spss大數(shù)據(jù)分析報告地主要步驟

1、<p>　　SPSS數(shù)據(jù)分析的主要步驟</p><p>　　利用SPSS進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵在于遵循數(shù)據(jù)分析的一般步驟，但涉及的方面會相對較少。主要集中在以下幾個階段。</p><p>　　1．SPSS數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備階段</p><p>　　在該階段應(yīng)按照SPSS的要求，利用SPSS提供的功能準(zhǔn)備SPSS數(shù)據(jù)文件。其中包括在數(shù)據(jù)編輯窗口中定義SPSS數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)、

2、錄入和修改SPSS數(shù)據(jù)等。</p><p>　　2．SPSS數(shù)據(jù)的加工整理階段</p><p>　　該階段主要對數(shù)據(jù)編輯窗口中的數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的預(yù)處理。</p><p>　　3．SPSS數(shù)據(jù)的分析階段</p><p>　　選擇正確的統(tǒng)計(jì)分析方法對數(shù)據(jù)編輯窗口中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析建模是該階段的核心任務(wù)。由于SPSS能夠自動完成建模過程中的數(shù)學(xué)計(jì)算并能

3、自動給出計(jì)算結(jié)果，因而有效屏蔽了許多對一般應(yīng)用者來說非常晦澀的數(shù)學(xué)公式，分析人員無需記憶數(shù)學(xué)公式，這無疑給統(tǒng)計(jì)分析方法和SPSS的廣泛應(yīng)用鋪平了道路。</p><p>　　4．SPSS分析結(jié)果的閱讀和解釋</p><p>　　該階段的主要任務(wù)是讀懂SPSS輸出編輯窗口中的分析結(jié)果，明確其統(tǒng)計(jì)含義，并結(jié)合應(yīng)用背景知識做出切合實(shí)際的合理解釋。</p><p>　　數(shù)據(jù)分

4、析必須掌握的分析術(shù)語</p><p><b>　　1、增長：</b></p><p>　　增長就是指連續(xù)發(fā)生的經(jīng)濟(jì)事實(shí)的變動，其意義就是考查對象數(shù)量的增多或減少。</p><p><b>　　2、百分點(diǎn)：</b></p><p>　　百分點(diǎn)是指不同時期以百分?jǐn)?shù)的形式表示的相對指標(biāo)的變動幅度。<

5、/p><p><b>　　3、倍數(shù)與番數(shù)：</b></p><p>　　倍數(shù)：兩個數(shù)字做商，得到兩個數(shù)間的倍數(shù)。</p><p>　　番數(shù)：翻幾番，就是變成2的幾次方倍。</p><p><b>　　4、指數(shù)：</b></p><p>　　指數(shù)是指將被比較數(shù)視為100，比較數(shù)相當(dāng)

6、于被比較數(shù)的多少得到的數(shù)。</p><p><b>　　5、比重：</b></p><p>　　比重是指總體中某部分占總體的百分比</p><p>　　6、拉動。。。增長。。。：</p><p>　　即總體中某部分的增加值造成的總體增長的百分比。</p><p>　　例子：某業(yè)務(wù)增量除以上年度的整

7、體基數(shù)=某業(yè)務(wù)增量貢獻(xiàn)度乘以整體業(yè)務(wù)的增長率。例如：去年收入為23（其中增值業(yè)務(wù)3），今年收入為34（其中增值業(yè)務(wù)5），則增值業(yè)務(wù)拉動收入增長計(jì)算公式就為：（5-2）/23=（5-2）/（34-23）×（34-23）/23，解釋3/（34-23）為數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)增量的貢獻(xiàn)，后面的（34-23）/23為增長率。</p><p><b>　　7、年均增長率：</b></p>&

8、lt;p>　　即某變量平均每年的增長幅度。</p><p><b>　　8、平均數(shù)：</b></p><p>　　平均數(shù)是指在一組數(shù)據(jù)中所有數(shù)據(jù)之和再除以數(shù)據(jù)的個數(shù)。它是反映數(shù)據(jù)集中趨勢的一項(xiàng)指標(biāo)。</p><p>　　公式為：總數(shù)量和÷總份數(shù)=平均數(shù)。</p><p><b>　　9、同比與環(huán)

9、比</b></p><p>　　同比：同比發(fā)展速度主要是為了消除季節(jié)變動的影響，用以說明本期發(fā)展水平與去年同期發(fā)展水平對比而達(dá)到的相對發(fā)展速度。如，本期2月比去年2月，本期6月比去年6月等。環(huán)比：環(huán)比發(fā)展速度是報告期水平與前一時期水平之比，表明現(xiàn)象逐期的發(fā)展速度。如計(jì)算一年內(nèi)各月與前一個月對比，即2月比1月，3月比2月，4月比3月 ……12月比11月，說明逐月的發(fā)展程度。</p>&l

10、t;p><b>　　10、復(fù)合增長率</b></p><p>　　復(fù)合增長率是指一項(xiàng)投資在特定時期內(nèi)的年度增長率，計(jì)算方法為總增長率百分比的n方根，n相等于有關(guān)時期內(nèi)的年數(shù)。</p><p>　　公式為：(現(xiàn)有價值/基礎(chǔ)價值)^(1/年數(shù))-1</p><p>　　如何用EXCEL進(jìn)行數(shù)據(jù)分組</p><p>&l

11、t;b>　　什么是交叉表</b></p><p>　　“交叉表”對象是一個網(wǎng)格，用來根據(jù)指定的條件返回值。數(shù)據(jù)顯示在壓縮行和列中。這種格式易于比較數(shù)據(jù)并辨別其趨勢。它由三個元素組成：</p><p><b>　　行 </b></p><p><b>　　列 </b></p><p>

