1.1 营销状况分析1.2 产品(线)分析1.3 品牌分析1.4 客户分析1.5 营销活动分析1.6 异动分析1.7 预测分析2.3.1 营销数据采集2.3.2 营销数据整理2.3.3 营销数据分析与报表制作2.3.4 数据挖掘2.3.5 图形呈现3.1 采集宏观经济和人口数据3.2 采集客户资料数据3.3 采集营销明细数据3.4 采集营销活动数据4.1 事前整理4.2 数据错误识别与转换4.3 数据对照与合并5.1 概述5.2 对照分析法5.3 平衡分析法5.4 动态分析法5.5 指数分析法5.6 因素分析法5.7 异常分析法5.8 分组分析法5.9 趋势分析法5.10 结构与比例分析法第1 章统计软件SPSS 基础1.1 SPSS 的产生及发展1.2 SPSS 的主要特点1.3 SPSS 对系统的要求及安装1.4 SPSS 的启动与退出1.5 SPSS 的主要窗口1.6 SPSS 菜单命令详解1.7 SPSS 中英文界面的转换第2 章SPSS 统计分析前的准备2.1 SPSS 数据文件的建立2.2 SPSS 数据文件的属性2.3 SPSS 数据文件的整理2.4 SPSS 数据的计算和变换第3 章SPSS 基本统计分析3.1 SPSS 在频数分析中的应用3.2 SPSS 在描述统计分析中的应用3.3 SPSS 在探索性分析中的应用3.4 SPSS 在交叉表分析中的应用3.5 SPSS 在比率分析中的应用实例分析：城乡消费水平区域对照第4 章SPSS 的均值比较过程4.1 SPSS 在单样本T 检验中的应用4.2 SPSS 在两独立样本T 检验的应用实例进阶分析：考试中的惊慌失措4.3 SPSS 在两配对样本T 检验的应用实例进阶分析：亚洲金融危机的影响第5 章SPSS 的方差分析5.1 方差分析概述5.2 SPSS 在单因素方差分析中的应用5.3 SPSS 在多因素方差分析中的应用实例分析：薪金的区别5.4 SPSS 在协方差分析中的应用实例分析：人体的血清胆固醇第6 章SPSS 的非参数检验6.1 非参数检验概述6.2 SPSS 在卡方检验中的应用6.3 SPSS 在二项分布检验中的应用实例分析：灯泡是否合格6.4 SPSS 在游程检验中的应用实例分析：企业盈亏预测实例进阶分析：工业和商业企业的负债水平6.5 SPSS 在单样本K-S 检验中的应用实例分析：商品销售收益的分布6.6 SPSS 在两独立样本非参数检验中的应用6.7 SPSS 在多独立样本非参数检验中的应用6.8 SPSS 在两配对样本非参数检验中的应用6.9 SPSS 在多配对样本非参数检验中的应用实例分析：果汁的滋味第7 章SPSS 的相关分析7.1 相关分析概述7.2 SPSS 在简单相关分析中的应用7.3 SPSS 在偏相关分析中的应用7.4 SPSS 在距离分析中的应用实例分析：价格指数的相关性第8 章SPSS 的回归分析8.1 SPSS 在一元线性回归分析中的应用8.2 SPSS 在多元线性回归分析中的应用8.3 SPSS 在曲线拟合中的应用8.4 SPSS 在非线性回归分析中的应用实例分析：股票价格的预测第9 章SPSS 的多元统计分析9.1 SPSS 在因子分析中的应用9.2 SPSS 在聚类分析中的应用实例分析：商业银行综合竞争力的评价9.3 SPSS 在判别分析中的应用实例分析：全国30 个省市经济增长差异研究第10 章SPSS 在调查问卷数据处理中的应用10.1 调查问卷数据处理概述10.2 调查问卷缺失值处理方法10.3 调查问卷的信度分析10.4 调查问卷的多重响应分析实例分析：手机市场情况分析实例进阶分析：多重响应交叉分析第11 章SPSS 在时间序列预测中的应用11.1 时间序列的预处理11.2 时间序列的确定性分析实例图文分析：社会住宿与餐饮消费的季节分解11.3 时间序列的随机性分析实例分析：旅客周转量的ARIMA 建模第1 章营销数据输入技巧目标：10 分钟完成上万行人事数据的输入1.1 Excel 的数据类型1.2 各种类型数据的输入技巧1.3 相同数据的输入技巧1.4 编号的输入技巧1.5 组合多个单元格数据1.6 采用下拉列表进行数据选择1.7 利用公式与函数进行查找输入1.8 快速输入数据填充序列1.9 限定数据长度，显示提示信息第2 章工作表美化和数据查看目标：设计令人赏心悦目的专业数据报表2.1 工作表的美化设计2.2 工作表数据查看2.3 工作表打印及保护第3 章公式、名字与函数目标：通过3 个以上的函数嵌套解决实际工作问题3.1 公式基础知识3.1.1 运算符及优先级3.1.2 绝对引用与相对引用3.1.3 名字的定义与使用3.1.4 