[课件]SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹第四章PPT
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数据分析与数据挖掘实战案例PPT课件
随着大数据技术的发展，推荐系统在商业应用中越来越受到重视，成为提 升用户体验和商业价值的关键手段。
本案例以某电商平台的推荐系统为例，介绍数据分析与数据挖掘在推荐系 统中的应用。
数据分析过程
数据收集
收集用户在电商平台的浏览、搜索、购买等行为数据，以及商品属性、 分类等信息。
数据清洗
对原始数据进行清洗和整理，去除异常值、缺失值和重复数据，保证 数据质量。
04
实战案例一：电商用户行 为分析
案例背景
某大型电商平台ห้องสมุดไป่ตู้望通过数据分析与 挖掘，深入了解用户行为，优化产品 和服务，提升用户满意度和忠诚度。
数据来源：电商平台交易数据、用户 浏览数据、用户反馈数据等。
数据分析过程
1 2
数据清洗
去除异常值、缺失值和重复值，确保数据质量。
数据探索
对数据进行初步探索，了解数据分布、趋势和关 联性。
02
预测准确率提升10%，有效提高营销效果和用户转化率。
03
关联规则挖掘帮助优化产品推荐策略，提升用户满意度和购 买率。
05
实战案例二：信用卡欺诈 检测
案例背景
01
信用卡欺诈是全球性的金融犯罪问题，给银行和消费
者带来巨大损失。
02
随着大数据技术的发展，利用数据分析与数据挖掘技
术进行信用卡欺诈检测成为可能。
数据挖掘的重要性
总结词
数据挖掘在商业决策、科学研究、医疗 保健等领域具有重要意义。
VS
详细描述
随着大数据时代的来临，数据挖掘的重要 性日益凸显。通过对数据的深入分析，企 业可以更好地理解客户需求，制定更有效 的营销策略。在科学研究领域，数据挖掘 有助于发现新的科学规律和现象。在医疗 保健方面，数据挖掘有助于提高疾病诊断 的准确性和治疗的有效性。
本案例以某电商平台的推荐系统为例，介绍数据分析与数据挖掘在推荐系 统中的应用。
数据分析过程
数据收集
收集用户在电商平台的浏览、搜索、购买等行为数据，以及商品属性、 分类等信息。
数据清洗
对原始数据进行清洗和整理，去除异常值、缺失值和重复数据，保证 数据质量。
04
实战案例一：电商用户行 为分析
案例背景
某大型电商平台ห้องสมุดไป่ตู้望通过数据分析与 挖掘，深入了解用户行为，优化产品 和服务，提升用户满意度和忠诚度。
数据来源：电商平台交易数据、用户 浏览数据、用户反馈数据等。
数据分析过程
1 2
数据清洗
去除异常值、缺失值和重复值，确保数据质量。
数据探索
对数据进行初步探索，了解数据分布、趋势和关 联性。
02
预测准确率提升10%，有效提高营销效果和用户转化率。
03
关联规则挖掘帮助优化产品推荐策略，提升用户满意度和购 买率。
05
实战案例二：信用卡欺诈 检测
案例背景
01
信用卡欺诈是全球性的金融犯罪问题，给银行和消费
者带来巨大损失。
02
随着大数据技术的发展，利用数据分析与数据挖掘技
术进行信用卡欺诈检测成为可能。
数据挖掘的重要性
总结词
数据挖掘在商业决策、科学研究、医疗 保健等领域具有重要意义。
VS
详细描述
随着大数据时代的来临，数据挖掘的重要 性日益凸显。通过对数据的深入分析，企 业可以更好地理解客户需求，制定更有效 的营销策略。在科学研究领域，数据挖掘 有助于发现新的科学规律和现象。在医疗 保健方面，数据挖掘有助于提高疾病诊断 的准确性和治疗的有效性。
SPSS数据分析实战课件PPT模板
03
3-3数据排 序分组
06
3-6数据拆 分
第
章 数 据 处 理
3
01
3-7数据汇 总
04
3-10自动 重新编码
02
3-8数据缺 失值处理
05
3-11识别 并删除重复
个案
03
3-9数据加 权计算变量
06
3-12数据 编码为相同 不同的变量
感谢聆听
02 第2章数据处理
第2章数据处理
2-1数据变量类型 2-2单选多选及排序录入 2-3问卷单选多选录入演示 2-4数据导入演示 2-5数据编辑与输出
03 第3章数据处理
第3章数 据处理
01
