数据分析方法及应用：基于SPSS和EXCEL环境 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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马秀麟，姚自明，邬彤，王敏 编

图书标签:

• 数据分析
• SPSS
• Excel
• 统计学
• 应用统计
• 数据挖掘
• 商业分析
• 数据处理
• 量化研究
• 社会科学

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115390868

版次：1

商品编码：11707067

包装：平装

丛书名： 21世纪高等教育计算机规划教材

开本：16开

出版时间：2015-05-01

用纸：胶版纸

页数：293

正文语种：中文

编辑推荐

从数据分析的具体需求入手，基于案例开展教学，弱化对统计学原理的阐述；
强化对软件功能输入、输出的解释与说明，保证工具应用的严谨性，对输出结果解释的正确性；
最后结合作者开展的几个数据分析类教研项目，设计综合性案例，便于学习者模仿。
教材配套教学所用的电子资源，包含开展数据分析所需要的原始数据、教学所用的PPT、课后思考题和实践环节的解答等，对于部分重点章节，配套微视频。

内容简介

本书是在教育部高等学校大学计算机课程教学指导委员会提出的“加强在校大学生计算思维能力培养”的指导思想下，基于大数据时代对人才培养的要求而编写的。本书从信息处理与应用的视角入手，探索了基于SPSS和EXCEL环境的数据预处理和数据分析技术。本书由6章组成：数据统计分析的概念、数据梳理与统计描述、数据的差异显著性检验、数据的关联性分析、数据的降维与聚类分析、信度与效度的检验内容。
与同类教材相比，本书比较注重对各种统计分析方法适应范畴的讲解，以保证读者在面对具体研究项目时，能够正确地选择有效方法；与此同时，本书还非常注重对各统计分析方法的输出结果进行讲解，对输出表格内相关数据项之间的关系及其边界值进行了重点说明，从而保证读者在获得了数据的分析结果后能够准确地总结出有价值的研究结论；另外，本书主要面向非统计类专业学生，注意了语言和术语的通俗化和易于理解性。
本书深入浅出，注重系统性和理论性，涵盖知识面较广，既可以作为高等院校数据处理类课程的教材，也可作为有志青年的自学参考资料。

作者简介

马秀麟，北京师范大学教育技术学院副教授,讲授课程： 多媒体技术与网页制作、动态网站建设、社会科学统计分析软件应用、大学计算机应用基础、教育管理信息系统、信息技术与课程整合。主要研究领域：信息技术教育、教育信息管理、教育信息化.

