統計分析軟體的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

Python論文數據統計分析

為了解決統計分析軟體的問題，作者洪煌佳 這樣論述：

　　運用Python進行資料分析，讓數據說話，有效達成論文目標。 　　⊙統計分析初學者最佳實用手冊，精要理論＋手把手操作教學。 　　⊙內容涵蓋論文寫作常用的敘述統計、推論統計、非參數檢定，並延伸至結構方程模式，對於需要撰寫論文但對統計方法不熟悉的研究生尤其受用。 　　⊙適用於社會科學領域的學生和研究人員，特別是碩博士量化研究論文應用在問卷調查方面的分析、多變量研究、實驗設計與統計課程等項目。 　　需要的論文統計分析方法都在這裡！ 　　受限於軟體工具的取得，研究者有可能面臨雖掌握足夠的數據資料，卻缺乏專業統計分析工具的窘境。本書介紹的Python為開放原始碼的開源軟

體，解決統計分析軟體高成本、難入手的研究門檻，對於學術工作帶來極大的便利性與可及性，可協助提升研究專業能力。 　　Python的應用具有寬廣的發揮度，比如透過網路爬蟲抓取即時資料作大數據分析、編寫程式來加大對議題鑽研的深度與廣度的可能性，也能更加深入嘗試使用該工具來完成數據分析工作並獲得良好成果。書中內容在有關統計學部分作基礎概念解說，並偏重在數據分析的手把手教學步驟示現，讓初學者或者是有論文需求者可以按照內容簡易操作，並達成高效率地論文數據統計分析目標。

統計分析軟體進入發燒排行的影片

敘事性廣告對品牌愛慕與品牌參與之影響：以思考模式與品牌利益為干擾

為了解決統計分析軟體的問題，作者陳佩吟 這樣論述：

綜觀行銷市場，近年來越來越多的廣告商重視敘事性廣告的力量，運用敘事性廣告向消費者傳遞訊息的方式比例也逐年增加，敘事性廣告的拍攝手法都呈現生活周遭小人物的經歷，觀眾在觀看廣告時很容易將自己的角色帶入情境，跟故事中的內容與人物連結，發展出情感認同，進一步對品牌產生正面回應，提高對品牌的喜好程度，對廣告主而言，敘事性廣告則有利於企業品牌形象的提升。據此，本研究以無印良品、星巴克以及APPLE為實驗廣告，針對受試者在觀看完廣告時，對品牌愛慕以及品牌參與的影響。本研究以廣告影片實驗設計問卷，針對二種敘事性廣告類型(典型、非典型)，二種消費者思考模式（整體性、分析性）、三種品牌利益（功能性、體驗性、象徵

性），組合成12組情境，以都會區大學生、研究生為主，碩士在職專班為輔為問卷樣本，運用統計分析軟體SPSS 21.0之版本以及多因子變異數分析（MANOVA, Multivariate Analysis of Variance）作為本研究之分析工具，進行各變項之統計分析。研究結果顯示不同的思考模式在品牌愛慕以及品牌參與上有顯著差異，其中又以政體性思考模式的消費者對品牌愛慕以及品牌參與的影響最為明顯；不同的品牌利益對品牌參與有顯著影響，並且在敘事性廣告與品牌參與間具有調節效果。本研究希望提供廣告行銷從業人員在設計廣告內容或類型時，可以將消費者接收廣告後對品牌或商品的反應納入考量，也建議從業人員針對

商品所帶給消費者的品牌利益構思廣告敘事內容與走向，將廣告效益放大。

SPSS統計分析商用建模與綜合案例精解

為了解決統計分析軟體的問題，作者楊維忠 這樣論述：

SPSS高級建模技術可廣泛應用於商業領域的量化分析。本書的最大特色以精選的商用案例詳解SPSS前沿建模技術在商業領域的綜合應用，以期為通過建模量化分析改善商業運營水準管理，或提升核心競爭力的職場人士閱讀參考。 全書共12章，第1章～第2章介紹SPSS快速入門和建模技術要點，後續各章節均以實際商業應用案例的形式詳解SPSS在商用實踐建模中的應用與分析。建模技術方面，本書系統介紹了神經網路多層感知器、徑向基函數、決策樹等熱門大資料處理建模技術應用，以及SPSS專門用於市場行銷的聯合分析、直銷模組分析等高級專業建模技術應用，也介紹了經典的線性回歸分析、相關分析、因數分析、聚類分析、描述性分析、方差