3-1数据选 取
04
3-4数据个 案合并
02
3-2字符串 变量合并转置
202x
spss数据分析实战
演讲人
2 0 2 x - 11 - 11
目录
01. 第1章spss概述和功能入门 02. 第2章数据处理 03. 第3章数据处理
01 第1章spss概述和功能入门
第1章spss概述和 功能入门
1-1spss概述和功能入门 1-2spss窗口界面介绍 1-3spss菜单功能介绍 1-2SPSS窗口界面介绍 1-3SPSS菜单功能介绍
《SPSS统计分析方法及应用》第四章--基本统计分析课件
（3）众数（Mode）：即一组数据中出现次数最多的 数据值。如生产鞋的厂商在制定各种型号鞋的生产 计划时应该运用众数。
学习交流PPT
17
（4）均值标准误差（Standard Error of Mean）：描述 样本均值与总体均值之间的平均差异程度的统计量。 其计算公式为：
S.E.of .Mean ( x X )2 n
按Variables框中的排列顺 序输出
按各变量的字母顺序输出 按均值的升序排列 按均值的降序排列
Options 对话框
学习交流PPT
28
在上面窗口中，用户可以指定分析多变量时结 果输出的次序（Display Order）。其中，Variable list表示按变量在数据窗口中从左到右的次序输出； Alphabetic表示按字母顺序输出；Ascending Means 表示按均值升序输出；Descending Means表示按均 值降序输出。
至此，SPSS便自动计算所选变量的基本描述统 计量并显示到输出窗口中。
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29
• 5.2.3 计算基本描述统计量的应用举例
1. 利用商品房购买意向的调查数据，对月住 房开销变量计算基本描述统计量。
有以下分析目标：计算月住房开销的基本描述 统计量，并分别对不同居住类型进行比较分析： 首先按居住类型对数据进行拆分（Split file）， 然后计算月住房开销的基本描述统计量。
学习交流PPT
19
常见的刻画离散程度的描述统计量如下：
（1）全距（Range）：也称极差，是数据的最大值 （Maximum）与最小值（Minimum）之间的绝对离差。
（2）方差（Variance）：也是表示变量取值距均值的离 散程度的统计量，是各变量值与算数平均数离差平方 的算术平均数。其计算公式为：
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（4）均值标准误差（Standard Error of Mean）：描述 样本均值与总体均值之间的平均差异程度的统计量。 其计算公式为：
S.E.of .Mean ( x X )2 n
按Variables框中的排列顺 序输出
按各变量的字母顺序输出 按均值的升序排列 按均值的降序排列
Options 对话框
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28
在上面窗口中，用户可以指定分析多变量时结 果输出的次序（Display Order）。其中，Variable list表示按变量在数据窗口中从左到右的次序输出； Alphabetic表示按字母顺序输出；Ascending Means 表示按均值升序输出；Descending Means表示按均 值降序输出。
至此，SPSS便自动计算所选变量的基本描述统 计量并显示到输出窗口中。
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29
• 5.2.3 计算基本描述统计量的应用举例
1. 利用商品房购买意向的调查数据，对月住 房开销变量计算基本描述统计量。
有以下分析目标：计算月住房开销的基本描述 统计量，并分别对不同居住类型进行比较分析： 首先按居住类型对数据进行拆分（Split file）， 然后计算月住房开销的基本描述统计量。
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19
常见的刻画离散程度的描述统计量如下：
