AMOS與SPSS到底有哪些區(qū)別？AMOS是結(jié)構(gòu)方程模型的分析軟件，SPSS主要注意運用于回歸分析、因子分析、相關(guān)分析、按分析、聚類分析等。以致要用什么軟件取決于你確立了什么樣的模型。AMOS肯定這個

AMOS與SPSS到底有哪些區(qū)別？

AMOS是結(jié)構(gòu)方程模型的分析軟件，SPSS主要注意運用于回歸分析、因子分析、相關(guān)分析、按分析、聚類分析等。以致要用什么軟件取決于你確立了什么樣的模型。AMOS肯定這個可以接受信度和效度分析什么了，但是對結(jié)構(gòu)方程模型中的潛變量而言。SPSS做的是深入性因子分析，也就是真不知道那幾個問題會歸到一個因子而AMOS比較多是做不驗證性因子分析，即你有理論依據(jù)，在作圖的時候就明白了那幾個問題是歸不屬于哪個變量的。

聽說現(xiàn)在有一些在線spss分析應(yīng)用可以幫忙分析數(shù)據(jù)，有人可以介紹下有哪些嗎？

在線spss這個，spssau平臺？spssau平臺有比較多有咨詢分析，回歸分析，信度效度結(jié)論，因子聚類分析，方差分析，T檢驗，描述分析等等。

有單樣本T檢驗，配對模式T實驗檢測這些，非常多的，和客戶端的spss基本上差不多，老師說是可以其它的東西spss，spssau好用很多，只不過應(yīng)該有智能文字總結(jié)，點下結(jié)果就出去了，也有指導手冊啥，是對幾乎一點不懂數(shù)據(jù)分析的人很簡單那是神奇無比。

數(shù)據(jù)分析真的每天都是python，SQL嗎？轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析的話要重點學習什么呢？

數(shù)據(jù)分析工作，不僅能通過對虛無飄渺數(shù)據(jù)的分析去發(fā)現(xiàn)到問題，還能按照經(jīng)濟學原理組建數(shù)學模型，對投資或其他決策是否依先生參與分析，預測未來的收益及風險情況，為應(yīng)有科學合理的決策需要提供依據(jù)。

數(shù)據(jù)分析工作事實說話，用數(shù)據(jù)深入探究工作現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢，轉(zhuǎn)變了憑印象、憑感覺決策的不科學狀況，客觀的評價地抓著了工作中存在的短板，使這些問題不可辯駁地思想活動在面前，促使人們不得不很努力想提高水平、改正問題。數(shù)據(jù)分析工作提高了工作效率，可以提高了管理的科學性。

我們提數(shù)據(jù)，做報表，這些也是信息的收集，信息的處理，信息的整合；而給結(jié)論，是我們必須輸出的對這些信息的描述，也就是我們需要告知別人這些信息究竟有沒有是啥；只不過信息多，我們才要收拾好，而且收拾了，我們才要提煉出用處信息。

一個杰出的數(shù)據(jù)分析專家，需要具備什么以上能力：

1、業(yè)務(wù)能力。數(shù)據(jù)分析工作并不是簡單的數(shù)據(jù)統(tǒng)計與可以展示，它有兩個重要的前提就是必須懂業(yè)務(wù)，除開行業(yè)知識、公司業(yè)務(wù)及流程等，最好就是有自己獨到眼光的見解。數(shù)據(jù)分析的目的是實際研究數(shù)據(jù)實現(xiàn)程序轉(zhuǎn)化增長，若沖破行業(yè)背景和公司業(yè)務(wù)內(nèi)容，數(shù)據(jù)分析那就是幾具沒有價值的數(shù)據(jù)圖表罷了。

2、管理能力。數(shù)據(jù)分析師一方面是需要搭建數(shù)據(jù)分析框架的要求，可以確定統(tǒng)一的業(yè)務(wù)指標。另一方面是需要是對數(shù)據(jù)分析的結(jié)論研究出根本原因，并為下一步的工作目標提出指導性的規(guī)劃。

3、分析能力。數(shù)據(jù)分析師必須要手中掌握一些科學有效的的數(shù)據(jù)分析方法，并能靈話的與自身換算工作相結(jié)合。數(shù)據(jù)分析師正確的數(shù)據(jù)分析方法有：對比分析法、分組分析法、十字交叉分析法、結(jié)構(gòu)分析法、帕累托圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關(guān)聯(lián)分析法等。中級的分析方法有：去相關(guān)分析法、重臨分析法、聚類分析法、辨別分析法、主成分分析法、因子分析法、按分析法、時間序列等。

