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出版时间:2017年11月

出版社:电子工业出版社

以下为《SPSS统计分析与数据挖掘(第3版)》的配套数字资源,这些资源在您购买图书后将免费附送给您:
  • 电子工业出版社
  • 9787121329074
  • 1-1
  • 170055
  • 47182697-4
  • 平塑
  • 16开
  • 2017年11月
  • 812
  • 508
  • 理学
  • 统计学
  • C819
  • 计算机科学与技术
  • 本专科
内容简介
本书基于SPSS 24.0编写,在修正并完善第2版的基础上完成的;每章均有大量分析案例,结合案例对SPSS各模块的统计分析功能和图形功能进行详细讲解。本书具体内容为SPSS简介、SPSS数据挖掘系统介绍、数据文件管理、数据预处理、基本统计分析、多重反应分析、均值的比较与检验、统计图制作、参数检验、回归分析、方差分析、相关分析、聚类分析、判别分析、因子分析、对应分析、信度分析、生存分析、对数线性模型、时间序列分析、缺失值分析,以及SPSS在财务智能、数据预测、股市分析、社会经济分析、金融数据分析等方面的数据挖掘应用。本书最大特点是抛弃了其他同类书籍中只介绍理论用法、缺乏案例分析的弊端,全书给出大量数据挖掘分析案例,并配有视频讲解,为读者展示SPSS在数据分析、信用风险管理、直销分析、社会经济分析等实际项目中的应用。
目录
目 录 第1章 SPSS软件概述 11.1 SPSS简介 11.2 SPSS操作入门 21.2.1 软件安装、启动及退出 31.2.2 操作环境 41.2.3 系统参数的设置 71.3 SPSS的帮助系统 15第2章 SPSS数据挖掘系统 172.1 数据挖掘概述 172.1.1 数据挖掘的含义 172.1.2 数据挖掘与OLAP 182.1.3 数据挖掘和统计学 182.1.4 数据挖掘的目的 192.1.5 数据挖掘应用 192.1.6 数据挖掘流程 192.2 成功的数据挖掘 202.2.1 CRISP-DM方法论 212.2.2 选择数据挖掘工具 252.2.3 SPSS数据挖掘 262.3 SPSS数据挖掘的过程 292.3.1 商业理解 292.3.2 数据理解 292.3.3 数据准备 292.3.4 数据模型 302.3.5 评估 302.3.6 部署 31第3章 数据文件、变量与函数 333.1 SPSS的变量类型 333.1.1 数据的输入 343.1.2 变量的编辑 353.2 数据文件的打开和保存 363.2.1 打开SPSS数据文件 373.2.2 打开其他格式的数据文件 373.2.3 数据文件保存 383.3 SPSS函数 383.3.1 算术函数 393.3.2 统计函数 393.3.3 逻辑函数 403.3.4 日期和时间函数 403.3.5 随机变量函数 423.3.6 反分布函数 433.3.7 累计分布函数 443.3.8 缺失值函数 463.3.9 字符串函数 47第4章 数据预处理 494.1 数据文件的整理 494.1.1 个案排序(Sort Case)过程 504.1.2 转置(Transpose)过程 504.1.3 合并文件(Merge File)过程 514.1.4 汇总(Aggregate)过程 534.1.5 拆分文件(Split File)过程 554.1.6 选择个案(Select Cases)过程 554.1.7 个案加权(Weight Cases)过程 564.2 数据变量的变换和计算 564.2.1 计算变量(Compute Variables)过程 574.2.2 计数(Count)过程 594.2.3 重新编码(Recode)过程 604.2.4 个案排秩(Rank Cases)过程 614.2.5 自动重新编码(Automatic Recode)过程 63第5章 基本统计分析 655.1 基本概念 655.1.1 基本的统计概念 655.1.2 描述性统计分析 675.2 频率分析 685.2.1 频率分析过程的操作界面 685.2.2 实例分析 705.3 描述性统计分析过程 725.3.1 描述性统计分析过程参数设置 725.3.2 实例分析 725.4 数据探索性分析过程 745.4.1 数据探索性分析过程参数设置 745.4.2 实例分析 755.5 交叉表分析过程 785.5.1 交叉表过程的参数设置 785.5.2 实例分析 81第6章 参数检验 846.1 参数估计和假设检验概述 846.1.1 参数估计 846.1.2 假设检验 876.2 平均值(Means)过程 926.2.1 SPSS的平均值过程参数的设置 926.2.2 平均值过程实例 936.3 单样本t检验 946.3.1 单样本t检验过程的参数设置 946.3.2 实例分析 956.4 独立样本t检验 976.4.1 独立样本t检验过程的参数设置 976.4.2 实例分析 986.5 成对样本t检验 1006.5.1 成对样本t检验过程的参数设置 1006.5.2 实例分析 100第7章 基本图形的绘制 1037.1 统计图概述 1037.2 条形图 1047.3 折线图 1087.4 面积图 1107.5 饼图 1117.5.1 饼图参数设置 1117.5.2 实例分析 1127.6 高低图 1137.7 质量控制图 1147.8 箱图 1197.8.1 箱图参数设置 1197.8.2 实例分析 1207.9 散点图 1217.9.1 散点图参数设置 1227.9.2 实例分析 1227.10 直方图 1247.11 P-P图和Q-Q图 1247.12 时间序列图 1267.12.1 时间序列图参数设置 1267.12.2 实例分析 130第8章 非参数检验 1338.1 非参数检验概述 1338.2 检验 1348.2.1 检验的参数设置 1358.2.2 检验实例分析 1378.3 二项分布检验 1398.3.1 二项分布检验的参数设置 1398.3.2 实例分析 1398.4 游程检验 1418.4.1 游程检验的参数设置 1428.4.2 实例分析 1428.5 单样本K-S检验 