12、;<b>　　摘要字段 </b></p><p>　　“交叉表”中的行沿水平方向延伸（從一側(cè)到另一側(cè)）。在上面的示例中，“手套”(Gloves) 是一行。 </p><p>　　“交叉表”中的列沿垂直方向延伸（上下）。在上面的示例中，“美國”(USA) 是一列。 </p><p>　　匯總字段位于行和列的交叉處。每個交叉處的值代表對既滿足行條件

13、又滿足列條件的記錄的匯總（求和、計(jì)數(shù)等）。在上面的示例中，“手套”和“美國”交叉處的值是四，這是在美國銷售的手套的數(shù)量。 </p><p>　　“交叉表”還可以包括若干總計(jì)：</p><p>　　每行的結(jié)尾是該行的總計(jì)。在上面的例子中，該總計(jì)代表一個產(chǎn)品在所有國家/地區(qū)的銷售量?！笆痔住毙薪Y(jié)尾處的值是 8，這就是手套在所有國家/地區(qū)銷售的總數(shù)。 </p><p>　

14、　注意：總計(jì)列可以出現(xiàn)在每一行的開頭。</p><p>　　每列的底部是該列的總計(jì)。在上面的例子中，該總計(jì)代表所有產(chǎn)品在一個國家/地區(qū)的銷售量?！懊绹币涣械撞康闹凳撬?，這是所有產(chǎn)品（手套、腰帶和鞋子）在美國銷售的總數(shù)。 </p><p>　　注意：總計(jì)列可以出現(xiàn)在每一行的頂部。</p><p>　　“總計(jì)”(Total) 列（產(chǎn)品總計(jì)）和“總計(jì)”(Total) 行

15、（國家/地區(qū)總計(jì)）的交叉處是總計(jì)。在上面的例子中，“總計(jì)”列和“總計(jì)”行交叉處的值是 12，這是所有產(chǎn)品在所有國家/地區(qū)銷售的總數(shù)。</p><p>　　EXCEL培訓(xùn)－－數(shù)據(jù)透視表</p><p>　　用Excel做數(shù)據(jù)分析——描述統(tǒng)計(jì)</p><p>　　某班級期中考試進(jìn)行后，需要統(tǒng)計(jì)成績的平均值、區(qū)間，以及給出班級內(nèi)部學(xué)生成績差異的量化標(biāo)準(zhǔn)，借此來作為解決班與

16、班之間學(xué)生成績的參差不齊的依據(jù)。要求得到標(biāo)準(zhǔn)差等統(tǒng)計(jì)數(shù)值。</p><p>　　樣本數(shù)據(jù)分布區(qū)間、標(biāo)準(zhǔn)差等都是描述樣本數(shù)據(jù)范圍及波動大小的統(tǒng)計(jì)量，統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)差需要得到樣本均值，計(jì)算較為繁瑣。這些都是描述樣本數(shù)據(jù)的常用變量，使用Excel數(shù)據(jù)分析中的“描述統(tǒng)計(jì)”即可一次完成。</p><p>　　注：本功能需要使用Excel擴(kuò)展功能，如果您的Excel尚未安裝數(shù)據(jù)分析，請依次選擇“工具”-“加

17、載宏”，在安裝光盤中加載“分析數(shù)據(jù)庫”。加載成功后，可以在“工具”下拉菜單中看到“數(shù)據(jù)分析”選項(xiàng)。</p><p><b>　　操作步驟</b></p><p>　　1.打開原始數(shù)據(jù)表格，制作本實(shí)例的原始數(shù)據(jù)無特殊要求，只要滿足行或列中為同一屬性數(shù)值即可。</p><p>　　2. 選擇“工具”-“數(shù)據(jù)分析”-“描述統(tǒng)計(jì)”后，出現(xiàn)屬性設(shè)置框，依

18、次選擇：</p><p>　　輸入?yún)^(qū)域：原始數(shù)據(jù)區(qū)域，可以選中多個行或列，注意選擇相應(yīng)的分組方式；</p><p>　　如果數(shù)據(jù)有標(biāo)志，注意勾選“標(biāo)志位于第一行”；如果輸入?yún)^(qū)域沒有標(biāo)志項(xiàng)，該復(fù)選框?qū)⒈磺宄?，Excel 將在輸出表中生成適宜的數(shù)據(jù)標(biāo)志；</p><p>　　輸出區(qū)域可以選擇本表、新工作表或是新工作簿；</p><p>　　匯總統(tǒng)

19、計(jì)：包括有平均值、標(biāo)準(zhǔn)誤差(相對于平均值)、中值、眾數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)偏差、方差、峰值、偏斜度、極差、最小值、最大值、總和、總個數(shù)、最大值、最小值和置信度等相關(guān)項(xiàng)目。</p><p><b>　　其中：</b></p><p>　　中值：排序后位于中間的數(shù)據(jù)的值；</p><p>　　眾數(shù)：出現(xiàn)次數(shù)最多的值；</p><p>　　

20、峰值：衡量數(shù)據(jù)分布起伏變化的指標(biāo)，以正態(tài)分布為基準(zhǔn)，比其平緩時值為正，反之則為負(fù)；</p><p>　　偏斜度：衡量數(shù)據(jù)峰值偏移的指數(shù)，根據(jù)峰值在均值左側(cè)或者右側(cè)分別為正值或負(fù)值；</p><p>　　極差：最大值與最小值的差。</p><p>　　第K大(小)值：輸出表的某一行中包含每個數(shù)據(jù)區(qū)域中的第 k 個最大(小)值。</p><p>

21、　　平均數(shù)置信度：數(shù)值 95% 可用來計(jì)算在顯著性水平為 5% 時的平均值置信度。</p><p>　　結(jié)果示例如下(本實(shí)例演示了雙列數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計(jì)結(jié)果)：　　</p><p>　　某班級期中考試進(jìn)行后，需要統(tǒng)計(jì)成績的平均值、區(qū)間，以及給出班級內(nèi)部學(xué)生成績差異的量化標(biāo)準(zhǔn)，借此來作為解決班與班之間學(xué)生成績的參差不齊的依據(jù)。要求得到標(biāo)準(zhǔn)差等統(tǒng)計(jì)數(shù)值。</p><p>　

