SPSS統計分析商用建模與綜合案例精解

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SPSS統計分析商用建模與綜合案例精解

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內容描述

SPSS高級建模技術可廣泛應用於商業領域的量化分析。本書的**特色以精選的商用案例詳解SPSS前沿建模技術在商業領域的綜合應用，以期為通過建模量化分析改善商業運營水平管理，或提升核心競爭力的職場人士閱讀參考。 全書共12章，第1章~第2章介紹SPSS快速入門和建模技術要點，後續各章節均以實際商業應用案例的形式詳解SPSS在商用實踐建模中的應用與分析。建模技術方面，本書系統介紹了神經網絡多層感知器、徑向基函數、決策樹等熱門大數據處理建模技術應用，以及SPSS專門用於市場營銷的聯合分析、直銷模塊分析等高級專業建模技術應用，也介紹了經典的線性回歸分析、相關分析、因子分析、聚類分析、描述性分析、方差分析、交叉表分析等一般統計建模技術應用；精選的案例都是當下流行熱門的商業運營領域，包括市場調研、市場營銷、客戶滿意度調查、連鎖門店分類管理、奶製品物流配送、客戶關系分級分類維護、務審批、消費者綜合體驗、上市公司估值等。書中每一個案例都以解決實際問題、提升價值貢獻為導向，通過具體案例詳解涉及多種SPSS技術的綜合應用，融會貫通組合應用多種建模技術達到理想分析效果。 本書內容翔實、應用範圍廣泛。一是可供商業運營領域的各類職場人士借鑒參考，無論是高層管理者、決策者、具備多年從業經驗的資深人士，還是基層應用崗位、職場新手，只要在工作中有量化分析的需求，都可通過學習本書舉一反三提高商業運營水平或提升職場競爭力；二是可供高等院校經濟管理類、商業運營類及相關專業專科生、本科生、研究生和MBA學員學習閱讀，也可作為掌握建模技巧以完成畢業設計的學生參考書。

