spss均值聚类详细过程 AMOS与SPSS到底有哪些区别？
AMOS与SPSS到底有哪些区别？
AMOS是结构方程模型的分析软件，SPSS主要注意运用于回归分析、因子分析、相关分析、按分析、聚类分析等。以致要用什么软件取决于你确立了什么样的模型。AMOS肯定这个可以接受信度和效度分析什么了，但是对结构方程模型中的潜变量而言。SPSS做的是深入性因子分析，也就是真不知道那几个问题会归到一个因子而AMOS比较多是做不验证性因子分析，即你有理论依据，在作图的时候就明白了那几个问题是归不属于哪个变量的。
听说现在有一些在线spss分析应用可以帮忙分析数据，有人可以介绍下有哪些吗？
在线spss这个，spssau平台？spssau平台有比较多有咨询分析，回归分析，信度效度结论，因子聚类分析，方差分析，T检验，描述分析等等。
有单样本T检验，配对模式T实验检测这些，非常多的，和客户端的spss基本上差不多，老师说是可以其它的东西spss，spssau好用很多，只不过应该有智能文字总结，点下结果就出去了，也有指导手册啥，是对几乎一点不懂数据分析的人很简单那是神奇无比。
数据分析真的每天都是python，SQL吗？转行数据分析的话要重点学习什么呢？
数据分析工作，不仅能通过对虚无飘渺数据的分析去发现到问题，还能按照经济学原理组建数学模型，对投资或其他决策是否依先生参与分析，预测未来的收益及风险情况，为应有科学合理的决策需要提供依据。
数据分析工作事实说话，用数据深入探究工作现状和发展趋势，转变了凭印象、凭感觉决策的不科学状况，客观的评价地抓着了工作中存在的短板，使这些问题不可辩驳地思想活动在面前，促使人们不得不很努力想提高水平、改正问题。数据分析工作提高了工作效率，可以提高了管理的科学性。
我们提数据，做报表，这些也是信息的收集，信息的处理，信息的整合；而给结论，是我们必须输出的对这些信息的描述，也就是我们需要告知别人这些信息究竟有没有是啥；只不过信息多，我们才要收拾好，而且收拾了，我们才要提炼出用处信息。
一个杰出的数据分析专家，需要具备什么以上能力：
1、业务能力。数据分析工作并不是简单的数据统计与可以展示，它有两个重要的前提就是必须懂业务，除开行业知识、公司业务及流程等，最好就是有自己独到眼光的见解。数据分析的目的是实际研究数据实现程序转化增长，若冲破行业背景和公司业务内容，数据分析那就是几具没有价值的数据图表罢了。
2、管理能力。数据分析师一方面是需要搭建数据分析框架的要求，可以确定统一的业务指标。另一方面是需要是对数据分析的结论研究出根本原因，并为下一步的工作目标提出指导性的规划。
3、分析能力。数据分析师必须要手中掌握一些科学有效的的数据分析方法，并能灵话的与自身换算工作相结合。数据分析师正确的数据分析方法有：对比分析法、分组分析法、十字交叉分析法、结构分析法、帕累托图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。中级的分析方法有：去相关分析法、重临分析法、聚类分析法、辨别分析法、主成分分析法、因子分析法、按分析法、时间序列等。
4、工具使用能力。数据分析工具是实现程序数据分析方法理论的工具，对于越发内容庞杂的数据，数据分析师可以要完全掌握你所选的工具去对这些数据进行采药、清洗、分析和处理，以快速详细地的到到最后的结果。常用工具有：EXCEL、SQL、Python、R、BI等
5、设计能力。是指句子修辞图表和图形想要数据分析师的观点非常清晰、比较明确地展示出不出来，使分析结果一目了然。图表设计什么是门大学问，如何选择类型图形，要如何并且版式设计，颜色怎样才能搭配等，都要掌握肯定会的设计原则。
如果不是你的自学能力很强，那就你可以不相关参考网上的推荐书籍，自己认真读书，找些案例又开始怎么学习。
如果没有你要前辈的指导，那你你也可以按照CDA数据分析研究院的老师推荐一下的学习方法来自学数据分析：
是需要，数据分析师必须三个方面的能力：技术（编程），数据分析方法，行业知识。
一、数据分析技术
比较多除了excel，sql，BI分析工具等。
数据分析是个比较大的概念，查找领域也有很多的分析工具，除了：
1、Excel工具（Excel的强大需要单列）
2、专业的数据分析工具：SPSS、SAS、Matlib等
3、数据分析编程工具：Python、R等
4、商业智能BI工具