（1）全距（Range）：也称极差，是数据的最大值 （Maximum）与最小值（Minimum）之间的绝对离差。
（2）方差（Variance）：也是表示变量取值距均值的离 散程度的统计量，是各变量值与算数平均数离差平方 的算术平均数。其计算公式为：
[课件]SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹第四章PPT
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得到
• 权重=实际比例/问卷中的比例
第一步：计算出问卷中男女及教育的比例
首先计算出在不同性别的不同教育水平的人数 然后，计算总人数，最后得出不同水平的比例 性别 教育水平 分组计数
男 男 男 男 女 女 女 女 高中-中专及以下 大学专科 大学本科 硕士及以上 高中-中专及以下 大学专科 大学本科 硕士及以上 3161 4916 7768 1347 1048 2320 3695 676
在分析——描述——交叉表格中查询。
4.4.2业务分析
勾选卡方检验
4.5 项目的总结与讨论
分类计数
汇总总人数
转换成比例
性别 男 男 男 男 女 女 女 女
教育水平 分类计数 计算总和 问卷比例 实际比例 高中-中专及以下 3161 24931 0.13 0.12 大学专科 4916 24931 0.2 0.12 大学本科 7768 24931 0.31 0.24 硕士及以上 1347 24931 0.05 0.12 高中-中专及以下 1048 24931 0.04 0.08 大学专科 2320 24931 0.09 0.08 大学本科 3695 24931 0.15 0.16 硕士及以上 676 24931 0.03 0.08
个案和重复个案。
把定义匹配个案的依 据设为第一顺序，把 在匹配组内的排序标
准设为第二顺序。
基本个案指示符中基本个案用1表示，重复个案用0表示。 每组中最后一个个案为基本个案：同一重复数据组的最后 一例是主要数据，其他是重复数据。
每组中的第一个个案为基本个案：同一重复数据组的第一
例是主要数据，其他是重复数据。 根据指示符(新变量)的值进行筛选：0过滤，1保留
4.1.2分析思路
第4章 SPSS基本统计分析 ppt课件[1]
![第4章 SPSS基本统计分析 ppt课件[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/c93560f72b160b4e777fcf20.png)
2f 4
SQ21
fQ2
i2
17
▪ 4.2.1.2 离散趋势统计量 ▪ 样本标准差（standard deviation: Std Dev） ▪ 样本方差（Variance） ▪ 全距(Range)
∑ S
1n n 1i1
(xi
x)2
∑ S2 n11in1(xi x)2
2020/10/28
18
▪ 4.2.1.3 分布形态统计量
计百分比 ▪ 绘制统计图形：条形图、饼图、直方图
2020/10/28
4
▪4.1.2 频数分析的基本操作
▪(1)菜单选项:analyze->descriptive statistics->frequencies
2020/10/28
5
▪ (2)选择几个待分析的变量到variables框.
2020/10/28
2020/10/28
9
▪ bootstrap核心思想和基本步骤如下：
▪ （1） 采用重抽样技术从原始样本中抽取一定数 量（自己给定）的样本，此过程允许重复抽样。
▪ （2） 根据抽出的样本计算给定的统计量T。
▪ （3） 重复上述N次（一般大于1000），得到N 个统计量T。
▪ （4） 计算上述N个统计量T的样本方差，得到统 计量的方差。
2020/描述统计量
▪ 4.2.1.1 集中趋势统计量
▪ 均值（mean）、中位数(median)、众数(mode)、均值 标准误差(standard error of mean)
x
1 n
n i 1
xi
Me2(n1) 4
S.E.ofn.M xean
MeL 2020/10/282
《SPSS培训教程》课件
01
02
03
宏观经济分析
