　　本书基于SPSS 24.0编写，在修正并完善第2版的基础上完成的；每章均有大量分析案例，结合案例对SPSS各模块的统计分析功能和图形功能进行详细讲解。本书具体内容为SPSS简介、SPSS数据挖掘系统介绍、数据文件管理、数据预处理、基本统计分析、多重反应分析、均值的比较与检验、统计图制作、参数检验、回归分析、方差分析、相关分析、聚类分析、判别分析、因子分析、对应分析、信度分析、生存分析、对数线性模型、时间序列分析、缺失值分析，以及SPSS在财务智能、数据预测、股市分析、社会经济分析、金融数据分析等方面的数据挖掘应用。本书最大特点是抛弃了其他同类书籍中只介绍理论用法、缺乏案例分析的弊端，全书给出大量数据挖掘分析案例，并配有视频讲解，为读者展示SPSS在数据分析、信用风险管理、直销分析、社会经济分析等实际项目中的应用。

作者简介

　　谢龙汉，华南理工大学机械与汽车工程学院，副院长。2002年毕业于浙江大学过程装备与控制工程专业本科，在浙江大学华工过程机械研究所取得硕士学位，之后在广州本田汽车有限公司研发中心工作过两年，2010年获得香港中文大学机械与自动化工程系的博士学位。国内外学术期刊上发表30多篇学术论文，在CAE方面出版过多部著作，写作经验丰富，作品技术含量高，实用性强。

第1章 SPSS软件概述 1
1．1 SPSS简介 1
1．2 SPSS操作入门 2
1．2．1 软件安装、启动及退出 3
1．2．2 操作环境 4
1．2．3 系统参数的设置 7
1．3 SPSS的帮助系统 15
第2章 SPSS数据挖掘系统 17
2．1 数据挖掘概述 17
2．1．1 数据挖掘的含义 17
2．1．2 数据挖掘与OLAP 18
2．1．3 数据挖掘和统计学 18
2．1．4 数据挖掘的目的 19
2．1．5 数据挖掘应用 19
2．1．6 数据挖掘流程 19
2．2 成功的数据挖掘 20
2．2．1 CRISP-DM方法论 21
2．2．2 选择数据挖掘工具 25
2．2．3 SPSS数据挖掘 26
2．3 SPSS数据挖掘的过程 29
2．3．1 商业理解 29
2．3．2 数据理解 29
2．3．3 数据准备 29
2．3．4 数据模型 30
2．3．5 评估 30
2．3．6 部署 31
第3章数据文件、变量与函数 33
3．1 SPSS的变量类型 33
3．1．1 数据的输入 34
3．1．2 变量的编辑 35
3．2 数据文件的打开和保存 36
3．2．1 打开SPSS数据文件 37
3．2．2 打开其他格式的数据文件 37
3．2．3 数据文件保存 38
3．3 SPSS函数 38
3．3．1 算术函数 39
3．3．2 统计函数 39
3．3．3 逻辑函数 40
3．3．4 日期和时间函数 40
3．3．5 随机变量函数 42
3．3．6 反分布函数 43
3．3．7 累计分布函数 44
3．3．8 缺失值函数 46
3．3．9 字符串函数 47
第4章数据预处理 49
4．1 数据文件的整理 49
4．1．1 个案排序（Sort Case）过程
50
4．1．2 转置（Transpose）过程 50
4．1．3 合并文件（Merge File）过程
51
4．1．4 汇总（Aggregate）过程 53
4．1．5 拆分文件（Split File）过程
55
4．1．6 选择个案（Select Cases）
过程 55
4．1．7 个案加权（Weight Cases）
过程 56
4．2 数据变量的变换和计算 56
4．2．1 计算变量（Compute
Variables）过程 57
4．2．2 计数（Count）过程 59
4．2．3 重新编码（Recode）过程 60
4．2．4 个案排秩（Rank Cases）
过程 61
4．2．5 自动重新编码（Automatic
Recode）过程 63
第5章基本统计分析 65
5．1 基本概念 65
5．1．1 基本的统计概念 65
5．1．2 描述性统计分析 67
5．2 频率分析 68
5．2．1 频率分析过程的操作界面 68
5．2．2 实例分析 70
5．3 描述性统计分析过程 72
5．3．1 描述性统计分析过程参数设置 72
