问卷资料分析：破解SPSS的六类分析思路 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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本书系统介绍了使用SPSS进行问卷调查分析的思路及方法，其中共分为四部分，分别是问卷设计、问卷分析六类思路解读、资料分析方法在SPSS中的操作和答疑解惑。其中问卷设计适用于所有读者，建议读者在设计问卷前详细阅读此部分内容。读者可以结合实际情况选读问卷分析六类思路解读这一部分内容。资料分析方法在SPSS中的操作这部分内容详细讲解了各类资料分析方法在SPSS中的操作细节，并对输出结果做出说明。答疑解惑部分罗列了各类分析方法常见的疑难杂症。本书侧重于问卷分析的应用性，为问卷分析人员提供包括问卷设计、分析思路、分析方法操作、文字分析和答疑解惑在内的“一站式”指导，力求让读者在最短的时间内掌握SPSS分析并且完成高品质的问卷分析报告。使用SPSS分析调查问卷常见于各类学术研究、论文写作、企业市场调研和各类调查报告中，本书侧重于学术研究中的SPSS调查问卷资料分析的使用指导，适合高等院校的本科生、研究生，企事业单位使用问卷进行调研的相关从业人员，同时也适合从事问卷分析工作的相关读者学习参考。

《数据挖掘实战：从零开始构建预测模型》 图书简介 本书是为希望系统掌握数据挖掘核心技术并能应用于实际业务场景的读者量身打造的实战指南。我们深知，在信息爆炸的时代，数据本身蕴含着巨大的价值，而将这些原始数据转化为可指导决策的洞察力，正是数据挖掘的魅力所在。本书摒弃了晦涩难懂的数学公式堆砌，转而聚焦于实战操作、流程梳理和业务落地，旨在帮助读者建立一套完整、高效的数据挖掘项目实施框架。 全书内容紧密围绕一个核心目标：如何通过科学的方法，从海量数据中发现规律、预测未来趋势，并最终为企业决策提供强有力的支持。 我们将以一个贯穿始终的、贴近商业实际的案例（例如，电商用户流失预测或金融风险评估）为主线，逐步拆解数据挖掘项目的各个关键阶段。 --- 第一部分：数据准备——一切成功的基础 数据挖掘的成败，七分靠数据，三分靠模型。本部分将深入探讨数据准备阶段的每一个细节，确保输入模型的“原料”是高质量的。 1. 项目启动与业务理解： 数据挖掘不是孤立的技术活动，它必须服务于明确的业务目标。本章将指导读者如何与业务方有效沟通，准确界定问题（例如，是预测客户终身价值，还是优化库存管理？），并将业务问题转化为可量化的数据问题。我们将介绍SMART原则在数据项目中的应用。 2. 数据获取、清洗与整合： 我们将详细介绍从不同数据源（数据库、API、爬虫获取的非结构化数据）提取数据的方法。重点攻克数据清洗中的常见难题，如缺失值（Missing Values）的处理策略（均值/中位数填充、回归插补、删除的权衡）、异常值（Outliers）的识别与修正（基于箱线图、Z-Score及业务逻辑的判断）。同时，讲解如何利用ETL（Extract, Transform, Load）的基本思想，将异构数据进行有效合并与标准化。 3. 特征工程的艺术： 特征工程被誉为数据挖掘的“魔法”。本书将详细阐述如何从原始数据中创造出更有预测能力的特征。内容包括： 离散化与分箱（Binning）： 如何将连续变量转化为有序的分类特征，特别是等频分箱与等距分箱的适用场景。 特征编码（Encoding）： 深入探讨独热编码（One-Hot Encoding）、标签编码（Label Encoding）及更高级的目标均值编码（Target Mean Encoding）在处理高基数类别变量时的优劣。 特征交叉与变换： 如何通过特征组合（如“用户购买频率”与“平均客单价”的乘积）挖掘更深层次的关系，以及对偏态分布数据进行对数、平方根等变换以满足模型假设。 --- 第二部分：模型构建与选择——算法的实战应用 在数据准备就绪后，我们将进入核心的模型构建阶段。本书将侧重于讲解最常用且在工业界表现优异的几类模型的底层逻辑与调优技巧。 4. 监督学习基础：回归与分类算法精讲： 线性回归与逻辑回归的深入理解： 不仅讲解公式，更侧重于解释系数的业务含义和模型的假设检验。 决策树（Decision Trees）的直观构建： 讲解信息熵、基尼系数的计算过程，以及如何通过剪枝（Pruning）避免过拟合。 集成学习的威力（Ensemble Methods）： 详细拆解Bagging（如随机森林Random Forest）和Boosting（如AdaBoost, XGBoost, LightGBM）的工作机制。我们将通过实际代码演示，对比不同Boosting框架在处理大规模稀疏数据时的性能差异。 5. 无监督学习：发现隐藏的结构： 聚类分析（Clustering）： 重点讲解K-Means算法的迭代过程、如何合理选择K值（如肘部法则、轮廓系数法），并引入层次聚类（Hierarchical Clustering）作为对比。 降维技术： 主成分分析（PCA）如何有效去除数据冗余，提高模型训练效率，并介绍t-SNE在数据可视化中的应用。 6. 模型评估与性能优化： 选择正确的评估指标至关重要。我们将区分准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数在不同业务场景（如欺诈检测中对Recall的侧重）下的选择标准。此外，本书将深入讲解交叉验证（Cross-Validation）的实施细节，以及超参数调优（Hyperparameter Tuning）的系统方法，如网格搜索（Grid Search）和更高效的贝叶斯优化（Bayesian Optimization）。 --- 第三部分：模型部署与业务落地 一个优秀的模型如果不能落地产生价值，则形同虚设。本部分关注如何将训练好的模型转化为持续产生效益的工具。 7. 模型可解释性（Explainability）： 在金融、医疗等高风险领域，模型“为什么”做出这个预测比“预测结果”本身更重要。我们将介绍LIME和SHAP值等现代工具，帮助读者解释复杂模型（如梯度提升树）的单样本和全局预测逻辑，满足合规性要求。 8. 模型监控与迭代维护： 模型性能会随着时间推移而衰减（模型漂移 Model Drift）。本书提供了一套实用的模型监控仪表板设计思路，教你如何设置性能报警阈值，并指导读者何时需要重新训练或调整模型策略，确保数据挖掘项目能够持续、稳定地为企业创造价值。 --- 适用读者： 具备基本统计学或编程基础（如Python或R入门），希望系统性学习数据挖掘流程的工程师和分析师。 需要将理论知识转化为实际业务解决方案的数据科学初学者。 希望提升现有数据分析项目质量，掌握先进建模与评估技巧的业务决策者。 本书承诺以清晰的逻辑、详实的图解和可复现的代码示例，带领您攻克数据挖掘中的每一个挑战，真正实现“数据驱动决策”。

