SPSS统计分析商用建模与综合案例精解 pdf下载

融会贯通，将各类建模技术综合应用于商业运营实践

聚焦商业热点，有效解决市场调研、市场营销、客户满意度调研、连锁门店分类管理、客户关系分级维护等核心问题，提升商业价值和核心竞争力

满足职场人士和统计分析相关专业师生进行统计分析和数据建模的需求

SPSS高级建模技术可广泛应用于商业领域的量化分析。本书的**特色以精选的商用案例详解SPSS前沿建模技术在商业领域的综合应用，以期为通过建模量化分析改善商业运营水平管理，或提升核心竞争力的职场人士阅读参考。
全书共12章，第1章～第2章介绍SPSS快速入门和建模技术要点，后续各章节均以实际商业应用案例的形式详解SPSS在商用实践建模中的应用与分析。建模技术方面，本书系统介绍了神经网络多层感知器、径向基函数、决策树等热门大数据处理建模技术应用，以及SPSS专门用于市场营销的联合分析、直销模块分析等高级专业建模技术应用，也介绍了经典的线性回归分析、相关分析、因子分析、聚类分析、描述性分析、方差分析、交叉表分析等一般统计建模技术应用；精选的案例都是当下流行热门的商业运营领域，包括市场调研、市场营销、客户满意度调查、连锁门店分类管理、奶制品物流配送、客户关系分级分类维护、务审批、消费者综合体验、上市公司估值等。书中每一个案例都以解决实际问题、提升价值贡献为导向，通过具体案例详解涉及多种SPSS技术的综合应用，融会贯通组合应用多种建模技术达到理想分析效果。
本书内容翔实、应用范围广泛。一是可供商业运营领域的各类职场人士借鉴参考，无论是高层管理者、决策者、具备多年从业经验的资深人士，还是基层应用岗位、职场新手，只要在工作中有量化分析的需求，都可通过学习本书举一反三提高商业运营水平或提升职场竞争力；二是可供高等院校经济管理类、商业运营类及相关专业专科生、本科生、研究生和MBA学员学习阅读，也可作为掌握建模技巧以完成毕业设计的学生参考书。

杨维忠，山东大学经济学硕士，CPA，十年商业银行工作经历，历任运营、风控、营销、内控等多个职位，擅长商务建模，精通SPSS、Stata、EViews，编著有《SPSS数据挖掘与案例分析应用实践》《Stata统计分析与实验指导》等近十本畅销书。

