- 商品参数
-
- 作者：
吴明隆编著
- 出版社：科学，北京科海电子出版社
- ISBN：9783449333450
- 版权提供：科学，北京科海电子出版社
店铺公告
为保障消费者合理购买需求及公平交易机会，避免因非生活消费目的的购买货囤积商品，抬价转售等违法行为发生，店铺有权对异常订单不发货且不进行赔付。异常订单：包括但不限于相同用户ID批量下单，同一用户（指不同用户ID，存在相同/临近/虚构收货地址，或相同联系号码，收件人，同账户付款人等情形的）批量下单（一次性大于5本），以及其他非消费目的的交易订单。 温馨提示：请务必当着快递员面开箱验货，如发现破损，请立即拍照拒收，如验货有问题请及时联系在线客服处理，（如开箱验货时发现破损，所产生运费由我司承担，一经签收即为货物完好，如果您未开箱验货，一切损失就需要由买家承担，所以请买家一定要仔细验货）， 关于退货运费：对于下单后且物流已发货货品在途的状态下，原则上均不接受退货申请，如顾客原因退货需要承担来回运费，如因产品质量问题（非破损问题）可在签收后，联系在线客服。
商品参数
| SPSS统计分析商用建模与综合案例精解 |
| | 定价 | 119.00 |
| 出版社 | 清华大学出版社 |
| 版次 | 1 |
| 出版时间 | 2021年08月 |
| 开本 | 16 |
| 作者 | 杨维忠，张甜 |
| 页数 | 0 |
| 字数 | 0 |
| ISBN编码 | 9787302583462 |
| 重量 | 0 |
内容介绍
SPSS高#级建模技术可广泛应用于商业领域的量化分析。本书的#大特色以精选的商用案例详解SPSS前沿建模技术在商业领域的综合应用，以期为通过建模量化分析改善商业运营水ping管理，或提升核心竞争力的职场人士阅读参考。
全书共12章，第1章~第2章介绍SPSS快速入门和建模技术要点，后续各章节均以实际商业应用案例的形式详解SPSS在商用实践建模中的应用与分析。建模技术方面，本书系统介绍了神经网络多层感知器、径向基函数、决策树等热门大数据处理建模技术应用，以及SPSS专门用于市场营销的联合分析、直销模块分析等高#级专业建模技术应用，也介绍了经典的线性回归分析、相关分析、因子分析、聚类分析、描述性分析、方差分析、交叉表分析等一般统计建模技术应用；精选的案例都是当下流行热门的商业运营领域，包括市场调研、市场营销、客户满意度调查、连锁门店分类管理、奶制品物流配送、客户关系分级分类维护、务审批、消费者综合体验、上市公司估值等。书中每一个案例都以解决实际问题、提升价值贡献为导向，通过具体案例详解涉及多种SPSS技术的综合应用，融会贯通组合应用多种建模技术达到理想分析效果。
本书内容翔实、应用范围广泛。一是可供商业运营领域的各类职场人士借鉴参考，无论是高层管理者、决策者、具备多年从业经验的资深人士，还是基层应用岗位、职场新手，只要在工作中有量化分析的需求，都可通过学习本书举一反三提高商业运营水ping或提升职场竞争力；二是可供高等院校经济管理类、商业运营类及相关专业专科生、本科生、研究生和MBA学员学习阅读，也可作为掌握建模技巧以完成毕业设计的学生参考书。
目录
第1章 SPSS快速入门 1
1.1 SPSS软件的开启 3
1.2 SPSS软件的关闭 6
1.3 SPSS数据编辑器 7
1.3.1 SPSS数据编辑器变量视图 8
1.3.2 SPSS数据编辑器数据视图 12
1.4 增加新的变量或样本观测值 13
1.4.1 在现有数据文件中增加新的变量 13
1.4.2 在现有数据文件中增加新的样本观测值 14
1.5 变量和样本观测值基本操作 14
1.5.1 变量和观测值的移动、复制和删除 14
1.5.2 数据转置 15
1.5.3 变量计算 16
1.6 对数据按照变量或样本观测值进行排序 19
1.6.1 对数据按照变量进行排序 19
1.6.2 对数据按照样本观测值进行排序 21
1.7 数据查找 22
1.7.1 按照观测值序号查找单元格 22