22、　樣本數(shù)據(jù)分布區(qū)間、標(biāo)準(zhǔn)差等都是描述樣本數(shù)據(jù)范圍及波動大小的統(tǒng)計(jì)量，統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)差需要得到樣本均值，計(jì)算較為繁瑣。這些都是描述樣本數(shù)據(jù)的常用變量，使用Excel數(shù)據(jù)分析中的“描述統(tǒng)計(jì)”即可一次完成。</p><p>　　注：本功能需要使用Excel擴(kuò)展功能，如果您的Excel尚未安裝數(shù)據(jù)分析，請依次選擇“工具”-“加載宏”，在安裝光盤中加載“分析數(shù)據(jù)庫”。加載成功后，可以在“工具”下拉菜單中看到“數(shù)據(jù)分析”選項(xiàng)。&l

23、t;/p><p><b>　　操作步驟</b></p><p>　　1.打開原始數(shù)據(jù)表格，制作本實(shí)例的原始數(shù)據(jù)無特殊要求，只要滿足行或列中為同一屬性數(shù)值即可。</p><p>　　2. 選擇“工具”-“數(shù)據(jù)分析”-“描述統(tǒng)計(jì)”后，出現(xiàn)屬性設(shè)置框，依次選擇：</p><p>　　輸入?yún)^(qū)域：原始數(shù)據(jù)區(qū)域，可以選中多個行或列，注意

24、選擇相應(yīng)的分組方式；</p><p>　　如果數(shù)據(jù)有標(biāo)志，注意勾選“標(biāo)志位于第一行”；如果輸入?yún)^(qū)域沒有標(biāo)志項(xiàng)，該復(fù)選框?qū)⒈磺宄珽xcel 將在輸出表中生成適宜的數(shù)據(jù)標(biāo)志；</p><p>　　輸出區(qū)域可以選擇本表、新工作表或是新工作簿；</p><p>　　匯總統(tǒng)計(jì)：包括有平均值、標(biāo)準(zhǔn)誤差(相對于平均值)、中值、眾數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)偏差、方差、峰值、偏斜度、極差、最小值、最

25、大值、總和、總個數(shù)、最大值、最小值和置信度等相關(guān)項(xiàng)目。</p><p><b>　　其中：</b></p><p>　　中值：排序后位于中間的數(shù)據(jù)的值；</p><p>　　眾數(shù)：出現(xiàn)次數(shù)最多的值；</p><p>　　峰值：衡量數(shù)據(jù)分布起伏變化的指標(biāo)，以正態(tài)分布為基準(zhǔn)，比其平緩時值為正，反之則為負(fù)；</p>

26、<p>　　偏斜度：衡量數(shù)據(jù)峰值偏移的指數(shù)，根據(jù)峰值在均值左側(cè)或者右側(cè)分別為正值或負(fù)值；</p><p>　　極差：最大值與最小值的差。</p><p>　　第K大(小)值：輸出表的某一行中包含每個數(shù)據(jù)區(qū)域中的第 k 個最大(小)值。</p><p>　　平均數(shù)置信度：數(shù)值 95% 可用來計(jì)算在顯著性水平為 5% 時的平均值置信度。</p>

27、<p>　　結(jié)果示例如下(本實(shí)例演示了雙列數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計(jì)結(jié)果)：　　</p><p>　　用Excel做數(shù)據(jù)分析——相關(guān)系數(shù)與協(xié)方差（Z）</p><p>　　化學(xué)合成實(shí)驗(yàn)中經(jīng)常需要考察壓力隨溫度的變化情況。某次實(shí)驗(yàn)在兩個不同的反應(yīng)器中進(jìn)行同一條件下實(shí)驗(yàn)得到兩組溫度與壓力相關(guān)數(shù)據(jù)，試分析它們與溫度的關(guān)聯(lián)關(guān)系，并對在不同反應(yīng)器內(nèi)進(jìn)行同一條件下反應(yīng)的可靠性給出依據(jù)。</p&

28、gt;<p>　　相關(guān)系數(shù)是描述兩個測量值變量之間的離散程度的指標(biāo)。用于判斷兩個測量值變量的變化是否相關(guān)，即，一個變量的較大值是否與另一個變量的較大值相關(guān)聯(lián)(正相關(guān))；或者一個變量的較小值是否與另一個變量的較大值相關(guān)聯(lián)(負(fù)相關(guān))；還是兩個變量中的值互不關(guān)聯(lián)(相關(guān)系數(shù)近似于零)。設(shè)(X,Y)為二元隨機(jī)變量，那么:</p><p>　　為隨機(jī)變量X與Y的相關(guān)系數(shù)。p是度量隨機(jī)變量X與Y之間線性相關(guān)密切程

29、度的數(shù)字特征。</p><p>　　注:本功能需要使用Excel擴(kuò)展功能，如果您的Excel尚未安裝數(shù)據(jù)分析，請依次選擇“工具”-“加載宏”，在安裝光盤中加載“分析數(shù)據(jù)庫”。加載成功后，可以在“工具”下拉菜單中看到“數(shù)據(jù)分析”選項(xiàng)。</p><p><b>　　操作步驟</b></p><p>　　1. 打開原始數(shù)據(jù)表格，制作本實(shí)例的原始數(shù)據(jù)需

30、要滿足兩組或兩組以上的數(shù)據(jù)，結(jié)果將給出其中任意兩項(xiàng)的相關(guān)系數(shù)。</p><p>　　2. 選擇“工具”-“數(shù)據(jù)分析”-“描述統(tǒng)計(jì)”后，出現(xiàn)屬性設(shè)置框，依次選擇:</p><p>　　輸入?yún)^(qū)域:選擇數(shù)據(jù)區(qū)域，注意需要滿足至少兩組數(shù)據(jù)。如果有數(shù)據(jù)標(biāo)志，注意同時勾選下方“標(biāo)志位于第一行”；</p><p>　　分組方式:指示輸入?yún)^(qū)域中的數(shù)據(jù)是按行還是按列考慮，請根據(jù)原數(shù)據(jù)

