
【每周一本书第 5 波】胸有成竹!数据分析的 SPSS 和 SAS EG 进阶(第2版)
SPSS 作为一个入门级数据分析软件,是每个从业者必会的。其可视化界面可以很好的展现数据分析的流程。但是SPSS 的功能毕竟有限,尤其在数据清洗和整理方面更是捉襟见肘,因此需要和SAS EG 结合使用。SAS EG 是一个以项目为导向的Windows 应用软件,它被用于实现对SAS 系统大多数分析能力的快速访问。它通常会被统计专家、业务分析员以及 SAS 程序员使用。
“CDA数据分析师系列丛书”依照数据分析师规范化学习体系而定。满足了CDA数据分析师等级认证学习的需要,也兼顾了大数据的热点动态。
从策划之初一直坚持以“读者需求”为主线,结合企业实际案例和业务场景来谈大数据思维和小数据分析。实现技术扎实,业务精通,策略接地气!
【每周一本书】又是一周,CDA数据分析师携手工业出版社将于每周三展开赠书活动,每周给各位读者提供3-5本赠书,希望带动各位读者能借此机会每周充一次电。(注:书籍将于10天内发放到中奖者手中。参与方式见下文)
划重点:C君只负责精选,剩下的要交给你们自己~
作者简介
经管之家(www.jg.com.cn):原人大经济论坛,于2003年成立,致力于推动经管学科的进步,传播优秀教育资源,目前已经发展成为国内最大的经济、管理、金融、统计类的在线教育和咨询网站,也是国内最活跃和最具影响力的经管类网络社区。
经管之家从2006年起在国内最早开展数据分析培训,累计培训学员数万人。在大数据的趋势背景下,创新“CDA数据分析师”品牌,致力于为社会各界数据分析爱好者提供最优质、最科学、最系统的数据分析教育。截至2016年3月已成功举办40多期系统培训,培训学员达3千余名;CDA认证考试已成功举办三届,报考人数上千人;中国数据分析师俱乐部(CDA CLUB),每周线下免费沙龙活动,已举力40多期,累积会员2千余名;中国数据分析师行业峰会(CDA Summit),一年两届,参会人数皆达2千余名,在大数据领域影响力超前。“CDA数据分析师”队伍在业界不断壮大,对数据分析人才产业起到了巨大的推动作用。
常国珍,北京大学商学博士,法学硕士。曾就职于亚信科技BOC部门、方正国际金融事业部、德勤管理咨询信息技术系统咨询部。SAS公司资深讲师,Oracle大数据讲师,多家金融信息部门和金融高科技公司数据挖掘技术顾问。从事征信数据集市与信用风险建模、客户价值提升等数据挖掘项目。擅长基于个体行为分析的价值发现和信用建模。研究方向为宏微观接合研究,兴趣点在于宏观环境变化对微 观主体行为的经济后果分析及价值投资。
赵仁乾,北京邮电大学管理科学与工程硕士,现就职于北京电信规划设计院,从事移动、联通集团及各省分公司市场、业务、财务规划,经济评价及运营咨询。重点研究方向包括离网用户挖掘、市场细分与精准营销、移动网络价值区域分析、潜在价值客户挖掘等。
曾珂,华中师范大学管理科学与工程硕士,现就职于经管之家CDA数据分析研究院,从事互联网、电子商务方向数据分析与数据挖掘的研究,CDA数据分析师的教学工作,研究方向为网络文本挖掘、电商 市场细分与客户细分、潜在价值客户挖掘、互联网大数据挖掘等。
内容提要
《胸有成竹!数据分析的SPSS和SAS EG进阶(第2版)》共5 章,涉及使用SPSS Statistics 和SAS EG 做商业数据分析的主要分析方法。其中,第1章的主要内容为数据分析方法概述;第2 章至第4 章的主要内容为横截面数据分析方法;第5 章的主要内容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。
《胸有成竹!数据分析的SPSS和SAS EG进阶(第2版)》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。
上周获奖名单
参与方式
文末留言告诉C君,这本书吸引您的理由,获得精选,点(ren)赞(qi)数(gao)的前5名即可获得本书
截止时间9月25日中午12点
(为确保赠书活动的公平公开性,让更多人能参与到每周一本书中。赠书活动参与者每月有且仅有一次获奖机会,有获奖记录的参与者赠书将自动转赠其他参与者)
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
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在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15