SPSS 统计分析商业建模与综合案例精解

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 比较平均值模块 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在电子商务平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

4.5 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

5.4 神经网络径向基函数分析二 187

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

6.4 决策树分析二 237

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

7.4 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

8.4 通过应用保存的模型重新进行批量预测 329

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

9.4 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

10.4 建立模型 395

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

11.5 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

12.5 聚类分析 442

12.6 研究结论与重点回顾 457