函数简介3.1.5 使用Excel 匡助学习函数3.2 常用工作表函数3.2.1 SUM 与自动求和按钮3.2.2 快速合计技巧3.2.3 AVERAGE,COUNT,COUNTA,COUNTBLANK函数3.3 逻辑函数3.3.1 比较运算符3.3.2 逻辑运算3.3.3 条件函数IF3.3.4 AND,OR,NOT 函数3.3.5 COUNIF 函数3.3.6 SUMIF 函数3.3.7 多条件求和向导3.4.8 条件函数综合运用3.4 数组概念与数组公式3.4.1 数组与引用之间的关系3.4.2 数组公式输入方法3.4.3 数组之间的运算与比较3.4.4 利用数组公式进行多条件求和3.5 数学与三角函数3.5.1 ABS 函数3.5.2 ROUND,ROUNDUP,ROUNDDOWN函数3.5.3 INT 函数3.5.4 MOD 函数3.5.5 MAX,MIN 函数3.5.6 RAND 函数3.5.7 数学函数综合运用3.6 时间日期函数3.6.1 TODAY, NOW函数3.6.2 YEAR,MONTH,DAY3.6.3 DATE,DATEVALUE3.6.4 WEEKDAY3.6.5 WORKDAY3.6.6 NETWORKDAYS3.6.7 时间日期函数综合运用3.7 字符函数3.7.1 LEFT,RIGHT,MID3.7.2 LEN3.7.3 FIND3.7.4 TRIM3.7.5 SUBSTITUTE,,REPLACE3.7.6 LOWER,UPPER,PROPER3.7.7 VALUE,TEXT3.7.8 字符函数综合应用3.8 错误函数3.8.1 常见错误信息3.8.2 IS 类函数3.8.3 错误函数和其他函数的综合应用3.9 数据查找函数3.9.1 用LOOKUP 函数进行表查找3.9.2 用VLOOKUP、CHINAHLOOKUP 函数进行表查找3.9.3 用MATCH 和INDEX 函数构造灵便的查询3.9.4 用OFFSET 函数进行带偏移量的引用及构造动态区域3.9.5 用INDIRECT 函数和名字查询其他工作表中的数据3.9.6 用CHOOSE 函数进行行值查询3.10 数据库函数3.10.1 DCOUNT DCOUNTA DAVERAGE DGET3.10.2 DMAX、DMIN、INFO\DSUM DPRODUCT3.11 函数综合实例训练3.11.1 IF、MOD、RIGHT、LEFT 函数从身份证号中提取性别3.11.2 RANK、COUNTIF、OFFSET、VLOOKUP 对销售数据自动降序罗列3.11.3 INDEX、SMALL、IF、ROW 、COUNTIF 函数提取包含重复值的品名3.11.4 IF、ISNA、VLOOKUP、COLUMN 函数查询一级科目代码的对应记录第4 章高级图表处理目标：创建“会说话”的专业图表4.1 图表创建及格式化4.2 创建显示趋势的图表4.3 创建显示差异的图表4.4 创建显示关系的图表4.5 创建动态图表4.6 高级图表技巧4.6.1 混合图表4.6.2 双坐标轴图表4.6.3 工作进程图表(扇形图)4.6.4 工作安排图表(甘特图)第5 章数据管理与数据透视表目标：轻松进行数据排序、删选和汇总5.1 数据排序5.2 数据筛选5.3 分类汇总第6 章数据透视表目标：让你的数据随心所欲生成各种报表6.1 创建数据透视表6.2 改变数据透视表的布局6.3 整理数据透视表字段6.4 自动筛选数据透视表6.5 数据透视表的复制和挪移6.6 获取数据透视表的数据源信息6.7 刷新数据透视表6.8 数据透视表格式化6.9 数据透视表及条件格式6.10 数据透视表美化实例6.11 在数据透视表中排序6.12 数据透视表的项目组合6.13 在数据透视表中的数据显示方式6.14 在数据透视表中使用计算字段和计算项第7 章自动化处理营销数据目标：通过录制宏实现批量数据处理7.1 认识宏7.2 录制宏7.3 执行宏7.4 通过窗体按钮执行宏7.5 添加菜单或者工具栏命令执行宏7.6 宏代码7.7 通过录制宏解决变换条件自动筛选问题7.8 通过录制宏解决批量数据处理问题7.9 使用宏和VBA 设置自动提醒第8 章营销数据在Excel 的分析8.1 Excel 相关性分析8.2 Excel 回归分析8.3 Excel 预测分析8.4 Excel 对照分析8.5 Excel 结构分析8.6 Excel 交叉分析8.7 Excel 平均分析8.8 Excel 异常分析第9 章营销数据在SPSS 的分析9.1 SPSS 聚类分析9.2 SPSS 因子分析9.3 SPSS 其他分析介绍第10 章数据思维的建立与数据决策10.1 数据是否合适？10.2 方法选择是否正确？10.3 分析过程是否经得起推敲？10.4 对结果解释是否合理？8.1 大卖家之营销数据分析7.1.1 案例背景7.1.2 利用 rfm 模型定位促销名单7.1.3 寻觅有重购行为买家的特征7.1.4 总结与讨论8.2 超市商品购买关联分析7.2.1 案例背景7.2.2 数据准备7.2.3 商品购买关联分析7.2.4 结果应用8.3 电信业客户流失分析7.3.1 案例背景7.3.2 商业理解7.3.3 数据理解与数据准备7.3.4 建立模型与模型评估7.3.5 模型的应用及营销预演7.3.6 总结与讨论。
