本教材以企业大数据统计与分析工作过程为依据，根据学生的认知规律和SPSS软件的不同模块全书共分为七大项目，将技术技能的培养和理论知识的学习有机结合。项目一为SPSS软件介绍，认知SPSS软件的基本操作；项目二到项目六为SPSS数据文件的建立和管理、SPSS数据的预处理、SPSS基本统计分析、SPSS的参数检验、SPSS

本书共11章,以SPSS27.0中文版为工具介绍了数据分析的常用技术,主要内容包括数据录入、数据处理、数据文件管理、描述统计、T检验、方差分析、相关分析、回归分析等基础模块,也包含了非参数检验、聚类分析、判别分析、因子分析等高阶模块,同时还增加了信效度分析、中介效应分析、调节效应分析等使用频率很高的统计分析内容。

"在第3版的基础上，《应用统计学（第4版）》显著强化了教育内容的深度与广度，精心嵌入了各种案例。这一创新不仅深化了统计学理论与实践教学的融合，还巧妙地将专业知识传授与价值观引导相结合，旨在培养既掌握扎实统计学技能又具备高尚道德情操的复合型人才。 《应用统计学（第4版）》不仅系统阐述了Excel、SPSS和JMP等主流统

数据分析的核心方法是统计，有效易用的实现工具是SPSS。本书以通俗易懂的语言讲明统计方法的核心原理，以典型代表性的案例展现SPSS的应用实践过程，循序渐进地引领读者明晰统计方法的理论精髓，熟练掌握SPSS的数据组织、整理和统计分析操作，快速达成提升数据分析综合能力的目标。本书提供配套的电子课件、教学大纲、习题和案例数据

数据挖掘是人工智能和机器学习中最活跃的地带。SPSSModeler充分利用计算机系统的运算处理能力和图形展现能力，将数据挖掘方法、应用与工具有机地融为一体，成为内容全面、功能强大、操作友好的数据挖掘软件产品，是大数据分析的理想工具。本书以数据挖掘的实践过程为主线，系统介绍了决策树、人工神经网络、支持向量机、Logist

本书一共分为14章,第1章到第5章为基础章节,这一部分内容偏重Stata的基础操作与常用命令的讲解。第6章到第10章为进阶章节,这一部分内容侧重于Stata的函数、矩阵、循环语句以及编程等方面的学习和操作讲解。第11章到第14章为应用章节,这一部分的内容侧重于数据分析的综合案例操作以及分析结果报告。

本书分为两部分。第一部分是运用抽样方法的实际例子，对扎根理论性抽样、目标导向性抽样、理论或立意抽样展开方法论的论证。第二部分聚焦质性研究中的实在论抽样方法，其中第四章阐述了一种实在论策略的抽样基础，此部分考量的是影响研究的内外部因果作用力和生成机制。接下来的三章阐述实在论抽样策略的三个关键因素。第五章考虑立意工作和假设

本书通过详细的图文步骤介绍了使用SPSS进行统计分析的方法和技巧。其中，第1～5章主要介绍SPSS的基础操作、数据处理、绘图等内容；第6～13章则围绕SPSS中的常用统计与检验方法展开，介绍了如何使用SPSS进行描述性统计、假设检验、相关性检验、方差分析、非参数检验，以及使用SPSS实现逻辑回归、决策树、神经网络、聚类

本书是数据科学方法及应用系列教材之一。本书融合统计学和数据科学的方法,系统介绍描述统计和探索性数据分析的原理和方法。主要内容包括:指标设计、数据预处理、描述统计量计算、数据可视化、相关分析、关联分析、聚类分析、综合指数分析等。重点介绍数据分析的统计流程和软件实现方法,培养学生理解数据、分析数据的基本能力。本书将基本理论

近年来，国家大力推进四新建设，着力提高拔尖创新人才自主培养质量已成为时代所需。广东财经大学经济学院以学生为中心，以激发学生兴趣为根基，致力于培养适应数字时代的应用型统计人才，助力打造思辨课堂，培养学生的数据思维能力和综合实践应用能力。本书根据教学需求并结合学科建设和人才培养目标，采用理论分析案例讨论实验实践的教学框架，