SPSS難嗎？無非就是數(shù)據(jù)類型的區(qū)別后，就能理解應(yīng)該用什么樣的分析方法，對(duì)應(yīng)著分析方法無非是找一些參考資料進(jìn)行即可史汗。甚至在線網(wǎng)頁SPSS軟件直接可以將數(shù)據(jù)分析結(jié)果指標(biāo)人工智能地分析出來，這有多難呢拒垃？本文章將周老師（統(tǒng)計(jì)學(xué)專家）8年的數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)濃縮停撞，便于讓不會(huì)數(shù)據(jù)分析的同學(xué)，在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的過程中可以少走彎路悼瓮，樹立數(shù)據(jù)分析價(jià)值觀戈毒，以及以數(shù)據(jù)進(jìn)行決策的思維意識(shí)艰猬，并且可以快速的掌握數(shù)據(jù)分析。本文章分為四個(gè)板塊進(jìn)行說明副硅，一是數(shù)據(jù)分析思維的培養(yǎng)姥宝。二是數(shù)據(jù)間的幾類關(guān)系情況翅萤。三是數(shù)據(jù)分析方法的選擇恐疲。四是數(shù)據(jù)研究的撰寫等。

相對(duì)來講套么，我們國家對(duì)于數(shù)據(jù)價(jià)值的重視是最近幾年才開始培己，尤其是大數(shù)據(jù)時(shí)代的興起，以及人工智能時(shí)代的國家戰(zhàn)略情況胚泌。之前企業(yè)進(jìn)行決策時(shí)基本均是憑借主觀經(jīng)驗(yàn)省咨，老板的經(jīng)驗(yàn)決定企業(yè)的成長(zhǎng)，這也許叫做‘定性研究’較為適合玷室，這種思路并沒有錯(cuò)誤零蓉。相對(duì)來講，主觀個(gè)人偏好性是這種經(jīng)驗(yàn)意識(shí)的弊端穷缤，而數(shù)據(jù)思維是用真實(shí)的數(shù)據(jù)作為依據(jù)敌蜂，相對(duì)來講具有更強(qiáng)的科學(xué)客觀性。但兩種思維各有優(yōu)缺點(diǎn)津肛，數(shù)據(jù)還可以造假章喉，以及人們還可能會(huì)錯(cuò)誤的利用數(shù)據(jù)等。

但無論如何身坐，西方的數(shù)據(jù)意識(shí)秸脱，以及數(shù)據(jù)價(jià)值客觀存在。我們有必要對(duì)其進(jìn)行重視部蛇。作為數(shù)據(jù)研究人員摊唇，首先需要確保的是對(duì)數(shù)據(jù)的敬仰，錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)絕對(duì)無法容忍涯鲁，否則永遠(yuǎn)不會(huì)得出科學(xué)的結(jié)論遏片。因而數(shù)據(jù)分析思維的素養(yǎng)第一層次即尊重?cái)?shù)據(jù)。原始數(shù)據(jù)代表的意義撮竿，數(shù)據(jù)自身帶來的屬性等均應(yīng)該逐一確認(rèn)吮便。

確認(rèn)數(shù)據(jù)的真實(shí)準(zhǔn)確性后，即完成數(shù)據(jù)清理后幢踏，可對(duì)數(shù)據(jù)類型進(jìn)行區(qū)分髓需，一切數(shù)據(jù)均可分為兩種類型，包括定性和定量數(shù)據(jù)房蝉。如同’定性研究‘和’定量研究‘一樣僚匆，定性數(shù)據(jù)是那些表示分類微渠，通常使用百分比匯總，無法計(jì)算平均值的數(shù)據(jù)咧擂，比如性別逞盆，專業(yè)。性別僅為男和女松申，使用數(shù)字1和數(shù)字2表示云芦，可以分別計(jì)算男和女的比例，但是不能算個(gè)平均分為1.2贸桶，得出性別平均為1.2這樣的分析舅逸。

另外一種數(shù)據(jù)叫定量數(shù)據(jù)，定量數(shù)據(jù)是那些可以進(jìn)行量化皇筛，通常使用平均值表示琉历，比如年齡，身高水醋，體重旗笔，滿意度等≈糇伲可以計(jì)算平均年齡蝇恶，但通常不分分析每個(gè)年齡數(shù)字的選擇百分比。