本文主要想大家推荐推荐自助式BI数据分析工具。BI即商业智能，代指用于业务分析的技术和工具，是从某些、处理原始数据，将其转化成为当价信息传授经验商业行动。Gartner把BI定义,定义为一个概括性的术语，3个坦克师应用程序、基础设施和工具，资源数据、分析信息以改进并优化软件决策和绩效，自然形成一套最佳的位置的商业实践。
自助式商业智能和数据可视化工具，让数据分析更很简单
自助式BI（也叫做什么自助式分析），是一种新的数据分析。让没有统计分析、数据挖掘、数据库SQL知识的业务人员，也可以丰富地的数据交互和深入功能，才发现数据背后的原因和价值，使血法业务决策的制定。自助式BI分析功能这个可以充斥于相当于的BI软件，也是可以由行业应用软件然后可以提供。
BI数据分析工具，能提供自助式BI结论功能，最终用户可以非常灵巧的与数据交互，一路探索数据背后的原因并挖掘出更多价值，为决策制定提供给管用的数据支撑。在仪表板设计和分析阶段，可以提供图表双联动、数据钻取、数据切片器、OLAP等可交互分析功能，用户仅需并不多的操作，便能能找到最有价值的数据。
自助式BI的价值
在不使用比较传统商业智能BI软件的企业中，要先准备着数据仓库和数据集市，然后再由IT/分析团队创建分析看板和报表，而现在，不断企业发展步伐的加快，业务用户必须更飞快、更很容易地访问数据，这将指导他们在空前复杂的环境中更好的做出决策。自身自助式BI分析工具，可以让这一需求换取满足，还能很好的提高企业的数据文化。
简单易用的自助式BI
自助式BI从数据准备着到BI交互式结论整个过程提供给了一定高度易用的分析体验。讲人员是从开小差拽飞速成功数据建模和仪表板设计。不但电脑设计过程，最终也具备什么高度自助烧烤灵巧的数据搜寻能力。分析过程与业务高度融合，能够让科学决策与业务管理并行。
豪食汇打算数据、创建角色仪表板和报表
业务人员完全可以不自己啊,设计仪表板和报表，参照自己的业务不需要进行数据分析、你选择合适的数据可视化效果，并形成讲见解，也能然后总结自己的Excel等数据，最终达到尽量的避免以往花大量时间准备需求，然后再交由IT部门开发（或者实施厂商）的业务模式，也可以提升企业的整个结构运行效率，以慢慢适应变幻莫测的市场环境。
二、数据分析方法
具体用法的数据分析方法包括100元以内13种：
1.具体解释统计
详细解释性统计是指句子修辞制表和分类，图形以及计算概括性数据来具体解释数据的集中在一起趋势、线性系统趋势、偏度、峰度。
2.假设检验
参数检验
参数实验检测主要注意包括U验和T检验
1）U验可以使用条件：当样本含量n较高时，样本值符合正态分布
2）T实验检测建议使用条件：当样本含量n较小时，样本值要什么正态分布
非参数检验
非参数检验是根据总体分布情况做的假设，
通常方法以及：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。
3.信度分析：检査直接测量的可信度，比如调查问卷的真实性。
4.列联表分析什么：作用于结论离散时间信号变量或夹直变量之间是否需要必然去相关。
5.咨询分析：研究现象之间是否是存在地某种依存关系，对具体一点有依存关系的现象探讨探讨相关方向及去相关程度。
6.方差分析
建议使用条件：各样本须是相互独立的洗技能样本；各样本不知从何而来正态分布总体；各总体方差之和。
7.回归分析
除了：一元线性回归分析什么、40多块线性回归模型讲、Logistic回归总结和其他重临方法：非线性进入虚空、活动有序重临、算数平均回归等
8.聚类分析：样本个体或指标变量按其具备的特性并且分类，寻找风合理的度量事物相似性的统计量。
9.判别讲：根据已掌握的一批分类明确的样品组建怎么判断函数，使才能产生错误判罚的事例最多，使之对决策变量的一个新样品，判断它无论是哪个一般吧
10.主成分分析：将彼此相关的一组指标转化为彼此间的的的一组新的指标变量，铁钩其中较少的几个新指标变量就能看专业反应原多个指标变量中所包涵的主要注意信息。
11.因子分析：一种旨在搭建这里有隐藏地在多变量数据中、难以然后远处观察到却影响或支配可测变量的潜在原因因子、并估计潜在原因因子对可测变量的影响程度和潜在动机因子之间的相关性的一种多块统计分析方法
12.R0C分析
R0C曲线是依据什么一系列完全不同的二分类(分界值或改变阈）.以真阳性率（灵敏度)为纵坐标，假阳性率（1-特异度)为横坐标绘制的的曲线
13.其他分析方法
时间序列分析、生存结论、按分祈、决策树分析、神经网络。
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