31、格式選擇；</p><p>　　輸出區(qū)域可以選擇本表、新工作表組或是新工作簿；</p><p>　　3.點(diǎn)擊“確定”即可看到生成的報表。</p><p>　　可以看到，在相應(yīng)區(qū)域生成了一個3×3的矩陣，數(shù)據(jù)項(xiàng)目的交叉處就是其相關(guān)系數(shù)。顯然，數(shù)據(jù)與本身是完全相關(guān)的，相關(guān)系數(shù)在對角線上顯示為1；兩組數(shù)據(jù)間在矩陣上有兩個位置，它們是相同的，故右上側(cè)重復(fù)部分不顯示

32、數(shù)據(jù)。左下側(cè)相應(yīng)位置分別是溫度與壓力A、B和兩組壓力數(shù)據(jù)間的相關(guān)系數(shù)。</p><p>　　從數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)論可以看出，溫度與壓力A、B的相關(guān)性分別達(dá)到了0.95和0.94，這說明它們呈現(xiàn)良好的正相關(guān)性，而兩組壓力數(shù)據(jù)間的相關(guān)性達(dá)到了0.998，這說明在不同反應(yīng)器內(nèi)的相同條件下反應(yīng)一致性很好，可以忽略因?yàn)楦鼡Q反應(yīng)器造成的系統(tǒng)誤差。</p><p>　　協(xié)方差的統(tǒng)計(jì)與相關(guān)系數(shù)的活的方法相似，統(tǒng)計(jì)

33、結(jié)果同樣返回一個輸出表和一個矩陣，分別表示每對測量值變量之間的相關(guān)系數(shù)和協(xié)方差。不同之處在于相關(guān)系數(shù)的取值在 -1 和 +1 之間，而協(xié)方差沒有限定的取值范圍。相關(guān)系數(shù)和協(xié)方差都是描述兩個變量離散程度的指標(biāo)。</p><p>　　用Excel做數(shù)據(jù)分析——回歸分析</p><p>　　在數(shù)據(jù)分析中，對于成對成組數(shù)據(jù)的擬合是經(jīng)常遇到的，涉及到的任務(wù)有線性描述，趨勢預(yù)測和殘差分析等等。很多專業(yè)

34、讀者遇見此類問題時往往尋求專業(yè)軟件，比如在化工中經(jīng)常用到的Origin和數(shù)學(xué)中常見的MATLAB等等。它們雖很專業(yè)，但其實(shí)使用Excel就完全夠用了。我們已經(jīng)知道在Excel自帶的數(shù)據(jù)庫中已有線性擬合工具，但是它還稍顯單薄，今天我們來嘗試使用較為專業(yè)的擬合工具來對此類數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。</p><p>　　注：本功能需要使用Excel擴(kuò)展功能，如果您的Excel尚未安裝數(shù)據(jù)分析，請依次選擇“工具”-“加載宏”，在安裝

35、光盤支持下加載“分析數(shù)據(jù)庫”。加載成功后，可以在“工具”下拉菜單中看到“數(shù)據(jù)分析”選項(xiàng)</p><p>　　實(shí)例 某溶液濃度正比對應(yīng)于色譜儀器中的峰面積，現(xiàn)欲建立不同濃度下對應(yīng)峰面積的標(biāo)準(zhǔn)曲線以供測試未知樣品的實(shí)際濃度。已知8組對應(yīng)數(shù)據(jù)，建立標(biāo)準(zhǔn)曲線，并且對此曲線進(jìn)行評價，給出殘差等分析數(shù)據(jù)。</p><p>　　這是一個很典型的線性擬合問題，手工計(jì)算就是采用最小二乘法求出擬合直線的待定參

36、數(shù)，同時可以得出R的值，也就是相關(guān)系數(shù)的大小。在Excel中，可以采用先繪圖再添加趨勢線的方法完成前兩步的要求。</p><p>　　選擇成對的數(shù)據(jù)列，將它們使用“X、Y散點(diǎn)圖”制成散點(diǎn)圖。</p><p>　　在數(shù)據(jù)點(diǎn)上單擊右鍵，選擇“添加趨勢線”-“線性”，并在選項(xiàng)標(biāo)簽中要求給出公式和相關(guān)系數(shù)等，可以得到擬合的直線。</p><p>　　由圖中可知，擬合的直線是

37、y=15620x+6606.1，R2的值為0.9994。</p><p>　　因?yàn)镽2 >0.99，所以這是一個線性特征非常明顯的實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，即說明擬合直線能夠以大于99.99%地解釋、涵蓋了實(shí)測數(shù)據(jù)，具有很好的一般性，可以作為標(biāo)準(zhǔn)工作曲線用于其他未知濃度溶液的測量。</p><p>　　為了進(jìn)一步使用更多的指標(biāo)來描述這一個模型，我們使用數(shù)據(jù)分析中的“回歸”工具來詳細(xì)分析這組數(shù)據(jù)。&l

38、t;/p><p>　　在選項(xiàng)卡中顯然詳細(xì)多了，注意選擇X、Y對應(yīng)的數(shù)據(jù)列?！俺?shù)為零”就是指明該模型是嚴(yán)格的正比例模型，本例確實(shí)是這樣，因?yàn)樵跐舛葹榱銜r相應(yīng)峰面積肯定為零。先前得出的回歸方程雖然擬合程度相當(dāng)高，但是在x=0時，仍然有對應(yīng)的數(shù)值，這顯然是一個可笑的結(jié)論。所以我們選擇“常數(shù)為零”。</p><p>　　“回歸”工具為我們提供了三張圖，分別是殘差圖、線性擬合圖和正態(tài)概率圖。重點(diǎn)來看殘