作者简介

周俊

　　北京大学2009级市场行销硕士学历，中央财经大学金融学院国际项目部统计学讲师。除教育行业外，周老师曾在亚马逊（中国）和兰亭集势从事商业资料分析工作（商业分析师），现任问卷星平台资料分析顾问，人大经济论坛SPSS软体培训师，是线上网页版本问卷分析工具SPSSAU创始人。截至2015年年底，已为近万名学生提供培训、谘询和讲解服务，包括学生、高校、科研机构、企业从业人员等。周老师结合5年资料分析经验，并且利用大资料思想，将SPSS分析模组整合，开发出线上网页版本资料分析工具SPSSAU（www.spssau.com）。

第一章 统计学基础知识及术语解释
第二章 问卷题项设计说明和注意事项
第三章 量表类问卷设计和注意事项
第四章 非量表类问卷设计和注意事项
第二部分 问卷分析六类思路解读
第五章 量表类问卷影响关系研究
第六章 量表类问卷中介效应和调节效应研究
第七章 量表类问卷权重研究
第八章 「类实验」类问卷差异研究
第九章 集群样本类问卷研究
第十章 非量表类问卷研究
第三部分 资料分析方法在SPSS 中的操作
第十一章 基础SPSS 操作说明
第十二章 叙述统计方法在SPSS 中的操作
第十三章 信度和效度研究方法在SPSS 中的操作
第十四章 变数关系研究方法在SPSS 中的操作
第十五章 差异性研究方法在SPSS 中的操作
第十六章 权重类、集群样本研究方法在SPSS 中的操作
第十七章 分析思维和分析方法问题解惑

