数据分析的一般步骤
1. 明确数据分析目标
2. 正确收集数据
3. 数据的加工处理
• 缺失值处理
• 数据分组
• 基本描述统计量
• 基本统计图形
• 数据取值转换
• 数据正态化处理
4. 明确统计方法的含义和适用范围
滥用和误用统计方法主要是由于对方法能解决哪些问题、方法适用的前提、方法对数据的要求不清等原因造成的。
一般需要选择几种统计分析方法对数据进行探索性的反复分析。
仅依据一种分析方法的结果就断然下结论是不科学的。
5. 读懂分析结果，正确解释分析结果
理解所获得的统计量&统计参数的统计含义。
将统计量与统计参数与实际问题相结合。
利用SPSS进行数据分析的一般步骤
1. 定义数据结构—>录入数据—>修改数据 Variable view ---Data View
2. 对数据进行必要的预处理参见上边的数据加工处理部分
Tips: 点击<Help>-<Tutorial>可以找到操作指引
3. 数据分析
选择正确的统计分析方法对数据进行分析建模
4. 分析结果解释
Task 1 画出SPSS的主要页面和菜单
Task 2 回答英文菜单的对应功能
Task 3 数据分析有几个阶段？SPSS可以用在第几个阶段？SPSS数据分析有几个步骤？
要求1：闭卷
要求2：用生动有趣的语言作答
回顾一遍 基础操作：
1. 数据导入
2. 数据清洗：重复、缺失、纠错
3. 数据抽取
【字段拆分】Translate- ComputeV-Substr
【随机抽样】Data- Select Case
4. 数据合并
【字段合并】 Translate- ComputeV
【记录合并】 Translate- Merge
5. 数据分组
【可视分箱】
【重新编码】
6. 数据标准化
A 0-1 标准化
B Z标准化
Old Notes 1
Old Notes 2