39、差圖和線性擬合圖。</p><p>　　在線性擬合圖中可以看到，不但有根據(jù)要求生成的數(shù)據(jù)點(diǎn)，而且還有經(jīng)過擬和處理的預(yù)測數(shù)據(jù)點(diǎn)，擬合直線的參數(shù)會在數(shù)據(jù)表格中詳細(xì)顯示。本實(shí)例旨在提供更多信息以起到拋磚引玉的作用，由于涉及到過多的專業(yè)術(shù)語，請各位讀者根據(jù)實(shí)際，在具體使用中另行參考各項(xiàng)參數(shù)，此不再對更多細(xì)節(jié)作進(jìn)一步解釋。</p><p>　　殘差圖是有關(guān)于世紀(jì)之與預(yù)測值之間差距的圖表，如果殘差圖中

40、的散點(diǎn)在中州上下兩側(cè)零亂分布，那么擬合直線就是合理的，否則就需要重新處理。</p><p>　　更多的信息在生成的表格中，詳細(xì)的參數(shù)項(xiàng)目完全可以滿足回歸分析的各項(xiàng)要求。下圖提供的是擬合直線的得回歸分析中方差、標(biāo)準(zhǔn)差等各項(xiàng)信息。</p><p>　　用Excel做數(shù)據(jù)分析——移動平均</p><p>　　某化工反應(yīng)過程，每隔2分鐘對系統(tǒng)測取一次壓力數(shù)據(jù)。由于反應(yīng)的特殊

41、性，需要考察每8分鐘的壓力平均值，如果該壓力平均值高于15MPa，則認(rèn)為自屬于該平均值計(jì)算范圍內(nèi)的第一個壓力數(shù)據(jù)出現(xiàn)時進(jìn)入反應(yīng)階段，請使用Excel給出反應(yīng)階段時間的區(qū)間。</p><p>　　移動平均就是對一系列變化的數(shù)據(jù)按照指定的數(shù)據(jù)數(shù)量依次求取平均，并以此作為數(shù)據(jù)變化的趨勢供分析人員參考。移動平均在生活中也不乏見，氣象意義上的四季界定就是移動平均最好的應(yīng)用。</p><p>　　注:

42、本功能需要使用Excel擴(kuò)展功能，如果您的Excel尚未安裝數(shù)據(jù)分析，請依次選擇“工具”-“加載宏”，在安裝光盤支持下加載“分析數(shù)據(jù)庫”。加載成功后，可以在“工具”下拉菜單中看到“數(shù)據(jù)分析”選項(xiàng)。</p><p><b>　　操作步驟</b></p><p>　　1.打開原始數(shù)據(jù)表格，制作本實(shí)例的原始數(shù)據(jù)要求單列，請確認(rèn)數(shù)據(jù)的類型。本實(shí)例為壓力隨時間變化成對數(shù)據(jù)，在數(shù)

43、據(jù)分析時僅采用壓力數(shù)據(jù)列。</p><p>　　需要注意的是，因?yàn)槠骄档那笕⌒枰欢ǖ臄?shù)據(jù)量，那么就要求原始數(shù)據(jù)量不少于求取平均值的個數(shù)，在Excel中規(guī)定數(shù)據(jù)量不少于4。</p><p>　　2.選擇“工具”-“數(shù)據(jù)分析”-“直方圖”后，出現(xiàn)屬性設(shè)置框，依次選擇:</p><p>　　輸入?yún)^(qū)域:原始數(shù)據(jù)區(qū)域;如果有數(shù)據(jù)標(biāo)簽可以選擇“標(biāo)志位于第一行”;</p

44、><p>　　輸出區(qū)域:移動平均數(shù)值顯示區(qū)域;</p><p>　　間隔:指定使用幾組數(shù)據(jù)來得出平均值;</p><p>　　圖表輸出;原始數(shù)據(jù)和移動平均數(shù)值會以圖表的形式來顯示，以供比較;</p><p>　　標(biāo)準(zhǔn)誤差:實(shí)際數(shù)據(jù)與預(yù)測數(shù)據(jù)(移動平均數(shù)據(jù))的標(biāo)準(zhǔn)差，用以顯示預(yù)測與實(shí)際值的差距。數(shù)字越小則表明預(yù)測情況越好。</p>&

45、lt;p>　　3.輸入完畢后，則可立即生成相應(yīng)的數(shù)據(jù)和圖表。</p><p>　　從生成的圖表上可以看出很多信息。</p><p>　　根據(jù)要求，生成的移動平均數(shù)值在9:02時已經(jīng)達(dá)到了15.55MPa，也就是說，包含本次數(shù)據(jù)在內(nèi)的四個數(shù)據(jù)前就已經(jīng)達(dá)到了15MPa，那么說明在8分鐘前，也就是8:56時，系統(tǒng)進(jìn)入反應(yīng)階段;采用同樣的分析方法可以知道，反映階段結(jié)束于9:10，反應(yīng)階段時間

46、區(qū)間為8:56-9:10，共持續(xù)14分鐘。</p><p>　　單擊其中一個單元格“D6”，可以看出它是“B3-B6”的平均值，而單元格“E11”則是“SQRT(SUMXMY2(B6:B9,D6:D9)/4)”，它的意思是B6-B9，D6-D9對應(yīng)數(shù)據(jù)的差的平方的平均值再取平方根，也就是數(shù)組的標(biāo)準(zhǔn)差。</p><p>　　用Excel做數(shù)據(jù)分析——直方圖</p><p&

47、gt;　　使用Excel自帶的數(shù)據(jù)分析功能可以完成很多專業(yè)軟件才有的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、分析，這其中包括：直方圖、相關(guān)系數(shù)、協(xié)方差、各種概率分布、抽樣與動態(tài)模擬、總體均值判斷，均值推斷、線性、非線性回歸、多元回歸分析、時間序列等內(nèi)容。下面將對以上功能逐一作使用介紹，方便各位普通讀者和相關(guān)專業(yè)人員參考使用。</p><p>　　注：本功能需要使用Excel擴(kuò)展功能，如果您的Excel尚未安裝數(shù)據(jù)分析，請依次選擇“工具”-“加

