spss数据分析
SPSS数据剖析办法有许多，本文从描绘性剖析、问卷剖析、量化剖析、核算建模、差异性剖析这几个模块，用一句话简述各个剖析办法的效果以及分享事例示例
描绘性剖析
频数剖析：一组数据的不同数值的频数频数进行核算
事例示例：汇总核算本校学生的性别（男性、女人的个数）与年纪（18岁及其以下、28-25岁之间、25岁以上）
描绘型核算：对查询总体一切变量的有关数据进行核算性描绘，包括数据的集中趋势与离散趋势
事例示例：查看考试的均匀成果、最高分、最低分成果集中在哪个分数段等
分类汇总：依据定类变量分类进行汇总，依照某一标准进行分类，然后在分完类的基础上对各类别相关数据别离进行求和、求均匀数、求个数、求最大值、求最小值等办法的汇总
事例示例：核算公司最近2个月的办公设备收购状况，别离依照设备类型、数量、收购金额进行汇总剖析
正态性剖析：查验数据是否满意正态散布，一些算法需要数据满意正态散布
事例示例：电话银行月费、最近一个月消费金额
相关性剖析：对变量两两之间的相关程度进行剖析
事例示例：人的身高和体重之间；空气中的相对湿度与降雨量之间的相关联系
穿插剖析：剖析两两分组变量之间的穿插散布，比较各组的散布状况寻找变量间的联系
事例示例：不同区域（城市/农村）和性别的同学在玩电脑游戏的散布状况
问卷剖析
信度剖析：检测问卷中量表所测成果的稳定性以及一致性
事例示例：丈量收集到的客户满意度量表，成果是否可靠
效度剖析：问卷量表的有效性和正确性，即剖析问卷标题的规划是否合理
事例示例：丈量收集到的客户满意度量表，丈量其标题规划是否合理
熵权法：对问卷查询的目标的重要性进行核算出各个目标的权重，为多目标归纳点评提供依据
事例示例：100个客户的各方面（担保，本钱，环境）评分，用熵权法来核算各个变量（担保，本钱，环境）的重要性，即所占的权重
验证性因子剖析：测验一个因子与相对应的测度项之间的联系，是否契合研讨者所规划的理论联系
事例示例：已知100名同学的语文、数学、英语、物理、生物、化学成果，验证他们的语文、英语成果是否可以反映理科班的文科成果水平
Kappa一致性查验：定类数据的相关性查验，定量数据的相关性查验为皮尔逊相联系数
事例示例：问卷查询一个班级的两个体育老师对学生体育锻炼的情绪（分为：从不、偶然、经常）区分状况，查验是否存在一致性
组内相联系数：衡量和点评观察者间信度和复测信度的信度系数目标
事例示例：5个评委关于同一批选手进行评分，丈量其评分是否一致
量化剖析
秩和比归纳点评法(RSR)：将效益型目标从小到大排序进行排名、本钱型目标从大到小排序进行排名，再核算秩和比，最后核算回归、分档排序
事例示例：对某省10个区域的孕妇保健工作的三个目标进行归纳点评
好坏解距离法（TOPSIS)：组内归纳点评办法，能充分利用原始数据的信息，其成果能精确地反映各点评计划之间的距离
事例示例：为了客观地点评各景色地点的性价比，依据景色、人文，拥堵程度、票价等要素对各景色地点进行评价
核算建模
线性回归（最小二乘法）：利用数理核算中回归剖析，来确认两种或两种以上变量间相互依赖的定量联系
事例示例：经过自变量（房子年纪、是否有电梯、楼层高度、房间平方）拟合猜测因变量（房价）
主成分剖析（PCA）：将多个有一定相关性的目标进行线性组合以最少的维度解说原数据中尽可能多的信息为目标进行降维，降维后的各变量间互相线性无关，终究确认的新变量是原始变量的线性组合
事例示例：某金融服务公司为了了解贷款客户的信誉程度，点评客户的信誉等级，采用信誉评级常用的5C(才能，品质，担保，本钱，环境)办法，阐明客户违约的可能性
因子剖析（探索性）：依据降维的思想，在尽可能不丢失或许少丢失原始数据信息的状况下，将错综复杂的很多变量聚合成少数几个独立的公共因子
事例示例：依据该区域2021年的出产总值、人均可支配收入等多个目标量化评价多个省市区域的经济发展水平排名或许各目标的权重
岭回归：专用于共线性数据剖析的有偏估计回归办法实质上是一种改良的最小二乘估计法，经过放弃最小二乘法的无偏性，以丢失部分信息、降低精度为代价获得回归系数
