spss交叉分组下的频数分析 通过频数分析可以了解数据文件中单个变量的分布情况，但如果要了解多个变量的分布情况则需要使用交叉分组下的频数分析。本节将介绍交叉分析下的频数分析的目的和任务、交叉列联表的 ...
2016-10-31
用spss简单的数据分析 现在需要用户对已经掌握的情况进行分析：设计是对两样本均数的比较，针对这种目的可用的检验方法，有T检验、U检验及秩和检验。由于样本量太小，U检验不能考虑；秩和检验的效能偏低，最适 ...
2016-10-31
SPSS进行数据分析的一般步骤 利用SPSS进行数据分析的一般步骤 利用SPSS进行数据分析的关键在于遵循数据分析的一般步骤，但涉及的方面会相对较少。主要集中在以下几个阶段。 1．SPSS数据的准备阶段 ...
2016-10-31
spss:syntax对重复观测值的处理 很早的时候，大家在SPSS中处理单个变量的重复值通常都是这样的做法，首先将要处理的数据进行排序，然后将其复制后在从新变量的第二行开始粘贴，得到了两个观察量错开一个位置的 ...
2016-10-30
SPSS基本统计分析之频数分析应用举例 在SPSS中进行基本统计分析，可以使分析者掌握数据的基本统计特征，把握数据的整体分布形态。基本统计分析的结果对以后进一步的数据建模起到重要的指导和参考作用。 1 频 ...
2016-10-30SPSS Syntax中的常用函数 SPSS函数是一个常用程序（rountine）,并且利用一个或多个自变量（参数）来执行。每个SPSS函数均有一个关键名称（keywordname），且绝不能写错。通常，函数的格式为:函数名称（自变量 ...
2016-10-30
建立一个SPSS数据文件 SPSS所处理的数据文件有两种来源：一是SPSS环境下建立的数据文件；二是调用其它软件建立的数据文件。 1 在SPSS数据编辑窗口建立数据文件 当用户启动SPSS后，系统首先显示一个提示窗口 ...
2016-10-30
SPSS如何调用已建立的数据文件 调用已建立的数据文件 SPSS可以调用SPSS(*.sav)，Excel(*.xls)，dBASE(*.dbf)，ASCII(*.dat,*.txt)等数据文件。 2.1 调用SPSS数据文件（*.sav） 从菜单选择File-Ope ...
2016-10-30
SPSS分隔符格式数据文件的输入 分隔符格式文本文件的输入 我们使用Windows“记事本”创建一个显示如下格式的TEXT2.TXT的文件。 组中值,样本数,比例,累计次数,累计比例 0,7,5.56,7,15.56 1,3,6.67,10, ...
2016-10-30
用SPSS调用Excel文件数据 调用Excel文件数据 Microsoft Excel 是使用比较普遍的图表软件，用它保存的数据文件，在SPSS中也能很方便的使用，这里我们介绍其使用的操作过程。 首先，我们已经保存有在Exc ...
2016-10-29
SPSS对数据编辑与整理 spss对数据编辑与整理 1 数据整理 在主菜单中点击Data菜单命令，弹出数据文件子菜单，如下图。 主要功能有：定义时间，插入变量或记录，到某一记录，观测值排序，数据转置 ...
2016-10-29
SPSS数据的数据转置（Transpose） 将工作区数据的行和列互换，使新文件的行是原数据的列，新文件的列是原数据的行。从菜单选择“Data-Transpose..”命令，弹出数据转置对话框如下图。 Variable(S): 把 ...
2016-10-29
SPSS如何进行合并文件（Merge File） （1）添加记录 将其他文件的记录添加到当前文件中，合并后新数据的记录应该为两文件之和。从菜单选择“Data- Merge File-Add Cases..”命令。选定添加文件后， 单击 打 ...
2016-10-29什么是回归分析预测法 回归分析预测法的分类 回归分析预测法有多种类型。依据相关关系中自变量的个数不同分类，可分为一元回归分析预测法和多元回归分析预测法。在一元回归分析预测法中，自变量只有一个，而 ...
2016-10-29
数据分析的好习惯 良好的数据习惯，助力数据分析，也让我们养成一个系统的数据分析思维。文章按数据分析的步骤进行讲解数据分析需要养成的良好习惯。文章第一点告诉我们，数据拿到手不忙着直接分析，先对数据 ...
2016-10-29
SPSS如何拆分文件（Split Files） 我们在进行数据处理时，有时需要将某些分类变量进行分层分析，例如对品种感病性中的发病和不发病分别进行分析，此时就需要通过折分文件来实现。 我们先在数据编辑窗口打开 ...
2016-10-28
SPSS数据记录的选择（Select Cases） 在数据分析时，有时可能只对某些记录感兴趣。例如，在判别分析时，可能用其中90%的记录数据建立判别函数，用其余10%的记录来考核判别函数。此时，可以通过选择记录的操作 ...
2016-10-28SPSS中常用编辑操作 ① 标记编辑数据 单一单元：用鼠标对准该单元单击。 选择单元块：在数据显示区点拖左键选中单元格区域。 选则一个记录：在编号列里点击鼠标左键 选则多个记录：在编号列里点击 ...
2016-10-28
数据分析这几个坑，切勿越陷越深 数据具有客观性，能呈现令人信服的信息依据，所以探寻数据、挖掘规律成为了寻找所需信息的最有利手段之一。但数据也并非万能，有时候会传递错误的信息。在梳理数据分析流程和 ...
2016-10-28
数据分析入门方法论 关于数据分析，最重要的是思路和方法论，无论是什么工具，最终的输出无非就是： 有价值的结论（对应分析报告） 有价值的决策过程（对应机器学习模型） 从提出问题入手，例如流 ...
2016-10-28在数据可视化领域，单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布，却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合，理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师而言，“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”，而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中，“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”，直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络（CNN）的训练中，“卷积层（Conv）后是否添加归一化（如 BN、LN）和激活函数（如 ReLU、GELU）” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中，“统计分析” 是挖掘数据规律的核心，“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA（Certified Data Analyst）数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上，Python 凭借其丰富的科学计算库（NumPy、FilterPy）、深度学习框架（PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域，“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中，精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中，“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理：若食材（数据）腐烂变质、混杂异物（脏数据），即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域，“大模型” 已成为近年来的热点标签：从参数超 1750 亿的 GPT-3，到万亿级参数的 PaLM，再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中，“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中，“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中，订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中，“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”（模型无法捕捉复杂数据规律，如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中，“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度，剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中，“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA（Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中，我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额（少数用户单次消费上万元，多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中，用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”，到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中，“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材，若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天，几乎每个职场人都在焦虑： “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪，而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”，但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17