分析、交叉表分析等一般統計建模技術應用；精選的案例都是當下流行熱門的商業運營領域，包括市場調研、市場行銷、客戶滿意度調查、連鎖門店分類管理、乳製品物流配送、客戶關係分級分類維護、務審批、消費者綜合體驗、上市公司估值等。書中每一個案例都以解決實際問題、提升價值貢獻為導向，通過具體案例詳解涉及多種SPSS技術的綜合應用，融會貫通組合應用多種建模技術達到理想分析效果。 本書內容翔實、應用範圍廣泛。一是可供商業運營領域的各類職場人士借鑒參考，無論是高層管理者、決策者、具備多年從業經驗的資深人士，還是基層應用崗位、職場新手，只要在工作中有量化分析的需求，都可通過學習本書舉一反三提高商業運營水準或提升職

場競爭力；二是可供高等院校經濟管理類、商業運營類及相關專業專科生、本科生、研究生和MBA學員學習閱讀，也可作為掌握建模技巧以完成畢業設計的學生參考書。 張甜,山東大學金融學博士生，金融風險領域研究專家，參與《地方金融運行動態監測及系統性風險預警研究》等多項重大專案，精通SPSS、Stata、R語言，編著有《SPSS統計分析與行業應用案例詳解》 《Stata統計分析與行業應用案例詳解》等暢銷書。   楊維忠,山東大學經濟學碩士，CPA，十年商業銀行工作經歷，歷任運營、風控、行銷、內控等多個職位，擅長商務建模，精通SPSS、Stata、EViews，編著有《SPSS資料採擷與案例

分析應用實踐》 《Stata統計分析與實驗指導》等近十本暢銷書。 第1章 SPSS快速入門 1 1.1 SPSS軟體的開啟 3 1.2 SPSS軟體的關閉 6 1.3 SPSS資料編輯器 7 1.3.1 SPSS資料編輯器變數視圖 8 1.3.2 SPSS資料編輯器資料視圖 12 1.4 增加新的變數或樣本觀測值 13 1.4.1 在現有資料檔案中增加新的變數 13 1.4.2 在現有資料檔案中增加新的樣本觀測值 14 1.5 變數和樣本觀測值基本操作 14 1.5.1 變數和觀測值的移動、複製和刪除 14 1.5.2 數據轉置 15 1.5.3 變數計算 16 1.6 對資

料按照變數或樣本觀測值進行排序 19 1.6.1 對資料按照變數進行排序 19 1.6.2 對資料按照樣本觀測值進行排序 21 1.7 數據查找 22 1.7.1 按照觀測值序號查找儲存格 22 1.7.2 按照變數值查找資料 23 1.8 資料合併 24 1.8.1 按照樣本觀測值合併資料檔案 24 1.8.2 按照變數合併資料檔案 27 1.9 生成新的時間序列 29 1.10 缺失值處理 32 1.11 讀取其他格式的資料檔案 35 1.11.1 讀取Stata資料檔案 36 1.11.2 讀取Excel資料檔案 38 1.11.3 讀取文本資料檔案 41 1.12 SPSS統計分析報告