5．3．2 实例分析 72
5．4 数据探索性分析过程 74
5．4．1 数据探索性分析过程参数设置 74
5．4．2 实例分析 75
5．5 交叉表分析过程 78
5．5．1 交叉表过程的参数设置 78
5．5．2 实例分析 81
第6章参数检验 84
6．1 参数估计和假设检验概述 84
6．1．1 参数估计 84
6．1．2 假设检验 87
6．2 平均值（Means）过程 92
6．2．1 SPSS的平均值过程参数的设置 92
6．2．2 平均值过程实例 93
6．3 单样本t检验 94
6．3．1 单样本t检验过程的参数设置 94
6．3．2 实例分析 95
6．4 独立样本t检验 97
6．4．1 独立样本t检验过程的参数
设置 97
6．4．2 实例分析 98
6．5 成对样本t检验 100
6．5．1 成对样本t检验过程的参数
设置 100
6．5．2 实例分析 100
第7章基本图形的绘制 103
7．1 统计图概述 103
7．2 条形图 104
7．3 折线图 108
7．4 面积图 110
7．5 饼图 111
7．5．1 饼图参数设置 111
7．5．2 实例分析 112
7．6 高低图 113
7．7 质量控制图 114
7．8 箱图 119
7．8．1 箱图参数设置 119
7．8．2 实例分析 120
7．9 散点图 121
7．9．1 散点图参数设置 122
7．9．2 实例分析 122
7．10 直方图 124
7．11 P-P图和Q-Q图 124
7．12 时间序列图 126
7．12．1 时间序列图参数设置 126
7．12．2 实例分析 130
第8章非参数检验 133
8．1 非参数检验概述 133
8．2 检验 134
8．2．1 检验的参数设置 135
8．2．2 检验实例分析 137
8．3 二项分布检验 139
8．3．1 二项分布检验的参数设置
139
8．3．2 实例分析 139
8．4 游程检验 141
8．4．1 游程检验的参数设置 142
8．4．2 实例分析 142
8．5 单样本K-S检验 144
8．5．1 单样本K-S检验的参数设置 144
8．5．2 实例分析 145
8．6 两独立样本分布位置检验 147
8．6．1 两独立样本分布位置检验的
参数设置 148
8．6．2 实例分析 148
8．7 多个独立样本分布位置检验 150
8．7．1 多个独立样本分布位置检验的参数设置 150
8．7．2 实例分析 151
8．8 两个相关样本分布位置检验 153
8．8．1 两个相关样本分布位置检验的参数设置 153
8．8．2 实例分析 154
8．9 多个相关样本分布位置检验 155
8．9．1 多个相关样本分布位置检验的参数设置 156
8．9．2 实例分析 156
第9章方差分析 159
9．1 方差分析的基本原理 159
9．1．1 自由度与平方和分解 160
9．1．2 F检验 162
9．1．3 多重比较 163
9．2 单因素ANOVA检验 164
9．2．1 单因素ANOVA检验步骤 165
9．2．2 判断与结论 166
9．2．3 单因素 ANOVA检验过程的
参数设置 167
9．2．4 实例分析 169
9．3 多因素方差分析 170
9．3．1 只考虑主效应的多因素方差
分析 171
9．3．2 存在交互效应的多因素方差
分析 173
9．3．3 单变量过程参数设置 175
9．3．4 实例分析 179
9．4 协方差分析 183
9．4．1 协方差分析概述 183
9．4．2 实例分析 184

第10章回归分析 187
10．1 线性回归 187
10．1．1 线性回归模型 188
10．1．2 最小二乘估计 188
10．1．3 回归方程的显著性检验 189
10．1．4 预测问题 191
10．1．5 SPSS线性回归分析设置
192
10．1．6 回归分析模型的实例分析
196
10．2 非线性回归 199
10．2．1 非线性回归分析的基本原理
200
10．2．2 非线性回归参数设置 200
10．2．3 实例分析 203
10．3 Logistic回归 205