第1章 SPSS快速入门 1

1.1 SPSS软件的开启 3

1.2 SPSS软件的关闭 6

1.3 SPSS数据编辑器 7

1.3.1 SPSS数据编辑器变量视图 8

1.3.2 SPSS数据编辑器数据视图 12

1.4 增加新的变量或样本观测值 13

1.4.1 在现有数据文件中增加新的变量 13

1.4.2 在现有数据文件中增加新的样本观测值 14

1.5 变量和样本观测值基本操作 14

1.5.1 变量和观测值的移动、复制和删除 14

1.5.2 数据转置 15

1.5.3 变量计算 16

1.6 对数据按照变量或样本观测值进行排序 19

1.6.1 对数据按照变量进行排序 19

1.6.2 对数据按照样本观测值进行排序 21

1.7 数据查找 22

1.7.1 按照观测值序号查找单元格 22

1.7.2 按照变量值查找数据 23

1.8 数据合并 24

1.8.1 按照样本观测值合并数据文件 24

1.8.2 按照变量合并数据文件 27

1.9 生成新的时间序列 29

1.10 缺失值处理 32

1.11 读取其他格式的数据文件 35

1.11.1 读取Stata数据文件 36

1.11.2 读取Excel数据文件 38

1.11.3 读取文本数据文件 41

1.12 SPSS统计分析报告 45

1.13 SPSS帮助系统 50

第2章 SPSS建模技术要点介绍 53

2.1 SPSS中的建模技术 53

2.1.1 描述性统计模块 53

2.1.2 比较平均值模块 54

2.1.3 相关分析模块 56

2.1.4 回归分析模块 57

2.1.5 非参数检验分析模块 60

2.1.6 聚类分析模块 61

2.1.7 降维分析模块 62

2.1.8 一般线性模型分析模块 63

2.1.9 广义线性模型分析模块 64

2.1.10 混合模型分析模块 65

2.1.11 对数线性模型分析模块 66

2.1.12 生存分析模块 67

2.1.13 刻度分析模块 68

2.1.14 贝叶斯统计分析模块 69

2.1.15 直销模块 70

2.1.16 神经网络模块 71

2.1.17 决策树模块 72

2.2 建模注意事项 73

2.2.1 建模是为了解决具体的问题 73

2.2.2 有效建模的前提是具备问题领域的专业知识 73

2.2.3 建模之前必须进行数据的准备 74

2.2.4 最终模型的生成在多数情况下并不是一步到位的 74

2.2.5 模型要能够用来预测，但预测并不仅含有直接预测 75

2.2.6 对模型的评价方面要坚持结果导向和价值导向 76

2.2.7 建立的模型应该是持续动态优化完善的 76

2.3 研究方案设计 77

2.3.1 在明确的研究目的基础上制定可行的研究计划 77

2.3.2 根据已制定的研究计划搜集研究所需要的资料 78

2.3.3 运用数据统计分析软件对搜集到的资料进行整理 78

2.3.4 使用合适的分析方法和工具对资料进行各种分析 79

2.3.5 分析研究结果并得出研究结论 79

2.4 研究结论与重点回顾 79

第3章 SPSS在电子商务平台商户营销中的应用 80

3.1 建模技术 80

3.2 建模思路 81

3.3 帮助确定我的最佳联系人（RFM分析） 82

3.3.1 SPSS分析过程 82

3.3.2 结果分析 90

3.4 将我的联系人分为多个集群分析 92

3.4.1 SPSS分析过程 92

3.4.2 结果分析 95

3.5 生成对产品做出了回应的联系人的概要 105

3.5.1 SPSS分析过程 106

3.5.2 结果分析 109

3.6 确定回应最多的邮政编码 111

3.6.1 SPSS分析过程 111

3.6.2 结果分析 115

3.7 选择最有可能进行采购的联系人 117

3.7.1 SPSS分析过程 117

3.7.2 结果分析 122

3.8 控制包裹检验 128

3.8.1 SPSS分析过程 128

3.8.2 结果分析 131

3.9 研究结论与重点回顾 131

第4章 商业银行授信客户信用风险评估 133

4.1 建模技术 133

4.2 建模思路 135

4.3 神经网络多层感知器分析一 135

4.3.1 准备数据以进行分析 135

4.3.2 分析过程 138

4.3.3 结果分析 149

4.4 神经网络多层感知器分析二 157

4.5 研究结论与重点回顾 170

第5章 在线旅游供应商客户分类建模技术 172

5.1 建模技术 172

5.2 建模思路 174

5.3 神经网络径向基函数分析一 174

5.4 神经网络径向基函数分析二 187

5.5 研究结论与重点回顾 202

第6章 小额快贷大数据审批建模技术 204

6.1 建模技术 204

6.2 建模思路 206

6.3 决策树分析一 206

6.4 决策树分析二 237

6.5 研究结论与重点回顾 262

第7章 汽车消费市场调研建模技术 263

7.1 建模技术 263

7.2 建模思路 265

7.3 研究过程 266

7.4 研究结论与重点回顾 301

第8章 住宅小区订奶量预测分析建模技术 304

8.1 建模技术 304

8.2 建模思路 307

8.3 使用专家建模器进行批量预测 307

8.4 通过应用保存的模型重新进行批量预测 329

8.5 研究结论与重点回顾 342

第9章 手机游戏玩家体验评价影响因素建模分析 343

9.1 建模技术 343

9.2 数据来源 345

9.3 建立模型 346

9.4 研究结论与重点回顾 377

第10章 家政行业客户消费满意度调研建模技术 378

10.1 建模技术 378

10.2 建模数据来源与分析思路 380

10.3 建模前数据准备 383

10.4 建立模型 395

10.5 研究结论与重点回顾 408

第11章 软件和信息技术服务业估值建模技术 410

11.1 建模数据来源 410

11.2 建模技术 411

11.3 建模前数据准备 412

11.4 建立模型 419

11.5 研究结论与重点回顾 426

第12章 美容连锁企业按门店特征分类分析建模技术 427

12.1 建模技术 427

12.2 建模思路 429

12.3 数据准备 429

12.4 因子分析 431

12.5 聚类分析 442

12.6 研究结论与重点回顾 457

前 言

近年来，得益于信息技术的持续进步，数据的存储和积累可以非常便捷而低成本地实现，同时大数据时代各类企事业单位的数据治理意识得到显著提升。大到大型的商业银行、电商平台，小到大街小巷采取会员制的餐饮、商店，都积累了大量的客户交易数据、消费数据和基础数据，如何实现对这些数据的开发利用、建立恰当的模型、从数据中挖掘出客户的行为习惯，从而更好、更有针对性和高效率地开展市场营销、产品推广、客户关系分类维护或风险控制，进而改善经营效益、效率和效果，对各类市场经济主体显得尤为重要。可以合理预期的是，大数据时代各类市场经济主体的竞争模式将会发生很大的变化，在信息不对称因素逐步得到消除、市场信息越来越透明的趋势下，谁的工作做得更精细、更具备针对性，谁就更能抓住客户的痛点，能取得领先的市场竞争优势。从这个角度来说，所有的市场主体（包括企业经营管理者和基层的职员）都应该学习、掌握并能够结合实际工作应用一定的高级统计分析方法与建模应用技术，增强企业的市场竞争力，增强自身的职场竞争力。

