中的操作
第十四章 變數關係研究方法在SPSS 中的操作
第十五章 差異性研究方法在SPSS 中的操作
第十六章 權重類、集群樣本研究方法在SPSS 中的操作
第十七章 分析思維和分析方法問題解惑

评分☆☆☆☆☆

老實說，過去我對SPSS的印象一直停留在“一個很強大的數據分析軟件”，但總感覺自己沒有真正掌握它。市麵上很多關於SPSS的書籍，要麼是教學指南，要麼是操作手冊，講到統計原理的時候又晦澀難懂，讓人望而卻步。而《問捲資料分析：破解SPSS的六類分析思路》這本書，則給瞭我一種全新的體驗。它並沒有把重點放在SPSS的各種操作指令上，而是先從“思路”入手，也就是告訴我們，在進行問捲數據分析時，應該如何去思考，如何去構建一個有效的分析框架。書中的“六類分析思路”，我理解起來就像是六個不同的大方嚮，分彆對應瞭問捲數據分析中可能遇到的不同問題和目標，比如如何去“描述”我們的樣本，如何去“探究”變量之間的關係，如何去“比較”不同群體的差異等等。這個框架非常清晰，讓我知道瞭我手裏這堆數據，大概可以用哪些方法來“玩”。而且，書中的SPSS操作講解，是緊密結閤這些“思路”來展開的，而不是孤立地講解某個菜單或功能。它會告訴你，在你有瞭某個分析思路之後，如何在SPSS中找到對應的工具，以及如何去設置參數，最重要的是，如何去解讀那些輸齣結果。我印象特彆深刻的是，書中在講解“預測分析”時，非常詳細地闡述瞭模型構建的步驟，並且強調瞭對結果進行解釋和驗證的重要性。這種以“解決問題”為導嚮的講解方式，讓我覺得這本書非常實用，也很有啓發性。讀完之後，我感覺自己對SPSS的理解不再是停留在錶麵，而是能夠真正運用它來解決實際的問捲分析問題，並且能夠更有信心地去解讀數據，從中找到有價值的洞察。

评分☆☆☆☆☆

這本書絕對是為數不多能夠讓我一口氣讀完，並且還想反復翻閱的SPSS教材！我從事的是用戶體驗研究，經常需要分析大量的用戶反饋和訪談記錄，有時候也會通過問捲來量化用戶行為和偏好。但問題在於，SPSS裏的統計方法那麼多，我常常不知道哪個適用於我的研究場景。比如，我經常需要判斷用戶對某個功能的喜愛程度是否存在顯著差異，或者分析用戶的人口統計學特徵是否與他們的滿意度相關。傳統的SPSS書籍講到t檢驗、方差分析、卡方檢驗時，總是講得很抽象，也很少強調在實際研究中的應用邊界。《問捲資料分析：破解SPSS的六類分析思路》則完全不一樣，它把這些統計方法融入到瞭“六類分析思路”的框架下，讓我能夠更直觀地理解它們的適用範圍和實際價值。書中對每個分析思路的講解都非常透徹，先從理論層麵解釋其背後的統計原理，然後結閤實際問捲數據，一步步演示如何使用SPSS進行操作，並且詳細解釋瞭輸齣結果的解讀。我尤其欣賞它在講解迴歸分析時，不僅講瞭如何建立模型，還強調瞭模型診斷和結果解釋的重要性，這對於避免誤讀數據非常有幫助。而且，書中給齣的許多小技巧和注意事項，都是我在日常工作中經常遇到的難題，作者的處理方式非常清晰實用。讀完這本書，我感覺自己對問捲數據分析不再是“知其然，不知其所以然”，而是真正理解瞭分析背後的邏輯，能夠更有信心地運用SPSS解決實際研究問題。

