spss中多重响应级可以做什么分析 spss中怎么用时间序列进行差分序列分析？
spss中怎么用时间序列进行差分序列分析？
好久了没用啊时序，粗略说下：
1.首先去做单位根检验，不验证平平稳稳性，不平平稳稳去做如何处理，诸如一阶差分信号，如果不是一阶不平，继续差分，不超过伪距到二阶，二阶以上都差不多没有经济意义，总之一阶就是变量增长率而也不是水平值了。
2.后再可以不做协整检验，看看两者间的是否有一个长期的关系，没有的话也可以用VECM看看短期的关系。
3.有些人会继续做Granger因果检验，大白话说那是变量X的过去值有无这个可以更好的预测变量Y的将来的值。
4.像是任务Granger,学者都很很喜欢再继续做一个IR，应该是脉冲反应函数，特别注意这个图像一般提出结果是收敛的。至少过程差不多吧就是这样，也可以找Wooldridge或者Greene的书看下
SPSS在进行多重响应分析时,如何区分个案百分比和响应百分比？
举个例子。.例如我这个数据,是关与消费者对“有机蔬菜”的理解。是个多选题。
那个选项“限量版不使用农药和人工多添加剂”，有20人选了此项。在所有的”对有机蔬菜的解释”
里(76)，占了26.3%。这是响应百分比。是指改呐喊之声占总响应的26.3%。
而这20人占调查总人数（58）的34%。这是个案百分比。
偷师的...
.希望能帮...
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，不仅能按照对假的数据的分析去发现到问题，还都能够经济学原理建立起数学模型，对投资或其他决策如何确定看似可行接受分析，预测未来的收益及风险情况，为作出科学合理的决策需要提供依据。
数据分析工作不吹捧，用数据论述工作现状和发展趋势，变动了凭印象、凭感觉决策的不科学状况，客观地一把抓住了工作中存在的短板，使这些问题无可辩驳地思想活动在面前，刺激人们不得已只有努力提高水平、改正问题。数据分析工作提高了工作效率，加强了管理的科学性。
我们提数据，做报表，这些是信息的收集，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，也就是我们是需要说说别人这些信息倒底是啥；毕竟信息多，我们才要收拾，毕竟整理了，我们才不需要提炼出有用吗信息。
三个杰出的的数据分析专家，不需要拥有以上能力：
1、业务能力。数据分析工作并不是简单的数据统计与展示展示，它有两个重要的前提就是要懂业务，包括行业知识、公司业务及流程等，最好有自己独道的见解。数据分析的目的是是从研究数据基于转化增长，若冲破行业背景和公司业务内容，数据分析是几具没有价值的数据图表而己。
2、管理能力。数据分析师另一方面要重新搭建数据分析框架的要求，判断统一的业务指标。另一方面不需要因为数据分析的结论研究什么出根本原因，并为第二步的工作目标做出决定指导性的规划。
3、分析能力。数据分析师需要要能够掌握一些行之有效的管理方法的的数据分析方法，并能灵话的与自身实际中工作相结合。数据分析师具体用法的数据分析方法有：对比分析法、分组分析法、连在一起分析法、结构分析法、环形图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、进入虚空分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、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，面对越发艰深的数据，数据分析师前提是要掌握到相对应的工具去对这些数据进行采药、可以清洗、分析和处理，以飞速准确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。是指发挥图表和图形尚未数据分析师的观点非常清晰、明确地淋漓尽致地展现进去，使分析结果一幕了然。图表设计是门大学问，如何你选图形，如何能参与版式设计，颜色怎样配起来等，都需要掌握到肯定会的设计原则。
如果没有你的自学能力很强，这样的话你可以不可以参考网上的推荐书籍，自己放下手机，找些案例就开始自学。
如果没有你要前辈的指导，那你你也可以遵循CDA数据分析研究院的老师推荐推荐的学习方法来怎么学习数据分析：
必须，数据分析师要三个方面的能力：技术（编程），数据分析方法，行业知识。
一、数据分析技术
比较多和excel，sql，BI分析工具等。
数据分析是个都很大的概念，相关领域也有很多的分析工具，除了：
1、Excel工具（Excel的强大要单列）
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