45 1.13 SPSS説明系統 50 第2章 SPSS建模技術要點介紹 53 2.1 SPSS中的建模技術 53 2.1.1 描述性統計模組 53 2.1.2 比較平均值模組 54 2.1.3 相關分析模組 56 2.1.4 回歸分析模組 57 2.1.5 非參數檢驗分析模組 60 2.1.6 聚類分析模組 61 2.1.7 降維分析模組 62 2.1.8 一般線性模型分析模組 63 2.1.9 廣義線性模型分析模組 64 2.1.10 混合模型分析模組 65 2.1.11 對數線性模型分析模組 66 2.1.12 生存分析模組 67 2.1.13 刻度分析模組 68 2.1.14 貝葉

斯統計分析模組 69 2.1.15 直銷模組 70 2.1.16 神經網路模組 71 2.1.17 決策樹模組 72 2.2 建模注意事項 73 2.2.1 建模是為了解決具體的問題 73 2.2.2 有效建模的前提是具備問題領域的專業知識 73 2.2.3 建模之前必須進行資料的準備 74 2.2.4 最終模型的生成在多數情況下並不是一步到位的 74 2.2.5 模型要能夠用來預測，但預測並不僅含有直接預測 75 2.2.6 對模型的評價方面要堅持結果導向和價值導向 76 2.2.7 建立的模型應該是持續動態優化完善的 76 2.3 研究方案設計 77 2.3.1 在明確的研究目的基礎上制定

可行的研究計畫 77 2.3.2 根據已制定的研究計畫搜集研究所需要的資料 78 2.3.3 運用資料統計分析軟體對搜集到的資料進行整理 78 2.3.4 使用合適的分析方法和工具對資料進行各種分析 79 2.3.5 分析研究結果並得出研究結論 79 2.4 研究結論與重點回顧 79 第3章 SPSS在電子商務平臺商戶行銷中的應用 80 3.1 建模技術 80 3.2 建模思路 81 3.3 幫助確定我的最佳連絡人（RFM分析） 82 3.3.1 SPSS分析過程 82 3.3.2 結果分析 90 3.4 將我的連絡人分為多個集群分析 92 3.4.1 SPSS分析過程 92 3.4.2 結

果分析 95 3.5 生成對產品做出了回應的連絡人的概要 105 3.5.1 SPSS分析過程 106 3.5.2 結果分析 109 3.6 確定回應最多的郵遞區號 111 3.6.1 SPSS分析過程 111 3.6.2 結果分析 115 3.7 選擇最有可能進行採購的連絡人 117 3.7.1 SPSS分析過程 117 3.7.2 結果分析 122 3.8 控制包裹檢驗 128 3.8.1 SPSS分析過程 128 3.8.2 結果分析 131 3.9 研究結論與重點回顧 131 第4章 商業銀行授信客戶信用風險評估 133 4.1 建模技術 133 4.2 建模思路 135 4.3 神

經網路多層感知器分析一 135 4.3.1 準備資料以進行分析 135 4.3.2 分析過程 138 4.3.3 結果分析 149 4.4 神經網路多層感知器分析二 157 4.4.1 準備資料以進行分析 157 4.4.2 分析過程 158 4.4.3 結果分析 161 4.5 研究結論與重點回顧 170 第5章 線上旅遊供應商客戶分類建模技術 172 5.1 建模技術 172 5.2 建模思路 174 5.3 神經網路徑向基函數分析一 174 5.3.1 分析過程 175 5.3.2 結果分析 181 5.4 神經網路徑向基函數分析二 187 5.4.1 分析過程 187 5.4.2 結

果分析 189 5.5 研究結論與重點回顧 202 第6章 小額快貸大資料審批建模技術 204 6.1 建模技術 204 6.2 建模思路 206 6.3 決策樹分析一 206 6.3.1 分析過程 207 6.3.2 結果分析 227 6.4 決策樹分析二 237 6.4.1 分析過程 238 6.4.2 結果分析 246 6.5 研究結論與重點回顧 262 第7章 汽車消費市場調研建模技術 263 7.1 建模技術 263 7.2 建模思路 265 7.3 研究過程 266 7.3.1 為聯合分析生成計畫檔 266 7.3.2 根據計畫檔以及其他相關因素設計調查問卷 282 7.3.3

