SPSS变量尺度跟数据类型百分位值：将数据从小到大排序，用n-1个数据点将数据分成n等份集中趋势：反映数据向其中心值凝聚的程度，对数据一般水平的概括性度量离散趋势：反映数据偏离中心值的程度，是衡量集中趋势值对整个数据的代表程度。数据离散程度越大，集中趋势值代表性越低；反之，离散程度越接近于0，集中趋势值代表性越高条形图和直方图差别 条形图主要用于展示分类数据，直方图主要用于展示连续数据条形图用条形的长度表示各类别频数的多少，直方图用面积表示各组频数的多少，矩形的高度表示每一组的频数或频率，宽度则表示各组的组距，直方图的高度和宽度均有意义直方图分组数据具有连续性，直方图的各矩形通常是连续排列的，条形图表示分类数据，则是分开排列的直方图可以测量数据分布是否为正态分布描述分析与频率分析差异 描述分析提供的统计量仅适用于连续变量，频率分析既可用于分析连续变量，也可用于分析分类变量描述分析无相应统计图绘制输出，并且提供计算的统计量也相对较少，但有Z标准化交叉表分析 交叉表是一种行列交叉的分类汇总表格，行和列至少各有一个分类变量，行和列的交叉处可以对数据进行多种汇总计算，如求和、平均值、计数等交叉表分析是用于分析两个或两个以上分组变量之间的关联关系，以交叉表格的形式进行分组变量间的关系的对比分析。原理是从数据的不同角度综合进行分组细分，以进一步了解数据的构成、分布特征，是描述分析常用方法之一。多选题
多重响应集（二分类和多重分类法）
报表类型1、叠加表：是指同一张表中有多个同类变量的描述分析结果
2、交叉表：是一种行列交叉的分类汇总表格，行和列上至少各有一个分类变量，行和列的交叉处可对数据进行多种汇总计算
3、嵌套表：是指多个变量放置在同一个表格维度中，分析维度是由两个及以上变量的各种类别组合而成。在展现较多统计指标时，使结果更为美观和紧凑
最hxdxm乘法：最小平方法 通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配；最hxdxm乘名字缘由：一是要将误差最小化；二是将误差最小化的方法是使误差的平方和最小化。古语平方又称二乘，用平方的原因是要规避负数对计算的影响。在回归模型上的应用，是使得观测点和估计点的距离的平方和达到最小。二乘指的是用平方来度量观测点与估计点的远近，最小指的参数的估计值要保证各个观测点与估计点的距离的平方和达到最小，使尽可能多的数据点落在或更加靠近这条拟合出来的直线上。
调整后与关系（判定系数、决定系数、拟合优度） 简单线性回归主要采用衡量模型拟合效果调整后用于修正因自变量个数的增加而导致模型拟合效果过高的情况，多用于衡量多重线性回归分析模型的拟合效果回归系数的显著性检验研究回归模型中的每个自变量与因变量之间是否存在显著的线性关系，即研究自变量能否有效地解释因变量的线性变化，它们能否保留在线性回归模型中标准化回归系数
用来测量自变量对因变量的重要性，只有将因变量和自变量标准化到统一的量纲下才能进行重要性的比较与衡量。
若进行模型的使用与预测，需要使用非标准化系数。
回归线性自变量方法
输入：简单线性回归
平常的裙子（逐步）：多重
自动线性建模定义：是在经常使用的一般线性模型基础上加以改进，让用户输入最少的参数而自动线性建模的一个功能。
特点：连续变量、分类变量均可作为自变量参与建模
能自动寻找对因变量重要性最大的自变量，舍弃重要性很小或不重要的自变量，可以不用关心 如何选择自变量，自动化的过程会根据数据的特征选择最佳的自变量
还会自动进行离群值和缺失值处理，并输出一系列图表来展示回归模型的效果及相关信息
