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STATISTICA 大數據分析軟體的問題，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
STATISTICA 大數據分析軟體的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦呂岡玶,楊佑傑寫的 初級統計學：解開生活中的數字密碼(修訂二版) 和王春和,唐麗英的 EXCEL和基礎統計分析：學統計輕鬆上手，掌握資料分析，前進大數據時代都 可以從中找到所需的評價。
另外網站8個免費軟件助你輕鬆分析「大數據」 - Cartals也說明：「大數據」作為時下最火熱的IT行業的辭彙，隨之而來的資料倉庫，資料分析，資料挖掘等等圍繞大數據的商業價值的利用逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤 ...
這兩本書分別來自三民 和五南所出版 。
國立虎尾科技大學 企業管理系經營管理碩士班 徐怡所指導 裴氏紅錦的 企業社會責任對消費者行為的影響 （2021），提出STATISTICA 大數據分析軟體關鍵因素是什麼，來自於企業社會責任、品牌態度、購買意向、線性結構關係模型、回歸模型。
而第二篇論文中臺科技大學 醫學影像暨放射科學系暨研究所 潘榕光所指導 林雅惠的 利用逆運算疊代法從心臟疾病患者之臨床數據預測疾病嚴重程度及毛地黃藥物治療的有效血中濃度 （2021），提出因為有 逆運算法、心臟衰竭病、毛地黃、心臟解剖分數、有效血中濃度的重點而找出了 STATISTICA 大數據分析軟體的解答。
最後網站Mintiab 統計分析軟體 - Minitab則補充：新的互動式工具搭配方便瀏覽的圖庫使用，讓您無需重新執行分析就能查看並探索多個圖形選項。Graph Builder 每次使用相同的數據選擇，從長條圖、相關圖(Correlograms)，無縫 ...
初級統計學：解開生活中的數字密碼(修訂二版)
為了解決STATISTICA 大數據分析軟體 的問題，作者呂岡玶,楊佑傑 這樣論述：
生活化 以生活案例切入，避開艱澀難懂的公式和符號，利用簡單的運算推導統計概念，最適合對數學不甚拿手的讀者。 直覺化 以直覺且淺顯的文字介紹統計的觀念，再佐以實際例子說明，初學者也能輕鬆理解，讓統計不再是通通忘記！ 應用化 以應用的觀點出發，讓讀者瞭解統計其實是生活上最實用的工具，可以幫助我們解決很多周遭的問題。統計在社會科學、生物、醫學、農業等自然科學，還有工程科學及經濟、財務等商業上都有廣泛的應用。
企業社會責任對消費者行為的影響
為了解決STATISTICA 大數據分析軟體 的問題，作者裴氏紅錦 這樣論述：
本研究旨在衡量企業社會責任 (CSR) 對消費者行為的影響。具體而言，我們探討了包括對環境、社會、客戶、員工、供應商和股東在內的CSR的組成部分。我們還研究了企業社會責任實踐對品牌態度和購買意願的影響。本研究以四種語言對三個國家的 616 名消費者進行了調查，並進行了詳細的問卷調查。 其中564 個樣本（186 個來自越南、189 個來自印尼和以及189 個來自台灣）有資格分析數據。此外，還利用 LISREL 8.8、STATISTICA 10 和 MINITAB 19 等統計軟體來評估假設並建立結構模型。結果表明，三個國家的消費者並不關心對股東的企業社會責任，而消費者都在考慮對自己的企業社
會責任。越南客戶對公司員工表示關心，而印尼和台灣消費者則關注環境和社會。此外，供應商的利益和權利也引起了印尼人的關注。企業社會責任也對三種文化中的所有品牌聲譽都有顯著的積極影響。企業社會責任則是對除越南外的印尼和台灣地區客戶的購買意願產生了積極影響。
EXCEL和基礎統計分析：學統計輕鬆上手，掌握資料分析，前進大數據時代
為了解決STATISTICA 大數據分析軟體 的問題，作者王春和,唐麗英 這樣論述：
