5.1　常用统计图 5.1.1　操作界面介绍（条图） 5.1.1.1　条图的通用界面 5.1.1.2　复式条图与分段条图的界面 5.1.2　其他常用统计图 5.1.2.1　散点图 5.1.2.2　线图 5.1.2.3　饼图 5.1.2.4　面积图 5.1.2.5　直方图 5.1.2.6　其他 5.1.3　常用统计图编辑方法详解 5.2　交互式统计图 5.3　统计地图 在常用的统计软件中，SAS绘制的统计图不太美观；而SPSS绘制的统计图较为美观，可以满足大多数情况下的要求；STATA绘制的统计图形最为精美，但由于它采用命令行方式操作，美观的图形需要添加大量选项，普通人不易掌握；而S-PLUS、MATHLAB等偏数理统计的软件虽然绘图能力也非常强，但由于自身的定位问题，并不为大多数人所熟悉。因此，在各种统计软件中，以SPSS制作的统计图应用最为广泛。 EXECL的统计绘图功能非常的强，我们还有必要学习SPSS的绘图功能吗？ 这个问题我的看法是：EXCEL由于它的纯中文界面和简单而强大的绘图功能，使得可以用它来直接绘制各种简单的统计图，但是，EXCEL可以直接绘制的统计图种类有限，象误差条图、自回归图等它就无能为力，即是它支持的线图、条图等，如果过于复杂，如叠式条图、累计条图等也无法作出，而这些图在统计中是经常会碰到的，此时就只有采用统计软件来绘制，SPSS就是其中的佼佼者

6.1　Frequencies过程 6.1.1　界面说明 6.1.2　分析实例 6.1.3　结果解释 6.2　Descriptives过程 6.2.1　界面说明 6.2.2　结果解释 6.3　Explore过程 6.3.1　界面说明 6.3.2　结果解释 6.4　Crosstabs过程 6.4.1　界面说明 6.4.2　分析实例 6.4.3　结果解释 描述性统计分析是统计分析的第一步，做好这第一步是下面进行正确统计推断的先决条件。SPSS的许多模块均可完成描述性分析，但专门为该目的而设计的几个模块则集中在Descriptive Statistics菜单中，最常用的是列在最前面的四个过程：Frequencies过程的特色是产生频数表；Descriptives过程则进行一般性的统计描述；Explore过程用于对数据概况不清时的探索性分析；Crosstabs过程则完成计数资料和等级资料的统计描述和一般的统计检验，我们常用的X2 检验也在其中完成。

7.1　Means过程 7.1.1　界面说明 7.1.2　结果解释 7.2　One-Samples T Test过程 7.2.1　界面说明 7.2.2　结果解释 7.3　Independent-Samples T Test过程 7.3.1　界面说明 7.3.2　结果解释 7.4　Paired-Samples T Test过程 7.4.1　界面说明 7.4.2　分析实例 7.4.3　结果解释 7.5　One-Way ANOVA过程 7.5.1　界面说明 7.5.2　分析实例 7.5.3　结果解释 知道吗？在计算机领域中有个著名的80/20规则，也就是在奔腾及更早的CPU所采用的CISC指令集中，有80%的任务是被20%的最常用指令所完成的；换言之，另外80%的复杂指令只完成20%的不常用任务。 好了，言归正传。现在我要非常高兴的向大家宣布：80/20规则在SPSS的使用中同样有效！仅以Analyze菜单为例，其中最常用的子菜单为： • Discriptive Statistics • Compare Means • General Linear Model（第一项） • Correlate • Regression（前半截） 只要掌握了它们的使用秘籍，你就可以理直气壮的宣称你已经可以用SPSS解决80%的统计学难题。如果不满足，你在召开新闻发布会的时候还可以对以上指标进行四舍五入:)。

本次分析的数据为某公司474名职工状况统计表，其中共包含十一变量，分别是：id（职工编号），gender(性别)，bdate(出生日期)，edcu（受教育水平程度），jobcat（职务等级），salbegin（起始工资），salary（现工资），jobtime(本单位工作经历)，prevexp(以前工作经历)，minority(民族类型)，age(年龄)。通过运用spss统计软件，对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析、以了解该公司职工上述方面的综合状况，并分析个变量的分布特点及相互间的关系

数据挖掘原理与SPSS_Clementine应用宝典.ppt 数据挖掘 机器学习原理与SPSS Clementine应用宝典 第1章 数据挖掘概述.ppt 数据挖掘 机器学习原理与SPSS Clementine应用宝典 第2章 数据挖掘可挖掘的知识类型.ppt 数据挖掘 机器学习原理与SPSS Clementine应用宝典 第3章 数据挖掘的体系结构与模型.ppt 数据挖掘 机器学习原理与SPSS Clementine应用宝典 第4章 数据选择.ppt 数据挖掘 机器学习原理与SPSS Clementine应用宝典 第5章 数据预处理.ppt 数据挖掘 机器学习原理与SPSS Clementine应用宝典 第6章 回归分析.ppt 数据挖掘 机器学习原理与SPSS Clementine应用宝典 第7章 贝叶斯分析.ppt 数据挖掘 机器学习原理与SPSS Clementine应用宝典 第8章 聚类分析.ppt 数据挖掘 机器学习原理与SPSS Clementine应用宝典 第9章 决策树算法.ppt 数据挖掘 机器学习原理与SPSS Clementine应用宝典 第10章 关联规则.ppt 数据挖掘 机器学习原理与SPSS Clementine应用宝典 第11章 粗糙集理论.ppt 数据挖掘 机器学习原理与SPSS Clementine应用宝典 第12章 神经网络.ppt 数据挖掘 机器学习原理与SPSS Clementine应用宝典 第13章 遗传算法.ppt 数据挖掘 机器学习原理与SPSS Clementine应用宝典 第14章 支持向量机.ppt 数据挖掘 机器学习原理与SPSS Clementine应用宝典 第15章 复杂对象数据挖掘.ppt 数据挖掘 机器学习原理与SPSS Clementine应用宝典 第16章 数据挖掘建模.ppt 数据挖掘 机器学习原理与SPSS Clementine应用宝典 第17章 数据挖掘模型评价.ppt 数据挖掘 机器学习原理与SPSS Clementine应用宝典 第18章 SPSS Clementine基础.ppt 数据挖掘 机器学习原理与SPSS Clementine应用宝典 第19章 SPSS Clementine数据管理.ppt 数据挖掘 机器学习原理与SPSS Clementine应用宝典 第20章 数据的图形化展示.ppt 数据挖掘 机器学习原理与SPSS Clementine应用宝典 第21章 数据模型.ppt 数据挖掘 机器学习原理与SPSS Clementine应用宝典 第22章 数据挖掘结果的输出.ppt 数据挖掘 机器学习原理与SPSS Clementine应用宝典 第23章 数据挖掘项目实施.ppt 数据挖掘 机器学习原理与SPSS Clementine应用宝典 第24章 SPSS_Clementine典型案例分析.ppt

小样本数据，sav文本较多，具体的我也不太清楚，我还没有用过

使用python爬取了学校（可改为任何地址为中心）周边饿了么外卖商家的数据，通过Excel、SPSS Modeler、基于地理的网络绘图等方法，对商家数据进行了可视化和分析。从服务、菜品、配送费、起送价等方面分析了店铺质量。给出了区别于外卖平台算法的更合理的店铺综合评分公式，并进行了菜品和店铺的推荐。 压缩文件包括Excel数据源文件、python爬虫和处理文件、PPT展示文件、SPSS处理结果文件夹。解压密码csdn_muji

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