48、載宏”，在安裝光盤中加載“分析數(shù)據(jù)庫”。加載成功后，可以在“工具”下拉菜單中看到“數(shù)據(jù)分析”選項(xiàng)。</p><p><b>　　實(shí)例1</b></p><p>　　某班級期中考試進(jìn)行后，需要統(tǒng)計(jì)各分?jǐn)?shù)段人數(shù)，并給出頻數(shù)分布和累計(jì)頻數(shù)表的直方圖以供分析。</p><p>　　以往手工分析的步驟是先將各分?jǐn)?shù)段的人數(shù)分別統(tǒng)計(jì)出來制成一張新的表格，再以

49、此表格為基礎(chǔ)建立數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)直方圖。使用Excel中的“數(shù)據(jù)分析”功能可以直接完成此任務(wù)。</p><p><b>　　操作步驟</b></p><p>　　1.打開原始數(shù)據(jù)表格，制作本實(shí)例的原始數(shù)據(jù)要求單列，確認(rèn)數(shù)據(jù)的范圍。本實(shí)例為化學(xué)成績，故數(shù)據(jù)范圍確定為0-100。</p><p>　　2.在右側(cè)輸入數(shù)據(jù)接受序列。所謂“數(shù)據(jù)接受序列”，就是分

50、段統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)間隔，該區(qū)域包含一組可選的用來定義接收區(qū)域的邊界值。這些值應(yīng)當(dāng)按升序排列。在本實(shí)例中，就是以多少分?jǐn)?shù)段作為統(tǒng)計(jì)的單元?？刹捎猛蟿拥姆椒ㄉ?，也可以按照需要自行設(shè)置。本實(shí)例采用10分一個分?jǐn)?shù)統(tǒng)計(jì)單元。</p><p>　　3.選擇“工具”-“數(shù)據(jù)分析”-“直方圖”后，出現(xiàn)屬性設(shè)置框，依次選擇：</p><p>　　輸入?yún)^(qū)域：原始數(shù)據(jù)區(qū)域;</p><p>

51、　　接受區(qū)域：數(shù)據(jù)接受序列;</p><p>　　如果選擇“輸出區(qū)域”，則新對象直接插入當(dāng)前表格中;</p><p>　　選中“柏拉圖”，此復(fù)選框可在輸出表中按降序來顯示數(shù)據(jù);</p><p>　　若選擇“累計(jì)百分率”，則會在直方圖上疊加累計(jì)頻率曲線;</p><p>　　4.輸入完畢后，則可立即生成相應(yīng)的直方圖，這張圖還需要比較大的調(diào)整。&

52、lt;/p><p><b>　　主要是：</b></p><p>　　橫縱坐標(biāo)的標(biāo)題、柱型圖的間隔以及各種數(shù)據(jù)的字體、字號等等。</p><p>　　為了達(dá)到柱型圖之間無縫的緊密排列，需要將“數(shù)據(jù)系列格式”中的“選項(xiàng)”中“分類間距”調(diào)整為“0”。其余細(xì)節(jié)，請雙擊要調(diào)整的對象按照常規(guī)方法進(jìn)行調(diào)整，這里不再贅述。</p><p>

53、;　　調(diào)整后的直方圖參考如下</p><p>　　網(wǎng)站轉(zhuǎn)化率分析工具--漏斗圖</p><p>　　數(shù)據(jù)分析基本原理--對比分析</p><p>　　如何有效改進(jìn)企業(yè)短板、提升企業(yè)價值</p><p><b>　　一、問題的提出</b></p><p>　　隨著電信業(yè)重組、3G牌照發(fā)放、全業(yè)務(wù)運(yùn)營

54、等一系列變革，以及全球經(jīng)濟(jì)危機(jī)和信息化浪潮的沖擊下，電信市場競爭的日趨激烈，各電信企業(yè)越來越認(rèn)識到爭取市場、蠃取并長期留住顧客的重要性。顧客是企業(yè)的生命所在，為顧客提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)的直接目的是吸引新用戶，產(chǎn)生業(yè)務(wù)收入，而更深層次的目的則是留住老顧客并提高他們的忠誠度。據(jù)一項(xiàng)數(shù)據(jù)顯示：“老顧客的流失率如果降低5%，企業(yè)的利潤即可提升25%到85%?！庇纱?，企業(yè)得以實(shí)現(xiàn)企業(yè)價值最大化。</p><p>　　要提高顧客忠誠

55、度，需要先了解顧客對企業(yè)現(xiàn)有服務(wù)的滿意程度，從中找出與顧客期望的差距，從而進(jìn)一步有效地提高顧客滿意度水平。在以往的滿意度研究中，進(jìn)行企業(yè)短板分析時主要采用的是傳統(tǒng)的資源配置矩陣進(jìn)行分析。傳統(tǒng)的資源配置矩陣也稱優(yōu)先改進(jìn)矩陣，它的基本架構(gòu)包括四個方面：高度關(guān)注區(qū)域、維持優(yōu)勢區(qū)域、優(yōu)先改進(jìn)區(qū)域、無關(guān)緊要區(qū)域（見圖1）。</p><p><b>　　圖1 資源配置矩陣</b></p>

56、<p>　　雖然利用傳統(tǒng)的資源配置矩陣可以把企業(yè)自身存在的短板尋找出來，但目前各個企業(yè)都在“增收”、“節(jié)支”，而當(dāng)企業(yè)存在著三個以上的短板的時候，企業(yè)由于受自身所擁有的資源（如人力、物力等）所限，只有先集中有限資源對某個短板進(jìn)行改進(jìn)。如果僅從傳統(tǒng)的資源配置矩陣中，企業(yè)是無法確定需要優(yōu)先改進(jìn)哪個短板，可見傳統(tǒng)的資源配置矩陣只能找出企業(yè)存在的幾個短板，但不能給出優(yōu)先改進(jìn)短板的建議。如何使得企業(yè)集中有限的資源有次序地進(jìn)行逐一改進(jìn)自身