4、工具使用能力。數(shù)據(jù)分析工具是實現(xiàn)程序數(shù)據(jù)分析方法理論的工具，對于越發(fā)內(nèi)容龐雜的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析師可以要完全掌握你所選的工具去對這些數(shù)據(jù)進行采藥、清洗、分析和處理，以快速詳細地的到到最后的結(jié)果。常用工具有：EXCEL、SQL、Python、R、BI等

5、設(shè)計能力。是指句子修辭圖表和圖形想要數(shù)據(jù)分析師的觀點非常清晰、比較明確地展示出不出來，使分析結(jié)果一目了然。圖表設(shè)計什么是門大學問，如何選擇類型圖形，要如何并且版式設(shè)計，顏色怎樣才能搭配等，都要掌握肯定會的設(shè)計原則。

如果不是你的自學能力很強，那就你可以不相關(guān)參考網(wǎng)上的推薦書籍，自己認真讀書，找些案例又開始怎么學習。

如果沒有你要前輩的指導，那你你也可以按照CDA數(shù)據(jù)分析研究院的老師推薦一下的學習方法來自學數(shù)據(jù)分析：

是需要，數(shù)據(jù)分析師必須三個方面的能力：技術(shù)（編程），數(shù)據(jù)分析方法，行業(yè)知識。

一、數(shù)據(jù)分析技術(shù)

比較多除了excel，sql，BI分析工具等。

數(shù)據(jù)分析是個比較大的概念，查找領(lǐng)域也有很多的分析工具，除了：

1、Excel工具（Excel的強大需要單列）

2、專業(yè)的數(shù)據(jù)分析工具：SPSS、SAS、Matlib等

3、數(shù)據(jù)分析編程工具：Python、R等

4、商業(yè)智能BI工具

本文主要想大家推薦推薦自助式BI數(shù)據(jù)分析工具。BI即商業(yè)智能，代指用于業(yè)務(wù)分析的技術(shù)和工具，是從某些、處理原始數(shù)據(jù)，將其轉(zhuǎn)化成為當價信息傳授經(jīng)驗商業(yè)行動。Gartner把BI定義,定義為一個概括性的術(shù)語，3個坦克師應(yīng)用程序、基礎(chǔ)設(shè)施和工具，資源數(shù)據(jù)、分析信息以改進并優(yōu)化軟件決策和績效，自然形成一套最佳的位置的商業(yè)實踐。

自助式商業(yè)智能和數(shù)據(jù)可視化工具，讓數(shù)據(jù)分析更很簡單

自助式BI（也叫做什么自助式分析），是一種新的數(shù)據(jù)分析。讓沒有統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)庫SQL知識的業(yè)務(wù)人員，也可以豐富地的數(shù)據(jù)交互和深入功能，才發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的原因和價值，使血法業(yè)務(wù)決策的制定。自助式BI分析功能這個可以充斥于相當于的BI軟件，也是可以由行業(yè)應(yīng)用軟件然后可以提供。

BI數(shù)據(jù)分析工具，能提供自助式BI結(jié)論功能，最終用戶可以非常靈巧的與數(shù)據(jù)交互，一路探索數(shù)據(jù)背后的原因并挖掘出更多價值，為決策制定提供給管用的數(shù)據(jù)支撐。在儀表板設(shè)計和分析階段，可以提供圖表雙聯(lián)動、數(shù)據(jù)鉆取、數(shù)據(jù)切片器、OLAP等可交互分析功能，用戶僅需并不多的操作，便能能找到最有價值的數(shù)據(jù)。

自助式BI的價值

在不使用比較傳統(tǒng)商業(yè)智能BI軟件的企業(yè)中，要先準備著數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市，然后再由IT/分析團隊創(chuàng)建分析看板和報表，而現(xiàn)在，不斷企業(yè)發(fā)展步伐的加快，業(yè)務(wù)用戶必須更飛快、更很容易地訪問數(shù)據(jù)，這將指導他們在空前復雜的環(huán)境中更好的做出決策。自身自助式BI分析工具，可以讓這一需求換取滿足，還能很好的提高企業(yè)的數(shù)據(jù)文化。