SPSS作为公认的应用最广泛的专业数据分析软件之一，以功能丰富、效率高、操作简便而著称，主要针对经济、管理、医学、农学、教育、市场研究、社会调查等多个行业和领域，也是最容易入手学习的数据统计分析软件。本书编者致力于编写一本SPSS高级建模与商用综合案例精解的教材，为各类有志于改善自身商业运营或提升职场竞争力的读者提供有益的学习参考。

本书共12章，其中前两章为基础部分，后续各章节均以详解实际商业应用案例的形式介绍SPSS在商业运营实践建模中的应用。具体来说，第1章为SPSS快速入门基础，旨在告诉读者SPSS软件的开启与关闭，数据编辑录入、数据读取、数据排序、缺失值处理、数据查找、数据合并等对数据的基本操作，教读者如何使用SPSS处理数据。第2章为SPSS建模技术要点介绍，旨在告诉读者SPSS中的各类建模技术方法，建模中的注意事项，建模中的常见误区、需要遵循的价值导向，以及完整的研究方案设计要点等。第3章为SPSS在电子商务平台商户营销中的应用，通过案例讲解如何使用SPSS的直销模块来进行建模，以便应用到电子商务平台商户营销中。第4章为商业银行授信客户信用风险评估，通过案例讲解如何将SPSS软件的神经网络多层感知器应用到商业银行授信客户信用风险评估领域。第5章为在线旅游供应商客户分类建模技术模块，通过案例讲解如何使用SPSS软件的神经网络径向基函数，以便应用到在线旅游供应商客户分类中。第6章为小额快贷大数据审批建模技术模块，讲解如将SPSS软件的决策树模块应用到小额快贷大数据审批中。第7章为汽车消费市场调研建模技术，通过案例讲解如何将SPSS软件的联合分析模块和交叉表分析模块应用到汽车消费市场调研中。第8章为住宅小区订奶量预测分析建模技术，通过案例讲解如何使用SPSS软件时间序列预测模块进行建模并应用到住宅小区订奶量预测分析中。第9章为手机游戏玩家体验评价影响因素分析，通过案例讲解如何使用SPSS软件的线性回归分析模块和方差分析模块来研究手机游戏玩家体验评价影响因素。第10章为家政行业客户满意度调研建模技术，通过案例讲解如何使用SPSS软件可靠性分析、描述性分析、相关性分析、有序回归分析等模块开展家政行业客户满意度调研工作。第11章为软件和信息技术服务业估值建模技术，通过案例讲解如何使用SPSS软件描述性分析、相关性分析、线性回归分析来研究软件和信息技术服务业上市公司估值。第12章为美容连锁企业按门店特征分类分析建模技术，通过案例讲解如何使用SPSS软件因子分析模块和聚类分析模块对美容连锁企业按门店特征分类。

本书的特色在于所有的案例都来自实践并很实用，每个案例不仅只是教会读者使用SPSS操作，更重要的（或者说本书的写作重点）是如何使用SPSS开展工作，与当前职场人士的本职工作紧密相关。编者志在通过本书教会读者使用SPSS软件来解决实际问题，真正地用于工作实践或者提高工作质量和效率。用一句话来概括，本书的特色在于将SPSS建模技术和商业领域应用有机结合。从使用的SPSS建模技术来看，既系统介绍了神经网络多层感知器、径向基函数、决策树等热门大数据处理建模技术应用，以及SPSS专门用于市场营销的联合分析、直销模块分析等高级专业建模技术应用，也介绍了经典的线性回归分析、相关分析、因子分析、聚类分析、描述性分析、方差分析、交叉表分析等一般统计建模技术应用。从研究应用的领域来看，全部为当下流行热门的商业运营领域，涉及的行业包括商业银行、美容连锁、汽车制造销售、电子商务、在线旅游、网络信贷、手机游戏、家政行业、奶制品行业、软件和信息技术服务业等，涉及的商业运营环节包括市场调研、市场营销、客户满意度调查、连锁门店分类管理、奶制品物流配送、客户关系分级分类维护、业务审批、消费者综合体验、上市公司估值等。这些案例都是编者基于自身从业经历，在大量实际调研的基础上改编的，非常贴近实际生活，也非常便于直接吸纳应用。编者之所以倾心将SPSS建模技术与当下热门商业应用领域融合，是因为这样便于读者更好地理解建模技术，同时还可以使从事这些领域或者相关领域工作的读者直接应用到本职工作中，快速提升职场竞争力。

另外，为了便于教学，特提供了相关的视频、PPT文件和数据，可用微信扫描下方二维码下载，如果学习过程中发现问题，请联系booksaga@126.com，邮件主题为“SPSS统计分析商用建模与综合案例精解”。

本书写作由杨维忠和张甜共同完成，在编写过程中吸收了一些前人的研究成果与经验。在部分SPSS操作和个别概念的介绍上，还学习参考了SPSS官方网站公开的PDF格式帮助文档等相关知识。在此一并表示感谢！

由于编者水平有限，书中的不当之处在所难免，诚恳地欢迎各位同行专家和广大读者批评指正，并提出宝贵的意见。

编 者

2021年6月