spss中怎么用時(shí)間序列進(jìn)行差分序列分析？好久了沒用啊時(shí)序，粗略說下：1.首先去做單位根檢驗(yàn)，不驗(yàn)證平平穩(wěn)穩(wěn)性，不平平穩(wěn)穩(wěn)去做如何處理，諸如一階差分信號(hào)，如果不是一階不平，繼續(xù)差分，不超過偽距到二階，

spss中怎么用時(shí)間序列進(jìn)行差分序列分析？

好久了沒用啊時(shí)序，粗略說下：

1.首先去做單位根檢驗(yàn)，不驗(yàn)證平平穩(wěn)穩(wěn)性，不平平穩(wěn)穩(wěn)去做如何處理，諸如一階差分信號(hào)，如果不是一階不平，繼續(xù)差分，不超過偽距到二階，二階以上都差不多沒有經(jīng)濟(jì)意義，總之一階就是變量增長(zhǎng)率而也不是水平值了。

2.后再可以不做協(xié)整檢驗(yàn)，看看兩者間的是否有一個(gè)長(zhǎng)期的關(guān)系，沒有的話也可以用VECM看看短期的關(guān)系。

3.有些人會(huì)繼續(xù)做Granger因果檢驗(yàn)，大白話說那是變量X的過去值有無這個(gè)可以更好的預(yù)測(cè)變量Y的將來的值。

4.像是任務(wù)Granger,學(xué)者都很很喜歡再繼續(xù)做一個(gè)IR，應(yīng)該是脈沖反應(yīng)函數(shù)，特別注意這個(gè)圖像一般提出結(jié)果是收斂的。至少過程差不多吧就是這樣，也可以找Wooldridge或者Greene的書看下

SPSS在進(jìn)行多重響應(yīng)分析時(shí),如何區(qū)分個(gè)案百分比和響應(yīng)百分比？

舉個(gè)例子。.例如我這個(gè)數(shù)據(jù),是關(guān)與消費(fèi)者對(duì)“有機(jī)蔬菜”的理解。是個(gè)多選題。

那個(gè)選項(xiàng)“限量版不使用農(nóng)藥和人工多添加劑”，有20人選了此項(xiàng)。在所有的”對(duì)有機(jī)蔬菜的解釋”

里(76)，占了26.3%。這是響應(yīng)百分比。是指改吶喊之聲占總響應(yīng)的26.3%。

而這20人占調(diào)查總?cè)藬?shù)（58）的34%。這是個(gè)案百分比。

偷師的...

.希望能幫...

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(diǎn)學(xué)習(xí)什么呢？

數(shù)據(jù)分析工作，不僅能按照對(duì)假的數(shù)據(jù)的分析去發(fā)現(xiàn)到問題，還都能夠經(jīng)濟(jì)學(xué)原理建立起數(shù)學(xué)模型，對(duì)投資或其他決策如何確定看似可行接受分析，預(yù)測(cè)未來的收益及風(fēng)險(xiǎn)情況，為作出科學(xué)合理的決策需要提供依據(jù)。

數(shù)據(jù)分析工作不吹捧，用數(shù)據(jù)論述工作現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)，變動(dòng)了憑印象、憑感覺決策的不科學(xué)狀況，客觀地一把抓住了工作中存在的短板，使這些問題無可辯駁地思想活動(dòng)在面前，刺激人們不得已只有努力提高水平、改正問題。數(shù)據(jù)分析工作提高了工作效率，加強(qiáng)了管理的科學(xué)性。

我們提數(shù)據(jù)，做報(bào)表，這些是信息的收集，信息的處理，信息的整合；而給結(jié)論，是我們必須輸出的對(duì)這些信息的描述，也就是我們是需要說說別人這些信息倒底是啥；畢竟信息多，我們才要收拾，畢竟整理了，我們才不需要提煉出有用嗎信息。

三個(gè)杰出的的數(shù)據(jù)分析專家，不需要擁有以上能力：

1、業(yè)務(wù)能力。數(shù)據(jù)分析工作并不是簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與展示展示，它有兩個(gè)重要的前提就是要懂業(yè)務(wù)，包括行業(yè)知識(shí)、公司業(yè)務(wù)及流程等，最好有自己獨(dú)道的見解。數(shù)據(jù)分析的目的是是從研究數(shù)據(jù)基于轉(zhuǎn)化增長(zhǎng)，若沖破行業(yè)背景和公司業(yè)務(wù)內(nèi)容，數(shù)據(jù)分析是幾具沒有價(jià)值的數(shù)據(jù)圖表而己。

2、管理能力。數(shù)據(jù)分析師另一方面要重新搭建數(shù)據(jù)分析框架的要求，判斷統(tǒng)一的業(yè)務(wù)指標(biāo)。另一方面不需要因?yàn)閿?shù)據(jù)分析的結(jié)論研究什么出根本原因，并為第二步的工作目標(biāo)做出決定指導(dǎo)性的規(guī)劃。