57、存在的短板？那么究竟是按怎樣的次序進(jìn)行改進(jìn)短板呢？如何對傳統(tǒng)的資源配置矩陣進(jìn)行改進(jìn)優(yōu)化？通過對以上問題的思考，“改進(jìn)難易程度”一詞浮現(xiàn)筆者的腦海中，即企業(yè)可以集中有限的資源與精力先改進(jìn)對企業(yè)來說相對重要又比較容易改進(jìn)的短板，如有足夠的資源，再改進(jìn)相對較難改進(jìn)的短板，對短板進(jìn)行逐一擊破，從而有效地進(jìn)行短板的改進(jìn)。</p><p>　　二、改進(jìn)矩陣優(yōu)化方法介紹</p><p>　　改進(jìn)難易程度

58、這個指標(biāo)數(shù)據(jù)并不能直接從消費(fèi)者那里獲取，因?yàn)橄M(fèi)者并不了解該指標(biāo)的改進(jìn)難易程度，而只能反映消費(fèi)者自己對該指標(biāo)的滿意程度。對于數(shù)據(jù)的獲取可以采用專家訪談法獲取多位業(yè)內(nèi)專家對各個指標(biāo)的改進(jìn)難易程度評價，最后綜合各專家的評價以確定最終指標(biāo)的改進(jìn)難易程度。</p><p>　　傳統(tǒng)的資源配置矩陣僅僅考慮了兩個維度變量，對于新增加的變量（改進(jìn)難易程度），則相應(yīng)變?yōu)槿齻€維度，按常規(guī)需要繪制成三維圖，但三維圖表示的結(jié)果看起來并

59、不直觀。筆者通過反復(fù)嘗試研究，終于尋找到一個能反映三維指標(biāo)的圖形：氣泡圖。</p><p>　　氣泡圖是一種特殊類型的散點(diǎn)圖，它是XY 散點(diǎn)圖的擴(kuò)展。它相當(dāng)于在XY 散點(diǎn)圖的基礎(chǔ)上增加了第三個變量，即氣泡的面積大小，其變量相應(yīng)的數(shù)值越大，則氣泡越大；相反數(shù)值越小，則氣泡越小，所以氣泡圖可以應(yīng)用于分析更加復(fù)雜的數(shù)據(jù)關(guān)系。除了描述兩個變量之間的關(guān)系之外，還可以描述數(shù)據(jù)本身的另一個變量關(guān)系。對三個變量賦予不同的意義，分

60、析數(shù)據(jù)點(diǎn)在圖中的位置得出相對應(yīng)的結(jié)論。在本文中這三個變量依次為“重要性”、“滿意度”與“改進(jìn)難易程度”，由它們構(gòu)成一個氣泡圖，在此筆者把它稱為改進(jìn)難易矩陣，如果采用的是其他指標(biāo)則此矩陣的名稱就另當(dāng)別論。</p><p>　　改進(jìn)難易矩陣的優(yōu)勢就是它在傳統(tǒng)的資源配置矩陣原有的基礎(chǔ)上由原來的點(diǎn)替換為氣泡，而氣泡面積的大小代表著改進(jìn)難易程度，氣泡越大，代表著改進(jìn)程度相對越難；相反，氣泡越小，代表著改進(jìn)程度相對越容易。故

61、而可以在一個改進(jìn)難易矩陣中即可快速準(zhǔn)確地確定改進(jìn)的先后次序，為企業(yè)進(jìn)行短板改進(jìn)提供有效決策依據(jù)。下面我們就通過一個示例進(jìn)行說明改進(jìn)難易矩陣具體功效。</p><p>　　三、改進(jìn)矩陣優(yōu)化方法實(shí)證分析</p><p>　　本文采用某省某運(yùn)營商滿意度測評數(shù)據(jù)進(jìn)行研究分析，數(shù)據(jù)如下：</p><p>　　表1 某省滿意度測評數(shù)據(jù)</p><p>　

62、　根據(jù)表1中的數(shù)據(jù)以重要性為橫軸，滿意度為縱軸，改進(jìn)難易程度為氣泡大小度量值采用Excel軟件繪制氣泡圖，并以重要性與滿意度的各自均值為分界線分別添加到氣泡圖中，形成改進(jìn)難易矩陣，見圖2。</p><p><b>　　圖2 改進(jìn)難易矩陣</b></p><p>　　通過改進(jìn)難易矩陣我們能夠非常直觀地看出企業(yè)服務(wù)質(zhì)量競爭的優(yōu)勢和劣勢分別是什么，從而我們可以針對性地確定企

63、業(yè)服務(wù)質(zhì)量管理工作的重點(diǎn)。從圖2改進(jìn)難易矩陣可以得知：費(fèi)用查詢及清單、優(yōu)惠措施、資費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)及結(jié)算處于優(yōu)先改進(jìn)區(qū)，屬于該運(yùn)營商的短板。根據(jù)這三個短板的改進(jìn)難易程度的大小得知，該運(yùn)營商可以選擇較容易改進(jìn)的短板方面下手，即首先集中企業(yè)現(xiàn)有的資源及精力改進(jìn)費(fèi)用查詢及清單方面，其次再進(jìn)行改進(jìn)優(yōu)惠措施方面的短板，最后改進(jìn)資費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)及結(jié)算方面的短板。</p><p>　　綜上所述，改進(jìn)難易矩陣在傳統(tǒng)資源配置矩陣進(jìn)行優(yōu)化后，可以方便

