[正版] IBM SPSS数据分析实战案例精粹 第2版 张文彤 SPSS 数据分析 统计分析

《IBM SPSS数据分析实战案例精粹(第2版)》以IBM SPSS Statistics 24为工具，提供了医疗、金融、保险、汽车、快速消费品、市场研究、互联网等多个行业的数据分析/挖掘案例，基于实战需求，详细讲解了整个案例的完整分析过程，并将模型和软件的介绍融于案例讲解之中，使读者在阅读时能突破方法和工具的限制，真正聚集于对数据分析精髓的领悟。本书还一并提供案例数据的下载，读者可完整重现全部的分析内容。
《IBM SPSS数据分析实战案例精粹(第2版)》适合从初学者到专家各个级别的数据分析人士阅读，包括需要提升实战能力的数据分析专业人士，在市场营销、金融、财务、人力资源管理中需要应用数据分析的人士，从事咨询、科研等工作的专业人士，同时也可以作为各专业的本科和研究生学习数据分析应用的参考书。

张文彤

上海昊鲲企业管理咨询有限公司合伙人
复旦大学统计学博士，定量分析建模和数据挖掘专家
中国知名的SPSS专家之一，共出版过十余本统计分析和数据挖掘教材
具有丰富的数据挖掘经验、统计理论与市场研究成功结合的应用经验，服务过的客户包括沃尔玛、联合利华、欧莱雅、YUM、松下等

数据时代的来临，使各行业对数据分析人员的需求呈现爆炸性增长，但实战能力在数据分析领域至关重要，相关人员迅速提高自身实战能力的愿望正在变得日益迫切。
《IBM SPSS数据分析实战案例精粹(第2版)》定位为实战操作参考书，是作者多年来数据分析项目实战的经验总结，目的是帮助读者能够迅速地掌握数据分析实战中的思路和方法。全书以业界领先的统计分析软件IBM SPSS Statistics为工具，提供了包括医疗、金融、保险、汽车、快速消费品、市场研究、互联网等行业共15个数据分析案例。完全基于数据分析实战的需求，详细讲解了数据分析的目标、思路、流程和具体软件实现，同时深入浅出地将数据分析模型和软件的使用介绍融于案例讲解之中，使读者在阅读时能超越方法和工具的局限，聚焦于对数据分析精髓的领悟，从而更快地提高自身的实战能力。
《IBM SPSS数据分析实战案例精粹(第2版)》适合从初学者到专家各个级别的数据分析人员阅读，尤其适用于以下读者群：需要提升实战能力的数据分析专业人员；在市场营销、金融、财务、人力资源管理中需要应用数据分析的人士；从事咨询、科研等工作的专业人士。本书也可作为各专业的本科/硕士/博士生学习数据分析应用的参考资料。