還有一類數(shù)據(jù)宫蛆，其即可以計(jì)算百分比艘包，也可以計(jì)算平均值，比如問卷研究中的滿意度耀盗，數(shù)字1代表非常不滿意想虎，數(shù)字2代表比較不滿意，數(shù)字3代表中立叛拷，數(shù)字4代表比較滿意舌厨，數(shù)字5代表非常滿意。這類數(shù)據(jù)可以計(jì)算各項(xiàng)的百分比忿薇，也可以計(jì)算平均值裙椭。具體此類數(shù)據(jù)如何應(yīng)用，可結(jié)合實(shí)際情況進(jìn)行即可署浩，但通常的偏好是揉燃，如果可以看作為定量數(shù)據(jù)，則按照定量數(shù)據(jù)情況進(jìn)行即可筋栋。

在基本的數(shù)據(jù)類型確認(rèn)之后炊汤，接下來再討論下數(shù)據(jù)研究的一些關(guān)系情況。如果是初學(xué)數(shù)據(jù)分析，常規(guī)的路徑可能是開始理解數(shù)據(jù)算法的原理抢腐，然后就懂一個(gè)就去姑曙，接著再學(xué)習(xí)另外一個(gè)算法。這種方法是常規(guī)教科書式的學(xué)習(xí)路徑迈倍，非常慢而且容易出現(xiàn)一個(gè)問題即懂了理論無法進(jìn)行實(shí)踐伤靠。

數(shù)據(jù)分析是挖掘數(shù)據(jù)間的關(guān)系情況，發(fā)現(xiàn)潛在的數(shù)據(jù)規(guī)律啼染，找出數(shù)據(jù)后面潛在的商業(yè)價(jià)值等宴合。本人將數(shù)據(jù)間的關(guān)系歸納匯總為以下三類。第一是差異關(guān)系提完；第二是相關(guān)關(guān)系形纺。第三是其它關(guān)系丘侠。

第一類差異關(guān)系通常是研究不同類別的差異性徒欣，提到了不同類別，那就涉及到定性數(shù)據(jù)蜗字，差異關(guān)系可以包括定性和定量數(shù)據(jù)的差異性打肝，定性和定性數(shù)據(jù)的差異性。自然地也就對(duì)應(yīng)到幾類研究方法挪捕。

第二類為相關(guān)關(guān)系粗梭。比如越如何越如何之類的關(guān)系。包括相關(guān)關(guān)系级零，還有影響關(guān)系等断医。X對(duì)于Y的影響關(guān)系情況如何等，此時(shí)影響關(guān)系又拆分出幾種分析算法奏纪。

當(dāng)然還有其它關(guān)系鉴嗤，比如數(shù)據(jù)的濃縮，聚類序调。此時(shí)又分涉及到對(duì)應(yīng)的研究方法醉锅。

在進(jìn)行數(shù)據(jù)研究時(shí)，首先需要想到的是“我想做什么发绢？“硬耍，來回就只有三種關(guān)系，那么這種關(guān)系有著明顯的區(qū)分性边酒，對(duì)應(yīng)確認(rèn)關(guān)系情況经柴，加上數(shù)據(jù)類型的判斷，對(duì)應(yīng)就會(huì)找出合理的數(shù)據(jù)研究方法墩朦。接下來一一概述坯认。

上面兩部分分別講述了數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)關(guān)系情況。接著需要落地，即研究方法的使用鹃操。按照上一部分的思路韭寸，即三類關(guān)系情況進(jìn)行闡述。

第一類為差異關(guān)系

· 定性和定性數(shù)據(jù)差異關(guān)系荆隘。比如性別和專業(yè)的差異關(guān)系恩伺，不同性別人群專業(yè)偏好上有沒有差異呢？此時(shí)應(yīng)該用卡方分析椰拒。