64、直觀地為企業(yè)指明存在的短板，并明確指出企業(yè)改進(jìn)這些短板的先后次序，避免企業(yè)盲目進(jìn)行改進(jìn)短板而造成的資源浪費(fèi)，為企業(yè)改進(jìn)短板提供有效的指導(dǎo)依據(jù)，以進(jìn)一步提升企業(yè)價值。</p><p>　　網(wǎng)站分析名詞解釋大全</p><p>　　1. 瀏覽量：監(jiān)測頁面被瀏覽的次數(shù)。廣告活動中總瀏覽量是指：廣告為mini-site帶來的總PV數(shù)。</p><p>　　2. 二跳、二跳

65、量：用戶在被監(jiān)測頁面產(chǎn)生的首次點(diǎn)擊數(shù)稱為“二跳”，所有用戶的“二跳”之和為二跳</p><p>　　量。二跳率的高低通常反映了用戶是否適應(yīng)頁面的結(jié)構(gòu)，是否對頁面呈現(xiàn)的內(nèi)容感興趣，同時二跳率還</p><p>　　可以體現(xiàn)流量的質(zhì)量。</p><p>　　3. 二跳率：二跳量與瀏覽量的比值。</p><p>　　4. "二跳時間&qu

66、ot;：指用戶打開當(dāng)前頁面到在當(dāng)前頁面產(chǎn)生第一次點(diǎn)擊所用的時間。平均二跳時間是指所</p><p>　　有用戶二跳時間的平均值。平均二跳時間的長短，通常由您的網(wǎng)站結(jié)構(gòu)、網(wǎng)頁內(nèi)容以及來訪用戶對網(wǎng)站</p><p><b>　　的熟悉程度而定</b></p><p>　　5. 流入量：指用戶從網(wǎng)站外部（如搜索引擎、其他網(wǎng)站）著陸到網(wǎng)站的次數(shù)，一次流

67、入可以帶來多次瀏</p><p><b>　　覽。</b></p><p>　　6. 點(diǎn)擊量 :廣告活動分析頻道――用戶通過點(diǎn)擊廣告而打開被監(jiān)測頁面的次數(shù)，即廣告的點(diǎn)擊量其它頻道――用戶在被監(jiān)測頁面所產(chǎn)生的點(diǎn)擊數(shù)之和。</p><p>　　7. 展示量：監(jiān)測對象（如郵件）被展開的次數(shù)。</p><p>　　8. 到達(dá)量

68、：廣告著陸頁面被打開的次數(shù)</p><p>　　9. 轉(zhuǎn)化量：轉(zhuǎn)化量是指轉(zhuǎn)化頁面被打開的次數(shù)。轉(zhuǎn)化頁面是指對用戶具有特殊意義的頁面，比如注冊成功頁面、購物車頁面等，用戶到達(dá)這些頁面后，身</p><p>　　份會發(fā)生一定的轉(zhuǎn)變，即從普通瀏覽者升級為您的注冊用戶或潛在購買用戶等。</p><p>　　10. 獨(dú)立IP數(shù)：互不相同的IP個數(shù)。</p>&

69、lt;p>　　11. 用戶數(shù)：以用戶cookie為依據(jù)所統(tǒng)計(jì)的用戶個數(shù)，如無法放置cookie則以獨(dú)立IP為依據(jù)。</p><p>　　12. 平均轉(zhuǎn)化時間：發(fā)生轉(zhuǎn)化的時間的平均值。</p><p>　　13. 平均停留時間：某類用戶（如來自某個搜索引擎的用戶）在所有被監(jiān)測頁面的總停留時間與這類用戶</p><p><b>　　的用戶數(shù)的比值。<

70、;/b></p><p>　　14. 平均瀏覽頁面：某類用戶（如來自某個搜索引擎的用戶）瀏覽的被監(jiān)測頁面的總數(shù)與這類用戶的用戶</p><p><b>　　數(shù)的比值。</b></p><p>　　15. 用戶平均瀏覽量：瀏覽量與用戶數(shù)的比值，即每個用戶平均瀏覽頁面的次數(shù)。</p><p>　　16. 場景：指一條由

71、若干個已經(jīng)存在的網(wǎng)頁項(xiàng)目或轉(zhuǎn)化項(xiàng)目所組成的路徑，每個網(wǎng)頁項(xiàng)目或轉(zhuǎn)化項(xiàng)目作為</p><p><b>　　場景中的一個結(jié)點(diǎn)。</b></p><p>　　17. 著陸頁面：用戶從其他網(wǎng)站到達(dá)監(jiān)測網(wǎng)站的第一個頁面，記作著陸頁面。</p><p>　　18. 廣告描述：系統(tǒng)用戶自定義的廣告鏈接或鏈接組的標(biāo)識。</p><p>

72、　　19. 二跳去向：用戶在監(jiān)測頁面上第一次點(diǎn)擊的對象URL。</p><p>　　20. 點(diǎn)擊二跳比：某一廣告描述的二跳量與點(diǎn)擊量的比值，即點(diǎn)擊轉(zhuǎn)化成二跳的比例，該值可以衡量點(diǎn)擊</p><p><b>　　的質(zhì)量。</b></p><p>　　21. 直接轉(zhuǎn)化：指訪問者通過廣告到達(dá)網(wǎng)站后，在第一個會話周期內(nèi)所形成的轉(zhuǎn)化。</p>

73、<p>　　22. 回歸轉(zhuǎn)化：指訪問者通過廣告到達(dá)網(wǎng)站后，在30天內(nèi)，但不是在第一個會話周期內(nèi)所形成的轉(zhuǎn)化。（</p><p>　　廣告點(diǎn)擊鏈接才能統(tǒng)計(jì)回歸轉(zhuǎn)化量。）</p><p>　　23. 訪次：一個訪問者在一個網(wǎng)站，如果連續(xù)打開2個頁面的時間間隔超過30分鐘，則計(jì)為該訪問者的另</p><p>　　一次訪問。每超過一次，訪問次數(shù)加1。</