商业数据分析师认证：以 IBM SPSS Statistics为范例 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　「商业数据分析师认证」是符合企业、机关团体与个人之商业数据分析专业能力认证，以职场上实际可运用的实例练习，搭配系统的学习，让数据分析之专业能力可以更扎实，更符合企业的需求，可提供企业、机关团体作为选拔优质人才之参照标准。

　　本书乃专为认证学员所设计的参考用书，不论是IBM SPSS Statistics的老手或新手都适合使用，内容不仅涵盖软体的使用，更搭配应用性题组，循序渐进地教您如何利用统计分析工具处理并解决实务问题。

　　IBM SPSS Statistics为全球知名统计分析软体，国内外各大企业多是SPSS系列产品的使用者。本书可协助提高商业数据分析师认证之通过率，并具备IBM SPSS Statistics软体操作能力，让您从Big Data的时代中脱颖而出。

　　本书不同于坊间一般的统计书籍，带领您借由强大的分析工具，将统计理论应用在实际的范例资料情境上，并引导您善用统计解决实务问题。本书强调以统计技术与IBM SPSS Statistics统计分析工具之应用，让您可以学习到许多分析上常用的技巧与统计观念，是统计学习与分析软体操作上所必备的工具书。
 

商业数据分析师认证：以 IBM SPSS Statistics为范例 内容简介 本书旨在为有志于成为商业数据分析师的读者提供一套全面、实用的理论知识与实操指南。全书内容紧密围绕现代商业决策对数据分析能力日益增长的需求展开，并着重于以业界广泛应用的统计分析软件 IBM SPSS Statistics 为主要操作平台，帮助读者建立起从数据采集、清洗、探索到高级建模、结果解读和报告撰写的完整分析流程。 第一部分：商业数据分析基础与思维框架 本部分是构建数据分析师职业素养的基石。我们首先探讨数据分析在现代商业环境中的战略地位，阐释数据驱动决策的核心理念。内容涵盖了商业智能（BI）与数据分析的区别与联系，以及不同业务场景（如市场营销、运营管理、风险控制）下数据分析的典型应用案例。 随后，重点介绍了商业数据分析师所需具备的核心思维模型，包括批判性思维、商业理解能力和问题界定能力。我们详细讲解了如何将一个模糊的商业问题转化为清晰、可量化的分析目标，并介绍了常用的分析框架，如MECE原则（相互独立，完全穷尽）在数据梳理中的应用。 统计学基础知识被提炼为商业应用导向的内容。我们将深入讲解描述性统计（均值、中位数、众数、方差、标准差）在业务数据概览中的作用，并着重介绍推断性统计的基础概念，包括抽样分布、中心极限定理、假设检验的基本逻辑（零假设与备择假设的设定），以及P值和置信区间在商业报告中的准确解读，确保读者能够理解统计结果背后的业务含义，而非仅仅停留在数学公式层面。 第二部分：IBM SPSS Statistics 软件精通与数据准备 本部分是本书的核心操作指南，专注于让读者熟练掌握 IBM SPSS Statistics 的界面、数据管理和预处理能力。 软件界面与环境设置： 详细介绍SPSS的“数据视图”、“变量视图”和“输出浏览器”的工作原理，以及如何进行个性化设置以提高分析效率。 数据导入与转换： 覆盖从Excel、CSV、数据库等多种源导入数据的步骤，并讲解如何处理常见的文件编码和分隔符问题。 数据清洗与预处理： 这是确保分析结果可靠性的关键步骤。我们系统讲解了处理缺失值（包括完全随机缺失、随机缺失的识别与插补方法，如均值/中位数/众数替代法、回归法）和异常值（识别、可视化检测如箱线图、Z分数法，以及应对策略）。 变量管理与重编码： 讲解如何定义、修改变量标签和值标签。重点演示变量计算（创建新变量）、变量重编码（将连续变量离散化、合并类别）和选择/筛选案例等高级数据转换功能，以适应不同统计模型的输入要求。 第三部分：探索性数据分析（EDA）与可视化 有效的探索性数据分析是识别数据模式、检验数据质量和指导后续建模的基础。本部分强调“让数据自己说话”。 单变量分析： 讲解如何使用SPSS生成频率分布表、直方图、茎叶图，并结合业务背景解释这些分布特征（如偏态、峰度）对决策的启示。 双变量与多变量探索： 深入探讨分类变量之间的关系检验，如卡方检验（Chi-Square Test）在关联性分析中的应用，以及连续变量间的关系，包括相关性分析（Pearson、Spearman系数的计算与解释）。 专业图表制作： 不仅限于基础的柱状图和饼图，本书着重教授如何利用SPSS的图形生成器（Chart Builder）制作专业级的业务可视化图表，如分组箱线图、散点图矩阵（Scatterplot Matrix）和交叉制表（Crosstabs）的可视化展示，并强调图表应如何服务于商业论点。 第四部分：核心统计推断与模型构建 本部分转向更复杂的统计推断和预测模型，是数据分析师产出价值的关键环节。 均值比较与差异检验： 详细讲解 T检验（独立样本、配对样本）和 方差分析（ANOVA）在比较不同组别间指标差异（如不同市场活动的ROI差异、不同用户群体的满意度差异）中的应用。重点关注检验结果的解读，以及何时需要进行事后检验（Post-Hoc Tests）。 线性回归分析（Linear Regression）： 这是预测建模的基石。内容涵盖简单线性回归和多元线性回归的建立过程，包括最小二乘法的原理概述。重点讲解模型诊断，如多重共线性的检测（VIF值）、残差分析（正态性、同方差性检验），以及回归系数的业务意义解读。 逻辑回归分析（Logistic Regression）： 针对分类因变量（如客户流失/未流失、购买/未购买）的预测。讲解如何解释Logit函数、Odds Ratio（优势比），以及模型评估指标如ROC曲线、AUC值的商业应用。 第五部分：高级分析技术与商业报告撰写 为应对复杂的商业问题，本部分介绍了SPSS中更具挑战性的分析工具，并总结了如何将技术成果转化为可执行的商业建议。 方差分析的进阶应用： 探讨因子方差分析（Factorial ANOVA）和协方差分析（ANCOVA），用于处理多因素交互作用和控制协变量的场景。 非参数检验： 在数据不满足正态性或方差齐性假设时，讲解曼-惠特尼U检验、Kruskal-Wallis H检验等替代方法，确保分析的鲁棒性。 数据挖掘与聚类分析（Clustering）： 介绍K-Means聚类的基本算法和步骤，指导读者如何基于客户行为或产品特征进行有效细分（Segmentation）。 商业洞察与报告： 强调数据分析的终点是行动建议。本章指导读者如何构建一个结构清晰、逻辑严谨的分析报告，包括摘要、方法论、关键发现、限制说明和明确的商业建议。讲解如何使用SPSS的输出结果，结合专业图表，有效地向非技术背景的决策者沟通复杂的数据发现。 本书通过大量的SPSS操作截图和紧贴实际业务的练习案例，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“怎么做”，最终成长为一名能够独立解决实际商业问题的分析专家。