对国民生产总值、财政收 支、货币供应量等宏观经 济指标进行分析，了解经 济运行的基本情况。
产业经济分析
对各产业的发展状况、产 业结构、产业政策等进行 分析，评估产业发展的趋 势和存在的问题。
微观经济分析
对企业经营状况、市场供 需、消费者行为等进行分 析，了解微观经济的运行 情况。
可视化与交互性
增强数据可视化的效果和交互性，提供更加直观 和易用的界面设计，提升用户体验。
THANKS
感谢观看
总结词
通过SPSS分析品牌形象数据，评估品牌形象对消费者选择的影响。
详细描述
本案例将介绍如何使用SPSS软件对品牌形象调查数据进行统计分析，包括描述性 统计、因子分析和回归分析等，以评估品牌形象对消费者选择的影响，为品牌管 理和营销策略提供指导。
案例三：市场细分研究
总结词
通过SPSS分析市场细分数据，识别不同消费群体的特征和需求。
支持多种数据格式导入，如Excel 、CSV、数据库等。
数据整理
对数据进行清洗、筛选、排序等 操作，确保数据质量。
变量处理与数据转换
变量转换
支持变量类型转换、变量计算、变量 重新编码等功能。
数据转换
对数据进行拆分、合并、重塑等操作 ，满足数据分析需求。
描述性统计分析
频数统计
统计各变量的频数、频率、百分比等。
04
SPSS在社会科学研究中的应用
问卷调查数据分析
描述性统计分析
因子分析
对问卷调查数据进行描述性统计分析 ，如求平均值、标准差、频数等，以 了解数据的基本特征和分布情况。
通过因子分析找出问卷中潜在的结构 ，简化数据，便于后续的深入分析。
《spss使用教程》课件
02
01
01
02
03
04
CHAPTER
SPSS在数据分析中的应用
描述市场状况
使用SPSS对市场数据进行统计分析，可以描述市场状况，了解市场趋势和消费者需求。
预测市场趋势
通过SPSS的预测模型，可以对市场趋势进行预测，帮助企业制定合理的营销策略。
竞争分析
利用SPSS对竞争对手进行分析，了解竞争对手的市场份额和营销策略，从而调整自身策略。
情感分析
数据收集
收集消费者对品牌的评价数据，包括品牌知名度、美誉度、忠诚度等。
因子分析
通过因子分析找出影响品牌形象的主要因素，为品牌定位和传播提供依据。
关联规则挖掘
挖掘品牌形象之间的关联规则，发现品牌形象之间的相互影响和关联。
通过SPSS分析品牌形象，了解品牌在消费者心中的认知和评价，为品牌管理和市场推广提供指导。
总结词
数据导入、整理数据
详细描述
在SPSS中，您需要先导入数据才能进行分析。数据可以来自多种来源，如Excel、CSV、数据库等。在导入数据后，您需要检查数据的完整性，并进行必要的整理，如删除重复项、处理缺失值等。
数据编码、数据标签化
总结词
对于某些变量，可能需要进行数据编码或标签化。例如，将分类变量（如性别）转换为数字代码，或将数字变量（如年龄）转换为更易于理解的标签（如儿童、青少年、成人）。
数据收集
收集消费者调查数据，包括消费者的基本信息、购买行为、产品评价等。
描述性统计分析
对数据进行描述性统计分析，如计算频数、均值、标准差等，了解数据的基本特征。
信度分析
通过信度分析检验问卷的一致性，确保数据可靠性。
因子分析
通过因子分析找出影响消费者行为的主要因素，简化数据结构。
01
01
02
03
04
CHAPTER
SPSS在数据分析中的应用
描述市场状况
使用SPSS对市场数据进行统计分析，可以描述市场状况，了解市场趋势和消费者需求。
预测市场趋势
通过SPSS的预测模型，可以对市场趋势进行预测，帮助企业制定合理的营销策略。
竞争分析
利用SPSS对竞争对手进行分析，了解竞争对手的市场份额和营销策略，从而调整自身策略。
情感分析
数据收集
收集消费者对品牌的评价数据，包括品牌知名度、美誉度、忠诚度等。
因子分析
通过因子分析找出影响品牌形象的主要因素，为品牌定位和传播提供依据。
关联规则挖掘
挖掘品牌形象之间的关联规则，发现品牌形象之间的相互影响和关联。
通过SPSS分析品牌形象，了解品牌在消费者心中的认知和评价，为品牌管理和市场推广提供指导。
总结词
数据导入、整理数据
详细描述