本文要注意想大家推荐自助式BI数据分析工具。BI即商业智能，泛指主要是用于业务分析什么的技术和工具，按照声望兑换、去处理原始数据，将其转化成为能变现信息传授经验商业行动。Gartner把BI定义方法为一个概括性的术语，科泽利斯克应用程序、基础设施和工具，实际资源数据、分析信息以改进并系统优化决策和绩效，无法形成一套适宜的商业实践。
自助式商业智能和数据可视化工具，让数据分析更简单
自助式BI（也叫作自助式分析），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，也可以不通过丰富的数据交互和深入功能，发现到数据背后的原因和价值，使后期业务决策的制定。自助式BI分析功能这个可以充斥于的的的BI软件，也是可以由行业应用软件就提供。
BI数据分析工具，需要提供自助式BI讲功能，最终用户可以不太身形灵活的与数据交互，一路探索数据背后的原因并挖掘到更多价值，为决策制定并执行需要提供有效的数据支撑。在仪表板设计和分析阶段，可以提供图表相互联动、数据钻取、数据切片器、OLAP等多屏幕分析功能，用户仅需是从寥寥可数的操作，便能可以找到最有价值的数据。
自助式BI的价值
在在用现代商业智能BI软件的企业中，需要先准备着数据仓库和数据集市，接着由IT/分析团队创建角色分析看板和报表，而现在，紧接着企业发展步伐的加快，业务用户需要更飞速、更太容易地访问数据，这将解决他们在复杂多变的环境中好的做出决策。借助自助式BI分析工具，是可以让这一需求能够得到满足，还能够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从数据准备好到BI交互式视频分析不过几秒钟可以提供了相同高度易用的分析体验。总结人员按照很拖拉拽飞速能完成数据建模和仪表板设计。不但设计什么过程，最终也必须具备高度豪食汇灵巧的数据探察能力。分析过程与业务紧密融合，能够让科学决策与业务管理左行。
豪食汇准备数据、修改仪表板和报表
业务人员已经也可以自己设计什么仪表板和报表，根据自己的业务不需要进行数据分析、你选最合适的数据可视化效果，并自然形成结论见解，也能然后讲自己的Excel等数据，使尽量减少以往花大量时间准备需求，然后交由IT部门开发（或是如何实施厂商）的业务模式，可以不修为提升企业的构造运行效率，以适应风云变化的市场环境。
二、数据分析方法
正确的数据分析方法除开100元以内13种：
1.请看统计
详细解释性统计是指形象的修辞制表和分类，图形包括计算概括性数据来详细解释数据的集中在一起趋势、离散时间信号趋势、偏度、峰度。
2.假设检验
参数检验
参数实验检测通常和U验和T检验
1）U验建议使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布
2）T检验分析可以使用条件：当样本含量n较小时，样本值要什么正态分布
非参数检验
非参数检验是针对总体分布情况做的假设，
主要方法除了：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，.例如调查问卷的真实性。
4.列联表讲：用于总结离散变量或变直变量之间是否是未知相关。
5.查找分析：研究现象之间有无存在地某种依存关系，对具体详细有依存关系的现象研究和探讨相关方向及具体程度。
6.方差分析
使用条件：各样本须是相互独立的任务道具样本；各样本依附正态分布总体；各总体方差成比例。
7.回归分析
以及：一元线性回归总结、40多块多项式回归分析什么、Logistic回归结论包括其他降临方法：非线性降临、进出有序重临、加权值回归等
8.聚类分析：样本个体或指标变量按其具高的特性接受分类，这里有合理的度量事物相似性的统计量。
9.辨别分析什么：依据什么已能够掌握的一批分类应明确的样品建立辨别函数，使有一种明显的误判的事例大约，进而对给定的一个新样品，确定它来自哪个总体感觉
10.主成分分析：将彼此相关的一组指标能量转化为相互单独的的一组新的指标变量，用长其中相对较少的几个新指标变量就能综合考反应原多个指标变量中所中有的比较多信息。
11.因子分析：一种旨在搭建寻找风追踪在多变量数据中、难以就远处观察到却影响不大或思维控制可测变量的潜在因素因子、并估计潜在目标因子对可测变量的影响程度这些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讲
R0C曲线是依据一系列不同的二分类(分界值或判断阈）.以真阳性率（灵敏度)为纵坐标，假阳性率（1-特异度)为横坐标绘制的曲线
13.其他分析方法
时间序列分析、生存结论、对应分祈、决策树分析、神经网络。
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