内页插图

目录

第1章　数据统计分析的概念　1
学习指导　1
1.1　数据分析能力培养的背景及其意义　2
1.1.1　数据分析能力培养的背景　2
1.1.2　数据分析能力培养的意义　3
1.2　数据处理的层次与数据分析　6
1.2.1　数据管理与数据采集的三个层次　6
1.2.2　数据分析与数据挖掘技术的出现　6
1.3　数据描述与数据分析简介　7
1.3.1　常见的数据描述方法　7
1.3.2　常见的数据分析技术　8
1.4　数据分析与挖掘软件　9
1.4.1　数据统计与分析软件　9
1.4.2　数据挖掘技术及应用　10
1.5　数据分析环境（SPSS与Excel）　11
1.5.1　数据的组织与数据结构　11
1.5.2　Excel的数据分析环境　12
1.5.3　SPSS的数据分析环境　14
习题　18
第2章　数据梳理与统计描述　20
学习指导　20
2.1　数据分析中的基础概念　21
2.1.1　数据描述及其概念　21
2.1.2　数据的分布形态　25
2.1.3　数据分析中的常见思路与
评价策略　27
2.2　数据编辑技术简介　28
2.2.1　Excel的数据编辑　28
2.2.2　SPSS的数据编辑　32
2.2.3　数据文件的打开与整合　35
2.2.4　数据排序　37
2.2.5　数据文件拼合　39
2.2.6　数据检索与抽样　41
2.2.7　数据的计算与计数　44
2.2.8　数据的加权处理　47
2.3　数据重编码与规范化　48
2.3.1　对字符型变量的数值化编码　48
2.3.2　对定距变量的离散化编码　50
2.3.3　数据重编码——Z分数　54
2.3.4　数据重编码——求秩分　55
2.3.5　数据重编码——正态得分　57
2.3.6　数据的分类汇总　59
2.3.7　对缺失值的标记与处理　60
2.4　数据的统计描述　62
2.4.1　基本统计量　62
2.4.2　数据频度分析　65
2.4.3　数据分布形态的判定　68
2.4.4　箱体图与茎叶图　73
2.4.5　低测度数据的描述　75
2.4.6　数据摘要报告　78
习题　85
第3章　数据的差异显著性检验　88
学习指导　88
3.1　数据差异显著性检验的基础概念　89
3.1.1　数据差异显著性检验的概念　89
3.1.2　数据差异显著性检验的流程　90
3.1.3　差异显著性检验的类别及
其适应性　91
3.2　T检验——两组数据的均值差异
显著性检验　93
3.2.1　T检验的含义、方法与适应性　93
3.2.2　配对样本的T检验　96
3.2.3　独立样本的T检验　100
3.2.4　单样本的T检验　106
3.2.5　T检验的实用案例　107
3.3　方差分析　111
3.3.1　方差分析的目标、方法与类别　111
3.3.2　单因素方差分析　113
3.3.3　多因素方差分析　118
3.3.4　协方差分析　125
3.3.5　多因变量的方差分析　127
3.3.6　方差分析的实用案例　130
3.4　非参数检验　134
3.4.1　不明形态数据差异显著性检验的
策略　134
3.4.2　两关联样本的非参数检验　135
3.4.3　多关联样本的非参数检验　138
3.4.4　两独立样本的非参数检验　140
3.4.5　多独立样本的非参数检验　143
3.4.6　非参数检验的实用案例　145
3.5　低测度数据的差异性与拟合优度
检验　149
3.5.1　低测度数据分析的特点与
卡方检验　149
3.5.2　面向期望分布的卡方检验　150
3.5.3　基于交叉表的卡方检验　152
3.5.4　基于K-S检验的分布形态判断　154
3.5.5　游程检验与随机分布　155
3.5.6　二项分布检验　157
习题　159
第4章　数据的关联性分析　162
学习指导　162
4.1　数据关联性分析综述　163
4.1.1　数据关联性分析的类型　163
4.1.2　SPSS中数据关联性分析的技术　165
4.2　数据的相关性分析　166
4.2.1　对中高测度数据的相关性
分析技术　166
4.2.2　中高测度数据相关性分析的
实用案例　168
4.2.3　偏相关分析　173
4.2.4　低测度数据相关性分析的
概念与思路　176
4.2.5　低测度数据相关性分析的
实用案例　178
4.3　线性回归分析技术　185
4.3.1　线性回归的关键概念　185
4.3.2　一元线性回归的实用案例　187
4.3.3　多元线性回归概念与关键技术　192
4.3.4　多元线性回归的实用案例　195
4.4　曲线回归技术　199
4.4.1　曲线回归的基础知识　199
4.4.2　曲线回归的实用案例　201
4.5　二元Logistic回归分析技术　205
4.5.1　二元Logistic回归的概念　205
4.5.2　二元Logistic回归的实用案例　209
习题　216
第5章　数据的降维与聚类分析　219
学习指导　219
5.1　基于数据的归纳分析　220
5.1.1　归纳分析的概念　220
5.1.2　统计学中的分类分析　220
5.1.3　统计学中的降维分析　221
5.1.4　分类分析中对元素间距离的
判定方法　222
5.2　分层聚类分析　224
5.2.1　分层聚类的概念及特点　224
5.2.2　分层聚类在降维中的实用案例　225
5.2.3　分层聚类在分类中的实用案例　232
5.3　K-Means聚类分析　236
5.3.1　K-Means聚类的概念　236
5.3.2　K-Means聚类的实用案例　237
5.4　判别分析　241
5.4.1　判别分析的概念与思路　241
5.4.2　判别分析的实用案例　243
5.5　因子分析　250
5.5.1　因子分析的定义与特点　250
5.5.2　因子分析的实用案例　253
5.5.3　因子分析的补充说明　256
5.6　对应分析　259
5.6.1　对应分析的概念　259
5.6.2　对应分析的实用案例　259
习题　264
第6章　信度与效度的检验　266
学习指导　266
6.1　信度和效度的概念　267
6.1.1　信度的概念与主要技术　267
6.1.2　效度的概念与主要技术　268
6.1.3　社会调查中保证信度效度的
常见方法　269
6.2　SPSS的信度检验　270
6.2.1　信度检验的主要技术　270
6.2.2　信度检验的实用案例　272
6.3　效度检验方法　277
6.3.1　效度检验的主要技术　277
6.3.2　效度检验的实用案例　278
6.4　如何构造有效的调研指标体系　282
6.4.1　构造有效指标体系的方法　282
6.4.2　用德尔菲法检查结构效度　288
习题　291
参考文献　293

