具体描述
産品特色
編輯推薦
適讀人群 ：本書適閤剛踏齣校門，初涉職場的新人，尤其適閤從事産品運營、市場營銷、金融、財務、人力資源管理等工作的上班族們，本書能幫助他們提高工作效率；而從事管理、谘詢、研究等工作的專業人士，也不妨閱讀本書，說不定會有驚喜的發現。小蚊子團隊全新力作
統計描述、統計推斷到探索性分析層層進階
案例豐富，懂點統計就能做專業的分析
SPSS數據分析也像一本故事書
內容簡介
作為《誰說菜鳥不會數據分析》傢族的新成員，本書依然通俗地講解數據分析的實踐。
《誰說菜鳥不會數據分析（SPSS篇）》繼續采用職場三人行的方式來構建內容，細緻梳理瞭準專業數據分析的常見問題，並且挑選齣企業實踐中容易碰到的案例，以輕鬆直白的方式來講好數據分析的故事。
《誰說菜鳥不會數據分析（SPSS篇）》從解決工作中的實際問題齣發，從統計描述、統計推斷到探索性分析，總結並提煉工作中經常用到並且非常實用的通過SPSS 進行數據處理、數據分析實戰方法與技巧。《誰說菜鳥不會數據分析（SPSS篇）》盡可能避免使用晦澀難懂的統計術語或模型公式，如需瞭解相關的統計學知識，可查閱相關的統計學書籍。
《誰說菜鳥不會數據分析（SPSS篇）》適閤剛踏齣校門，初涉職場的新人，尤其適閤從事産品運營、市場營銷、金融、財務、人力資源管理等工作的上班族們，《誰說菜鳥不會數據分析（SPSS篇）》能幫助他們提高工作效率；而從事管理、谘詢、研究等工作的專業人士，也不妨閱讀本書，說不定會有驚喜的發現。
作者簡介
狄鬆，英國南安普頓大學理學碩士，主修市場分析，現服務於全球知名市場研究公司，任高級研究員，主要從事數據分析，建模等工作。獲得SPSS高級認證，高級調查分析師證書，具有多年數據分析經驗，略懂Excel、PPT以及SPSS、Minitab等工具。
內頁插圖
精彩書評
本書將看似“浮雲”的數據分析領域，蘊於商業化的場景之中，生動形象地讓讀者瞭解到“給力”的數據分析師是如何煉成的！引導非專業人士從數據的角度，認識、剖析、解決商業問題；對專業人士而言，亦能提供一次梳理和提高的學習機會。
鄧凱
數據挖掘與數據分析博主
資深數據分析師
這是一本適閤普通大眾的“專業”數據分析書，由淺入深，富有體係。既有一口氣讀完的衝動，又想馬上找一颱電腦試一試這些“新奇”的分析方法，更想拿一些數據來分析找找其中的規律。
讀完本書，你會發現數據分析的樂趣，它並不是那麼枯燥，數據背後的故事簡直是太有意思瞭。從此你將發現：無論是新聞媒體，還是企業報錶中的數字，都將不再孤獨，因為它們在那裏，在和你說著話！
祝願大傢早日練就一顆數據分析的“心”！
黃成明
數據化管理顧問及培訓師
零售及服裝企業數據化管理谘詢顧問
SPSS 等統計軟件的應用是以統計學知識為基礎的，而現實是我們的“數據分析人員”，往往不具備統計學基礎知識和係統的研究訓練。因此大傢在應用統計軟件解決問題時，哪怕是一個小問題，也會覺得無從入手，並在具體的數據處理和統計分析過程中，處處一頭霧水，心裏沒底。
隨著大數據時代的到來，我們迫切需要的倒不是IT 行業所說的“大數據”，而是在利用好現有數據的條件下，能夠掌握統計分析利器進行敏捷深刻的研究思考。
我非常喜歡《誰說菜鳥不會數據分析》係列書籍，“菜鳥”係列的長篇“小說”我都是一口氣讀完的，享受瞭在閱讀過程中和作者的思路同步的趣味盎然，這本書同樣如此。強烈推薦這本SPSS 統計分析軟件的入門應用書籍，祝願大傢都和小白一起學有所成。
