SPSS的模塊按功能可分為三個(gè)部分:描述性分析、推理分析、探索分析。1.描述性分析主要是對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得出客觀現(xiàn)象的各種數(shù)量特征，包括數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)分析，數(shù)據(jù)分散程度分析，。2.推斷分析是研究如何根據(jù)樣本數(shù)據(jù)，推斷出整體樣本的數(shù)量特征，是通過(guò)對(duì)樣本數(shù)據(jù)，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，推斷出研究人群的數(shù)量特征。

3.探索性分析主要是通過(guò)一些分析方法，從大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)未知的、有價(jià)值的信息的過(guò)程。它不受研究假設(shè)和分析模型的限制，盡可能地尋找變量之間的相關(guān)性。常用的分析方法有聚類(lèi)分析、因子分析和對(duì)應(yīng)分析。頻數(shù)分析主要是通過(guò)頻數(shù)分布表、柱狀圖、直方圖，以及集中趨勢(shì)、離散趨勢(shì)的各種統(tǒng)計(jì)，分析描述 數(shù)據(jù)的分布特征，形成對(duì)我隊(duì)數(shù)據(jù)分布特征的初步了解，找出隱藏在數(shù)據(jù)中的。

【簡(jiǎn)介】大數(shù)據(jù)是未來(lái)發(fā)展的必然趨勢(shì)。如果你不懂?dāng)?shù)據(jù)分析很有可能在未來(lái)被時(shí)代淘汰，所以現(xiàn)在很多人都在爭(zhēng)先恐后的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析，很多人都是零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)。零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析比較難，需要提前做一些準(zhǔn)備。想知道如何成為數(shù)據(jù)Analysis專(zhuān)家？數(shù)據(jù)分析師想學(xué)點(diǎn)什么嗎？那就往下看！1.統(tǒng)計(jì)學(xué)相關(guān)知識(shí)統(tǒng)計(jì)學(xué)是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，因?yàn)閿?shù)據(jù)分析需要對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，而你可以通過(guò)學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)來(lái)培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析一些基本的邏輯思維。

而且大家都有一定的基礎(chǔ)，工作中經(jīng)常用到。應(yīng)該很好學(xué)，重點(diǎn)是加強(qiáng)對(duì)各種函數(shù)和EXCEL 數(shù)據(jù)可視化的學(xué)習(xí)。3.對(duì)代碼語(yǔ)言數(shù)據(jù) Analysis的理解需要很多工具，比如python、SQL等。，這些都需要很強(qiáng)的代碼知識(shí)來(lái)支撐，所以想學(xué)數(shù)據(jù)分析的朋友可以在學(xué)習(xí)之前對(duì)代碼有個(gè)初步的了解，以免在學(xué)習(xí)的時(shí)候真的無(wú)所適從。

借助工具，科技魔方是一個(gè)大型數(shù)據(jù)模型平臺(tái)，是一個(gè)基于服務(wù)總線和分布式云計(jì)算兩大技術(shù)架構(gòu)的數(shù)據(jù)分析挖掘工具平臺(tái)。它使用分布式文件系統(tǒng)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)并支持海量。采用各種數(shù)據(jù)采集技術(shù)，支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采集。通過(guò)圖形模型構(gòu)建工具，它支持過(guò)程模型配置。通過(guò)第三方插件技術(shù)，可以很容易地將其他工具和服務(wù)集成到平臺(tái)中。

首先導(dǎo)入一些必要的數(shù)據(jù)處理包和可視化包，閱讀文檔數(shù)據(jù)并通過(guò)前幾行檢查數(shù)據(jù)字段。對(duì)于my 數(shù)據(jù)，因?yàn)閿?shù)據(jù)的金額比較大，所以缺失的值可以直接刪除，獲取最終的數(shù)據(jù)并提取所需的列作為特征。對(duì)類(lèi)別進(jìn)行統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù):類(lèi)別字段包括位置、cpc_class、pa_country、pa_state、pa_city、Assign六個(gè)字段，其中:單變量統(tǒng)計(jì)描述 Yes 數(shù)據(jù)在分析中最簡(jiǎn)單。