前言/序言

《洞悉数据，驱动决策：现代数据分析实务指南》 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步与商业决策的核心动力。无论是科学研究、市场营销，还是企业运营管理，对海量数据进行深入挖掘与精准分析，已不再是锦上添花，而是不可或缺的关键技能。然而，面对纷繁复杂的数据，许多人常常感到无从下手，即使掌握了看似先进的分析工具，也难以将其转化为有价值的洞察。 本书正是为解决这一痛点而生，旨在为读者提供一套系统、实用且紧贴时代需求的数据分析方法论与实务操作指南。我们不局限于任何特定的软件工具，而是将重点放在理解和掌握数据分析背后的逻辑、思维方式以及不同场景下的最佳实践。通过本书的学习，您将能够： 建立扎实的数据分析思维框架： 理解数据分析的本质是什么？它能解决哪些问题？在分析前需要明确哪些目标？我们将在书中层层剖析，帮助您建立从问题定义、数据收集、数据清洗、数据探索、模型构建到结果解释与报告的全流程分析思维。您将学会如何像一个侦探一样，从数据中发现线索，推理真相。 掌握多种经典与现代的数据分析技术： 数据分析的方法论浩如烟海，但其中总有一些核心技术是普适且高效的。本书将深入浅出地介绍统计描述、假设检验、回归分析、聚类分析、因子分析等经典统计方法，并结合当前热门的预测建模、时间序列分析、关联规则挖掘等技术，帮助您根据不同问题的性质选择最恰当的分析工具。我们强调的是方法的原理，而非生硬的公式记忆。 理解数据清洗与预处理的重要性与技巧： 现实世界的数据往往是不完整、不一致、噪声多的，所谓“垃圾进，垃圾出”。本书将花费大量篇幅讲解如何识别和处理缺失值、异常值、重复值，如何进行数据转换、标准化、特征工程等预处理步骤。我们相信，高质量的数据是可靠分析的前提，而数据清洗正是构建这一前提的关键环节。 学会如何从数据中提取有意义的洞察： 分析的最终目的是为了发现隐藏在数据背后的规律、趋势和关联，并将其转化为可操作的建议。本书将指导您如何运用可视化技术（如散点图、折线图、柱状图、热力图等）直观地展现数据特征，如何通过探索性数据分析（EDA）发现潜在模式，以及如何解读统计模型的输出，赋予数据以生命和意义。 掌握不同应用场景下的分析策略： 数据分析的应用场景极为广泛，不同场景有其独特的分析需求和侧重点。本书将精选多个典型应用案例，覆盖市场营销（如用户行为分析、客户细分、营销效果评估）、产品开发（如用户反馈分析、功能使用分析）、运营管理（如销售预测、成本分析、风险评估）、金融领域（如信用评分、欺诈检测）等，通过具体案例的分析过程，展示如何将理论方法论应用于解决实际问题，帮助您触类旁通，举一反三。 认识并理解数据分析的局限性与伦理考量： 任何分析方法都有其局限性，过度解读或误用数据都可能导致错误的决策。本书也将引导您思考数据分析的边界，理解统计显著性与实际意义的区别，警惕潜在的偏见，并强调在数据分析过程中尊重隐私、保护数据安全的伦理原则。 本书的目标读者： 初学者： 对数据分析感兴趣，希望系统入门，建立扎实基础的零基础学习者。 进阶者： 已经掌握部分数据分析工具或方法，但希望深化理解、拓展思路，提升分析能力的在职人员。 管理者： 需要理解数据分析的价值，能够指导团队进行数据驱动决策，但自身不一定需要精通具体操作的管理者。 学生与研究人员： 在校学生及科研人员，希望提升数据分析能力，为学术研究或毕业论文打下坚实基础。 本书特色： 理论与实践并重： 既讲解清晰易懂的理论概念，又提供丰富的实战案例与分析流程。 方法论导向： 强调分析思维和方法论，让读者掌握“为什么”和“怎么做”，而非仅仅是工具的机械操作。 通用性强： 所介绍的分析方法和思维模式，可迁移至各种主流的数据分析软件和编程语言。 案例丰富： 选取贴近实际工作场景的案例，力求让读者学有所用，解决实际问题。 语言通俗易懂： 避免使用过于晦涩的专业术语，用清晰、简洁的语言解释复杂概念。 在这个数据驱动的时代，掌握数据分析能力，就如同拥有一双洞察未来的眼睛。本书希望成为您在这条道路上的可靠伙伴，引导您穿越数据的迷雾，抵达智慧的彼岸，最终将数据转化为驱动创新与成功的强大引擎。让我们一起，开启这段探索数据奥秘的精彩旅程！