模型变量筛选 包括所有预测变量；不做自变量筛选，所有自变量都参与模型的建立向前平常的裙子：将自变量逐个引入模型并进行统计显著性检验，直至再也没有不显著的自变量从回归模型中剔除为止。默认筛选准则“信息条件（AICc）”最佳子集：用统计学中的变量模型算法进行自动筛选最佳自变量，计算步骤要比向前平常的裙子更多，因为其选择过程考虑了所有变量组合方式，在变量超过10个以上，且又想快速得到结果的情况下不推荐使用信息条件/信息准则 常见信息准则有AICc准则（Akaike Information Criterion,赤池信息量准则）、BIC（Bayesian Information Criterion,贝叶斯信息量准则）。AICc准则是为了适应小样本数据，在AICc准则公式的基础上进行调整修正，适合任何样本量，AIC准则适用于大样本数据，所以AICc准则更为通用信息准则的数值越小表示模型越好，但没有绝对的数值大小标准，只需要通过不同模型的信息准则进行对比选择较优的即可Logistic回归 Logistic回归是针对因变量为分类变量而进行回归分析的一种统计方法，属于概率性非线性回归。在线性回归中，因变量是连续变量，那么线性回归能够根据因变量和自变量之间存在的线性关系来构建回归方程，一旦因变量是分类变量，那么因变量与自变量之间就不存在这种线性关系，这时需要通过某种转换来解决问题，即对数变换对数变换的目的是将非线性问题转换为线性问题，就能使用线性回归相关理论和方法解决非线性回归问题分类变量：二分类：就是两个分类状态，如用户是否购买商品、用户是否流失等都属于二分类 多分类：就是具有多个类别的状态，如客户价值分类，可分为高价值客户、中价值客 户、低价值客户二分类Logistic回归，因变量只有两个分类值：1和0，对应是和否，或者发生和未发生这样的状态。优点：就是通过简单的对数变换把非线性回归问题转换成线性回归问题，掌握起来比较容易缺点：在于回归系数的解释不直观，需要先做转换才能解释；若只是研究自变量对因变量的影响程度，可直接对自变量之间的回归系数进行大小比较，不必再做转换检验统计量Wald因变量跟概率值P的关系 ，因变量对应的分类值1，即是或发生，因变量对应的分类值0，即否或未发生Logistic回归与线性回归的区别Logistic回归应用场景时间序列分析
1、定义：是按时间顺序排列的一组数据序列。时间序列分析就是发现这组数据的变动规律并用于预测的统计技术
2、基本特点：假设事物发展趋势会延伸到未来
预测所依据的数据具有不规则性
不考虑事物发展之间的因果关系
3、时间序列的四种因素
4、四种因素组合方式
5、乘法加法模型分判断：根据序列图趋势判别
因素分解原因
把因素从时间序列中分解出来后，就能克服其他因素的影响，仅考虑某一种因素对时间序列的影响分解这四种因素后，也可以分析它们之间的相互作用，以及它们对时间序列的综合影响当去掉某些因素后，就可以更好地进行时间序列之间的比较，从而更加客观地反映事物变化发展规律分解这些因素后序列可以用于建立回归模型，从而提高预测精度四种因素的分解
1、通常情况下，会考虑季节因素的分解，将季节变动因素从原时间序列中去除，并生成由剩余的三种因素构成的序列来满足后续分析需求
2、只分解季节因素：因为时间序列中的长期趋势反映了事物发展规律，是研究的重点；循环变动由于周期较长，可近似看作是长期趋势的反映；不规则变动由于不容易测量，通常不单独分析；但季节变动的存在有时会让预测模型误判其为不规则变动，降低模型的预测精度。所以，当一个时间序列具有季节变动特征时，在预测之前会先将其季节因素进行分解
3、
时间序列步骤 绘制时间序列图观察趋势分析序列平稳性并进行平稳化时间序列建模分析模型评估与预测平稳性1、是指时间序列的所有统计性质都不会随着时间的推移而发生变化，对一个平稳的时间序列来说，具有以下特征：