馬廣斌，博士
北京數海時代分析技術有限公司 總經理
原 析數軟件（SPSS China）統計服務事業部 總經理
當談到用數據解決問題時，我經常用這樣的語言去詮釋：“如果你不能量化它，你就不能理解它，如果不理解就不能控製它，不能控製也就不能改變它”。數據無處不在，信息時代主要的特徵就是“數據處理”，數據分析正以我們從未想象過的方式影響著日常生活。
在知識經濟與信息技術時代，每個人都麵臨著如何有效地吸收、理解和利用信息的挑戰。那些能夠有效利用工具從數據中提煉信息、發現知識的人，往往成為各行各業的強者！
這本書嚮我們清晰又友好地介紹瞭數據分析方法、技巧與工具，強烈推薦讀一讀這本書，或許會給你帶來更大的驚喜！
瀋浩
中國傳媒大學電視與新聞學院，教授
調查統計研究所，副所長
數據挖掘研發中心，主任
IPSOS 公司，首席技術顧問
數據分析理論、公式和方法對部分初學者來說是枯燥、乏味的，或陷入雲山霧罩中不得其道。
本書特點是使用幽默風趣的語言，結閤工作中典型案例加以分析、解讀，是一本數據分析工作者值得一讀的好書。
石軍
安徽同徽信息技術有限公司，總經理
數據分析是一種能力，更是一種思想。此書結構有層次、內容全麵、通俗易懂，通過SPSS工具一步步帶你走進數據分析的世界，探索數據分析的價值，讓數據分析變得既簡單又有趣。
鄭來軼
數據分析網創始人，某知名互聯網公司數據分析專傢
目錄
第1 章 SPSS 概況／ 11
1．1 SPSS 簡介／ 12
1．2 SPSS 特點／ 13
1．3 SPSS 安裝／ 15
1．4 SPSS 窗口／ 19
1．5 本章小結／ 22
第2 章 數據處理／ 23
2．1 數據變量／ 24
2．1．1 數據類型／ 24
2．1．2 變量尺度／ 25
2．2 數據導入／ 27
2．2．1 Excel 數據導入／ 27
2．2．2 文本數據導入／ 29
2．3 數據清洗／ 33
2．4 數據抽取／ 35
2．4．1 字段拆分／ 35
2．4．2 隨機抽樣／ 38
2．5 數據閤並／ 40
2．5．1 字段閤並／ 40
2．5．2 記錄閤並／ 41
2．6 數據分組／ 43
2．6．1 可視分箱／ 43
2．6．2 重新編碼／ 46
2．7 數據標準化／ 48
2．7．1 0-1 標準化／ 48
2．7．2 Z 標準化／ 50
2．8 本章小結／ 50
第3 章 描述性分析／ 53
3．1 頻率分析／ 54
3．1．1 分類變量頻率分析／ 54
3．1．2 連續變量頻率分析／ 57
3．2 描述分析／ 61
3．3 交叉錶分析／ 63
3．4 多選題定義／ 65
3．5 數據報錶製作／ 68
3．5．1 報錶類型簡介／ 69
3．5．2 分類變量報錶製作／ 70
3．5．3 連續變量報錶製作／ 72
3．5．4 多選題報錶製作／ 73
3．5．5 報錶靈活運用／ 75
3．6 本章小結／ 80
第4 章 相關分析／ 81
4．1 相關分析簡介／ 82
4．2 相關分析實踐／ 84
4．2．1 散點圖繪製／ 85
4．2．2 相關分析操作／ 86
4．3 本章小結／ 87
第5 章 迴歸分析／ 89
5．1 迴歸分析簡介／ 90
5．1．1 什麼是迴歸分析／ 90
5．1．2 綫性迴歸分析步驟／ 91
5．2 簡單綫性迴歸分析／ 92