评分☆☆☆☆☆

最近刚读完《数据分析方法及应用：基于SPSS和EXCEL环境》，感觉受益匪浅。我之前接触过一些数据分析的知识，但总感觉零散，不成体系。这本书的出现，就像为我搭建了一座坚实的桥梁，将那些分散的知识点串联了起来。它的优点在于，它没有将SPSS和Excel割裂开来讲解，而是强调两者之间的协同作用。在处理一些复杂的数据分析任务时，作者会先用Excel进行初步的数据清洗和整理，然后再将数据导入SPSS进行更深入的统计分析，最后再用Excel来可视化和报告结果。这种工作流程的设计，非常符合实际应用的需求。我特别喜欢书中关于假设检验和方差分析的讲解，它用非常通俗易懂的语言解释了这些统计学概念，并且结合SPSS的操作，演示了如何进行实际的检验。它也提醒了我，在进行统计分析时，一定要注意数据的假设条件，以及如何根据分析结果做出合理的判断。此外，Excel在数据可视化方面的强大功能，也被这本书充分地挖掘和展示出来，让我学会了如何制作更具说服力的数据图表。总而言之，这是一本理论与实践相结合的优秀教材，推荐给所有对数据分析感兴趣的朋友。

评分☆☆☆☆☆

《数据分析方法及应用：基于SPSS和EXCEL环境》这本书，真的让我对数据分析有了全新的认识。作为一个在学术研究领域摸索的学者，我常常需要处理大量的实验数据，而过去我主要依赖一些零散的文献和软件教程来学习数据分析。这本书提供了一个系统性的学习框架，让我能够更全面地理解数据分析的流程和方法。它在SPSS的介绍上，不仅涵盖了描述性统计、推断性统计，还涉及了多变量分析的一些高级主题，例如因子分析和聚类分析，这些都是我在研究中经常遇到的。作者在讲解这些高级方法时，并没有回避其理论基础，但同时又将复杂的数学模型转化为SPSS中的具体操作步骤，并提供了如何解读SPSS输出结果的指导，这对我来说非常有帮助。而Excel的应用部分，则侧重于数据预处理、基本统计计算以及图表制作，这些虽然看似基础，但在实际研究中却是至关重要的。它让我意识到，Excel在数据分析的早期阶段所扮演的重要角色，以及如何利用Excel来提高数据处理的效率。这本书让我感觉，学术研究中的数据分析不再是艰深的数学游戏，而是可以借助强大工具来实现的严谨的科学探索。