第1部分  SPSS数据分析基础
第1章  数据分析方法体系简介    3
1.1  数据分析方法论概述    3
1.1.1  严格设计支持下的统计方法论    3
1.1.2  半试验研究支持下的统计方法论    4
1.1.3  偏智能化、自动化分析的数据挖掘应用方法论    5
1.2  统计软件中的数据存储格式    6
1.2.1  二维数据表    7
1.2.2  变量的存储类型    7
1.2.3  变量的测量尺度    8
1.3  数据的统计描述与参数估计    9
1.3.1  连续变量的统计描述    9
1.3.2  连续变量的参数估计    12
1.3.3  分类变量的统计描述和参数估计    14
1.3.4  统计图形体系    17
1.4  常用假设检验方法    20
1.4.1  假设检验的基本原理    21
1.4.2  单变量假设检验方法    22
1.4.3  双变量假设检验方法    24
1.5  多变量模型    28
1.5.1  方差分析模型/一般线性模型    28
1.5.2  广义线性模型和混合线性模型    29
1.5.3  回归模型    30
1.5.4  其他常见模型    33
1.6  多元统计分析模型    35
1.6.1  信息浓缩    35
1.6.2  变量组之间内在关联结构的探讨    35
1.6.3  对数据分类    36
1.6.4  分析各元素间的关联    38
1.7  智能统计分析方法/数据挖掘方法    39
1.7.1  树模型    39
1.7.2  神经网络    40
1.7.3  支持向量机    41
1.7.4  最近邻元素分析    41
1.7.5  关联规则与序列分析    41
第2章  顾客售后满意度监测项目    43
2.1  案例背景    43
2.2  数据文件的读入与变量整理    44
2.2.1  了解SPSS的基本操作界面    44
2.2.2  进行数据准备    46
2.3  问卷数据分析    50
2.3.1  生成频数表    50
2.3.2  计算均值    51
2.3.3  对多选题进行描述    52
2.4  项目总结和讨论    53
第3章  会员购买习惯调查    54
3.1  案例背景    54
3.1.1  项目背景    54
3.1.2  分析思路    56
3.2  问卷录入    56
3.2.1  开放题的定义    56
3.2.2  单选题的定义    57
3.2.3  多选题的定义    57
3.3  问卷质量校验    59
3.3.1  去除重复记录    59
3.3.2  发现异常值    61
3.3.3  逻辑校验    62
3.4  问卷数据分析    64
3.4.1  问卷加权    64
3.4.2  业务分析    68
3.5  项目总结和讨论    69
第4章  基于背景资料的病例对照匹配    71
4.1  案例背景    71
4.2  数据清理    72
4.2.1  数据错误的发现    72
4.2.2  数据错误的更正    76
4.3  数据理解    77
4.4  利用文件合并功能进行案例匹配    80
4.5  利用Python插件直接进行匹配    81
4.5.1  倾向得分匹配    82
4.5.2  个案控制匹配    84
4.6  项目总结和讨论    86
第5章  北京地区雾霾变化趋势分析    87
5.1  案例背景    87
5.1.1  项目背景    87
5.1.2  分析思路    88
5.2  数据准备    89
5.2.1  读入csv格式的数据文件    89
5.2.2  合并数据文件    91
5.2.3  筛选所需数据    93
5.3  数据理解    94
5.3.1  数据分布状况    94
5.3.2  缺失值分布状况    95
5.3.3  考察逐月数据趋势    96
5.4  雾霾变化基本趋势的分析    97
5.4.1  整体平均水平的比较    97
5.4.2  重点考察秋冬季的数据    99
5.4.3  进一步分析爆表天数变化趋势    100
5.5  进一步展现历史波动趋势    101
5.5.1  逐月平均数据的提取    101
5.5.2  建模前的数据准备    102
5.5.3  用季节分解提取长期趋势    104
5.6  项目总结和讨论    107
第2部分  影响因素发现与数值预测    
第6章  酸奶饮料新产品口味测试研究    111
6.1  案例背景    111
6.1.1  研究项目概况    111
6.1.2  分析思路/商业理解    112
6.2  数据理解    113
6.2.1  研究设计框架复查    113
6.2.2  均值的列表描述    114
6.2.3  均值的图形描述    115
6.3  用方差分析模型考察同一城市内不同品牌的评分差异    116
6.3.1  单因素方差分析模型简介    117
6.3.2  对品牌的作用进行总体检验    118
6.3.3  组间两两比较    120
6.3.4  对模型适用条件的考察：方差齐性检验    122
6.4  用两因素方差分析模型进行分析    123
6.4.1  两因素方差分析模型简介    123
6.4.2  拟合包括交互项的饱和模型    125
6.4.3  拟合只包含主效应的模型    125
6.4.4  组间两两比较    127
6.4.5  尝试将城市指定为随机因素进行分析    128
6.5  分析结论与讨论    130
6.5.1  分析结论    130
6.5.2  Benchmark：用还是不用    131
第7章  偏态分布的激素水平影响因素分析    132
7.1  案例背景    132
7.1.1  研究项目概况    132
7.1.2  分析思路/商业理解    133
7.2  数据理解    133
7.2.1  单变量描述    133
7.2.2  变量关联探索    136
7.3  对因变量变量变换后建模分析    141
7.3.1  常见的变量变换方法    141
7.3.2  本案例的具体操作    142
7.4  秩变换分析    145
7.5  利用Cox模型进行分析    146
7.5.1  Cox回归模型的基本原理    147
7.5.2  本案例的具体操作    148
7.6  项目总结与讨论    150
7.6.1  分析结论    150
7.6.2  八仙过海，谁为独尊    150
第8章  某车企汽车年销量预测    152
第9章  脑外伤急救后迟发性颅脑损伤影响因素分析    174
第10章  中国消费者信心指数影响因素分析    202
第3部分  信息浓缩、分类与感知图呈现
第11章  探讨消费者购买保健品的 动机    239
第12章  全国房地产价格指数的 估算    257
第13章  1988年汉城奥运会男子 十项全能成绩分析    267
第14章  生活形态问卷的信效度分析 及改进    282
第15章  打败SARS    296
第16章  住院费用影响因素挖掘    336

附录  Python插件和R插件的安装方法    374
参考文献    377