1.7.2 按照变量值查找数据 23
1.8 数据合并 24
1.8.1 按照样本观测值合并数据文件 24
1.8.2 按照变量合并数据文件 27
1.9 生成新的时间序列 29
1.10 缺失值处理 32
1.11 读取其他格式的数据文件 35
1.11.1 读取Stata数据文件 36
1.11.2 读取Excel数据文件 38
1.11.3 读取文本数据文件 41
1.12 SPSS统计分析报告 45
1.13 SPSS帮助系统 50
第2章 SPSS建模技术要点介绍 53
2.1 SPSS中的建模技术 53
2.1.1 描述性统计模块 53
2.1.2 比较ping均值模块 54
2.1.3 相关分析模块 56
2.1.4 回归分析模块 57
2.1.5 非参数检验分析模块 60
2.1.6 聚类分析模块 61
2.1.7 降维分析模块 62
2.1.8 一般线性模型分析模块 63
2.1.9 广义线性模型分析模块 64
2.1.10 混合模型分析模块 65
2.1.11 对数线性模型分析模块 66
2.1.12 生存分析模块 67
2.1.13 刻度分析模块 68
2.1.14 贝叶斯统计分析模块 69
2.1.15 直销模块 70
2.1.16 神经网络模块 71
2.1.17 决策树模块 72
2.2 建模注意事项 73
2.2.1 建模是为了解决具体的问题 73
2.2.2 有效建模的前提是具备问题领域的专业知识 73
2.2.3 建模之前必须进行数据的准备 74
2.2.4 #终模型的生成在多数情况下并不是一步到位的 74
2.2.5 模型要能够用来预测，但预测并不仅含有直接预测 75
2.2.6 对模型的评价方面要坚持结果导向和价值导向 76
2.2.7 建立的模型应该是持续动态优化完善的 76
2.3 研究方案设计 77
2.3.1 在明确的研究目的基础上制定可行的研究计划 77
2.3.2 根据已制定的研究计划搜集研究所需要的资料 78
2.3.3 运用数据统计分析软件对搜集到的资料进行整理 78
2.3.4 使用合适的分析方法和工具对资料进行各种分析 79
2.3.5 分析研究结果并得出研究结论 79
2.4 研究结论与重点回顾 79
第3章 SPSS在电子商务ping台商户营销中的应用 80
3.1 建模技术 80
3.2 建模思路 81
3.3 帮助确定我的#佳联系人（RFM分析） 82
3.3.1 SPSS分析过程 82
3.3.2 结果分析 90
3.4 将我的联系人分为多个集群分析 92
3.4.1 SPSS分析过程 92
3.4.2 结果分析 95
3.5 生成对产品做出了回应的联系人的概要 105
3.5.1 SPSS分析过程 106
3.5.2 结果分析 109
3.6 确定回应#多的邮政编码 111
3.6.1 SPSS分析过程 111
3.6.2 结果分析 115
3.7 选择#有可能进行采购的联系人 117
3.7.1 SPSS分析过程 117
3.7.2 结果分析 122
3.8 控制包裹检验 128
3.8.1 SPSS分析过程 128
3.8.2 结果分析 131
3.9 研究结论与重点回顾 131
第4章 商业银行授信客户信用风险评估 133
4.1 建模技术 133
4.2 建模思路 135
4.3 神经网络多层感知器分析一 135
4.3.1 准备数据以进行分析 135
4.3.2 分析过程 138
4.3.3 结果分析 149
4.4 神经网络多层感知器分析二 157
4.4.1 准备数据以进行分析 157
4.4.2 分析过程 158
4.4.3 结果分析 161
4.5 研究结论与重点回顾 170
第5章 在线旅游供应商客户分类建模技术 172
5.1 建模技术 172
5.2 建模思路 174
5.3 神经网络径向基函数分析一 174
5.3.1 分析过程 175
5.3.2 结果分析 181
5.4 神经网络径向基函数分析二 187