5．2．1 簡單綫性迴歸分析簡介／ 92
5．2．2 簡單綫性迴歸分析實踐／ 93
5．3 多重綫性迴歸分析／ 99
5．3．1 多重綫性迴歸分析簡介／ 99
5．3．2 多重綫性迴歸分析實踐／ 99
5．4 本章小結／ 106
第6 章 自動綫性建模／ 107
6．1 自動建模／ 108
6．2 模型結果解讀／ 113
6．3 模型預測／ 121
6．4 本章小結／ 122
第7 章 Logistic 迴歸／ 123
7．1 Logistic 迴歸簡介／ 124
7．2 Logistic 迴歸實踐／ 127
7．2．1 Logistic 迴歸操作／ 128
7．2．2 Logistic 迴歸結果解讀／ 129
7．2．3 Logistic 迴歸預測／ 131
7．3 本章小結／ 135
第8 章 時間序列分析／ 137
8．1 時間序列分析簡介／ 138
8．2 季節分解法／ 139
8．3 專傢建模法／ 148
8．3．1 時間序列預測步驟／ 148
8．3．2 時間序列分析操作／ 149
8．3．3 時間序列分析結果解讀／ 151
8．3．4 時間序列預測應用／ 153
8．4 本章小結／ 157
第9 章 RFM 分析／ 159
9．1 RFM 分析介紹／ 160
9．2 RFM 分析操作／ 162
9．2．1 數據準備／ 162
9．2．2 RFM 分析實踐／ 163
9．2．3 RFM 分析結果解讀／ 167
9．3 RFM 分析應用／ 170
9．4 本章小結／ 175
第10 章 聚類分析／ 177
10．1 聚類分析介紹／ 178
10．2 快速聚類分析／ 180
10．2．1 快速聚類分析操作／ 180
10．2．2 快速聚類分析結果解讀／ 182
10．3 係統聚類分析／ 186
10．3．1 係統聚類分析操作／ 186
10．3．2 係統聚類分析結果解讀／ 189
10．4 二階聚類分析／ 193
10．4．1 二階聚類分析操作／ 193
10．4．2 二階聚類分析結果解讀／ 195
10．5 聚類方法的對比／ 201
10．6 本章小結／ 202
第11 章 因子分析／ 203
11．1 因子分析簡介／ 204
11．2 因子分析實踐／ 206
11．2．1 因子分析操作／ 207
11．2．2 因子分析結果解讀／ 210
11．3 本章小結／ 217
第12 章 對應分析／ 219
12．1 對應分析簡介／ 220
12．2 對應分析實踐／ 221
12．2．1 對應分析操作／ 221
12．2．2 對應分析結果解讀／ 225
12．3 本章小結／ 228
精彩書摘
下班後，小白如約來到Mr. 林辦公桌前，迫不及待地說：Mr. 林，可以開始瞭嗎？
Mr. 林：小白真準時，現在我們就先來瞭解一下什麼是SPSS。
SPSS 是廣大統計愛好者和數據分析師最熟悉的名字，它是一款在市場研究、醫學統計、政
府和企業的數據分析應用中久享盛名的統計分析工具。
小白，知道為什麼叫SPSS 嗎？
小白搖瞭搖頭：不知道，為什麼呢？
Mr. 林：SPSS 是由美國斯坦福大學三位研究生於1968 年一起開發的一個統計軟件包，
SPSS 是該軟件英文名稱的首字母縮寫，原意為“Statistical Package for the Social Sciences”，
即“社會科學統計軟件包”。
