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

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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

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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

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