可以同时设置分类变量和连续变量，可以参与聚类的变量更多。 【输出】 勾选“透视表”：对数据做概述 勾选“创建聚类成员变量”：生成新的分类变量 二阶聚类的智能体现： 1）可以同...
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（24）聚类分析--二阶聚类
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（23）聚类分析--系统聚类
此处不需要“个案标注依据” 【统计】 主要关注“聚类成员”模块，此处可以选择设置类别数为一个范围，也可以支持设置具体的单个分类数量。 这个选项对于暂时无法确定类别数目，或者想...
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（22）聚类分析--快速聚类（K均值聚类）
第一步：确定需要参加聚类分析的变量 沟通能力得分、业务能力得分、领导能力得分 第二步：对数据进行标准化处理 本数据表中数据不需要进行处理，单位一致，量级一致 第三步：确定聚类...
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（21）聚类分析基础知识
所谓聚类分析，就是按照个体的特征将他们分类，并且在于让同一个类别内的个体之间具有较高的相似度，让不同类别之间具有较大的差异性。这样，研究人员就能根据不同类别的特征有针对性的进...
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（20）RFM分析
一）RFM基础知识 所谓探索性分析，主要是运用一些分析方法从大量的数据中发现未知且具有价值信息的过程。 常用的探索性分析方法包括：RFM分析、聚类分析、因子分析、对应分析等。...
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（19）时间序列分析
一）时间序列分析简介 二）季节分解法 三）专家建模法 一、时间序列分析简介 时间序列就是按时间顺序排列的一组数据序列。 时间序列分析就是发现这组数据的变动规律并用于预测的统计...
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（18）Logistics回归
如果不存在线性关系时，我们可以通过对数变换。 对数变换的目的就是将非线性问题转换为线性问题，这样就能够用线性回归相关理论和方法来解决非线性的问题。 二分类：知否两个分类状态，...
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（17）自动线性建模
自动线性建模特点： 1）连续变量和分类变量都可以作为自变量进行线性自动建模。 2）能自动寻找对因变量重要性最大的自变量，舍弃重要性很小或不重要的自变量，我们不必去关心自变量，...
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（16）多重线性回归分析
一、多重线性回归分析简介 简单线性回归分析：自变量X =1 个 多重线性回归分析：自变量X >=2 个 多元线性回归分析：因变量Y >=2 个 多重线性回归模型： Y=a+b...
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（15）线性回归分析及实践
1、什么是回归分析？ 回归分析是研究自变量X和因变量Y之间数量变化关系的一种分析方法，主要是通过建立因变量Y和影响他的自变量Xi（i1,2,3...）之间的回归模型，衡量自变...
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（14）相关性实践和解读
世界是一个有机联系的统一整体，现象之间客观上存在某种有机联系，一种现象的发展变化必然受到与之相联系的其他现象发展变化的制约与影响。这种依存关系可分成两类：相关关系和回归函数关...
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（13）连续变量频率分析
例子：对变量“年龄”进行分析。 打开数据文件，【分析】--【描述统计】--【频率】 [http://photo.blog.sina.com.cn/showpic.html#b...
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（12）分类变量频率分析
打开一个数据文件，【分析】--【描述统计】--【频率】[http://photo.blog.sina.com.cn/showpic.html#blogid=16e698d10...
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（11）0-1标准化
0-1标准化也称之为离差标准化，是对原始数据进行变化，使之落到一个【0，1】区间。计算公式如下： （X-最小值）/（最大值-最小值） 对年龄进行0-1分布 打开数据文件，【转...
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（10）表示重复、异常个案1、标识重复个案 1）“定义匹配个案依据” 用于确认重复个案的变量列表，可能是一个或多个变量组合。如果某个个案的所有这些变量值与另一个个案都相同，则视为重复个案。 2）在匹配...
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（9）数据验证模块SPSS中与数据准备相关的功能主要有： 1）数据验证模块 便于用户自行定义数据验证规则，以标识无效个案、变量和数据值 2）自动数据准备过程 暂时略过 3）标识重复个案 发现变...
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（8）多个文件的合并SPSS数据文件的合并方式有两种：纵向拼接和横向合并。 纵向拼接：指的是几个数据集中的数据纵向相连，组成一个新的数据集，新的数据集中的记录数是原来几个数据集中记录数的总和。其...
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（7）数据文件的重组与转置1、长型格式转换为宽型格式 【数据】--【重构】 然后一步一步接下去即可 2、宽型格式转换为长型格式 3、转置 就是我们平常所说的行列互换 【数据】--【转置】 非常简单，话...