评分☆☆☆☆☆

说实话，一开始拿到《数据分析方法及应用：基于SPSS和EXCEL环境》这本书，我并没有抱太高的期望，因为我对数据分析一直是个门外汉，总觉得那些统计模型什么的太晦涩难懂。但这本书的打开方式完全颠覆了我的认知。它最吸引我的地方在于，它巧妙地将理论知识与实践操作完美地融合在了一起。在讲解每一个分析方法时，作者都会先给出一个生动形象的场景，让你明白这个方法是用来解决什么样的问题的。然后，它会详细地讲解SPSS和Excel这两个常用工具是如何实现这个方法的。我特别喜欢书中对于SPSS的介绍，它没有一味地追求高深的统计模型，而是从最基础的描述性统计、相关性分析，到一些常用的回归和聚类方法，都做了非常清晰的图文并茂的讲解。特别是那些在SPSS中进行数据清洗、变量转换的技巧，对我这种数据处理新手来说简直是福音，让我避免了很多不必要的错误。同时，Excel的应用部分也同样精彩，尤其是作者演示了如何利用Excel的公式和函数来构建一些简单的数据分析模型，以及如何利用Excel的图表功能来直观地展示分析结果。这本书让我觉得，数据分析不再是少数专家的专利，而是任何一个渴望从数据中获得洞察的人都能掌握的技能。

评分☆☆☆☆☆

《数据分析方法及应用：基于SPSS和EXCEL环境》这本书，简直是为我量身定做的！作为一名刚入职场的学生，我一直在寻找一本能够真正帮助我理解和应用数据分析的书籍。市面上很多书要么过于理论化，要么操作指南过于简略。但这本书不同，它就像一位经验丰富的朋友，手把手地教你如何去“玩转”数据。它没有罗列一堆我看不懂的公式，而是通过大量的实际案例，引导我一步步地去思考数据背后的逻辑。我印象最深刻的是关于预测分析的部分，书中结合了SPSS和Excel，教我如何利用历史数据来预测未来的销售额，以及如何判断预测模型的准确性。它不仅仅是告诉你点击哪个按钮，更重要的是解释了为什么这样做，以及如何解读SPSS和Excel输出的结果。比如，在SPSS中进行时间序列分析时，它详细讲解了ARIMA模型的原理和参数的含义，让我不再是盲目地套用模型。而Excel部分，它也展示了如何利用Excel的趋势线功能进行简单的预测，以及如何通过数据透视表来分析不同维度下的数据差异。这本书让我觉得，数据分析不再是枯燥乏味的数字游戏，而是充满探索乐趣的智力挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本《数据分析方法及应用：基于SPSS和EXCEL环境》真是我的救星！作为一个在市场营销一线摸爬滚打多年的从业者，我深知数据的重要性，但过去总是被那些复杂的统计术语和软件操作弄得头晕脑胀。拿到这本书后，我惊喜地发现，它竟然是用一种非常接地气的方式来讲解数据分析的。作者没有上来就丢一堆理论，而是先通过一个个实际的商业案例，比如如何分析用户购买行为、如何评估广告投放效果、如何预测销售趋势等等，来引导我们思考“我们要解决什么问题，需要哪些数据，以及如何解读数据”。我最喜欢的是它在SPSS和Excel这两个工具的使用上，讲解得非常细致。不是那种冷冰冰的操作指南，而是告诉你为什么要这样做，这样做的好处是什么，以及可能出现的误区。比如，在SPSS里如何进行A/B测试的假设检验，它不仅演示了步骤，还详细解释了p值、置信区间这些概念的实际意义，以及如何根据分析结果来调整营销策略。而在Excel部分，它也展示了如何利用透视表、图表工具快速地进行描述性统计分析，甚至是一些基础的回归分析。这本书让我觉得，数据分析不再是遥不可及的象牙塔，而是触手可及的强大工具，真的让我对数据分析燃起了前所未有的热情！

评分☆☆☆☆☆

太旧了，也很脏，好像二手的。

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