本課程內(nèi)容*先詳細(xì)介紹SPSS的操作過程和分析控制模塊，隨后融合金融數(shù)據(jù)分析中的網(wǎng)絡(luò)*與至關(guān)重要的問題，系統(tǒng)軟件詳細(xì)介紹了SPSS在銷售市場/社會調(diào)研、商品/計(jì)劃方案業(yè)績考核檢測、離散型自變量回歸、消費(fèi)者個人行為分析、分類、銷售數(shù)據(jù)分析、企業(yè)經(jīng)營管理評定評價指標(biāo)體系搭建等層面的運(yùn)用，課程內(nèi)容實(shí)例所有來源于具體企業(yè)經(jīng)營管理數(shù)據(jù)信息。
1.課程內(nèi)容基本
1.1統(tǒng)計(jì)分析分析基本要素
1.2SPSS操作過程和分析控制模塊
2.分析表格輸出
能夠依據(jù)自身的分析必須，應(yīng)用SPSS輸出自身的業(yè)務(wù)流程表格。
2.1依照觀察量簡述
2.2按行簡述
2.3按列簡述
3.銷售市場/社會調(diào)研分析
SPSS是銷售市場調(diào)查分析的流行專用工具，能夠用于分析單項(xiàng)選擇題、多選、排序題等。
3.1正交設(shè)計(jì)
正交設(shè)計(jì)是銷售市場/社會調(diào)研的關(guān)鍵方式，比如分析消費(fèi)者針對牛乳商品每個特性
的喜好：包裝：“罐裝”“成袋”“罐裝”；**：“伊利牛奶”“蒙牛乳業(yè)”“光輝”；*：“1.3
元”“1.5元”“1.6元”；口味：“酸”“原汁原味”，選用正交設(shè)計(jì)能夠設(shè)計(jì)方案相對的調(diào)研問
卷。
3.2信度
用以保證 問卷調(diào)查的真實(shí)度。
3.3單要素標(biāo)準(zhǔn)差分析
用以分析數(shù)據(jù)信息平均值中間的差別，比如不一樣的消費(fèi)人群其消費(fèi)額度的差別是不是明顯。
3.4交叉表
用以分析2個自變量中間是不是有關(guān)系，比如在客戶買車的數(shù)據(jù)信息分析層面，用交叉表能夠分析“性別”和“買車**”中間是不是有關(guān)系。
3.5多種回應(yīng)
用以分析多選和排序題。
3.6融合分析
用以正交設(shè)計(jì)問卷調(diào)查的分析。
4.商品/計(jì)劃方案業(yè)績考核檢測
4.1匹配樣版T檢測
用以分析成對數(shù)據(jù)信息的前后左右的業(yè)績考核差別，比如應(yīng)用某類護(hù)膚品前后左右的消費(fèi)者皮膚類型差別。
4.2卡方檢驗(yàn)
科學(xué)研究銷售市場業(yè)績考核和很有可能做到的“*佳值”中間的差別。
5.Logistic回歸
Logistic回歸是科學(xué)研究離散型自變量回歸的關(guān)鍵方式，比如客戶是不是來存款、客戶是不是會借款、客戶喜愛什么*、商品的品質(zhì)狀況這些，都能夠用Logistic回歸開展分析。
5.1二值Logistic回歸
對于客戶是不是選購（”yes”or“no”）、股票價格是不是增漲（”yes”or“no”）那樣的難題開展分析。
5.2為名值的Logistic回歸
對于不一樣的挑選的分析，比如上海的大學(xué)大學(xué)畢業(yè)生去哪個國家出國留學(xué)：“英國”、“歐州”、“澳大利亞”那樣的挑選的難題，開展分析。
5.3井然有序類的Logistic回歸
對于井然有序的挑選的分析，比如尾氣排放規(guī)范“歐III”、“歐IV”、“歐V”那樣的挑選的分析。
6.消費(fèi)者個人行為分析
6.1*佳限度回歸分析
合適于變量是離散變量的回歸分析，比如分析消費(fèi)者對汽車顏色的喜好（1：灰黑色，2：鮮紅色，3：乳白色，4：深灰色，5：深藍(lán)色）與購車者性別（1：男，2：女）及其崗位（1：學(xué)員，2：國家公務(wù)員，3：公司員工，4靈活就業(yè)人員，5：別的崗位）等中間的關(guān)聯(lián)。
6.2銷售控制模塊
銷售控制模塊是IBM回收SPSS后發(fā)布的新的商務(wù)接待分析控制模塊：
（1）鑒別*好客戶（RFM模型）
依據(jù)消費(fèi)者的近期消費(fèi)時間、消費(fèi)次數(shù)、總消費(fèi)額度來給消費(fèi)者定級并優(yōu)選出*好客戶。
（2）轉(zhuǎn)化成潛在性客戶概述文檔
依據(jù)銷售市場檢測主題活動的結(jié)果，轉(zhuǎn)化成客戶的概述文檔。在未來的*推廣中，能夠依據(jù)該文件，決策遞送目標(biāo)，以提升通過率。
（3）郵編回應(yīng)率分析專用工具
鑒別*好回應(yīng)的郵編，依據(jù)歷史時間郵遞數(shù)據(jù)分析出郵編回應(yīng)率高的客戶群，也即客戶回應(yīng)率高的地域，那樣可對于該地域做活動營銷。
（4）挑選*有可能選購的消費(fèi)者專用工具
選購趨向分析根據(jù)創(chuàng)建實(shí)體模型來預(yù)測分析客戶選購商品的概率。
7.分類
7.1聚類算法
對于多種多樣指標(biāo)值下的分類，比如金融機(jī)構(gòu)客戶的分類、游玩景點(diǎn)的分類、財(cái)務(wù)報(bào)表的分類這些。
7.2辨別分析
依據(jù)消費(fèi)者的特點(diǎn)開展辨別，看他歸屬于哪一分類？
8.商業(yè)服務(wù)預(yù)測分析
8.1一塊和多元化線形回歸
8.2時間序列分析分析
（1）指數(shù)值光滑分析
（2）ARIMA分析
（3）時節(jié)溶解
依照時間范圍開展商業(yè)服務(wù)數(shù)據(jù)預(yù)測。
9.企業(yè)經(jīng)營管理評定管理體系實(shí)體模型搭建-主成份分析
針對會計(jì)、人事部門、綜合性競爭能力等多指標(biāo)值的數(shù)據(jù)信息開展特征提取解決，搭建評定實(shí)體模型，
比如針對公司業(yè)務(wù)部有多種多樣考量指標(biāo)值，包含銷售額、合同簽訂總數(shù)、成本費(fèi)、產(chǎn)品研發(fā)成本費(fèi)、聘請總數(shù)、職工文憑、職工外語水平、技術(shù)人員總數(shù)、辭職工作人員占比、出勤日數(shù)這些指標(biāo)值，主成份分析能夠從多種多樣指標(biāo)值中提取關(guān)聯(lián)性要素，創(chuàng)建簡單化的聚合的評定評價指標(biāo)體系，并對公司業(yè)務(wù)部得出得分。
地理位置 Location