2000 年，隨著SPSS 公司産品服務領域的擴大和服務深度的增加，SPSS 公司整個産
品綫的名稱都進行瞭調整， 現在SPSS 軟件的名稱全稱為“Statistical Product and Service
Solutions”，意為“統計産品與服務解決方案”，而英文縮寫SPSS 沒有改變。
2009 年，SPSS 公司宣布重新包裝旗下的SPSS 産品綫，定位為預測統計分析軟件PASW
（Predictive Analytics Software），用戶對這個名稱難以接受。
2010 年，隨著SPSS 公司被IBM 公司並購，軟件也相應地更名為IBM SPSS Statistics。
現在，SPSS 旗下主要有4 個産品。
★ IBM SPSS Statistics（原SPSS）：統計分析産品；
★ IBM SPSS Modeler（原Clementine）：數據挖掘産品；
★ IBM SPSS Data Collection（原Dimensions）：數據采集産品；
★ IBM SPSS Decision Management（原Predictive Enterprise Services）：企業應用服務。
我們常說的SPSS，指的是IBM SPSS Statistics，後續的介紹同樣采用簡稱SPSS。
小白：好的，原來SPSS 還有如此麯摺的故事呀。
前言/序言
自《誰說菜鳥不會數據分析》係列圖書上市以來，已擁有數十萬讀者與粉絲，口口相傳，成為職場人士案頭必備的參考用書，遇到問題隨手翻翻，總能找到一些快意的辦法，打開腦洞。同時非常榮幸地獲得“齣版全行業優秀暢銷品”稱號，這離不開廣大讀者的厚愛與支持。
隨著數據分析在日常工作和生活中的重要性日益凸顯，對於一些需要不斷提升的讀者來說，他們已經不滿足於現狀，迫切需要增強在數據分析方麵的專業性。而SPSS 因為操作簡便，無須編程，分析專業，幾乎是業餘進階專業的必備工具。這也促使眾多讀者來信催我們早日齣版《誰說菜鳥不會數據分析（SPSS 篇）》。
有瞭上韆位熱心讀者的不斷來信谘詢與支持，經過兩年時間的打磨，這本書總算與讀者見麵瞭。
這本書從解決工作中的實際問題齣發，總結並提煉工作中SPSS 經常用到並且非常實用的數據處理、數據分析實戰方法與技巧。本書力求通俗易懂地介紹數據分析方法與技巧，在不影響學習理解的前提下，盡可能避免使用晦澀難懂的統計術語或模型公式，如需瞭解相關的統計學知識，可查閱相關的統計學書籍。
本書第1 和第2 章由張文霖完成，第3 章由狄鬆完成，第4 和第5 章由馬世澎完成，第6~12 章由祝迎春完成，最終由狄鬆統一審稿。整個寫作過程是艱辛的，但是也很有成就感。我們努力講好數據分析的故事，同時把這個故事盡量展現得美麗動人。
如果你覺得她看起來很輕鬆，韆萬彆誤以為她是一本小說，她其實是一本數據分析書
她拋開復雜的數學或者統計學原理，她隻和你講必知必會的要點，關注解決實際問題；
她不去探究科班的學術問題，她隻和你耐心地分享職場中的實戰案例；
她不闆起臉和你講大道理，她隻和你娓娓道來切身的趣味故事；
她天生麗質，圖錶漂亮絕倫；
她多姿多彩，還有卡通漫畫風；
可能你會覺得她膚淺……
但是，當你揭開她華麗的外衣時，你會驚艷；
也會被她通俗而不庸俗，美麗而又深刻的本質所吸引。
把她珍藏起來吧，因為：
她會循循善誘地把你領進數據分析的大門；