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我一开始抱着试试看的心态购入这本书，主要是觉得市面上关于SPSS的书籍，要么太理论化，要么太技术化，很难找到一个平衡点。然而，《问卷资料分析：破解SPSS的六类分析思路》给了我一个大大的惊喜！作者的切入点非常巧妙，不是上来就告诉你点哪个按钮，而是先带你“理清思路”，也就是理解“我们为什么要做这个分析，它能解决什么问题”。书中提出的“六类分析思路”，在我看来，就是一套非常有效的思维框架。它不仅仅是罗列了SPSS里的几个常用功能，而是把这些功能按照解决问题的类型进行了分类，比如如何从数据中找到“主要影响因素”，如何探究不同群体之间的“差异性”，又或者是如何预测未来的趋势。这一点对于我这种刚入行不久、还在摸索中的职场新人来说，简直是救星！很多时候，我们拿到一堆数据，知道有SPSS能分析，但不知道从何下手，这本书就像一位经验丰富的导师，告诉你分析的路径和方法。而且，书中对SPSS的实际操作讲解，结合了大量的案例，这些案例都非常贴近实际应用，不是那种虚构的、不接地气的数据。我印象特别深刻的是，书中在讲解聚类分析时，不仅仅展示了如何操作，还深入探讨了不同聚类方法的优缺点，以及如何根据业务场景选择最合适的方法。这种深度的讲解，让我觉得这本书不仅仅是教我“怎么用”，更是教我“为什么这么用”以及“在什么情况下这么用”。读完这本书，我感觉自己对问卷数据的理解和分析能力都有了质的飞跃，不再是那个只会点按钮的“工具人”，而是能真正从数据中提炼出价值的人。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的是一本相见恨晚的宝藏！我本身是做市场研究的，平常工作中需要处理大量的问卷数据，但常常觉得自己的统计分析能力有点跟不上。坊间关于SPSS的书籍确实不少，但很多都偏向于技术性的操作讲解，讲完一堆按钮怎么按，却很少能真正把“为什么这么做”讲清楚，更别提如何将分析结果转化成有意义的洞察了。当我翻开《问卷资料分析：破解SPSS的六类分析思路》这本书时，真的有种醍醐灌顶的感觉！作者并没有一开始就陷入SPSS软件的界面细节，而是从问卷设计、数据清洗这些基础却又至关重要的环节开始，逐步引导读者理解不同类型的数据以及它们适合采取的分析方法。最让我惊艳的是，书中提出的“六类分析思路”，并非生硬地罗列统计方法，而是围绕实际的业务问题和研究目标来展开，比如“描述性分析如何帮助我们快速了解受访者特征”、“相关性分析如何揭示变量间的潜在联系”，等等。这种以问题为导向的讲解方式，让我不再是被动地学习软件功能，而是主动思考“我应该用什么方法去回答这个问题”。而且，书中对于SPSS操作的讲解也非常到位，不是简单地截图列举，而是结合具体的例子，解释每一步的逻辑，以及关键参数的设置意义。我特别喜欢它在讲解假设检验时，花了很大篇幅来阐释p值的含义和正确解读，这块一直是我的痛点，看了这本书，感觉豁然开朗。总而言之，这本书的叙述逻辑非常清晰，语言也平实易懂，即使是没有深厚统计学背景的读者，也能轻松上手，并且能够学到真正实用的知识。