進行問卷調查並將所得資料錄入到SPSS中 285 7.3.4 SPSS分析 285 7.4 研究結論與重點回顧 301 第8章 住宅社區訂奶量預測分析建模技術 304 8.1 建模技術 304 8.2 建模思路 307 8.3 使用專家建模器進行批量預測 307 8.3.1 分析前資料準備 308 8.3.2 專家建模器分析過程 311 8.3.3 結果分析 321 8.4 通過應用保存的模型重新進行批量預測 329 8.4.1 專家建模器分析過程 329 8.4.2 結果分析 334 8.5 研究結論與重點回顧 342 第9章 手機遊戲玩家體驗評價影響因素建模分析 343 9.1 建模

技術 343 9.2 資料來源 345 9.3 建立模型 346 9.3.1 回歸分析 347 9.3.2 單因素方差分析 357 9.3.3 單因變數多因素方差分析 367 9.4 研究結論與重點回顧 377 第10章 家政行業客戶消費滿意度調研建模技術 378 10.1 建模技術 378 10.2 建模資料來源與分析思路 380 10.3 建模前數據準備 383 10.3.1 資料整理 383 10.3.2 可靠性分析 385 10.3.3 描述性分析 390 10.3.4 相關性分析 393 10.4 建立模型 395 10.4.1 客戶消費滿意度影響因素建模技術 396 10.4.2

客戶消費次數影響因素建模技術 406 10.4.3 客戶推薦次數影響因素建模技術 407 10.5 研究結論與重點回顧 408 第11章 軟體和資訊技術服務業估值建模技術 410 11.1 建模資料來源 410 11.2 建模技術 411 11.3 建模前數據準備 412 11.4 建立模型 419 11.4.1 市盈率口徑估值與業績表現研究 419 11.4.2 市淨率口徑估值與業績表現研究 425 11.5 研究結論與重點回顧 426 第12章 美容連鎖企業按門店特徵分類分析建模技術 427 12.1 建模技術 427 12.2 建模思路 429 12.3 數據準備 429 12.4

因數分析 431 12.4.1 分析過程 431 12.4.2 結果分析 437 12.4.3 圖形分析 440 12.5 聚類分析 442 12.5.1 K均值聚類分析過程 442 12.5.2 K均值聚類結果分析 445 12.5.3 系統聚類分析過程 446 12.5.4 系統聚類結果分析 454 12.6 研究結論與重點回顧 457

網路購物知覺風險，調節焦點與購買意願相關性之研究

為了解決統計分析軟體的問題，作者陳鏡清 這樣論述：

隨著網路從撥接上網到寛頻上網和現的光纖網路及無線網路從1G,2G,3G,4G到目前的5G與資訊安全的提升,網路購物的便利性與安全性己經取得大多數民衆認同,為民衆生活用品不可缺少的來源之一,查目前國內尚未有研究者以知覺風險、調節焦點對網路購物的購買意願影響的研究探討文獻。本研究想要瞭解網路消費者對於網路購物知覺風險，調節焦點與購買意願相關性之研究。本研究採量化問卷抽樣調查法，針對網路購物消費者為調查對象，抽樣調查共取得251份有效問卷。經SPSS 25統計分析軟體進行描述性統計分析、信度分析、因素分析、獨立樣本T檢定、單因子變異數分析、迴歸分析。研究結果顯示：知覺風險對調節焦點具有顯著影響；調

節焦點對購買意願具有正向顯著影響；知覺風險對購買意願，因現今資訊安全的提高，網路購物業者的努力降低知覺風險的策略，再加上消費者對網路購物的黏著高(商品比實體便宜且多樣化等) ，消費者己知網路購物有風險，但還是會選擇網路購物購買物品的。所以現今的網路購物購買意願沒辦法以知覺風險來預測的。針對本研究結果加以解釋，並提出針對知覺風險、調節焦點及購買意願等建議，希望能提供網路購物業者在經營上做為參考。