ibmspss数据分析与挖掘实战案例精粹篇一：《数据分析与挖掘实战》课程简介《数据分析与挖掘实战》课程简介《数据分析与挖掘实战》课程，培养基于实战性数据分析和挖掘应用型人才为目标，结合我校学生实际情况，以金融、保险、快速消费品、客户管理、市场研究、互联网六个行业的数据分析／挖掘应用案例，基于实战需求，详细讲解整个案例的完整分析过程，并将分析/挖掘模型和SPSS、SQLSERVER2022软件的介绍融于案例讲解之中，帮助学生突破方法和工具的局限，聚焦于对数据分析精髓的领悟和掌握。
学生学习完毕，既能掌握常用的数据分析软件的使用，又能掌握数据分析/挖掘的方法和实施过程，能胜任初级数据分析师岗位。
课程提供案例基础数据课程内容初步安排：篇二：数据挖掘案例2022.04-10成功案例：1，Credilogro改善客户信用评分业务(直接数据挖掘，预测统计分析方法/软件)Credilogro是阿根廷第五大信贷公司，它需要识别与潜在预先付款客户（缺乏充分的信用记录数据）相关的潜在风险，以便将承担的风险最小化。
Credilogro选择了SPSSInc.的数据挖掘软件PASWModeler，因为它能够灵活并轻松地整合到Credilogro的核心信息系统中。
数据挖掘的收益包括：1)处理信用数据和提供最终信用评分的时间缩短到了8秒以内。
平均每月使用PASWModeler处理35000份申请。
这使该组织能够迅速批准或拒绝信贷请求。
2)最小化每个客户必须提供的身份证明文档，某些情况，只需一份身份证明即可批准信贷；3)风险监控，仅在实施3个月后就帮助Credilogro将贷款支付失职减少了20%。
2，中国宝钢集团（直接数据挖掘，分类分析方法）宝钢自1985年投产至今，积累了大量的生产数据，从每一炉钢到每一块板坯到每一个钢圈，各级计算机系统可以把这些数据完整地收集起来。
采用数据挖掘技术对钢材生产的全流程进行质量监控和分析（通过全流程实时监控获得了丰富的生产数据），构建故障地图，实时分析产品出现瑕疵的原因，有效提高了产品的优良率。
统计分析与SPSS 的应用（第五版）》（薛薇）课后练习答案第 5 章SPSS 的参数检验1、某公司经理宣称他的雇员英语水平很高，如果按照英语六级考试的话，一般平均得分为75分。
现从雇员中随机选出11人参加考试，得分如下：80, 81, 72, 60, 78, 65, 56, 79, 77,87, 76 请问该经理的宣称是否可信。
原假设：样本均值等于总体均值即u=u0=75步骤：生成spss 数据→ 分析→ 比较均值→ 单样本t 检验→ 相关设置→ 输出结果（Analyze->compare means->one-samples T test ；）采用单样本T 检验（原假设H0:u=u0=75, 总体均值与检验值之间不存在显著差异）；单个样本统计量N均值标准差均值的标准误成绩1173.739.551 2.880单个样本检验检验值= 75tdf Sig.（双侧）均值差值差分的95% 置信区间下限上限成绩-.44210.668-1.273-7.69 5.14分析：指定检验值: 在test 后的框中输入检验值（填75），最后ok!分析：N=11人的平均值（mean ）为73.7 ，标准差（std.deviation ）为9.55 ,均值标准误差均值标准误差（std errormean ）为2.87. t 统计量观测值统计量观测值为-4.22 ，t 统计量观测值的双尾概率p-值（sig.（2-tailed ））为0.668 ，六七列是总体均值与原假设值差的95%的置信区间,为（-7.68,5.14）, 由此采用双尾检验比较a 和p 。
T 统计量观测值的双尾概率p-值（sig.（2-tailed ））为0.66 8>a=0.05 所以不能拒绝原假设；且总体均值的95%的置信区间为（67.31,80.14）, 所以均值在67.31~80.14 内,75 包括在置信区间内, 所以经理的话是可信的。
