小蚊子团队全新力作
统计描述、统计推断到探索性分析层层进阶
案例丰富，懂点统计就能做专业的分析
SPSS数据分析也像一本故事书
作为《谁说菜鸟不会数据分析》家族的新成员，本书依然通俗地讲解数据分析的实践。
《谁说菜鸟不会数据分析（SPSS篇）》继续采用职场三人行的方式来构建内容，细致梳理了准专业数据分析的常见问题，并且挑选出企业实践中容易碰到的案例，以轻松直白的方式来讲好数据分析的故事。
《谁说菜鸟不会数据分析（SPSS篇）》从解决工作中的实际问题出发，从统计描述、统计推断到探索性分析，总结并提炼工作中经常用到并且非常实用的通过SPSS 进行数据处理、数据分析实战方法与技巧。《谁说菜鸟不会数据分析（SPSS篇）》尽可能避免使用晦涩难懂的统计术语或模型公式，如需了解相关的统计学知识，可查阅相关的统计学书籍。
《谁说菜鸟不会数据分析（SPSS篇）》适合刚踏出校门，初涉职场的新人，尤其适合从事产品运营、市场营销、金融、财务、人力资源管理等工作的上班族们，《谁说菜鸟不会数据分析（SPSS篇）》能帮助他们提高工作效率；而从事管理、咨询、研究等工作的专业人士，也不妨阅读本书，说不定会有惊喜的发现。
下班后，小白如约来到Mr. 林办公桌前，迫不及待地说：Mr. 林，可以开始了吗？
Mr. 林：小白真准时，现在我们就先来了解一下什么是SPSS。
SPSS 是广大统计爱好者和数据分析师最熟悉的名字，它是一款在市场研究、医学统计、政
府和企业的数据分析应用中久享盛名的统计分析工具。
小白，知道为什么叫SPSS 吗？
小白摇了摇头：不知道，为什么呢？
Mr. 林：SPSS 是由美国斯坦福大学三位研究生于1968 年一起开发的一个统计软件包，
SPSS 是该软件英文名称的首字母缩写，原意为“Statistical Package for the Social Sciences”，
即“社会科学统计软件包”。
2000 年，随着SPSS 公司产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS 公司整个产
品线的名称都进行了调整， 现在SPSS 软件的名称全称为“Statistical Product and Service
Solutions”，意为“统计产品与服务解决方案”，而英文缩写SPSS 没有改变。
2009 年，SPSS 公司宣布重新包装旗下的SPSS 产品线，定位为预测统计分析软件PASW
（Predictive Analytics Software），用户对这个名称难以接受。
2010 年，随着SPSS 公司被IBM 公司并购，软件也相应地更名为IBM SPSS Statistics。
现在，SPSS 旗下主要有4 个产品。
★ IBM SPSS Statistics（原SPSS）：统计分析产品；
★ IBM SPSS Modeler（原Clementine）：数据挖掘产品；
★ IBM SPSS Data Collection（原Dimensions）：数据采集产品；
★ IBM SPSS Decision Management（原Predictive Enterprise Services）：企业应用服务。
我们常说的SPSS，指的是IBM SPSS Statistics，后续的介绍同样采用简称SPSS。
小白：好的，原来SPSS 还有如此曲折的故事呀。
第1 章 SPSS 概况／ 11
1．1 SPSS 简介／ 12
1．2 SPSS 特点／ 13
1．3 SPSS 安装／ 15
1．4 SPSS 窗口／ 19
1．5 本章小结／ 22
第2 章 数据处理／ 23
2．1 数据变量／ 24
2．1．1 数据类型／ 24
2．1．2 变量尺度／ 25
2．2 数据导入／ 27
2．2．1 Excel 数据导入／ 27
2．2．2 文本数据导入／ 29
2．3 数据清洗／ 33
2．4 数据抽取／ 35
2．4．1 字段拆分／ 35
2．4．2 随机抽样／ 38
2．5 数据合并／ 40
2．5．1 字段合并／ 40
2．5．2 记录合并／ 41
2．6 数据分组／ 43
2．6．1 可视分箱／ 43
2．6．2 重新编码／ 46
2．7 数据标准化／ 48
2．7．1 0-1 标准化／ 48
2．7．2 Z 标准化／ 50
2．8 本章小结／ 50
第3 章 描述性分析／ 53
3．1 频率分析／ 54
3．1．1 分类变量频率分析／ 54
3．1．2 连续变量频率分析／ 57
3．2 描述分析／ 61
3．3 交叉表分析／ 63
3．4 多选题定义／ 65
3．5 数据报表制作／ 68
3．5．1 报表类型简介／ 69
3．5．2 分类变量报表制作／ 70
3．5．3 连续变量报表制作／ 72
3．5．4 多选题报表制作／ 73
3．5．5 报表灵活运用／ 75
3．6 本章小结／ 80
第4 章 相关分析／ 81
4．1 相关分析简介／ 82
4．2 相关分析实践／ 84
4．2．1 散点图绘制／ 85
4．2．2 相关分析操作／ 86
4．3 本章小结／ 87
第5 章 回归分析／ 89
5．1 回归分析简介／ 90
5．1．1 什么是回归分析／ 90
5．1．2 线性回归分析步骤／ 91
5．2 简单线性回归分析／ 92
5．2．1 简单线性回归分析简介／ 92
5．2．2 简单线性回归分析实践／ 93
5．3 多重线性回归分析／ 99
5．3．1 多重线性回归分析简介／ 99