在SPSS中，您需要先导入数据才能进行分析。数据可以来自多种来源，如Excel、CSV、数据库等。在导入数据后，您需要检查数据的完整性，并进行必要的整理，如删除重复项、处理缺失值等。
数据编码、数据标签化
总结词
对于某些变量，可能需要进行数据编码或标签化。例如，将分类变量（如性别）转换为数字代码，或将数字变量（如年龄）转换为更易于理解的标签（如儿童、青少年、成人）。
数据收集
收集消费者调查数据，包括消费者的基本信息、购买行为、产品评价等。
描述性统计分析
对数据进行描述性统计分析，如计算频数、均值、标准差等，了解数据的基本特征。
信度分析
通过信度分析检验问卷的一致性，确保数据可靠性。
因子分析
通过因子分析找出影响消费者行为的主要因素，简化数据结构。
spss统计分析与数据挖掘PPT
程序编辑窗口
语法编辑窗口按照SPSS规则编 写SPSS程序语句，是一个非激活 窗口。只有调动了一个具体的统 计分析程序，并通过单击“粘贴 （Paste）”按钮后，此窗口才会 打开。 在窗口中可以对其内容进行修 改、保存，从主菜单中单击“运 行（Run）”按钮可以提交系统 运行。 其中大部分菜单与主菜单相同 ，且窗口的菜单也可以执行所有 的统计分析功能，对数据文件进 行分析，分析结果直接显示在输 出窗口。 程序中可以打开多个语句窗口 ，新开的语句窗口按先后顺序分 别标记为语法1（Syntax1），语 法2（Syntax2）等。
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第一章 SPSS软件概述
SPSS21.0简介
SPSS21.0软件安装、启动及退出 SPSS21.0软件基本操作环境 SPSS21.0帮助系统
图表
图形模板：可以使用 当前设置的各种参数， 也可以使用保存在模 板文件中的参数建立 新输出的图形。 当前设置：文本风格 设置。 框架：图形边框设置。 网格线：图形网格线。 样式循环：包括颜色、 线段等。
枢轴线
表格外观：选择应用表 格的外观样式，选中样 式会显示在右边的样本 栏中。单击“应用”或 “确定”按钮。浏览表 示从其他目录中选表格 外观文件，直接设置表 格外观表示选择系统默 认的表格外观目录。 调整列宽：控制表格列 宽。 表呈现。 显示行块。
行：表示变量； 列：表示变量 的属性。
输出窗口
输出窗口包括两部分：左边为大纲 视图，右边为显示统计结果。 此结果可以作为输出文件进行保存。 输出窗口有自己的菜单栏，其大部 分菜单与主菜单相同，输出窗口的菜 单也可以执行所有的统计分析功能， 对数据文件进行分析，分析结果直接 显示在输出窗口。 程序中可以打开多个输出窗口，新 开的输出窗口按先后顺序分别标记为 输出1（output1），输出2（output2） 等。 双击输出窗口的生成图形可以进一 步对其进行编辑或修改。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
第一个受访者
第二个受访者
22
33
1
2
4
5
5
当选项少时，两者皆可 当选项多，答案少的时候，选择多重分类法是比较轻松的
实操：录入
二分类中代表每个选项的变量，在录入时应该保持一致
多重分类中代表每个答案的变量，在录入时应该保持一致
请问您目前已经拥有的数码产品 有哪些？
二分法、计数值1
选中为1，没选中为0， 把数值为1的计数一 下，即统计选中情况。
4.1.2分析思路
对纸质调查问卷进行录入(4.2问卷的录入)
对录入数据质量检验(4.3问卷质量校验) 分析问卷，提出建议(4.4
问卷数据的分析) (4.5项目的总结与讨论)
4.2问卷录入
开放题录入 单选题录入
多选题录入
4.2.1开放题录入
字符型变量不能参与运算，且 区分大小写，一般作为记录的 标识。 宽度为该变量的长度，一个 汉字两个宽度单位，一个字 母或数字或小数点都是一个 宽度单位
4.2.2单选题录入
(6)值：1代表“男”，2代表“女”。
数据视图中录入性别的两种方式 (1) 使用数字1，2来录入性别 (2)选定工具栏的“显示值标签”，通过下拉框的方法来录入
注释：当选择男或女时，实际在数据文件中保存的是数字1或2。
4.2.3多选题录入
对于多选题，每个被调查者可能会选择多项， 无法用单一变量录入，则考虑用多个变量来 结合定义。为什么无法使用单一变量录入？ 举例：其他