她會讓你的簡曆更加具有吸引力；
她會讓老闆對你颳目相看；
她值得在你的書架上長期逗留，會為你的書架增添色彩。
她講述瞭職場三人行的故事，她的故事還會讓你偷著笑牛董，關鍵詞：私企董事、要求嚴格、為人苛刻。
小白，關鍵詞：在職場打拼一年的僞白骨精（白領+ 骨乾+ 精英）、數據分析師、單身女白領、愛臆想。
Mr. 林，關鍵詞：小白現任上司、數據分析達人、成熟男士、樂於助人、做事嚴謹。
哪些人會對她的故事有閱讀興趣呢
★ 需要提升自身競爭力的職場新人。
★ 在市場營銷、金融、財務、人力資源、産品設計等管理工作中需要進行數據分析的人士。
★ 經常閱讀經營分析、市場研究報告的各級管理人員。
★ 從事谘詢、研究、分析等工作的專業人士。
故事作者的緻謝
感謝廣大讀者的支持，讓作者下定決心寫這本書。在此要衷心感謝成都道然科技有限責任公司的姚新軍先生，感謝他的提議和在寫作過程中的支持。感謝參與本書優化的朋友：王斌、李偉、張強林、萬雷、李平、王曉、景小燕、餘鬆。非常感謝本書的插畫師王馨和張雅文的辛苦勞動，您的作品也讓本書增色瞭不少。
感謝鄧凱、黃成明、石軍、瀋浩、鄭來軼、馬廣斌等書評作者，感謝他們在百忙之中抽空閱讀書稿，撰寫書評，並提齣寶貴意見。
最後，感謝四位作者的傢人，感謝他們默默無聞的付齣，沒有他們的理解與支持，同樣也沒有本書。
盡管我們對書稿進行瞭多次修改，仍然不可避免地會有疏漏和不足之處，敬請廣大讀者批評指正，我們會在適當的時間進行修訂，以滿足更多人的需要。
本書配套案例數據下載方式：
（1）http://blog.sina.com.cn/xiaowenzi22
（2）關注微信訂閱號：小蚊子數據分析，迴復“1”或“SPSS 篇”獲取下載鏈接
（3）http://read.zhiliaobang.com/pages/article/43
用户评价
評價五： 這本書就像一位循循善誘的導師，為我在數據分析的道路上指明瞭方嚮。我之前一直對如何有效地從數據中提取有價值的信息感到睏惑，常常在海量的數據麵前無從下手。這本書的齣現，徹底改變瞭我的睏境。它不僅清晰地闡述瞭數據分析的基本流程和核心思想，更重要的是，它提供瞭一套非常實用的操作指南，讓我能夠快速上手，並解決實際工作中遇到的具體問題。我尤其贊賞書中在數據建模和結果解釋方麵的講解，它不是簡單地告訴你“怎麼做”，而是深入地分析“為什麼這麼做”，以及如何根據不同的業務場景選擇閤適的分析方法，並準確地解讀模型輸齣的結論。全書的排版設計也非常齣色，全彩的插圖和清晰的邏輯綫條，讓學習過程變得輕鬆而高效。這本書讓我深刻體會到，數據分析並非遙不可及，隻要有正確的引導和方法，人人都可以駕馭。
评分評價二： 讀完這本書，我感覺自己的思維模式被徹底刷新瞭。長期以來，我習慣於憑經驗和直覺做決策，但現在我意識到，在信息爆炸的時代，這種方式的風險越來越高。這本書巧妙地引導我認識到數據背後隱藏的巨大價值，並且提供瞭一套係統化的框架，讓我能夠有條不紊地分析問題、提煉洞察。它沒有給我灌輸一堆晦澀的公式，而是從實際應用的角度齣發，一步步解析瞭如何將原始數據轉化為有意義的信息。我印象最深刻的是其中關於探索性數據分析的部分，它教會我如何“玩轉”數據，發現隱藏的模式和異常值，這比我以往任何時候都更能幫助我理解現象的本質。而且，書中大量的案例分析都貼近實際工作場景，讓我能立刻將學到的知識應用到我的工作中，解決瞭睏擾我很久的難題。這本書不僅僅是一本技術手冊，更像是一本思維啓濛書，它讓我明白，數據分析不是目的，而是幫助我們做齣更明智決策的有力工具。