5.4.1 分析过程 187
5.4.2 结果分析 189
5.5 研究结论与重点回顾 202
第6章 小额快贷大数据审批建模技术 204
6.1 建模技术 204
6.2 建模思路 206
6.3 决策树分析一 206
6.3.1 分析过程 207
6.3.2 结果分析 227
6.4 决策树分析二 237
6.4.1 分析过程 238
6.4.2 结果分析 246
6.5 研究结论与重点回顾 262
第7章 汽车消费市场调研建模技术 263
7.1 建模技术 263
7.2 建模思路 265
7.3 研究过程 266
7.3.1 为联合分析生成计划文件 266
7.3.2 根据计划文件以及其他相关因素设计调查问卷 282
7.3.3 进行问卷调查并将所得数据录入到SPSS中 285
7.3.4 SPSS分析 285
7.4 研究结论与重点回顾 301
第8章 住宅小区订奶量预测分析建模技术 304
8.1 建模技术 304
8.2 建模思路 307
8.3 使用专家建模器进行批量预测 307
8.3.1 分析前数据准备 308
8.3.2 专家建模器分析过程 311
8.3.3 结果分析 321
8.4 通过应用保存的模型重新进行批量预测 329
8.4.1 专家建模器分析过程 329
8.4.2 结果分析 334
8.5 研究结论与重点回顾 342
第9章 手机游戏玩家体验评价影响因素建模分析 343
9.1 建模技术 343
9.2 数据来源 345
9.3 建立模型 346
9.3.1 回归分析 347
9.3.2 单因素方差分析 357
9.3.3 单因变量多因素方差分析 367
9.4 研究结论与重点回顾 377
第10章 家政行业客户消费满意度调研建模技术 378
10.1 建模技术 378
10.2 建模数据来源与分析思路 380
10.3 建模前数据准备 383
10.3.1 数据整理 383
10.3.2 可靠性分析 385
10.3.3 描述性分析 390
10.3.4 相关性分析 393
10.4 建立模型 395
10.4.1 客户消费满意度影响因素建模技术 396
10.4.2 客户消费次数影响因素建模技术 406
10.4.3 客户#次数影响因素建模技术 407
10.5 研究结论与重点回顾 408
第11章 软件和信息技术服务业估值建模技术 410
11.1 建模数据来源 410
11.2 建模技术 411
11.3 建模前数据准备 412
11.4 建立模型 419
11.4.1 市盈率口径估值与业绩表现研究 419
11.4.2 市净率口径估值与业绩表现研究 425
11.5 研究结论与重点回顾 426
第12章 美容连锁企业按门店特征分类分析建模技术 427
12.1 建模技术 427
12.2 建模思路 429
12.3 数据准备 429
12.4 因子分析 431
12.4.1 分析过程 431
12.4.2 结果分析 437
12.4.3 图形分析 440
12.5 聚类分析 442
12.5.1 K均值聚类分析过程 442
12.5.2 K均值聚类结果分析 445
12.5.3 系统聚类分析过程 446
12.5.4 系统聚类结果分析 454
12.6 研究结论与重点回顾 457
作者介绍
张甜,山东大学金融学博士生，金融风险领域研究专家，参与《地方金融运行动态监测及系统性风险预警研究》等多项重大项目，精通SPSS、Stata、R语言，编著有《SPSS统计分析与行业应用案例详解》 《Stata统计分析与行业应用案例详解》等畅销书。
杨维忠,山东大学经济学硕士，CPA，十年商业银行工作经历，历任运营、风控、营销、内控等多个职位，擅长商务建模，精通SPSS、Stata、EViews，编著有《SPSS数据挖掘与案例分析应用实践》 《Stata统计分析与实验指导》等近十本畅销书。
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