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122千字 字数
2016-05-01 发行日期
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主编推荐语

本书从具体的商业数据分析案例入手，轻松掌握数据分析的目的、理念、思路与分析步骤。

内容简介

全书共5章，涉及使用SPSS Statistics和SAS EG做数据分析的主要分析方法。其中，第1章为数据分析方法概述；第2章至第4章为横截面数据分析方法；第5章为时间序列分析方法。每章都根据所涉及的知识点的不同，选取了实用的案例，并为读者准备了相应的思考和练习题。

目录

  • 版权信息
  • 内容简介
  • 序言： 这是一个用数据说话的时代
  • 前言
  • 第1章 数据分析方法概述
  • 1.1 数据分析概述
  • 1.1.1 数据分析过程
  • 1.1.2 数据分析的商业驱动
  • 1.2 数据分析与挖掘方法分类介绍
  • 1.2.1 描述性——无监督的学习
  • 1.2.2 预测性——有监督的学习
  • 1.3 数据分析的方法论
  • 1.3.1 数据挖掘的项目管理方法论：CRISP-DM
  • 1.3.2 数据整理与建模的方法论：SEMMA
  • 1.3.3 SAS EG和SPSS任务菜单编排与SEMMA之间的关系
  • 第2章 描述数据特征
  • 2.1 认识数据类型
  • 2.2 单变量描述统计方法
  • 2.2.1 分类变量的描述
  • 2.2.2 连续变量的描述
  • 2.3 创建频数报表
  • 2.4 生成汇总统计量
  • 2.5 用汇总表任务生成汇总报表
  • 2.6 绘制条形图
  • 2.7 绘制地图
  • 2.8 使用SPSS进行描述统计
  • 2.8.1 频率过程
  • 2.8.2 描述过程
  • 2.8.3 探索过程
  • 2.8.4 P-P图与Q-Q图
  • 2.9 使用SPSS绘制统计图形
  • 2.9.1 作图方法
  • 2.9.2 饼图、柱图与条图
  • 2.9.3 线图、高低图和双轴图
  • 2.9.4 散点图
  • 第3章 描述性数据分析/挖掘方法
  • 3.1 客户细分方法介绍
  • 3.1.1 客户细分的意义
  • 3.1.2 根据客户利润贡献进行划分
  • 3.1.3 根据个人或公司的生命历程进行划分
  • 3.1.4 根据客户的产品偏好进行划分
  • 3.1.5 根据客户交易/消费行为进行划分
  • 3.1.6 根据客户的多维行为属性细分
  • 3.1.7 展现客户/产品结构的战略细分
  • 3.1.8 客户细分：综合运用
  • 3.2 连续变量间关系探索与变量约减
  • 3.2.1 多元统计基础
  • 3.2.2 多元变量压缩的思路
  • 3.2.3 主成分分析
  • 3.2.4 因子分析
  • 3.2.5 对应分析
  • 3.2.6 最优尺度分析
  • 3.2.7 多维尺度分析
  • 3.3 聚类分析
  • 3.3.1 基本逻辑
  • 3.3.2 系统聚类
  • 3.3.3 快速聚类
  • 3.3.4 两步聚类
  • 第4章 预测性数据分析方法
  • 4.1 假设检验概念
  • 4.1.1 统计推断基本概念
  • 4.1.2 变量分布的图形探索
  • 4.1.3 均值的置信区间
  • 4.1.4 假设检验基础
  • 4.1.5 T检验
  • 4.2 构造对连续变量的预测模型
  • 4.2.1 方差分析（ANOVA）
  • 4.2.2 线性回归
  • 4.2.3 线性回归的模型诊断
  • 4.2.4 线性回归的全流程
  • 4.3 构造对二分类变量的预测模型
  • 4.3.1 分类变量之间的相关性检验
  • 4.3.2 逻辑回归
  • 第5章 时间序列
  • 5.1 时间序列的趋势分解法
  • 5.1.1 趋势分解法简介
  • 5.2.2 使用SASEG进行时间序列趋势分解
  • 5.2.3 使用SPSS进行时间序列趋势分解
  • 5.2 平稳时间序列（ARMA）模型设定与识别
  • 5.2.1 平稳时间序列定义
  • 5.2.2 平稳时间序列模型建模
  • 5.2.3 ARMA的模型设定与识别
  • 5.3 非平稳时间序列（ARIMA）模型设定与识别
  • 5.4 SAS EG时间序列建模步骤
  • 5.5 SPSS时间序列建模步骤
  • 5.5.1 SPSS构造ARIMA模型使用的任务菜单
  • 5.5.2 “定义日期”任务
  • 5.5.3 “序列图”任务
  • 5.5.4 “自相关”任务
  • 5.5.5 “创建模型”任务
  • 5.5.6 “使用模型”任务
  • 5.5.7 其他内容
  • 附录A 数据说明
  • 附录B CDA数据分析师致力于最好的数据分析人才建设
  • 参考文献
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评分及书评

评分不足
1个评分
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    给这本书评了
    5.0

    本书是一本面向商业数据分析初学者的教材，从具体的商业数据分析案例入手，使读者掌握数据分析的目的、理念、思路与分析步骤。本书力图淡化技术，对于方法的介绍也尽量避免涉及过多的数学内容，和高等数学相关的内容只在线形回归和主成分分析这两节中涉及到，而且都辅以图形作形象的展现。因此本书的读者只需要具有高中水平的数学基础即可。

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    出版方

    电子工业出版社

    电子工业出版社成立于1982年10月，是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社，是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展，已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域，综合出版能力位居全国出版行业前列。