本書旨在將統(tǒng)計學原理、SPSS軟件、數據商務應用三者有機結合, 并應用二維碼技術, 提供教學視頻、SPSS軟件操作、知識拓展等輔助學習資料, 更好地為讀者提供結構清晰, 易學易用的統(tǒng)計學知識學習、提高數據分析能力、以及數字化閱讀的便捷性�；ヂ摼W+背景下, 大數據及數據分析為商務決策提供科學依據。傳統(tǒng)統(tǒng)計學教材注重統(tǒng)計學原理、方法、公式等知識的系統(tǒng)闡述, 但是缺乏數據挖掘、數據分析在商務活動中應用, 尤其是無法實現手工進行大數據統(tǒng)計分析。
第一章 SPSS for Windows概述
第一節(jié) SPSS for Windows簡介
第二節(jié) SPSS 25．0的特點與新增功能
第三節(jié) SPSS for Windows的功能模塊
第四節(jié) SPSS 25．0界面基本操作
第二章 SPSS數據挖掘系統(tǒng)
第一節(jié) 數據挖掘概述
第二節(jié) 成功的數據挖掘
第三節(jié) SPSS Clementine
第四節(jié) SPSS數據挖掘的過程
第三章 數據的基本操作
第一節(jié) 知識準備
第二節(jié) 建立與編輯數據文件
第三節(jié) 數據加工
第四章 基本統(tǒng)計分析
第一節(jié) 知識準備
第二節(jié) 基本統(tǒng)計分析
第三節(jié) 數據探索
第四節(jié) 多維頻數分析
第五章 參數檢驗
第一節(jié) 知識準備
第二節(jié) 單一樣本t檢驗
第三節(jié) 兩獨立樣本t檢驗
第四節(jié) 兩配對樣本t檢驗
第六章 方差分析
第一節(jié) 知識準備
第二節(jié) 單因素方差分析
第三節(jié) 多因素方差分析
第四節(jié) 協(xié)方差分析
第七章 相關和回歸分析
第一節(jié) 知識準備
第二節(jié) 相關分析
第三節(jié) 偏相關分析
第四節(jié) 簡單線性回歸分析
第五節(jié) 多元線性回歸分析
第六節(jié) 曲線估計
第七節(jié) 二項logistic回歸分析
第八章 聚類分析與判別分析
第一節(jié) 知識準備
第二節(jié) 系統(tǒng)聚類分析
第三節(jié) K-均值聚類分析
第四節(jié) 判別分析
第九章 主成分分析和因子分析
第一節(jié) 知識準備
第二節(jié) 主成分分析實驗
第三節(jié) 因子分析
第十章 信度分析
第一節(jié) 知識準備
第二節(jié) 克隆巴赫α信度分析
第三節(jié) 折半信度系數模型
第四節(jié) 哥特曼模型
第五節(jié) 平行模型
第六節(jié) 信度分析小結
第十一章 SPSS在社會經濟綜合評價及實證分析中的應用
第一節(jié) 城鎮(zhèn)居民消費結構系統(tǒng)聚類分析
第二節(jié) 城鎮(zhèn)居民消費結構K-均值聚類分析
第三節(jié) 可支配收入和消費性支出之間的回歸分析
第四節(jié) 數據分析在論文實證研究中的應用
參考文獻
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