簡單易用的自助式BI

自助式BI從數(shù)據(jù)準備著到BI交互式結(jié)論整個過程提供給了一定高度易用的分析體驗。講人員是從開小差拽飛速成功數(shù)據(jù)建模和儀表板設(shè)計。不但電腦設(shè)計過程，最終也具備什么高度自助燒烤靈巧的數(shù)據(jù)搜尋能力。分析過程與業(yè)務(wù)高度融合，能夠讓科學決策與業(yè)務(wù)管理并行。

豪食匯打算數(shù)據(jù)、創(chuàng)建角色儀表板和報表

業(yè)務(wù)人員完全可以不自己啊,設(shè)計儀表板和報表，參照自己的業(yè)務(wù)不需要進行數(shù)據(jù)分析、你選擇合適的數(shù)據(jù)可視化效果，并形成講見解，也能然后總結(jié)自己的Excel等數(shù)據(jù)，最終達到盡量的避免以往花大量時間準備需求，然后再交由IT部門開發(fā)（或者實施廠商）的業(yè)務(wù)模式，也可以提升企業(yè)的整個結(jié)構(gòu)運行效率，以慢慢適應(yīng)變幻莫測的市場環(huán)境。

二、數(shù)據(jù)分析方法

具體用法的數(shù)據(jù)分析方法包括100元以內(nèi)13種：

1.具體解釋統(tǒng)計

詳細解釋性統(tǒng)計是指句子修辭制表和分類，圖形以及計算概括性數(shù)據(jù)來具體解釋數(shù)據(jù)的集中在一起趨勢、線性系統(tǒng)趨勢、偏度、峰度。

2.假設(shè)檢驗

參數(shù)檢驗

參數(shù)實驗檢測主要注意包括U驗和T檢驗

1）U驗可以使用條件：當樣本含量n較高時，樣本值符合正態(tài)分布

2）T實驗檢測建議使用條件：當樣本含量n較小時，樣本值要什么正態(tài)分布

非參數(shù)檢驗

非參數(shù)檢驗是根據(jù)總體分布情況做的假設(shè)，

通常方法以及：卡方檢驗、秩和檢驗、二項檢驗、游程檢驗、K-量檢驗等。

3.信度分析：檢査直接測量的可信度，比如調(diào)查問卷的真實性。

4.列聯(lián)表分析什么：作用于結(jié)論離散時間信號變量或夾直變量之間是否需要必然去相關(guān)。

5.咨詢分析：研究現(xiàn)象之間是否是存在地某種依存關(guān)系，對具體一點有依存關(guān)系的現(xiàn)象探討探討相關(guān)方向及去相關(guān)程度。

6.方差分析

建議使用條件：各樣本須是相互獨立的洗技能樣本；各樣本不知從何而來正態(tài)分布總體；各總體方差之和。

7.回歸分析

除了：一元線性回歸分析什么、40多塊線性回歸模型講、Logistic回歸總結(jié)和其他重臨方法：非線性進入虛空、活動有序重臨、算數(shù)平均回歸等

8.聚類分析：樣本個體或指標變量按其具備的特性并且分類，尋找風合理的度量事物相似性的統(tǒng)計量。

9.判別講：根據(jù)已掌握的一批分類明確的樣品組建怎么判斷函數(shù)，使才能產(chǎn)生錯誤判罰的事例最多，使之對決策變量的一個新樣品，判斷它無論是哪個一般吧

10.主成分分析：將彼此相關(guān)的一組指標轉(zhuǎn)化為彼此間的的的一組新的指標變量，鐵鉤其中較少的幾個新指標變量就能看專業(yè)反應(yīng)原多個指標變量中所包涵的主要注意信息。

11.因子分析：一種旨在搭建這里有隱藏地在多變量數(shù)據(jù)中、難以然后遠處觀察到卻影響或支配可測變量的潛在原因因子、并估計潛在原因因子對可測變量的影響程度和潛在動機因子之間的相關(guān)性的一種多塊統(tǒng)計分析方法

12.R0C分析

R0C曲線是依據(jù)什么一系列完全不同的二分類(分界值或改變閾）.以真陽性率（靈敏度)為縱坐標，假陽性率（1-特異度)為橫坐標繪制的的曲線

13.其他分析方法

時間序列分析、生存結(jié)論、按分祈、決策樹分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。