· 定性和定量數(shù)據(jù)差異關(guān)系晶渠。比如性別和身高的差異關(guān)系，不同性別人群身高有沒有明顯的差異性呢燃观？此時(shí)應(yīng)該用方差分析或者T檢驗(yàn)褒脯。至于方差分析和T檢驗(yàn)的區(qū)別上，比如性別為兩類缆毁，則可以使用方差分析或者T檢驗(yàn)番川；比如研究城市和身高的關(guān)系，一線脊框，二線或者三線城市人群他們的身高有沒有明顯差異性颁督。比較了三組人群，這時(shí)候只能用方差分析浇雹，不能用T檢驗(yàn)沉御。因?yàn)榉讲罘治隹梢詫?duì)比多組，而T檢驗(yàn)只能對(duì)比兩組昭灵。

· 定量數(shù)據(jù)和定量數(shù)據(jù)的差異吠裆。有時(shí)候做實(shí)驗(yàn)，比如新型教學(xué)方式的使用烂完，在使用前和使用后试疙，學(xué)生成績(jī)有沒有明顯的變化呢？此時(shí)則應(yīng)該使用配對(duì)T檢驗(yàn)窜护。配對(duì)T檢驗(yàn)通常都是用于實(shí)驗(yàn)研究中效斑，使用時(shí)相對(duì)需要注意下。

· 定量數(shù)據(jù)和數(shù)字的差異柱徙。比如中國人的平均身高是否明顯的高于1.70缓屠。定量數(shù)據(jù)和一個(gè)數(shù)字的差異性，此時(shí)應(yīng)該用單樣本T檢驗(yàn)护侮。

· 當(dāng)然還有其它一些研究方法敌完，但先從基礎(chǔ)的開始，懂了這些方法后羊初，再逐一深入學(xué)習(xí)滨溉。明白了這幾類差異關(guān)系什湘，事實(shí)上已經(jīng)理解一部分?jǐn)?shù)據(jù)分析。比如差異關(guān)系研究時(shí)有時(shí)候會(huì)有非參數(shù)檢驗(yàn)晦攒，這類研究都是和正態(tài)性闽撤，方差齊這兩個(gè)名詞緊密相關(guān)，后續(xù)的文章再慢慢剖析脯颜。

第二類為相關(guān)關(guān)系

· 定量和定量數(shù)據(jù)的相關(guān)關(guān)系哟旗。比如身高和體重之間有沒有關(guān)系？此時(shí)則應(yīng)該使用相關(guān)分析栋操。至于相關(guān)分析闸餐，又可以再細(xì)分為pearson和spearman相關(guān)，這兩類關(guān)系是結(jié)合數(shù)據(jù)正態(tài)性情況而定矾芙，正常情況下都默認(rèn)使用pearson相關(guān)分析舍沙。

· 影響關(guān)系情況（X對(duì)Y的影響，Y為定量數(shù)據(jù)）剔宪。比如研究學(xué)歷拂铡，年齡，收入歼跟，滿意度等對(duì)于消費(fèi)金額的影響和媳。此時(shí)一般是使用回歸分析格遭，或者更多稱作是線性回歸分析哈街。也有時(shí)候會(huì)使用到非線性回歸分析，但這種情況相對(duì)較少拒迅。線性回歸分析也可以再細(xì)分為2類骚秦，簡(jiǎn)單線性（一元線性）和多元線性，研究X對(duì)Y的影響璧微，如果X僅為1個(gè)則稱作簡(jiǎn)單線性（一元線性）作箍；如果X為多個(gè)，此時(shí)稱作多元線性回歸分析前硫。如果Y的個(gè)數(shù)超過1個(gè)胞得，可以多進(jìn)行幾次回歸就好，更復(fù)雜的可以使用結(jié)構(gòu)方程模型進(jìn)行研究屹电。線性回歸時(shí)X可以為定性數(shù)據(jù)也可以為定量數(shù)據(jù)阶剑，如果是定性數(shù)據(jù)則需要進(jìn)行虛擬變量（啞變量）設(shè)置。