◆人人都有的EXCEL＋超詳細步驟教學＝高CP值學會統計分析。 ◆專業理論深入淺出，搭配實例整合說明，從報表製作到讀懂，一次到位。 ◆完整的步驟操作圖，解析報表眉角，讓你盯著螢幕不再霧煞煞。 ◆本書專攻基礎統計技巧，讓你掌握資料分析力，在大數據時代脫穎而出。 ◎大學教授傾囊相授統計分析手法，帶領你掌握資料分析能力，前進大數據時代。 大數據(Big data)時代下，統計學愈來愈夯，資料分析全方位應用在各種工作場合。無論身處何種產業，新手晉升顧問級，就從掌握統計分析力開始。市面上統計軟體眼花撩亂，該先從哪裡開始？ 答案就在這本書裡！ 直
接使用個人電腦必備的EXCEL，學統計輕鬆上手門檻低。搭配本書完整的步驟講解，從製作到讀懂，一次到位。面對龐大資料不再手忙腳亂，快速抓出重點，展現分析整合能力，讓人刮目相看。 本書針對「基礎統計技巧」教學，使用於分析資料，包含：統計圖表製作、統計量計算、機率分配、信賴區間、假設檢定、變異數分析、共變數與相關分析、迴歸分析等，實例講解EXCEL中各種統計分析技巧的操作步驟，解析各類型的報表結果。 學好統計分析so easy，跟隨本書運用EXCEL進行資料處理與分析管理，著重理解而非死背公式，簡便又有效。極適合大專院校統計課程、相關研究人員或自學之用。
利用逆運算疊代法從心臟疾病患者之臨床數據預測疾病嚴重程度及毛地黃藥物治療的有效血中濃度
為了解決STATISTICA 大數據分析軟體 的問題，作者林雅惠 這樣論述：
本研究是運用逆運算法評估心臟衰竭病患的臨床數據，預測疾病嚴重程度及藥物治療之有效血中濃度的廣泛性評估方法。希望建立一套科學數據運算模型，應用於非侵入性預測疾病嚴重程度及服用毛地黃 ( Digoxin ) 前就能預測病患的毛地黃藥物治療的有效血中濃度，使臨床醫師做為開立處方之依據。先將405例冠狀動脈疾病患者的臨床資料包括年齡(Age)、體表面積(BSA)、低密度膽固醇(LDL)、平均血壓(MAP)、飯前血糖(Glucose AC)、心肌旋轉蛋白I ( Troponin I ) 及C反應蛋白(CRP)，用29項係數制定一個一階非線性方程式，再經由STATISTICA 7.0軟體進行逆運算疊代法
演算來預測其血管狹窄程度(心臟解剖分數)，與患者冠狀動脈實際狹窄程度進行相似性分析及29項係數間的關係分析。並由另一組105位相似條件患者進行驗證，最終損失函數值(Φ)和決定係數(R2)分別3.18和0.9464且變異數為 89.58% ，所以實際和預測值間具有高的吻合度，在405例資料庫及105例驗證中實際值和預測值間決定係數(R2)分別為0.8958及0.8314。而因子中以低密度膽固醇、年齡和體表面積的影響度較大，且年齡 與C反應蛋白 有強的交互作用。其次收集322例心臟衰竭疾病患者臨床之重要因子，體表面積(BSA)、血清尿素氮(BUN)、肌酸酐(Creatinine)、鈉離子濃度、鉀離
子濃度、鎂離子濃度、平均動脈血壓等與Digoxin血中有效濃度相關因子。並將上述整合成一個二十九項的一階非線性方程式，再經由STATISTICA 7.0軟體進行逆運算疊代法演算於服用前就能預測病患服用後的Digoxin有效血中濃度。再經由另一組105位相似條件患者進行驗證，最終損失函數值(Φ)和決定係數(R2)分別為 4.14和 0.9497 而變異數為90.20% ，相同的實際值和預測值間具有相當高的吻合度，在322例資料庫及105例驗證中實際值和預測值間決定係數(R2)分別為0.9027及0.9147。這表示這七個危險因子對評估心臟衰竭病患的臨床數據預測服用毛地黃後之有效血中濃度程度都會造
成影響。且得知因子中以血中尿素氮、肌酸酐和體表面積的影響較大，而且又以血中尿素氮、肌酸酐與鈉離子濃度交互作用及血中尿素氮與鉀離子濃度交互作用的影響較為重要。所以運用科學數據運算模型，應用於非侵入性預測疾病嚴重程度及於服用毛地黃前就能預測病患有效血中濃度是準確可行的，能快速準確診斷疾病的嚴重程度及準確掌握藥物治療的有效血中濃度以達防止中毒的副作用產生，嘉惠心臟衰竭和心房纖維顫動之患者。