评分☆☆☆☆☆

作為一名跨領域的研究者，我經常需要跨越不同的學科背景來收集和分析數據，其中問捲調查是非常常見的研究手段。過去，我在學習SPSS時，總是被大量的統計術語和復雜的公式弄得暈頭轉嚮，總覺得這些工具離我的研究實踐有點遠。直到我接觸到《問捲資料分析：破解SPSS的六類分析思路》這本書，我纔真正找到瞭SPSS與我的研究之間的橋梁。這本書最獨特的地方在於它的“六類分析思路”，這並非是簡單的羅列統計方法，而是將這些方法巧妙地組織起來，形成一套完整的分析邏輯。它告訴我們，當我們麵對不同的研究問題時，可以從哪幾個角度去思考，又可以使用哪些SPSS工具來解決。比如，書中在講解“探索性分析”時，就非常有條理地介紹瞭如何利用SPSS進行數據概覽、變量分布和初步關聯性探索，這對於研究初期瞭解數據全貌非常有幫助。更讓我驚喜的是，書中對SPSS操作的講解，非常注重細節和實用性。例如，在數據錄入和清洗階段，它就給齣瞭非常實用的技巧，如何避免常見的錯誤，如何保證數據質量，這些都是在實際研究中非常關鍵的步驟。而且，書中對於各類統計分析的原理講解，都力求通俗易懂，避免瞭過於專業化的術語，即使是對統計學不太熟悉的讀者，也能輕鬆理解。我特彆喜歡書中在分析方法選擇上的指導，它會根據不同的研究目的，給齣明確的建議，讓我不再糾結於選擇哪種分析方法。總的來說，這本書的價值在於它能夠幫助我將抽象的SPSS功能，轉化為解決實際研究問題的有力工具，讓我對問捲數據的駕馭能力有瞭顯著提升。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我一開始抱著試試看的心態購入這本書，主要是覺得市麵上關於SPSS的書籍，要麼太理論化，要麼太技術化，很難找到一個平衡點。然而，《問捲資料分析：破解SPSS的六類分析思路》給瞭我一個大大的驚喜！作者的切入點非常巧妙，不是上來就告訴你點哪個按鈕，而是先帶你“理清思路”，也就是理解“我們為什麼要做這個分析，它能解決什麼問題”。書中提齣的“六類分析思路”，在我看來，就是一套非常有效的思維框架。它不僅僅是羅列瞭SPSS裏的幾個常用功能，而是把這些功能按照解決問題的類型進行瞭分類，比如如何從數據中找到“主要影響因素”，如何探究不同群體之間的“差異性”，又或者是如何預測未來的趨勢。這一點對於我這種剛入行不久、還在摸索中的職場新人來說，簡直是救星！很多時候，我們拿到一堆數據，知道有SPSS能分析，但不知道從何下手，這本書就像一位經驗豐富的導師，告訴你分析的路徑和方法。而且，書中對SPSS的實際操作講解，結閤瞭大量的案例，這些案例都非常貼近實際應用，不是那種虛構的、不接地氣的數據。我印象特彆深刻的是，書中在講解聚類分析時，不僅僅展示瞭如何操作，還深入探討瞭不同聚類方法的優缺點，以及如何根據業務場景選擇最閤適的方法。這種深度的講解，讓我覺得這本書不僅僅是教我“怎麼用”，更是教我“為什麼這麼用”以及“在什麼情況下這麼用”。讀完這本書，我感覺自己對問捲數據的理解和分析能力都有瞭質的飛躍，不再是那個隻會點按鈕的“工具人”，而是能真正從數據中提煉齣價值的人。

评分☆☆☆☆☆

這本書真的是一本相見恨晚的寶藏！我本身是做市場研究的，平常工作中需要處理大量的問捲數據，但常常覺得自己的統計分析能力有點跟不上。坊間關於SPSS的書籍確實不少，但很多都偏嚮於技術性的操作講解，講完一堆按鈕怎麼按，卻很少能真正把“為什麼這麼做”講清楚，更彆提如何將分析結果轉化成有意義的洞察瞭。當我翻開《問捲資料分析：破解SPSS的六類分析思路》這本書時，真的有種醍醐灌頂的感覺！作者並沒有一開始就陷入SPSS軟件的界麵細節，而是從問捲設計、數據清洗這些基礎卻又至關重要的環節開始，逐步引導讀者理解不同類型的數據以及它們適閤采取的分析方法。最讓我驚艷的是，書中提齣的“六類分析思路”，並非生硬地羅列統計方法，而是圍繞實際的業務問題和研究目標來展開，比如“描述性分析如何幫助我們快速瞭解受訪者特徵”、“相關性分析如何揭示變量間的潛在聯係”，等等。這種以問題為導嚮的講解方式，讓我不再是被動地學習軟件功能，而是主動思考“我應該用什麼方法去迴答這個問題”。而且，書中對於SPSS操作的講解也非常到位，不是簡單地截圖列舉，而是結閤具體的例子，解釋每一步的邏輯，以及關鍵參數的設置意義。我特彆喜歡它在講解假設檢驗時，花瞭很大篇幅來闡釋p值的含義和正確解讀，這塊一直是我的痛點，看瞭這本書，感覺豁然開朗。總而言之，這本書的敘述邏輯非常清晰，語言也平實易懂，即使是沒有深厚統計學背景的讀者，也能輕鬆上手，並且能夠學到真正實用的知識。