5．3．2 多重线性回归分析实践／ 99
5．4 本章小结／ 106
第6 章 自动线性建模／ 107
6．1 自动建模／ 108
6．2 模型结果解读／ 113
6．3 模型预测／ 121
6．4 本章小结／ 122
第7 章 Logistic 回归／ 123
7．1 Logistic 回归简介／ 124
7．2 Logistic 回归实践／ 127
7．2．1 Logistic 回归操作／ 128
7．2．2 Logistic 回归结果解读／ 129
7．2．3 Logistic 回归预测／ 131
7．3 本章小结／ 135
第8 章 时间序列分析／ 137
8．1 时间序列分析简介／ 138
8．2 季节分解法／ 139
8．3 专家建模法／ 148
8．3．1 时间序列预测步骤／ 148
8．3．2 时间序列分析操作／ 149
8．3．3 时间序列分析结果解读／ 151
8．3．4 时间序列预测应用／ 153
8．4 本章小结／ 157
第9 章 RFM 分析／ 159
9．1 RFM 分析介绍／ 160
9．2 RFM 分析操作／ 162
9．2．1 数据准备／ 162
9．2．2 RFM 分析实践／ 163
9．2．3 RFM 分析结果解读／ 167
9．3 RFM 分析应用／ 170
9．4 本章小结／ 175
第10 章 聚类分析／ 177
10．1 聚类分析介绍／ 178
10．2 快速聚类分析／ 180
10．2．1 快速聚类分析操作／ 180
10．2．2 快速聚类分析结果解读／ 182
10．3 系统聚类分析／ 186
10．3．1 系统聚类分析操作／ 186
10．3．2 系统聚类分析结果解读／ 189
10．4 二阶聚类分析／ 193
10．4．1 二阶聚类分析操作／ 193
10．4．2 二阶聚类分析结果解读／ 195
10．5 聚类方法的对比／ 201
10．6 本章小结／ 202
第11 章 因子分析／ 203
11．1 因子分析简介／ 204
11．2 因子分析实践／ 206
11．2．1 因子分析操作／ 207
11．2．2 因子分析结果解读／ 210
11．3 本章小结／ 217
第12 章 对应分析／ 219
12．1 对应分析简介／ 220
12．2 对应分析实践／ 221
12．2．1 对应分析操作／ 221
12．2．2 对应分析结果解读／ 225
12．3 本章小结／ 228
本书将看似“浮云”的数据分析领域，蕴于商业化的场景之中，生动形象地让读者了解到“给力”的数据分析师是如何炼成的！引导非专业人士从数据的角度，认识、剖析、解决商业问题；对专业人士而言，亦能提供一次梳理和提高的学习机会。
邓凯
数据挖掘与数据分析博主
资深数据分析师
这是一本适合普通大众的“专业”数据分析书，由浅入深，富有体系。既有一口气读完的冲动，又想马上找一台电脑试一试这些“新奇”的分析方法，更想拿一些数据来分析找找其中的规律。
读完本书，你会发现数据分析的乐趣，它并不是那么枯燥，数据背后的故事简直是太有意思了。从此你将发现：无论是新闻媒体，还是企业报表中的数字，都将不再孤独，因为它们在那里，在和你说着话！
祝愿大家早日练就一颗数据分析的“心”！
黄成明
数据化管理顾问及培训师
零售及服装企业数据化管理咨询顾问
SPSS 等统计软件的应用是以统计学知识为基础的，而现实是我们的“数据分析人员”，往往不具备统计学基础知识和系统的研究训练。因此大家在应用统计软件解决问题时，哪怕是一个小问题，也会觉得无从入手，并在具体的数据处理和统计分析过程中，处处一头雾水，心里没底。
随着大数据时代的到来，我们迫切需要的倒不是IT 行业所说的“大数据”，而是在利用好现有数据的条件下，能够掌握统计分析利器进行敏捷深刻的研究思考。
我非常喜欢《谁说菜鸟不会数据分析》系列书籍，“菜鸟”系列的长篇“小说”我都是一口气读完的，享受了在阅读过程中和作者的思路同步的趣味盎然，这本书同样如此。强烈推荐这本SPSS 统计分析软件的入门应用书籍，祝愿大家都和小白一起学有所成。
马广斌，博士
北京数海时代分析技术有限公司 总经理
原 析数软件（SPSS China）统计服务事业部 总经理
当谈到用数据解决问题时，我经常用这样的语言去诠释：“如果你不能量化它，你就不能理解它，如果不理解就不能控制它，不能控制也就不能改变它”。数据无处不在，信息时代主要的特征就是“数据处理”，数据分析正以我们从未想象过的方式影响着日常生活。
在知识经济与信息技术时代，每个人都面临着如何有效地吸收、理解和利用信息的挑战。那些能够有效利用工具从数据中提炼信息、发现知识的人，往往成为各行各业的强者！
这本书向我们清晰又友好地介绍了数据分析方法、技巧与工具，强烈推荐读一读这本书，或许会给你带来更大的惊喜！
沈浩
中国传媒大学电视与新闻学院，教授
调查统计研究所，副所长
数据挖掘研发中心，主任
IPSOS 公司，首席技术顾问
数据分析理论、公式和方法对部分初学者来说是枯燥、乏味的，或陷入云山雾罩中不得其道。
本书特点是使用幽默风趣的语言，结合工作中典型案例加以分析、解读，是一本数据分析工作者值得一读的好书。
石军
安徽同徽信息技术有限公司，总经理
数据分析是一种能力，更是一种思想。此书结构有层次、内容全面、通俗易懂，通过SPSS工具一步步带你走进数据分析的世界，探索数据分析的价值，让数据分析变得既简单又有趣。
郑来轶
数据分析网创始人，某知名互联网公司数据分析专家