事例示例：经过自变量（房间面积、楼层高度、房子单价、是否有电梯、周围校园数量、距地铁站方位）拟合猜测因变量（房价）现在发现房子单价与楼层高度之间有着很强的共线性，VIF值高于20；不能使用常见的最小二乘法OLS回归剖析
时间序列模型(ARIMA)：常见的用来进行时间序列猜测的模型
事例示例：依据1985-2021年某杂志的销售量，猜测某商品的未来五年的销售量
差异性剖析
方差剖析：用于定类字段（X）与1个或1个以上的定量字段（Y）之间的差异性研讨
事例示例：剖析个人受教育程度（定类变量）是否给个人的经济收入（定量变量）带来明显性影响
独立样本t查验：用于剖析一个定类变量与一个或许多个定量变量之间有无明显差异
事例示例：如研讨不同校园的学生(各校园学生数不一定相等)成果是否存在差异性
单样本t查验：比较样本数据与一个特定数值之间的差异状况，同时要求数据呈现正态性散布
事例示例：如研讨一家食物出产企业的罐装食物标准重量是不是100g
卡方查验：比较定类变量与定类变量之间的差异性剖析
事例示例：从某高中学随机抽取两个以上的班级，查询他们对待文理分科的情绪是否有明显差异
大数据如何分析数据
大数据剖析的办法有几种？大数据剖析六种办法：数字和趋势、维度分化、用户分群、转化漏斗、行为轨道、留存剖析。看数字及趋势是最根底进行展现相关数据管理信息的办法，关于谁契合必定的行为或布景材料，分类处理用户。
大数据剖析办法如下：
一、数字和趋势
看数字、看趋势是最根底进行展现相关数据管理信息的方法。在数据剖析中，教师能够同时经过直观的数字或趋势图表，迅速发展了解例如商场的走势、订单的数量、业绩完成的状况等等，从而更加直观的吸收数据管理信息，有助于进步决议计划的准确性和实时性。
二、维度分化
当单数或宏观趋势，也需求打破不同维度的数据，以取得更准确的数据洞悉。在挑选维度时，需求进行细心考虑其关于剖析数据结果的影响。
三、用户分群
关于谁契合必定的行为或布景材料，分类处理的用户，常常谈到的是用户聚类的手段。也能够同时经过进行提炼某一群用户的特定环境信息，创建该集体关于用户的画像。
而关于用户集体，能够进一步调查他们的频率购买的产品，类别，时间，所以创建了用户集体的肖像——在数据剖析中，往往能够针对特定行为、特定布景的用户信息进行有针对性的用户管理运营和产品结构优化，作用会更加具有明显。
四、转化漏斗
大多数企业的现金流，能够概括为一个漏斗。漏斗进行剖析是最常见的数据技能剖析研究手段办法之一，无论是注册转化漏斗，还是电商下单的漏斗。
经过漏斗进行剖析能够从先到后还原用户转化的途径，剖析企业每一个转化节点的功率。其中，往往把关键放在三个关键：
1、从开端到结束，整体转换功率是多少?
2、每一步的转化率能够是多少?
3、这一步走到原因在什么地方的丢失?流失的用户供给契合哪些行为特征?
五、行为轨道
重视轨道的行为，以了解真实的用户行为。数据索引自身往往只是抽象的真实状况，如网络剖析等指标，如果你看一下用户访问和页面浏览量量，是决然不会彻底了解用户怎么运用您的产品——经过大数据技能手段，还原用户的行为轨道，有助于增长团队重视用户的实际生活体验、发现具体剖析问题，根据不同用户能够运用习气规划企业产品、投进内容。
六、留存剖析
在人口红利的年代渐渐褪去，比取得一个新的用户远不如留住老客户的成本。每一款产品，每一项工作服务，都应该核心企业重视的留存，确保做实每一个不同客户。能够了解经过数据剖析的状况下保存，经过剖析用户的行为或行为组和回访之间的关联，想方设法进步保存。
猎聘大数据研究院发布了《2022未来人才工作趋势报告》
从排名来看，2022年1-4月各职业中高端人才均匀年薪来看，人工智能职业中高端人才均匀年薪最高，为31.04万元；金融职业中高端人才以27.69万元的均匀年薪位居第二；通讯、大数据职业中高端人才均匀年薪分别为27.51万元、25.23万元，位列第三、第四；IT/互联网职业中高端人才均匀年薪23.02万元，位列第七。