作者简介

李德治

　　现职：大叶大学资讯管理学系助理教授
　　学历：国立中兴大学应用数学博士
　　研究领域与专长：数值分析、数学模拟、统计分析

梁德馨

　　现职：辅仁大学统计资讯学系教授
　　学历：淡江大学管理科学博士
　　研究领域与专长：抽样调查理论与实务、行销研究、顾客关系管理、资料採矿

 

第1章 SPSS简介
第2章 统计图
第3章 叙述统计
第4章 检定
第5章 相关分析
第6章 复选题处理
第7章 SPSS与统计学的观念汇整
 

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我是一名即将毕业的大学生，正在为找工作做准备。在校期间，我虽然学过一些统计学课程，但感觉与实际工作脱节比较严重。我一直想成为一名数据分析师，但又不知道从何入手。偶然间发现了这本书，它的内容对我来说简直是量身定制。从基础的数据预处理、描述性统计，到更高级的回归分析、聚类分析，再到数据可视化和报告撰写，这本书几乎涵盖了成为一名合格的商业数据分析师所需的所有关键技能。最令我欣喜的是，它并没有回避复杂的统计概念，而是通过通俗易懂的语言和大量的图示，将它们解释清楚，并结合IBM SPSS Statistics这款强大的工具进行演示，让我能够直观地理解理论知识是如何转化为实践的。书中提供的练习题和案例研究也非常实用，能够帮助我巩固所学内容，并提升解决实际问题的能力。我尤其喜欢它在“数据质量”和“避免常见误区”方面的讲解，这些是很多初学者容易忽视但又至关重要的地方。这本书为我指明了学习的方向，让我对未来的职业发展充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