均数和方差不随时间变化
自相关系数只与时间间隔有关，与所处的时间无关
2、自相关系数：相关系数是用来量化变量之间的相关程度的，自相关系数研究的是一个序列中不同时期的相关系数，即时间序列计算其当前期和不同滞后期的一系列相关系数。
3、进行时间序列平稳化原因：目前主流时间序列预测方法都是针对平稳的时间序列进行分析的，但在实际中遇到的都是不平稳的，在分析时，需要首先识别序列的平稳性，且把不平稳的序列转换为平稳序列。一个时间序列只有被平稳化处理过，才能被控制和预测。
4、时间序列平稳化方法之一：差分
ARIMA
1、时间序列分析中常用的模型，全称为求和自回归移动平均模型（Auto Regression Integrated Moving Average）
2、模型为：
探索性分析：没有所谓的标准流程和答案，不同数据有不同的适用方法，即使相同的数据，应用不同的方法也可能得到不同的结果，只要能有效解决实际业务问题即可。主要是运用一些分析方法从大量的数据中发现未知且有价值信息的过程。初步探索性分析，数据可视化是比较好的方法，然后试用统计分析方法深入发现数据背后信息。
方法：RFM分析、聚类分析、因子分析、对应分析
RFM分析：就是根据客户活跃程度和交易金额贡献，进行客户价值细分的一种方法1、组成
2、分析原理
3、分析过程
4、RFM分析接受分数据格式：
为了保证数据的精确性，建议采用交易数据格式分析。交易数据可以整理为客户数据，而客户数据无法还原为交易数据。从使用的自由程度来看，采用交易数据格式要优于客户数据格式。
5、分析结果变量解释
6、重点营销对象判断
聚类分析1、定义：就是按照个体的特征将它们分类，目的在于让同一个类别内的个体之间具有较高的相似度，而不同类别之间具有较大的差异性。研究人员就能够根据不同类别的特征有的放矢地分析，并制定出适合用于不同类别的解决方案
2、聚类分析如何将个体划分为不同的类别：为了合理地进行聚类，需要采用适当的指标来衡量研究对象之间的联系紧密程度，常用指标“距离”和“相似系数（一般指相关系数）”。假设将研究对象采用点表示，聚类分析时，将距离较小的点或相似系数较大的点归为同一类，将距离较大的点或相似系数较小的点归为不同的类。
3、特点（特别之处）：
对于聚类结果是未知的，不同的聚类分析方法可能得到不同的分类结果，或者相同的聚类分析方法 但是所分析的变量不同，也会得到不同的聚类结果；对于聚类结果的合理性判断比较主观，只要类别内相似性和类别间差异性都能得到合理的解释和判断，就认为聚类结果是可行的。但这样也可能会忽略掉一些小众群体的存在，或许那刚好是开拓新业务的一个商机4、应用场景
5、步骤
6、数据标准化原因：因为有时各个变量间的变量值的数量级别差异较大或者单位不一致，例如一个变量的单位是元，另一个变量的单位是百分比，数量级别差异较大，而且单位也不一致，无法直接进行
行比较或者计算距离和相似系数等指标。只有通过标准化处理，消除变量间量纲关系的影响，在同一标准下才能够进行比较或者计算距离和相似系数等指标。
7、聚类方法
不同之处：
系统聚类分析不仅支持输入单个分类数量，还支持输入分类数量的范围。对于无法确定类别数，或想进行多类别数的结果比较时，可用系统聚类分析支持生成聚类结果图，从而更直观地查看聚类过程。系统聚类分析支持两种图形： 系统聚类分析提供多种聚类方法和适用于不同数据类型的测量方法。聚类方法常用的是组间联接 和瓦尔德法。8、二阶聚类分析：一种智能聚类分析方法，智能体现
质心：反映数据分布的平均位置，理解为连续变量的集中趋势，常用平均值表示。
