导图社区 商分软
这是一篇关于商分软的思维导图,整合了商业分析中从数据清洗到模型构建、从统计验证到可视化呈现的全流程工具与方法,适用于市场洞察、用户行为分析、销售预测等场景,帮助用户系统性挖掘数据价值。
这是一篇关于What is Emtional Intelligence的思维导图,主要内容包括:is a quality that eables us to confront with patience/insight/imagination the many problems we faced in our affective relationships with ourselves.,EI。
这是一篇关于如何训练批判性思维的思维导图,批判性思维包括几个关键步骤:仔细拆解一个情境,揭示隐藏的问题,并通过审查和怀疑态度来评估所有可用的选项。消除最有用和最可靠的信息,在大量的选择中做出最佳的抉择。
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商分软
分析
描述统计
频率
频数分布表
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图表
双击进入图表编辑器 右键-显示数据标签 跳出 可以选择显示“频数”“百分比”
条形图
饼图
直方图
描述
【单变量】描述统计
对该产品的偏好程度(Y),选择:1=非常不喜欢;2=比较不喜欢;3=一般喜欢;4=比较喜欢;5=非常喜欢,各有多少人?

探索
【双变量】描述统计
分析不同种类员工的平均工资
交叉表
观测数据按两个或者更多属性交叉分类时列出的频数分布表 eg: 是否有电视功能会影响消费者的偏好程度吗?(绘制是否有电视功能与偏好程度的交叉分类列联表) 影响消费者偏好程度的因素还有什么?(绘制品牌与偏好程度的交叉分类列联表) 考虑品牌后,是否有电视功能还会影响消费者的偏好程度吗(绘制是否有电视功能、品牌与偏好程度的交叉分类列联表) 修改数据格式:单元格-百分比
【按两个或者更多属性交叉分类时列出的】频数分布表
统计-勾选“卡方”
假设检验【卡方检验:确认质别变量间统计学意义上的关系】
eg:请问电视功能与偏好程度是否有关?
比较平均值
平均值
“选项”添加新项目
【三变量】描述统计
分析不同种类、不同性别员工的平均工资
独立样本T检验
假设检验【独立样本T检验:数值型 比较两组平均值】
通过比较从两个不同总体抽取的样本差异来推断两个总体均值的差异。 eg:当前工资与性别(分组变量)有关吗? 原假设:H0:μ1=μ2 备择假设: H1:μ1≠μ2 定义组按照数据视图那里写(值标签 前者)
单因素AHQVA检验
假设检验【方差分析:数值型 比较三个及以上平均值】
工资与工作种类(三个及以上)有关吗? 如果继续追问:工作种类两两之间的平均工资是否有差别(相当于两两做独立样本T检验):事后比价-勾选“LSD"
得分点: 假设检验: 1.原假设+备择假设 独立样本T检验:H0:μ1=μ2 H1:μ1≠μ2 方差分析:H0:μ1=μ2=μ3=...=μK H1:不全相等 2.(莱文方差等同性检验的结论:方差等/不等/不全相等) 3.独立样本T检验的P值是(绿圈)P=具体值<>α=具体值 4.拒绝/接受原假设,探究问题的结论(eg:工资与性别有关) 
表
定制表
选中要描述统计的对象(current salary)-添加“摘要统计”
相关
双变量
相关系数
回归
线性
回归分析 求解回归方程
 -读取α β C(常数)-看“系数”表格 -未标准化系数(B那一列)
回归分析 预测估计
保存-预测值-勾选“未标准化”:对Y的单个值进行预测、估计 “预测区间”-取消勾选“未标准化”-勾选“平均值”“单值”分别对应“置信区间”和“预测区间”
回归分析 求索洛余值(残差)
-保存-预测值-取消勾选“平均值”“单值”-“残差” 勾选“未标准化”
曲线估算
长期预测
详细见总ppt
时间序列预测
季节性分解
计算季节指数
数据
定义日期和时间
建”ID列“
自动生成2列,任意删一列 改标签名称为“ID”
生成时间变量
选择个案
选择数据
图形
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散点图
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重编码
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计算变量