评分☆☆☆☆☆

老实说，过去我对SPSS的印象一直停留在“一个很强大的数据分析软件”，但总感觉自己没有真正掌握它。市面上很多关于SPSS的书籍，要么是教学指南，要么是操作手册，讲到统计原理的时候又晦涩难懂，让人望而却步。而《问卷资料分析：破解SPSS的六类分析思路》这本书，则给了我一种全新的体验。它并没有把重点放在SPSS的各种操作指令上，而是先从“思路”入手，也就是告诉我们，在进行问卷数据分析时，应该如何去思考，如何去构建一个有效的分析框架。书中的“六类分析思路”，我理解起来就像是六个不同的大方向，分别对应了问卷数据分析中可能遇到的不同问题和目标，比如如何去“描述”我们的样本，如何去“探究”变量之间的关系，如何去“比较”不同群体的差异等等。这个框架非常清晰，让我知道了我手里这堆数据，大概可以用哪些方法来“玩”。而且，书中的SPSS操作讲解，是紧密结合这些“思路”来展开的，而不是孤立地讲解某个菜单或功能。它会告诉你，在你有了某个分析思路之后，如何在SPSS中找到对应的工具，以及如何去设置参数，最重要的是，如何去解读那些输出结果。我印象特别深刻的是，书中在讲解“预测分析”时，非常详细地阐述了模型构建的步骤，并且强调了对结果进行解释和验证的重要性。这种以“解决问题”为导向的讲解方式，让我觉得这本书非常实用，也很有启发性。读完之后，我感觉自己对SPSS的理解不再是停留在表面，而是能够真正运用它来解决实际的问卷分析问题，并且能够更有信心地去解读数据，从中找到有价值的洞察。

评分☆☆☆☆☆

作为一名跨领域的研究者，我经常需要跨越不同的学科背景来收集和分析数据，其中问卷调查是非常常见的研究手段。过去，我在学习SPSS时，总是被大量的统计术语和复杂的公式弄得晕头转向，总觉得这些工具离我的研究实践有点远。直到我接触到《问卷资料分析：破解SPSS的六类分析思路》这本书，我才真正找到了SPSS与我的研究之间的桥梁。这本书最独特的地方在于它的“六类分析思路”，这并非是简单的罗列统计方法，而是将这些方法巧妙地组织起来，形成一套完整的分析逻辑。它告诉我们，当我们面对不同的研究问题时，可以从哪几个角度去思考，又可以使用哪些SPSS工具来解决。比如，书中在讲解“探索性分析”时，就非常有条理地介绍了如何利用SPSS进行数据概览、变量分布和初步关联性探索，这对于研究初期了解数据全貌非常有帮助。更让我惊喜的是，书中对SPSS操作的讲解，非常注重细节和实用性。例如，在数据录入和清洗阶段，它就给出了非常实用的技巧，如何避免常见的错误，如何保证数据质量，这些都是在实际研究中非常关键的步骤。而且，书中对于各类统计分析的原理讲解，都力求通俗易懂，避免了过于专业化的术语，即使是对统计学不太熟悉的读者，也能轻松理解。我特别喜欢书中在分析方法选择上的指导，它会根据不同的研究目的，给出明确的建议，让我不再纠结于选择哪种分析方法。总的来说，这本书的价值在于它能够帮助我将抽象的SPSS功能，转化为解决实际研究问题的有力工具，让我对问卷数据的驾驭能力有了显著提升。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是为数不多能够让我一口气读完，并且还想反复翻阅的SPSS教材！我从事的是用户体验研究，经常需要分析大量的用户反馈和访谈记录，有时候也会通过问卷来量化用户行为和偏好。但问题在于，SPSS里的统计方法那么多，我常常不知道哪个适用于我的研究场景。比如，我经常需要判断用户对某个功能的喜爱程度是否存在显著差异，或者分析用户的人口统计学特征是否与他们的满意度相关。传统的SPSS书籍讲到t检验、方差分析、卡方检验时，总是讲得很抽象，也很少强调在实际研究中的应用边界。《问卷资料分析：破解SPSS的六类分析思路》则完全不一样，它把这些统计方法融入到了“六类分析思路”的框架下，让我能够更直观地理解它们的适用范围和实际价值。书中对每个分析思路的讲解都非常透彻，先从理论层面解释其背后的统计原理，然后结合实际问卷数据，一步步演示如何使用SPSS进行操作，并且详细解释了输出结果的解读。我尤其欣赏它在讲解回归分析时，不仅讲了如何建立模型，还强调了模型诊断和结果解释的重要性，这对于避免误读数据非常有帮助。而且，书中给出的许多小技巧和注意事项，都是我在日常工作中经常遇到的难题，作者的处理方式非常清晰实用。读完这本书，我感觉自己对问卷数据分析不再是“知其然，不知其所以然”，而是真正理解了分析背后的逻辑，能够更有信心地运用SPSS解决实际研究问题。