目錄大綱

第1章 SPSS快速入門
1.1 SPSS軟件的開啟
1.2 SPSS軟件的關閉
1.3 SPSS數據編輯器
1.3.1 SPSS數據編輯器變量視圖
1.3.2 SPSS數據編輯器數據視圖
1.4 增加新的變量或樣本觀測值
1.4.1 在現有數據文件中增加新的變量
1.4.2 在現有數據文件中增加新的樣本觀測值
1.5 變量和样本觀測值基本操作
1.5.1 變量和觀測值的移動、複製和刪除
1.5.2 數據轉置
1.5.3 變量計算
1.6 對數據按照變量或樣本觀測值進行排序
1.6.1 對數據按照變量進行排序
1.6.2 對數據按照樣本觀測值進行排序
1.7 數據查找
1.7.1 按照觀測值序號查找單元格
1.7.2 按照變量值查找數據
1.8 數據合併
1.8.1 按照樣本觀測值合併數據文件
1.8.2 按照變量合併數據文件
1.9 生成新的時間序列
1.10 缺失值處理
1.11 讀取其他格式的數據文件
1.11.1 讀取Stata數據文件
1.11.2 讀取Excel數據文件
1.11.3 讀取文本數據文件
1.12 SPSS統計分析報告
1.13 SPSS幫助系統
第2章 SPSS建模技術要點介紹
2.1 SPSS中的建模技術
2.1.1 描述性統計模塊
2.1.2 比較平均值模塊
2.1.3 相關分析模塊
2.1.4 回歸分析模塊
2.1.5 非參數檢驗分析模塊
2.1.6 聚類分析模塊
2.1.7 降維分析模塊
2.1.8 一般線性模型分析模塊
2.1.9 廣義線性模型分析模塊
2.1.10 混合模型分析模塊
2.1.11 對數線性模型分析模塊
2.1.12 生存分析模塊
2.1.13 刻度分析模塊
2.1.14 貝葉斯統計分析模塊
2.1.15 直銷模塊
2.1.16 神經網絡模塊
2.1.17 決策樹模塊
2.2 建模注意事項
2.2.1 建模是為了解決具體的問題
2.2.2 有效建模的前提是具備問題領域的專業知識
2.2.3 建模之前必須進行數據的準備
2.2.4 最終模型的生成在多數情況下並不是一步到位的
2.2.5 模型要能夠用來預測，但預測並不僅含有直接預測
2.2.6 對模型的評價方面要堅持結果導向和價值導向
2.2.7 建立的模型應該是持續動態優化完善的
2.3 研究方案設計
2.3.1 在明確的研究目的基礎上製定可行的研究計劃
2.3.2 根據已製定的研究計劃蒐集研究所需要的資料
2.3.3 運用數據統計分析軟件對蒐集到的資料進行整理
2.3.4 使用合適的分析方法和工具對資料進行各種分析
2.3.5 分析研究結果並得出研究結論
2.4 研究結論與重點回顧
第3章 SPSS在電子商務平台商戶營銷中的應用
3.1 建模技術
3.2 建模思路
3.3 幫助確定我的最佳聯繫人（RFM分析）
3.3.1 SPSS分析過程
3.3.2 結果分析
3.4 將我的聯繫人分為多個集群分析
3.4.1 SPSS分析過程
3.4.2 結果分析
3.5 生成對產品做出了回應的聯繫人的概要
3.5.1 SPSS分析過程
3.5.2 結果分析
3.6 確定回應最多的郵政編碼
3.6.1 SPSS分析過程
3.6.2 結果分析
3.7 選擇最有可能進行採購的聯繫人
3.7.1 SPSS分析過程
3.7.2 結果分析
3.8 控制包裹檢驗
3.8.1 SPSS分析過程
3.8.2 結果分析
3.9 研究結論與重點回顧
第4章 商業銀行授信客戶信用風險評估
4.1 建模技術
4.2 建模思路
4.3 神經網絡多層感知器分析一
4.3.1 準備數據以進行分析
4.3.2 分析過程
4.3.3 結果分析
4.4 神經網絡多層感知器分析二
4.4.1 準備數據以進行分析
4.4.2 分析過程
4.4.3 結果分析
4.5 研究結論與重點回顧
第5章 在線旅遊供應商客戶分類建模技術
5.1 建模技術
5.2 建模思路
5.3 神經網絡徑向基函數分析一
5.3.1 分析過程
5.3.2 結果分析
5.4 神經網絡徑向基函數分析二
5.4.1 分析過程
5.4.2 結果分析
5.5 研究結論與重點回顧
第6章 小額快貸大數據審批建模技術
6.1 建模技術
6.2 建模思路
6.3 決策樹分析一
6.3.1 分析過程
6.3.2 結果分析
6.4 決策樹分析二
6.4.1 分析過程
6.4.2 結果分析
6.5 研究結論與重點回顧
第7章 汽車消費市場調研建模技術
7.1 建模技術
7.2 建模思路
7.3 研究過程
7.3.1 為聯合分析生成計劃文件
7.3.2 根據計劃文件以及其他相關因素設計調查問卷
7.3.3 進行問卷調查並將所得數據錄入到SPSS中
7.3.4 SPSS分析
7.4 研究結論與重點回顧
第8章 住宅小區訂奶量預測分析建模技術
8.1 建模技術
8.2 建模思路
8.3 使用專家建模器進行批量預測
8.3.1 分析前數據準備
8.3.2 專家建模器分析過程
8.3.3 結果分析
8.4 通過應用保存的模型重新進行批量預測
8.4.1 專家建模器分析過程

作者介紹

楊維忠，山東大學經濟學碩士，CPA，十年商業銀行工作經歷，歷任運營、風控、營銷、內控等多個職位，擅長商務建模，精通SPSS、Stata、EViews，編著有《SPSS數據挖掘與案例分析應用實踐》《Stata統計分析與實驗指導》等近十本暢銷書。