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Excel数据分析中,数据透视表是汇总、整理海量数据的高效工具,而公式则是实现数据二次计算、逻辑判断的核心功能。实际操作中 ...
2026-04-30Excel透视图是数据分析中不可或缺的工具,它能将透视表中的数据快速可视化,帮助我们直观捕捉数据规律、呈现分析结果。但在实际 ...
2026-04-30 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-04-30在中介效应分析中,人口统计学变量(如年龄、性别、学历、收入、职业等)是常见的控制变量或调节变量,其处理方式直接影响分析结 ...
2026-04-29在SQL数据库实操中,日期数据的存储与显示是高频需求,而“数字日期”(如20240520、20241231、45321)是很多开发者、数据分析师 ...
2026-04-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-04-29在手游行业竞争日趋白热化的当下,“流量为王”早已升级为“留存为王”,而付费用户留存率更是衡量一款手游盈利能力、运营质量的 ...
2026-04-28在日常MySQL数据库运维与开发中,经常会遇到“同一台服务器上,两个不同数据库(以下简称“源库”“目标库”)的表数据需要保持 ...
2026-04-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-04-28箱线图(Box Plot)作为一种经典的数据可视化工具,广泛应用于统计学、数据分析、科研实证等领域,核心价值在于直观呈现数据的集 ...
2026-04-27实证分析是社会科学、自然科学、经济管理等领域开展研究的核心范式,其核心逻辑是通过对多维度数据的收集、分析与解读,揭示变量 ...
2026-04-27 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-04-27在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22