10．3．1 Logistic回归模型概述 206
10．3．2 二元 Logistic回归模型参数
设置 207
10．3．3 实例分析 210
第11章相关分析 215
11．1 相关分析概述 215
11．1．1 相关关系 215
11．1．2 相关图形和相关系数 216
11．1．3 SPSS的相关分析功能简介
218
11．2 双变量（Bivariate）过程 218
11．2．1 双变量相关分析简介 218
11．2．2 双变量过程的参数设置 220
11．2．3 实例分析 222
11．3 偏相关（Partial）过程 224
11．3．1 偏相关过程的参数设置 224
11．3．2 实例分析 225
11．4 Distances（距离）过程 227
11．4．1 Distances过程的距离分析
参数设置 227
11．4．2 实例分析 230
第12章聚类分析 232
12．1 聚类分析的原理 232
12．1．1 一般原理 233
12．1．2 聚类分析步骤 236
12．1．3 系统聚类方法 237
12．2 快速样本聚类过程 240
12．2．1 快速聚类简介 240
12．2．2 SPSS快速聚类的设置 240
12．2．3 实例分析 242
12．3 系统聚类过程 246
12．3．1 系统聚类简介 246
12．3．2 SPSS系统聚类设置 246
12．3．3 实例分析 249
12．4 二阶聚类分析 252
12．4．1 二阶聚类简介 252
12．4．2 SPSS二阶聚类的设置 253
12．4．3 实例分析 254
第13章判别分析 257
13．1 判别分析的基本原理 257
13．1．1 判别分析简介 257
13．1．2 判别分析的数学模型与判别
方法 258
13．2 一般判别分析 265
13．2．1 一般判别分析的参数设置
265
13．2．2 实例分析 267
13．3 逐步判别分析 272
13．3．1 逐步判别的参数设置 272
13．3．2 实例分析 273
第14章因子分析 279
14．1 因子分析简介 279
14．1．1 因子分析的基本原理 280
14．1．2 因子分析的基本步骤和过程
282
14．2 SPSS因子分析 283
14．2．1 SPSS因子分析的参数设置
283
14．2．2 实例分析 286
第15章对应分析 291
15．1 对应分析的基本原理 291
15．2 对应分析 293
15．2．1 对应分析过程的参数设置
293
15．2．2 实例分析 296
15．3 最优标度过程 299
15．3．1 最优标度过程的参数设置
299
15．3．2 实例分析 306
第16章可靠性和多维标度分析 310
16．1 可靠性分析 310
16．1．1 可靠性分析的基本原理 310
16．1．2 可靠性分析的参数设置 312
16．1．3 实例分析 314
16．2 多维标度分析 316
16．2．1 多维标度分析简介 316
16．2．2 多维标度过程的参数设置
317
16．2．3 实例分析 320
第17章生存分析 323
17．1 生存分析简介 323
17．1．1 生存分析的基本概念 323
17．1．2 生存资料的特点 325
17．1．3 生存分析方法 326
17．1．4 SPSS中的生存分析过程
326
17．2 寿命表（Life Tables）过程 327
17．2．1 寿命表分析过程的参数设置
327
17．2．2 实例分析 328
17．3 Kaplan-Meier分析 332
17．3．1 Kaplan-Meier分析过程的参数
设置 332
17．3．2 实例分析 334
17．4 Cox模型回归分析 337
17．4．1 Cox回归模型 337
17．4．2 Cox模型分析过程的参数设置
339
17．4．3 实例分析 343
第18章对数线性模型 348
18．1 对数线性模型概述 348
18．2 常规模型（General）过程 349
18．2．1 常规模型分析过程的参数
设置 349
18．2．2 实例分析 351
18．3 分对数(Logit)过程 354
18．3．1 分对数分析过程的参数设置
354
