SPSS统计分析与数据挖掘实战指南

"《SPSS数据挖掘基础》是关于统计学和数据挖掘的教程，主要使用SPSS软件进行分析，适用于各种行业的统计分析工作。本书包括统计学基础、SPSS软件介绍、数据收集与处理、描述性统计、推断性统计、方差分析、相关分析、回归分析等多个章节，还涉及非参数检验、聚类分析、主成分分析和因子分析等内容，附带Excel在统计分析中的应用和常用统计表。" 在《SPSS数据挖掘基础》中，作者首先介绍了统计学在市场经济中的重要性，以及统计学的研究领域和实用统计分析方法的概述。接着，讲解了SPSS软件的基础知识，包括其简介和基本操作，帮助读者熟悉这个强大的统计分析工具。 统计数据的收集、整理与描述是统计工作的基础，书中详细阐述了数据来源、收集方法、数据整理技巧，以及如何通过描述性统计量（如均值、中位数、标准差等）和探索性数据分析来理解数据的基本特征。 书中对总体和样本的描述进行了深入探讨，讲解了总体、样本和随机变量的概念，以及如何通过样本数据推断总体特性。此外，还讨论了抽样方法、参数估计和假设检验等统计推断的关键概念。 方差分析是分析多组数据差异的重要方法，书中有单因素和多因素方差分析的介绍，并结合实例展示了在证券信息定量分析中的应用。 相关分析和回归分析是预测和解释变量间关系的工具。书中涵盖了简单相关、偏相关、多元线性回归等方法，不仅教授如何建立模型，还涉及模型的性质、估计和检验，以及非线性回归、多重共线性和异方差问题。 此外，书中的非参数检验适用于不满足正态分布假设的情况，聚类分析用于数据分类，主成分分析和因子分析则有助于减少数据维度，提取关键信息。 附录部分包括Excel在统计分析的应用，为不具备或想补充SPSS技能的读者提供了另一种工具选择，同时提供了常用的统计表格，方便读者在实际工作中快速查阅。 《SPSS数据挖掘基础》是一本全面而深入的统计学习资料，涵盖了从基本统计概念到高级数据挖掘技术，旨在帮助读者掌握使用SPSS进行有效数据分析的能力。