你经常使用的搜索 引擎是哪几个？ AB ABC ADF
字符型变量不能参与运算， 不能统计A多少B多少 数值型变量，使用值标签， 只能多选一
4.2.3多选题录入-多重响应
多重响应：几个变量是一个多选题的选项, 并设定一个变量名。有两大类：二分法和 多重分类法。P5览器选了谷歌和其他 二分类法：每个变量代表一个选项，每个选项具有 两个可能值(1选中，0没选中)
B4(年龄) B5(你经B5_4(360) B5_5(其他) 22 第一个受访者 第二个受访者 33 0 1 0 0 1 1 0 0 1 1
得到
• 权重=实际比例/问卷中的比例
第一步：计算出问卷中男女及教育的比例
首先计算出在不同性别的不同教育水平的人数 然后，计算总人数，最后得出不同水平的比例 性别 教育水平 分组计数
男 男 男 男 女 女 女 女 高中-中专及以下 大学专科 大学本科 硕士及以上 高中-中专及以下 大学专科 大学本科 硕士及以上 3161 4916 7768 1347 1048 2320 3695 676
SPSS数据分析与挖掘实战案例 精粹第四章
第四章 SPSS操作进阶
4.1案例背景 4.2问卷的录入 4.3问卷质量校验 4.4问卷数据的分析 4.5项目的总结与讨论
4.1案例背景
项目背景 分析思路
4.1.1项目背景
互联网技术发展，网上购物盛行。我 们的客户是做数码产品实体店的店主，想搭 建一个购物网站。在搭建网站之前，需要对 网站的建立进行详细规划，包括网购的产品 种类、配送方式、支付方式等等，为了让网 站更贴近顾客喜好，这就产生了调查问卷。 让这个客户的实体店里的会员填写调查问卷。
性别 男 男 男 男 女 女 女 女 教育水平 实际比例 高中-中专及以下 0.12 大学专科 0.12 大学本科 0.24 硕士及以上 0.12 高中-中专及以下 0.08 大学专科 0.08 大学本科 0.16 硕士及以上 0.08
第一步
• 计算出问卷中男女及教育的比例
第二步
• 问卷中的比例*权重=实际比例
连续计算每个组合中匹配个案(0=非匹配个案)： 同一重复数据组中包括基本个案和重复个案组内编 号，0表示没有重复数据。
显示已创建变量的显示频率，是根据基本个案指示符(基本个案 1表示，重复个案0表示)中1和0的个数来进行统计描述的。
4.3.2发现异常值
.
可以在缺失值中，离散缺失值3和7 在选择个案中过滤掉未选定个案
个案和重复个案。
把定义匹配个案的依 据设为第一顺序，把 在匹配组内的排序标
准设为第二顺序。
基本个案指示符中基本个案用1表示，重复个案用0表示。 每组中最后一个个案为基本个案：同一重复数据组的最后 一例是主要数据，其他是重复数据。
每组中的第一个个为基本个案：同一重复数据组的第一
例是主要数据，其他是重复数据。 根据指示符(新变量)的值进行筛选：0过滤，1保览器选了谷歌和其他 多重分类法：受访者的答案代表4(年龄) B5(你经常使用的搜索引擎是哪几个?) B5_1(第一个答案) B5_2(第二个答案) B5_3(第三个答案) B5_4(四) B5_5(五)
请问你未来打算优先购买的数码 产品有哪些？(最多选三项)
表示这里使用多重分类法
4.3问卷质量校验
重复记录识别 异常值识别 逻辑错误识别
4.3.1去除重复记录
该变量取值相同则为重复数据
一组变量的取值全相同则为重复数据
在匹配组内的排序标 准框中定义排序顺序， 便于在查找出来的多
条重复记录中指定主
4.3.3逻辑校验
B3：您是否有过网上购物的经历？ B4：您平均每月网络购物的消费额大致是？ B5：您在网上购物时采用什么样的支付方式？
4.4问卷数据分析
问卷加权 业务分析
4.4.1问卷加权
实体店的会员男女比例6:4，调查问卷里男 女比例7:4，人口特征与实际分布并不一致。
第二段：男女比例和受教育水平这两个因素可能对 分析结果有较大的影响，会员中男女之比为6:4， 教育水平是2:2:4:2,实际分布如下图，为了使问卷 中的人口特征与实际相符，应该使问卷中数据赋予 一定权重，让加权后的数据符合实际比例。
分类计数
汇总总人数
转换成比例
性别 男 男 男 男 女 女 女 女