评分評價三： 這絕對是我讀過的最“走心”的圖書之一！我之前嘗試過幾本關於數據處理和分析的書籍，但總覺得要麼過於理論化，要麼過於零散，缺乏係統性和實用性。這本書完全不同，它的內容組織邏輯性非常強，從最基礎的概念講起，循序漸進，讓零基礎的讀者也能輕鬆跟上。最令人驚喜的是，它在講解每一個知識點的時候，都會輔以大量精心設計的圖示和案例，這些圖示色彩明亮，細節清晰，讓我能夠非常直觀地理解抽象的統計概念。我特彆喜歡書中關於數據清洗和預處理那一章，它詳細講解瞭如何處理缺失值、異常值以及數據轉換，這些都是實際工作中經常遇到的難題，而這本書給齣瞭非常實用且易於操作的解決方案。讀完之後，我感覺自己掌握瞭一套能夠獨立完成數據分析的基本技能，不再害怕麵對那些龐大的數據集瞭。
评分評價四： 如果你像我一樣，曾經對數據分析望而卻步，認為它是一門高深莫測的學問，那麼這本書絕對會顛覆你的認知。它用一種極其親和、有趣的方式，將數據分析的奧秘展現在我們麵前。我最欣賞的是，作者並沒有把重點放在冰冷的理論和復雜的代碼，而是用通俗易懂的語言，結閤生動的比喻和形象的插圖，將每一個概念都講得活靈活現。讀這本書的過程，與其說是學習，不如說是一次愉快的探索之旅。我尤其喜歡書中關於假設檢驗和迴歸分析的章節，它沒有像其他書籍那樣堆砌公式，而是通過一個個生動的案例，讓我們理解這些統計方法在實際中是如何被應用的，以及如何解讀分析結果。這本書讓我真正體會到瞭數據分析的魅力，它讓我能夠更有信心地麵對工作中的數據挑戰，並從中發現新的機會。
评分收到！我將為您創作五段風格迥異、內容詳盡的讀者評價，旨在突齣圖書的優秀之處，但又不會直接提及“SPSS篇”或“菜鳥”等字眼，同時避免AI痕跡和模式化開頭。 評價一： 這本書真是我最近的“救星”！自從接手瞭一個需要大量數據支撐的項目，我簡直每天都在和Excel的各種函數、圖錶以及晦澀難懂的統計概念搏鬥，感覺自己像個無頭蒼蠅。就在我瀕臨崩潰的時候，朋友推薦瞭這本書。拿到手那一刻，就被那鮮活生動的全彩頁麵吸引瞭，完全打破瞭我對數據分析書籍“枯燥乏味”的刻闆印象。每一頁都色彩搭配得恰到好處，圖文並茂，把那些原本枯燥的理論講解得深入淺齣，像在聽一位經驗豐富的老友娓娓道來。我尤其喜歡其中關於數據可視化那一章，它不隻是教你做圖，更告訴你如何通過圖錶講故事，如何讓數據“說話”，這一點對我理解和呈現研究結果簡直是點石成金。以前我總是覺得數據分析高不可攀，需要深厚的數學功底，但這本書讓我覺得，其實隻要掌握正確的方法和工具，我們每個人都可以成為數據的“讀心者”。它真的讓我對數據分析産生瞭前所未有的信心和興趣。
评分书质量很好！！彩色很有用！！！
评分不错的啊，很好的书，值得我好好学习！
评分很多人推荐这本书哦，印刷质量很好，彩色的自己也喜欢看，有侧重。
评分是彩版的，纸张很好，希望对自己的工作有所帮助
评分活到老，学到老，网上买书方便好。
评分朋友推荐的 应该还不错。
评分以前看过一点点，这个书都不错，所以现在全套都买了。
评分数据分析实用书
评分是彩版的，纸张很好，希望对自己的工作有所帮助
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