18．3．2 实例分析 357
18．4 选择模型（Model Selection）过程 360
18．4．1 选择模型分析过程的参数
设置 360
18．4．2 实例分析 362
第19章时间序列分析 365
19．1 时间序列概述 365
19．1．1 时间序列的组成部分 365
19．1．2 时间序列的数学模型 366
19．1．3 时间序列的分析步骤 368
19．1．4 SPSS时间序列分析功能
368
19．2 时间序列数据的预处理 375
19．2．1 缺失值替换 375
19．2．2 定义时间变量 376
19．2．3 时间序列预测的平稳化 376
19．3 指数平滑模型过程 377
19．3．1 指数平滑的基本原理 377
19．3．2 指数平滑模型分析过程的
参数设置 380
19．3．3 实例分析 381
19．4 ARIMA模型 386
19．4．1 ARIMA模型的基本原理
386
19．4．2 ARIMA模型分析过程的参数
设置 389
19．4．3 实例分析 390
19．5 季节性分解模型 394
19．5．1 季节性分解模型分析过程的
参数设置 394
19．5．2 实例分析 395
第20章缺失值分析 399
20．1 缺失值理论概述 399
20．1．1 数据缺失方式 400
20．1．2 缺失值处理方法 400
20．2 SPSS缺失值分析 404
20．2．1 缺失值分析过程的参数设置 404
20．2．2 实例分析 408
第21章决策树模型 414
21．1 决策树模型概述 414
21．1．1 CHAID算法 416
21．1．2 Exhaustive CHAID算法
417
21．1．3 CRT算法 417
21．1．4 QUEST算法 418
21．2 决策树的参数设置 418
21．2．1 变量设置 418
21．2．2 类别（Categories）设置
419
21．2．3 输出（Output）设置 420
21．2．4 验证（Validation）设置 422
21．2．5 保存（Save）设置 423
21．2．6 条件（Criteria）设置 424
21．2．7 CHAID算法设置 425
21．2．8 CRT算法设置 425
21．2．9 QUEST算法设置 426
21．2．10 修剪（Pruning）设置 426
21．2．11 替代变量（Surrogates）设置
427
21．2．12 选项（Options）设置 427
21．2．13 错误分类成本设置 428
21．2．14 利润（Profits）设置 428
21．2．15 先验概率（Prior
Probabilities）设置 429
21．2．16 实例分析 430
21．2．17 模型建立 430
21．2．18 模型评估 432
第22章神经网络 439
22．1 神经网络概述 439
22．1．1 历史及现状 440
22．1．2 神经网络特点 441
22．1．3 神经元模型 442
22．1．4 神经网络模型 443
22．1．5 神经网络的学习规则 443
22．1．6 SPSS神经网络模型 444
22．2 SPSS神经网络模型的设置 447
22．2．1 多层感知器（MLP）分析
过程的参数设置 447
22．2．2 径向基函数（RBF）分析过程
的参数设置 454
22．3 实例分析 456
22．3．1 参数设置 457
22．3．2 结果分析 459
第23章信用风险分析 464
23．1 信用风险概述 464
23．1．1 信用风险基本概念 464
23．1．2 信用风险度量方法 465
23．1．3 SPSS中信用风险分析模块
468
23．2 实例分析 468
23．2．1 二元Logistic分析过程 468
23．2．2 决策树分析过程 474
23．2．3 判别式分析过程 479
第24章 SPSS在社会经济综合评价中
的应用 484
24．1 沿海省市经济综合指标的主成分
分析 484
24．2 中国内地城镇居民消费结构的聚类
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