· 影響關(guān)系情況（X對(duì)Y的影響危号，Y為定類數(shù)據(jù)）牧愁。比如研究學(xué)歷，年齡外莲，收入猪半，滿意度等對(duì)于是否購買iPhone X的影響。此時(shí)應(yīng)該使用logistic回歸分析。線性回歸和logistic回歸的區(qū)別在于磨确，線性回歸時(shí)沽甥，Y為定量數(shù)據(jù)；logistic回歸分析時(shí)乏奥，Y是定類數(shù)據(jù)安接。當(dāng)然logistic回歸又區(qū)分為三類，分別是二元logistic回歸英融，有序logistic回歸盏檐，無序logistic回歸；區(qū)別在于如果Y僅分為兩類驶悟，比如愿意不愿意胡野，購買不購買，喜歡不喜歡痕鳍，此時(shí)Y只有2個(gè)類別則叫做二元logistic回歸硫豆，此方法的使用頻率非常高。比如Y分為三組分別是不喜歡笼呆，喜歡和喜歡熊响，此時(shí)使用有序logistic回歸（其實(shí)使用線性回歸也是可以的，只是我們這里把Y當(dāng)成是定類數(shù)據(jù)所以使用有序logistic回歸而已）诗赌；無序logistic回歸時(shí)汗茄，Y一定是絕對(duì)的定性數(shù)據(jù)，比如出行方式的偏好（自行車铭若，公共汽車洪碳，地鐵，自駕）叼屠，此時(shí)用無序logistic回歸即可瞳腌。

第三類為其它關(guān)系

實(shí)際情況中還會(huì)有比如數(shù)據(jù)的濃縮，樣本的聚類等研究镜雨。

· 數(shù)據(jù)濃縮：比如說了20句話嫂侍，是否可以把20句話概括歸納成4個(gè)詞語表示呢？此時(shí)就應(yīng)該用到數(shù)據(jù)濃縮荚坞，即使用因子分析（也或者主成分分析）挑宠；以及記住，數(shù)據(jù)濃縮時(shí)西剥，數(shù)據(jù)一定是定量數(shù)據(jù)痹栖。

· 樣本聚類：比如游戲里面分了幾種角色，游戲數(shù)據(jù)分析人員希望對(duì)收集到了1萬個(gè)樣本分成幾類瞭空，便于進(jìn)行游戲里面的角色定位揪阿。此時(shí)則需要使用聚類分析疗我。

上述的方法選擇，分別與數(shù)據(jù)關(guān)系南捂，或者數(shù)據(jù)類型間的關(guān)聯(lián)性思路吴裤。事實(shí)上與網(wǎng)頁在線版本的SPSSAU(www.spssau.com)，完全如出一轍溺健。spssau即是使用這樣的思路進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計(jì)麦牺。確定好數(shù)據(jù)類型，理解了數(shù)據(jù)關(guān)系情況鞭缭，即可選擇出正確的數(shù)據(jù)研究方法剖膳。

如果已經(jīng)理解了數(shù)據(jù)類型，數(shù)據(jù)關(guān)系岭辣，并且選擇了正確的數(shù)據(jù)研究方法吱晒。最終無非是把數(shù)據(jù)研究方法得出的結(jié)論進(jìn)行匯總整理，然后寫成有邏輯性的報(bào)告沦童，并且在結(jié)論基礎(chǔ)上對(duì)應(yīng)提出有意義有價(jià)值的建議措施等仑濒。

關(guān)于數(shù)據(jù)報(bào)告的撰寫，單獨(dú)從數(shù)據(jù)分析角度上看偷遗，建議以實(shí)際需求出發(fā)墩瞳，比如研究差異關(guān)系，那么首先得需要知道有沒有差異氏豌，接著有了差異喉酌，具體差異情況如何。有了差異或者沒有差異時(shí)箩溃，對(duì)應(yīng)的建議措施應(yīng)該如何瞭吃。按照這樣的思路，相信數(shù)據(jù)研究報(bào)告的撰寫并非難事涣旨。

如果是對(duì)具體數(shù)據(jù)研究方法的結(jié)論撰寫有困難，可以直接使用spssau進(jìn)行分析股冗，直接參考里面的智能文字分析即可霹陡。以及需要特別注意在于，數(shù)據(jù)研究結(jié)論對(duì)應(yīng)有什么意義止状，價(jià)值在哪里烹棉，對(duì)實(shí)際商業(yè)的價(jià)值或者指導(dǎo)在哪里？這才是重點(diǎn)怯疤。