3、分析能力。數(shù)據(jù)分析師需要要能夠掌握一些行之有效的管理方法的的數(shù)據(jù)分析方法，并能靈話的與自身實(shí)際中工作相結(jié)合。數(shù)據(jù)分析師具體用法的數(shù)據(jù)分析方法有：對(duì)比分析法、分組分析法、連在一起分析法、結(jié)構(gòu)分析法、環(huán)形圖分析法、綜合評(píng)價(jià)分析法、因素分析法、矩陣關(guān)聯(lián)分析法等。高級(jí)的分析方法有：相關(guān)分析法、進(jìn)入虛空分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、對(duì)應(yīng)分析法、時(shí)間序列等。

4、工具使用能力。數(shù)據(jù)分析工具是實(shí)現(xiàn)程序數(shù)據(jù)分析方法理論的工具，面對(duì)越發(fā)艱深的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析師前提是要掌握到相對(duì)應(yīng)的工具去對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行采藥、可以清洗、分析和處理，以飛速準(zhǔn)確地的到到最后的結(jié)果。常用工具有：EXCEL、SQL、Python、R、BI等

5、設(shè)計(jì)能力。是指發(fā)揮圖表和圖形尚未數(shù)據(jù)分析師的觀點(diǎn)非常清晰、明確地淋漓盡致地展現(xiàn)進(jìn)去，使分析結(jié)果一幕了然。圖表設(shè)計(jì)是門大學(xué)問，如何你選圖形，如何能參與版式設(shè)計(jì)，顏色怎樣配起來等，都需要掌握到肯定會(huì)的設(shè)計(jì)原則。

如果沒有你的自學(xué)能力很強(qiáng)，這樣的話你可以不可以參考網(wǎng)上的推薦書籍，自己放下手機(jī)，找些案例就開始自學(xué)。

如果沒有你要前輩的指導(dǎo)，那你你也可以遵循CDA數(shù)據(jù)分析研究院的老師推薦推薦的學(xué)習(xí)方法來怎么學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析：

必須，數(shù)據(jù)分析師要三個(gè)方面的能力：技術(shù)（編程），數(shù)據(jù)分析方法，行業(yè)知識(shí)。

一、數(shù)據(jù)分析技術(shù)

比較多和excel，sql，BI分析工具等。

數(shù)據(jù)分析是個(gè)都很大的概念，相關(guān)領(lǐng)域也有很多的分析工具，除了：

1、Excel工具（Excel的強(qiáng)大要單列）

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

本文要注意想大家推薦自助式BI數(shù)據(jù)分析工具。BI即商業(yè)智能，泛指主要是用于業(yè)務(wù)分析什么的技術(shù)和工具，按照聲望兌換、去處理原始數(shù)據(jù)，將其轉(zhuǎn)化成為能變現(xiàn)信息傳授經(jīng)驗(yàn)商業(yè)行動(dòng)。Gartner把BI定義方法為一個(gè)概括性的術(shù)語，科澤利斯克應(yīng)用程序、基礎(chǔ)設(shè)施和工具，實(shí)際資源數(shù)據(jù)、分析信息以改進(jìn)并系統(tǒng)優(yōu)化決策和績(jī)效，無法形成一套適宜的商業(yè)實(shí)踐。

自助式商業(yè)智能和數(shù)據(jù)可視化工具，讓數(shù)據(jù)分析更簡(jiǎn)單

自助式BI（也叫作自助式分析），是一種新的數(shù)據(jù)分析。讓沒有統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)庫SQL知識(shí)的業(yè)務(wù)人員，也可以不通過豐富的數(shù)據(jù)交互和深入功能，發(fā)現(xiàn)到數(shù)據(jù)背后的原因和價(jià)值，使后期業(yè)務(wù)決策的制定。自助式BI分析功能這個(gè)可以充斥于的的的BI軟件，也是可以由行業(yè)應(yīng)用軟件就提供。

BI數(shù)據(jù)分析工具，需要提供自助式BI講功能，最終用戶可以不太身形靈活的與數(shù)據(jù)交互，一路探索數(shù)據(jù)背后的原因并挖掘到更多價(jià)值，為決策制定并執(zhí)行需要提供有效的數(shù)據(jù)支撐。在儀表板設(shè)計(jì)和分析階段，可以提供圖表相互聯(lián)動(dòng)、數(shù)據(jù)鉆取、數(shù)據(jù)切片器、OLAP等多屏幕分析功能，用戶僅需是從寥寥可數(shù)的操作，便能可以找到最有價(jià)值的數(shù)據(jù)。

自助式BI的價(jià)值

在在用現(xiàn)代商業(yè)智能BI軟件的企業(yè)中，需要先準(zhǔn)備著數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市，接著由IT/分析團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建角色分析看板和報(bào)表，而現(xiàn)在，緊接著企業(yè)發(fā)展步伐的加快，業(yè)務(wù)用戶需要更飛速、更太容易地訪問數(shù)據(jù)，這將解決他們?cè)趶?fù)雜多變的環(huán)境中好的做出決策。借助自助式BI分析工具，是可以讓這一需求能夠得到滿足，還能夠很好的提高企業(yè)的數(shù)據(jù)文化。