1448.5.1 单样本K-S检验的参数设置 1448.5.2 实例分析 1458.6 两独立样本分布位置检验 1478.6.1 两独立样本分布位置检验的参数设置 1488.6.2 实例分析 1488.7 多个独立样本分布位置检验 1508.7.1 多个独立样本分布位置检验的参数设置 1508.7.2 实例分析 1518.8 两个相关样本分布位置检验 1538.8.1 两个相关样本分布位置检验的参数设置 1538.8.2 实例分析 1548.9 多个相关样本分布位置检验 1558.9.1 多个相关样本分布位置检验的参数设置 1568.9.2 实例分析 156第9章 方差分析 1599.1 方差分析的基本原理 1599.1.1 自由度与平方和分解 1609.1.2 F检验 1629.1.3 多重比较 1639.2 单因素ANOVA检验 1649.2.1 单因素ANOVA检验步骤 1659.2.2 判断与结论 1669.2.3 单因素 ANOVA检验过程的参数设置 1679.2.4 实例分析 1699.3 多因素方差分析 1709.3.1 只考虑主效应的多因素方差分析 1719.3.2 存在交互效应的多因素方差分析 1739.3.3 单变量过程参数设置 1759.3.4 实例分析 1799.4 协方差分析 1839.4.1 协方差分析概述 1839.4.2 实例分析 184第10章 回归分析 18710.1 线性回归 18710.1.1 线性回归模型 18810.1.2 最小二乘估计 18810.1.3 回归方程的显著性检验 18910.1.4 预测问题 19110.1.5 SPSS线性回归分析设置 19210.1.6 回归分析模型的实例分析 19610.2 非线性回归 19910.2.1 非线性回归分析的基本原理 20010.2.2 非线性回归参数设置 20010.2.3 实例分析 20310.3 Logistic回归 20510.3.1 Logistic回归模型概述 20610.3.2 二元 Logistic回归模型参数 设置 20710.3.3 实例分析 210第11章 相关分析 21511.1 相关分析概述 21511.1.1 相关关系 21511.1.2 相关图形和相关系数 21611.1.3 SPSS的相关分析功能简介 21811.2 双变量(Bivariate)过程 21811.2.1 双变量相关分析简介 21811.2.2 双变量过程的参数设置 22011.2.3 实例分析 22211.3 偏相关(Partial)过程 22411.3.1 偏相关过程的参数设置 22411.3.2 实例分析 22511.4 Distances(距离)过程 22711.4.1 Distances过程的距离分析 参数设置 22711.4.2 实例分析 230第12章 聚类分析 23212.1 聚类分析的原理 23212.1.1 一般原理 23312.1.2 聚类分析步骤 23612.1.3 系统聚类方法 23712.2 快速样本聚类过程 24012.2.1 快速聚类简介 24012.2.2 SPSS快速聚类的设置 24012.2.3 实例分析 24212.3 系统聚类过程 24612.3.1 系统聚类简介 24612.3.2 SPSS系统聚类设置 24612.3.3 实例分析 24912.4 二阶聚类分析 25212.4.1 二阶聚类简介 25212.4.2 SPSS二阶聚类的设置 25312.4.3 实例分析 254第13章 判别分析 25713.1 判别分析的基本原理 25713.1.1 判别分析简介 25713.1.2 判别分析的数学模型与判别 方法 25813.2 一般判别分析 26513.2.1 一般判别分析的参数设置 26513.2.2 实例分析 26713.3 逐步判别分析 27213.3.1 逐步判别的参数设置 27213.3.2 实例分析 273第14章 因子分析 27914.1 因子分析简介 27914.1.1 因子分析的基本原理 28014.1.2 因子分析的基本步骤和过程 28214.2 SPSS因子分析 28314.2.1 SPSS因子分析的参数设置 28314.2.2 实例分析 286第15章 对应分析 29115.1 对应分析的基本原理 29115.2 对应分析 29315.2.1 对应分析过程的参数设置 29315.2.2 实例分析 29615.3 最优标度过程 29915.3.1 最优标度过程的参数设置 29915.3.2 实例分析 306第16章 可靠性和多维标度分析 31016.1 可靠性分析 31016.1.1 可靠性分析的基本原理 31016.1.2 可靠性分析的参数设置 31216.1.3 实例分析 31416.2 多维标度分析 31616.2.1 多维标度分析简介 31616.2.2 多维标度过程的参数设置 31716.2.3 实例分析 320第17章 生存分析 32317.1 生存分析简介 32317.1.1 生存分析的基本概念 32317.1.2 生存资料的特点 32517.1.3 生存分析方法 32617.1.4 SPSS中的生存分析过程 32617.2 寿命表(Life Tables)过程 32717.2.1 寿命表分析过程的参数设置 32717.2.2 实例分析 32817.3 Kaplan-Meier分析 33217.3.1 Kaplan-Meier分析过程的参数 设置 33217.3.2 实例分析 33417.4 Cox模型回归分析 33717.4.1 Cox回归模型 33717.4.2 Cox模型分析过程的参数设置 33917.4.3 实例分析 343第18章 对数线性模型 34818.1 对数线性模型概述 34818.2 常规模型(General)过程 34918.2.1 常规模型分析过程的参数 设置 34918.2.2 实例分析 35118.3 分对数(Logit)过程 35418.3.1 分对数分析过程的参数设置 35418.3.2 实例分析 35718.4 选择模型(Model Selection)过程 36018.4.1 选择模型分析过程的参数 设置 36018.4.2 实例分析 362第19章 时间序列分析 36519.1 时间序列概述 36519.1.1 时间序列的组成部分 3