京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
spss的数据分析报告_spss的数据分析实例_spss的数据分析(1)_数据分析师
关于某公司 474 名职工综合状况的统计分析报告 一、数据介绍: 本次分析的数据为某公司 474 名职工状况统计表, 其中共包含十一变量, 分别是: (职 id 工编号) gender(性别), , bdate(出生日期), (受教育水平程度) jobcat edcu , (职务等级) salbegin , (起始工资) salary , (现工资) jobtime(本单位工作经历<月>), , prevexp(以前工作经历<月>), minority(民族类型),age(年龄)。通过运用 spss 统计软件,对变量进行频数分析、描述性统 计、方差分析、相关分析、。 。。以了解该公司职工上述方面的综合状况,并分析个变量的分 布特点及相互间的关系。 二、数据分析 1、 频数分析。基本的统计分析往往从频数分析开始。通过频数分析能够了解变量的取值状 况,对把握数据的分布特征非常有用。此次分析利用了某公司 474 名职工基本状况的统 计数据表,在 gender(性别)、edcu(受教育水平程度) 、不同的状况下的频数分析,从而 了解该公司职工的男女职工数量、受教育状况的基本分布。
Statistics Educational Gender N Valid Missing 474 0 Level (years) 474 0
首先,对该公司的男女性别分布进行频数分析,结果如下:
Gender Cumulative Frequency Valid Female Male Total 216 258 474 Percent 45.6 54.4 100.0 Valid Percent 45.6 54.4 100.0 Percent 45.6 100.0
上表说明,在该公司的474名职工中,有216名女性, 258名男性, 男女比例分别为45.6% 和54.4%,该公司职工男女数量差距不大,男性略多于女性。 其次对原有数据中的受教育程度进行频数分析,结果如下表 :
Educational Level (years) Cumulative Frequency Valid 8 12 14 15 16 17 18 19 20 21 Total 53 190 6 116 59 11 9 27 2 1 474 Percent 11.2 40.1 1.3 24.5 12.4 2.3 1.9 5.7 .4 .2 100.0 Valid Percent 11.2 40.1 1.3 24.5 12.4 2.3 1.9 5.7 .4 .2 100.0 Percent 11.2 51.3 52.5 77.0 89.5 91.8 93.7 99.4 99.8 100.0
1
Histogram
200
150
Frequency
100
50
0 7. 5 10 12. 5 15 17. 5 20 22. 5
M ean = 13. 49 St d. D ev. = 2. 885 N = 474
E ducational Level (years)
上表及其直方图说明,被调查的474名职工中,受过12年教育的职工是该组频数最高的,为 190人,占总人数的40.1%,其次为15年,共有116人,占中人数的24.5%。且接受过高于 20年的教育的人数只有1人,比例很低。 2、 描述统计分析。再通过简单的频数统计分析了解了职工在性别和受教育水平上的总体分 布状况后,我们还需要对数据中的其他变量特征有更为精确的认识,这就需要通过计算 基本描述统计的方法来实现。下面就对各个变量进行描述统计分析,得到它们的均值、 标准差、片度峰度等数据,以进一步把我数据的集中趋势和离散趋势。 Descriptive Ststistics N Minimu m Maximu m Mean Std. Deviation Skewness Kurtosis
Sta文章来源:CDA数据分析师官网
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02