簡(jiǎn)單易用的自助式BI

自助式BI從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備好到BI交互式視頻分析不過幾秒鐘可以提供了相同高度易用的分析體驗(yàn)。總結(jié)人員按照很拖拉拽飛速能完成數(shù)據(jù)建模和儀表板設(shè)計(jì)。不但設(shè)計(jì)什么過程，最終也必須具備高度豪食匯靈巧的數(shù)據(jù)探察能力。分析過程與業(yè)務(wù)緊密融合，能夠讓科學(xué)決策與業(yè)務(wù)管理左行。

豪食匯準(zhǔn)備數(shù)據(jù)、修改儀表板和報(bào)表

業(yè)務(wù)人員已經(jīng)也可以自己設(shè)計(jì)什么儀表板和報(bào)表，根據(jù)自己的業(yè)務(wù)不需要進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、你選最合適的數(shù)據(jù)可視化效果，并自然形成結(jié)論見解，也能然后講自己的Excel等數(shù)據(jù)，使盡量減少以往花大量時(shí)間準(zhǔn)備需求，然后交由IT部門開發(fā)（或是如何實(shí)施廠商）的業(yè)務(wù)模式，可以不修為提升企業(yè)的構(gòu)造運(yùn)行效率，以適應(yīng)風(fēng)云變化的市場(chǎng)環(huán)境。

二、數(shù)據(jù)分析方法

正確的數(shù)據(jù)分析方法除開100元以內(nèi)13種：

1.請(qǐng)看統(tǒng)計(jì)

詳細(xì)解釋性統(tǒng)計(jì)是指形象的修辭制表和分類，圖形包括計(jì)算概括性數(shù)據(jù)來詳細(xì)解釋數(shù)據(jù)的集中在一起趨勢(shì)、離散時(shí)間信號(hào)趨勢(shì)、偏度、峰度。

2.假設(shè)檢驗(yàn)

參數(shù)檢驗(yàn)

參數(shù)實(shí)驗(yàn)檢測(cè)通常和U驗(yàn)和T檢驗(yàn)

1）U驗(yàn)建議使用條件：當(dāng)樣本含量n較小時(shí)，樣本值符合正態(tài)分布

2）T檢驗(yàn)分析可以使用條件：當(dāng)樣本含量n較小時(shí)，樣本值要什么正態(tài)分布

非參數(shù)檢驗(yàn)

非參數(shù)檢驗(yàn)是針對(duì)總體分布情況做的假設(shè)，

主要方法除了：卡方檢驗(yàn)、秩和檢驗(yàn)、二項(xiàng)檢驗(yàn)、游程檢驗(yàn)、K-量檢驗(yàn)等。

3.信度分析：檢査直接測(cè)量的可信度，.例如調(diào)查問卷的真實(shí)性。

4.列聯(lián)表講：用于總結(jié)離散變量或變直變量之間是否是未知相關(guān)。

5.查找分析：研究現(xiàn)象之間有無存在地某種依存關(guān)系，對(duì)具體詳細(xì)有依存關(guān)系的現(xiàn)象研究和探討相關(guān)方向及具體程度。

6.方差分析

使用條件：各樣本須是相互獨(dú)立的任務(wù)道具樣本；各樣本依附正態(tài)分布總體；各總體方差成比例。

7.回歸分析

以及：一元線性回歸總結(jié)、40多塊多項(xiàng)式回歸分析什么、Logistic回歸結(jié)論包括其他降臨方法：非線性降臨、進(jìn)出有序重臨、加權(quán)值回歸等

8.聚類分析：樣本個(gè)體或指標(biāo)變量按其具高的特性接受分類，這里有合理的度量事物相似性的統(tǒng)計(jì)量。

9.辨別分析什么：依據(jù)什么已能夠掌握的一批分類應(yīng)明確的樣品建立辨別函數(shù)，使有一種明顯的誤判的事例大約，進(jìn)而對(duì)給定的一個(gè)新樣品，確定它來自哪個(gè)總體感覺

10.主成分分析：將彼此相關(guān)的一組指標(biāo)能量轉(zhuǎn)化為相互單獨(dú)的的一組新的指標(biāo)變量，用長(zhǎng)其中相對(duì)較少的幾個(gè)新指標(biāo)變量就能綜合考反應(yīng)原多個(gè)指標(biāo)變量中所中有的比較多信息。

11.因子分析：一種旨在搭建尋找風(fēng)追蹤在多變量數(shù)據(jù)中、難以就遠(yuǎn)處觀察到卻影響不大或思維控制可測(cè)變量的潛在因素因子、并估計(jì)潛在目標(biāo)因子對(duì)可測(cè)變量的影響程度這些潛在動(dòng)機(jī)因子之間的相關(guān)性的一種多塊統(tǒng)計(jì)分析方法

12.R0C講

R0C曲線是依據(jù)一系列不同的二分類(分界值或判斷閾）.以真陽性率（靈敏度)為縱坐標(biāo)，假陽性率（1-特異度)為橫坐標(biāo)繪制的曲線

13.其他分析方法

時(shí)間序列分析、生存結(jié)論、對(duì)應(yīng)分祈、決策樹分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。