9、聚类方法对比
因子分析：找出隐藏在变量背后具有共性的因子
1、定义：通过研究变量间的相关系数矩阵，把这些变量间错综复杂的关系归结成少数几个综合因子，并据此对变量进行分类的一种统计分析方法。由于归结出的因子个数少于原始变量个数，但是它们又包含原始变量的信息，故这一分析过程也称为降维。
2、目的：探索结构：在变量之间存在高度相关性时希望用较少的因子来概括其信息
简化数据：把原始变量转化为因子得分后，使用因子得分进行其他分析，比如聚类分析、回 归分析等
综合评价：通过每个因子得分计算出综合得分，对分析对象进行综合评价
3、基本思想：通过因子分析，原始变量会转变为新的因子，这些因子之间相关性较低，而因子内部的变量相关程度较高
4、基本概念：
因子载荷（factor loading）：就是每个原始变量和每个因子之间的相关系数，反映了变量对因子的重要性。通过因子载荷值的高低，可知道变量在对应因子中的重要性大小，利于发现因子的实际含义，利于因子的命名。当有多个因子的时候，因子载荷将构成一个矩阵，称为因子载荷矩阵。变量共同度（communality）:就是每个变量所包含的信息能够被因子所解释的程度，其取值范围介于0和1之间，取值越大，说明该变量能被因子解释的程度越高。因子旋转（rotation）：因子分析的结果需要每个因子都要有实际意义，有时，原始变量和因子之间的相关系数可能无法明显地表达出因子的含义，为了使这些相关系数更加显著，可以对因子载荷矩阵进行旋转，使原始变量和因子之间的关系更为突出，从而对因子的解释更加容易。因子得分（factor score）:因子得分可以用来评价每个个案在每个因子上的分值，该分值包含了原始变量的信息，可以用于代替原始变量进行其他统计分析，比如回归分析，可考虑将因子得分作为自变量，与对应的因变量进行回归。需要注意原始变量的数值是直接观测到的，而因子得分只能通过原始变量和因子之间的关系计算得到，且因子得分是经过标准化之后的数值，各个因子得分之间不受量纲的影响。5、分析步骤：
6、如何判断数据是否适合因子分析
7、旋转方法常用：最大方差法，该方法能使每个变量尽可能在一个因子上有较高的载荷，在其余的因子上载荷较小，方便对因子进行解释。
累积方差贡献率达到60%及以上，则说明因子对变量的解释能力尚可接受，达到80%及以上，说明因子对变量的解释能力非常好。
判断最佳因子数：通常选取曲线中较陡的位置所对应的因子个数（特征值-因子个数图）。
8、提取因子个数的标准：
9、综合得分：贡献方差占比
对应分析：能够把一个交叉表结果通过图形的方式展现出来，用以表达不同变量之间以及不同类别之间的关系（交叉表图形化）1、对应分析可对数据进行降维处理，不过变量都是分类变量
2、定义：对应分析是一种多元统计分析技术，主要用于研究分类变量构成的交叉表，以揭示变量间的关系，并将交叉表的信息以图形的方式展示出来。主要适用于有多个类别的分类变量，可揭示同一个变量各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。
3、对应分析看似是一种作图的技术，实际上难点在于对变量的选择。有些变量被忽视掉后，分析结果可以偏概全，没有揭示变量间真正的关系。通常情况下，可通过尝试不同变量的组合，以发现具有价值的信息。
4、以图形方式表达分类变量之间关系，优势：
5、劣势
6、实际工作中应用：主要应用于产品定位、品牌研究、市场细分、竞争分析、广告研究等领域，因为它是一种图形化的数据分析方法，能够将几组看似没有联系的数据，通过视觉上可以接受的定位图展现出来。
7、对应分析的操作关键主要是两点：
8、对比分析图