《IBMSPSS數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)案例精粹(第2版)》以IBMSPSSStatistics24為工具，提供了醫(yī)療、金融、保險、汽車、快速消費品、市場研究、互聯(lián)網(wǎng)等多個行業(yè)的數(shù)據(jù)分析/挖掘案例，基于實戰(zhàn)需求，詳細講解了整個案例的完整分析過程，并將模型和軟件的介紹融于案例講解之中，使讀者在閱讀時能突破方法和工具的限制，真正聚集于

本書精選95個專業(yè)范例，覆蓋90%以上的統(tǒng)計模型，以實驗教程的形式講解如何以SPSS為工具，解決各種統(tǒng)計分析問題。 全書共13章。第1章介紹SPSS基本操作及其統(tǒng)計分析常用功能；第2～13章通過48個實驗介紹如何在SPSS中高效完成統(tǒng)計分析工作：描述性統(tǒng)計分析、均值比較與檢驗、方差分析、相關分析、回歸分析、非參數(shù)檢驗

本書精選了52個專業(yè)范例和3個綜合案例，以實驗教程的形式講解如何以Stata為工具進行各種數(shù)據(jù)分析與應用。本書內容包括：數(shù)據(jù)的基本處理、圖形繪制、統(tǒng)計分析、回歸分析與建模、編程等基礎知識，有關Stata15.0版本的新增功能，全書力求細致全面，使讀者能夠熟練掌握Stata15.0的各種功能操作。本書不僅立足于用典型范例

本書精選68個專業(yè)范例，覆蓋90%以上的統(tǒng)計模型，以實驗教程的形式講解如何以EViews為工具進行各種數(shù)據(jù)分析。全書共分12章，第1章主要介紹EViews10軟件的各種功能操作；第2~11章通過41個實驗教程介紹一些常用的數(shù)據(jù)分析、各種方程和模型的估計，具體包括描述統(tǒng)計分析與參數(shù)假設檢驗、簡單線性回歸分析、其他回歸估計

本書的主要思路是以概率論中連續(xù)隨機變量的數(shù)字特征積分計算理論為基礎，給出分布型符號數(shù)據(jù)的數(shù)字特征定義和線性組合計算方法，為分布型符號數(shù)據(jù)的多元統(tǒng)計分析方法構建統(tǒng)一的代數(shù)基礎。在此基礎上，開發(fā)了多種適用于分布型符號數(shù)據(jù)特征提取的分析研究方法，并將所提出的方法應用于學術期刊評價以及氣象數(shù)據(jù)降水預測等實際問題中，同時，將此分

本書介紹了關于動物科學專業(yè)相關的描述統(tǒng)計學、推斷統(tǒng)計學及非參數(shù)檢驗的相關內容。書中共11章，主要內容包括：SAS系統(tǒng)簡介、資料的整理及統(tǒng)計描述、兩個樣本的假設檢驗、方差分析、回歸與相關分析、協(xié)方差分析、非參數(shù)檢驗等。

IBM在收購SPSS后發(fā)布了新版本IBMSPSSStatistics25.0。新版加入了一些新特性和功能，并跟IBM協(xié)作和部署服務系統(tǒng)進行整合�！禨PSS統(tǒng)計分析從入門到精通(第二版)》共分18章，對SPSS的基本操作、SPSS統(tǒng)計分析以及SPSS圖形功能等進行了全面的介紹，并在本書最后列舉了多個SPSS在各學科領域實

數(shù)據(jù)挖掘是大數(shù)據(jù)分析中最活躍的地帶。SPSSModeler充分利用計算機系統(tǒng)的運算處理能力和圖形展現(xiàn)能力，將數(shù)據(jù)挖掘方法、應用與工具有機地融為一體，成為內容全面、功能強大、操作友好的數(shù)據(jù)挖掘軟件產品，是大數(shù)據(jù)分析的理想工具。本書以數(shù)據(jù)挖掘的實踐過程為主線，系統(tǒng)介紹了決策樹、人工神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機、Logistic回歸

本次修訂整體上仍遵循以前兩版的體例結構，第1章介紹Excel基礎知識，包括Excel基本操作、工作表的操作、公式與函數(shù)的操作、分類匯總與數(shù)據(jù)透視表操作、圖形與圖表操作等內容；第2～9章介紹Excel在統(tǒng)計中的具體應用，包括統(tǒng)計數(shù)據(jù)的采集與整理、統(tǒng)計數(shù)據(jù)描述、概率分布與抽樣分布、參數(shù)估計、假設檢驗、方差分析、回歸分析、時

本書共分10章，第1章到第4章為SPSS軟件基礎操作部分，介紹了SPSS軟件的數(shù)據(jù)建立和讀取、數(shù)據(jù)整理與轉換等常用基本操作；第5章到第10章介紹各種常用統(tǒng)計分析方法的實例基本操作與分析，摒棄了對方法理論的介紹，以實例直接切入操作和應用分析。