《SPSS数据分析基础》课件.ppt

******************判别分析目的根据已知分类的样本建立判别函数，将未知分类的样本进行分类。应用例如，根据客户特征预测客户是否会购买某种产品，可以使用判别分析建立模型。分层分析1目的分析数据在不同层级上的差异，揭示数据变化的规律。2应用例如，分析不同城市、不同地区的销售额变化趋势，可以利用分层分析来识别不同层级之间的差异。3结果解释分层分析结果会显示各层级上的统计信息，以及层级之间差异的显著性检验结果。生存分析目的分析事件发生时间和事件发生概率之间的关系，用于预测事件发生的时间或可能性。应用例如，分析患者的生存时间和影响生存时间因素之间的关系，可以利用生存分析来预测患者的生存时间和生存率。结果解释生存分析结果会显示生存曲线、风险比等信息，用于评估不同因素对生存时间的影响。时间序列分析目的分析数据随时间变化的规律，预测未来数据变化趋势。应用例如，分析商品销售额随时间的变化趋势，可以利用时间序列分析预测未来销售额的变化。方法常用的时间序列分析方法有ARIMA模型、指数平滑等。数据挖掘简介1定义数据挖掘是指从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程，它利用统计学、机器学习等技术，从数据中发现隐藏的规律和模式。2目标数据挖掘的目标是发现数据中隐藏的知识，帮助人们更好地理解数据，并进行更有效的决策。3应用数据挖掘被广泛应用于商业、科学、医疗等领域，例如市场分析、客户关系管理、金融风险控制等。数据预处理1数据清洗处理缺失值、异常值、错误数据等，确保数据质量。2数据转换对数据进行转换，例如标准化、归一化、离散化等，使数据更适合模型训练。3特征选择选择对模型预测结果影响最大的特征，提高模型效率和准确率。分类算法目的将数据样本划分到不同的类别中。应用例如，根据客户特征预测客户是否会购买某种产品，可以利用分类算法进行预测。方法常用的分类算法有决策树、支持向量机、逻辑回归等。聚类算法1目的将数据样本划分成不同的组别，使组内样本相似度高，组间样本相似度低。2应用例如，将客户群体根据消费行为划分为不同的类型，方便进行精准营销。3方法常用的聚类方法有K-means聚类、层次聚类等。4结果解释聚类结果会显示每个样本所属的组别，以及不同组别的特征。关联规则挖掘1目的发现数据集中不同项之间存在的关联关系。2应用例如，分析超市购物篮数据，发现顾客同时购买面包和牛奶的概率较高，可以利用关联规则挖掘发现商品之间的关联关系，进行商品推荐和促销。3结果解释关联规则挖掘结果会显示不同项之间的关联关系，以及支持度、置信度等指标。时间序列预测目的根据历史数据预测未来数据变化趋势。方法常用的时间序列预测方法有ARIMA模型、指数平滑等。文本挖掘1目的从文本数据中提取有价值的信息和知识。2应用例如，分析客户评论，提取客户对产品的评价信息，进行产品改进和营销策略调整。3方法常用的文本挖掘方法有文本分类、情感分析、主题提取等。社交网络分析目的分析社交网络中节点之间的关系，发现网络结构和影响力。应用例如，分析社交媒体用户之间的互动关系，发现意见领袖和传播路径，用于营销推广和舆情监测。方法常用的社交网络分析方法有中心度分析、社群发现等。大数据分析概述定义大数据分析是指对海量数据进行分析，提取有价值的信息和知识，帮助人们做出更明智的决策。特点大数据具有海量性、多样性、高速性、价值性等特点。应用大数据分析被广泛应用于各个领域，例如商业、医疗、金融、政府等。Hadoop生态系统Hadoop开源的分布式存储和计算框架，用于处理大数据。HDFS分布式文件系统，用于存储海量数据。MapReduce分布式计算框架，用于处理大规模数据。Yarn资源管理系统，负责管理集群资源。Spark基础定义Spark是一个开源的分布式计算框架，比HadoopMapReduce更快，更通用，更易于使用。特点Spark支持多种数据处理模式，包括批处理、流式处理、机器学习等。应用Spark广泛应用于大数据分析、机器学习、实时数据处理等领域。数据可视化1目的将数据以图形的方式呈现，使数据更易于理解和分析。2方法常用的数据可视化方法包括图表、地图、网络图等。3工具常用的数据可视化工具包括Tableau、PowerBI、D3.js等。Tableau应用1数据连接支持连接多种数据源，包括数据库、Excel文件、文本文件等。2数据可视化提供丰富的图表类型，方便用户创建各种类型的图表和仪表盘。3数据分析