哇，拿到这本书简直是惊喜！我之前对数据分析一直有点畏难情绪，总觉得需要很深的数学和统计学背景才能入门。但这本书的封面设计就给人一种专业又不失亲切的感觉，色彩搭配和排版都很舒服，让人一看就想翻开。我特别喜欢它对“商业数据分析师”这个角色的定位，不仅仅是枯燥的数据处理，而是强调如何利用数据洞察商业机会，解决实际问题。这本书的开篇就深入浅出地介绍了数据分析在各行各业的应用案例，从市场营销到金融风控，再到运营优化，每一个例子都让我眼前一亮，仿佛打开了新世界的大门。我之前还在犹豫要不要报一些线下的培训班，现在看来，这本书的内容已经足够详细，而且它强调的“以IBM SPSS Statistics为范例”，这恰好是我一直在寻找的实用工具。虽然我还没开始深入学习，但光是浏览目录和前几章，我就能感受到作者的良苦用心，将复杂的概念用清晰易懂的语言和生动的图表呈现出来。我尤其期待它在数据可视化和报表制作方面的讲解，毕竟，如何将分析结果有效传达给非技术背景的决策者，也是一门艺术。这本书的出现，让我对掌握数据分析技能充满信心，迫不及待地想开始我的学习之旅了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的编排逻辑非常清晰，从整体概念的介绍，到具体工具的使用，再到实际案例的分析，层层递进，循序渐进。我喜欢它在内容深度和广度上的平衡。它既有对数据分析核心概念的深入剖析，又不失对实际操作细节的详尽指导。对于我这种有一定数据分析基础，但希望系统性梳理知识体系并提升技能的人来说，这本书是非常理想的选择。它不仅讲解了各种分析模型的原理，更重要的是，它强调了如何在实际商业环境中选择和应用这些模型，以及如何评估模型的有效性。书中关于数据可视化和报告制作的部分，对我来说尤其有价值，因为我知道，再好的分析结果，如果不能清晰有效地呈现给决策者，也无法发挥其应有的作用。它对IBM SPSS Statistics的讲解，也让我看到了如何将理论知识转化为实际操作的工具。我一直在寻找一本能够帮助我从“知道”到“做到”的书，而这本书，恰恰给了我这样的机会。它让我看到了数据分析的无限可能，也让我对自己的职业发展有了更明确的规划。

评分☆☆☆☆☆

我是一个在传统行业摸爬滚打多年的职场人士，近年来，大数据和数据分析的概念越来越热门，我也深感不学习不行。但市面上的书籍要么过于理论，要么过于技术化，让我望而却步。这本书的特点在于它的“商业导向”，它不是在教你如何成为一个数据科学家，而是在教你如何成为一个懂数据的商业分析师。它强调的是如何将数据分析的能力转化为商业价值，如何用数据驱动决策，如何与非技术部门的同事有效沟通。书中对不同业务场景下的数据分析方法进行了详细的阐述，并且给出了非常具体的实践指导。虽然我对于IBM SPSS Statistics这款软件并不熟悉，但书中对软件操作的讲解，结合实际的案例，我相信我一定能很快上手。我特别看重书中关于“数据解读”和“洞察发现”的部分，这才是数据分析的精髓所在。这本书不仅教会我“怎么做”，更重要的是教会我“为什么这么做”，以及“这样做能带来什么”。对我这样的转型者来说，这本书无疑是一盏指路明灯。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧质量非常棒，拿在手里沉甸甸的，纸张也很厚实，印刷清晰，阅读体验极佳。我本身是做市场推广的，平时工作中接触到大量的用户行为数据，但总是感觉自己没有真正“读懂”这些数据。市面上的数据分析书籍很多，但很多要么过于理论化，要么过于偏重某个特定行业，很难找到一本既能系统讲解基础知识，又能贴近实际业务场景的书。这本书的出现，正好弥补了我的需求。它非常注重“分析思维”的培养，而不是简单地罗列各种统计方法。作者通过大量的案例分析，一步步引导读者理解如何从业务问题出发，提炼出需要分析的数据，选择合适的分析方法，最终得出 actionable insights。我尤其欣赏它在方法论上的讲解，比如如何进行用户画像、如何做A/B测试、如何进行预测建模等等，这些都是我在工作中急需的技能。虽然书中提到了IBM SPSS Statistics，但我相信其核心的分析思路和方法是通用的，即便我以后转用其他工具，这本书的价值依然会非常大。而且，它的语言风格非常严谨又不失趣味，阅读过程不会感到枯燥乏味，反而像是在跟一位经验丰富的数据专家对话，不断汲取养分。