可以同時(shí)設(shè)置分類變量和連續(xù)變量，可以參與聚類的變量更多。 【輸出】 勾選“透視表”：對(duì)數(shù)據(jù)做概述 勾選“創(chuàng)建聚類成員變量”：生成新的分類變量 二階聚類的智能體現(xiàn)： 1）可以同...
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（24）聚類分析--二階聚類
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（23）聚類分析--系統(tǒng)聚類
此處不需要“個(gè)案標(biāo)注依據(jù)” 【統(tǒng)計(jì)】 主要關(guān)注“聚類成員”模塊，此處可以選擇設(shè)置類別數(shù)為一個(gè)范圍，也可以支持設(shè)置具體的單個(gè)分類數(shù)量。 這個(gè)選項(xiàng)對(duì)于暫時(shí)無法確定類別數(shù)目，或者想...
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（22）聚類分析--快速聚類（K均值聚類）
第一步：確定需要參加聚類分析的變量 溝通能力得分、業(yè)務(wù)能力得分、領(lǐng)導(dǎo)能力得分 第二步：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理 本數(shù)據(jù)表中數(shù)據(jù)不需要進(jìn)行處理，單位一致，量級(jí)一致 第三步：確定聚類...
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（21）聚類分析基礎(chǔ)知識(shí)
所謂聚類分析，就是按照個(gè)體的特征將他們分類，并且在于讓同一個(gè)類別內(nèi)的個(gè)體之間具有較高的相似度，讓不同類別之間具有較大的差異性。這樣，研究人員就能根據(jù)不同類別的特征有針對(duì)性的進(jìn)...
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（20）RFM分析
一）RFM基礎(chǔ)知識(shí) 所謂探索性分析，主要是運(yùn)用一些分析方法從大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)未知且具有價(jià)值信息的過程。 常用的探索性分析方法包括：RFM分析、聚類分析、因子分析、對(duì)應(yīng)分析等。...
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（19）時(shí)間序列分析
一）時(shí)間序列分析簡介 二）季節(jié)分解法 三）專家建模法 一、時(shí)間序列分析簡介 時(shí)間序列就是按時(shí)間順序排列的一組數(shù)據(jù)序列。 時(shí)間序列分析就是發(fā)現(xiàn)這組數(shù)據(jù)的變動(dòng)規(guī)律并用于預(yù)測的統(tǒng)計(jì)...
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（18）Logistics回歸
如果不存在線性關(guān)系時(shí)，我們可以通過對(duì)數(shù)變換。 對(duì)數(shù)變換的目的就是將非線性問題轉(zhuǎn)換為線性問題，這樣就能夠用線性回歸相關(guān)理論和方法來解決非線性的問題。 二分類：知否兩個(gè)分類狀態(tài)，...
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（17）自動(dòng)線性建模
自動(dòng)線性建模特點(diǎn)： 1）連續(xù)變量和分類變量都可以作為自變量進(jìn)行線性自動(dòng)建模。 2）能自動(dòng)尋找對(duì)因變量重要性最大的自變量，舍棄重要性很小或不重要的自變量，我們不必去關(guān)心自變量，...
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（16）多重線性回歸分析
一、多重線性回歸分析簡介 簡單線性回歸分析：自變量X =1 個(gè) 多重線性回歸分析：自變量X >=2 個(gè) 多元線性回歸分析：因變量Y >=2 個(gè) 多重線性回歸模型： Y=a+b...
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（15）線性回歸分析及實(shí)踐
1、什么是回歸分析？ 回歸分析是研究自變量X和因變量Y之間數(shù)量變化關(guān)系的一種分析方法，主要是通過建立因變量Y和影響他的自變量Xi（i1,2,3...）之間的回歸模型，衡量自變...
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（14）相關(guān)性實(shí)踐和解讀
世界是一個(gè)有機(jī)聯(lián)系的統(tǒng)一整體，現(xiàn)象之間客觀上存在某種有機(jī)聯(lián)系，一種現(xiàn)象的發(fā)展變化必然受到與之相聯(lián)系的其他現(xiàn)象發(fā)展變化的制約與影響。這種依存關(guān)系可分成兩類：相關(guān)關(guān)系和回歸函數(shù)關(guān)...
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（13）連續(xù)變量頻率分析
例子：對(duì)變量“年齡”進(jìn)行分析。 打開數(shù)據(jù)文件，【分析】--【描述統(tǒng)計(jì)】--【頻率】 [http://photo.blog.sina.com.cn/showpic.html#b...
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（12）分類變量頻率分析
打開一個(gè)數(shù)據(jù)文件，【分析】--【描述統(tǒng)計(jì)】--【頻率】[http://photo.blog.sina.com.cn/showpic.html#blogid=16e698d10...
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（11）0-1標(biāo)準(zhǔn)化
0-1標(biāo)準(zhǔn)化也稱之為離差標(biāo)準(zhǔn)化，是對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行變化，使之落到一個(gè)【0，1】區(qū)間。計(jì)算公式如下： （X-最小值）/（最大值-最小值） 對(duì)年齡進(jìn)行0-1分布 打開數(shù)據(jù)文件，【轉(zhuǎn)...
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@東京的雨 認(rèn)真對(duì)待這門課，大數(shù)據(jù)時(shí)代，你會(huì)知道數(shù)據(jù)分析有多重要
（6）幾個(gè)常用過程
1、排序個(gè)案 數(shù)據(jù)編輯敞口中記錄數(shù)據(jù)的先后次序在默認(rèn)情況下是由錄入的先后順序決定的。 在實(shí)際工作中我們可能需要按照某種順序來觀察數(shù)據(jù)，如：按ID，按銷售額的高低... 對(duì)于單...
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（10）表示重復(fù)、異常個(gè)案1、標(biāo)識(shí)重復(fù)個(gè)案 1）“定義匹配個(gè)案依據(jù)” 用于確認(rèn)重復(fù)個(gè)案的變量列表，可能是一個(gè)或多個(gè)變量組合。如果某個(gè)個(gè)案的所有這些變量值與另一個(gè)個(gè)案都相同，則視為重復(fù)個(gè)案。 2）在匹配...
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（9）數(shù)據(jù)驗(yàn)證模塊SPSS中與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備相關(guān)的功能主要有： 1）數(shù)據(jù)驗(yàn)證模塊 便于用戶自行定義數(shù)據(jù)驗(yàn)證規(guī)則，以標(biāo)識(shí)無效個(gè)案、變量和數(shù)據(jù)值 2）自動(dòng)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備過程 暫時(shí)略過 3）標(biāo)識(shí)重復(fù)個(gè)案 發(fā)現(xiàn)變...
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（8）多個(gè)文件的合并SPSS數(shù)據(jù)文件的合并方式有兩種：縱向拼接和橫向合并。 縱向拼接：指的是幾個(gè)數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)縱向相連，組成一個(gè)新的數(shù)據(jù)集，新的數(shù)據(jù)集中的記錄數(shù)是原來幾個(gè)數(shù)據(jù)集中記錄數(shù)的總和。其...
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（7）數(shù)據(jù)文件的重組與轉(zhuǎn)置1、長型格式轉(zhuǎn)換為寬型格式 【數(shù)據(jù)】--【重構(gòu)】 然后一步一步接下去即可 2、寬型格式轉(zhuǎn)換為長型格式 3、轉(zhuǎn)置 就是我們平常所說的行列互換 【數(shù)據(jù)】--【轉(zhuǎn)置】 非常簡單，話...