⑴ SPSS怎樣篩選數據
（一）數據准備
FAQ：這里為什麼用數據准備而不用數據採集？
數據採集是一個非常繁雜漫長的過程，數據採集來源、採集頻率、採集人員安排等等這些足夠寫一篇文章，同時這里所要談的這個過程是從數據開始說起的，至於這些數據如何而來，這里不作討論。
數據准備過程主要包括兩部分內容：SPSS數據文件的建立和變數編輯。在SPSS數據文件建立之前，我們需要分析的數據可能以各種各樣的形態存在，可能需要手動錄入（小批量的數據，但通常數據的錄入不在SPSS中直接進行），也可能是以其他格式形態存在，例如：.xls/.xlsx/.xlsm格式，.txt文本格式或.CSV格式，SPSS支持多種數據格式文件的導入。
除此之外，SPSS還可以直接從資料庫中導入數據，利用資料庫導入方式導入數據。這里需要注意的是，SPSS每執行一條指令，都會重新讀取所需的數據，如果你所取的數據是利用SQL語句從遠程資料庫中調用的數據文件，那麼將會非常耗時，此時的小技巧是利用好Cachedata功能，建立活動的數據緩存區，那樣SPSS的運算速度會提升很多。
SPSS數據文件成功建立後，接下來的准備工作則是對變數屬性進行適當的調整和完善。例如你從公司的網站後台提取銷售數據，後台資料庫為了記錄方便通常是將各種渠道銷售數據用數字代碼表示，而將這些數據成功的建成SPSS數據文件後，此時你需要對渠道代碼進行編碼說明，對缺失值進行標記等等。
（二）數據清洗
此過程主要為下一步數據分析做進一步的准備，最終將數據清洗為滿足分析需求的具體數據集。期間主要內容包括：
1）數據集的預先分析：對數據進行必要的分析，如數據分組、排序、分布圖、平均數、標准差描述等，以掌握數據的基本特點和基本情況，保證後續工作的有效性，也為確定應採用的統計檢驗方法提供依據
2） 相關變數缺失值的查補檢查
3）分析前相關的校正和轉換工作，如根據銷售額對觀測值進行分類，形成新的分類變數，從對應的身份證信息中提取出地區、年齡、性別等新的變數信息等
4）觀測值的抽樣篩選，如抽取銷售額大於10萬的產品等
5）其他數據清洗工作
Tips：期間注意規劃好清洗步驟和數據備份工作。
（三）數據分析
此階段主要根據需求，選擇合適的統計方法進行統計分析和數據圖表的製作，這里選擇合適的方法是關鍵，相關操作SPSS軟體已經標准流程化，我們只需要選擇合適的參數進行相關操作即可。下表是根據自變數與因變數數目對各種統計方法的一個歸類：
除了上述方法外，SPSS 17.0以上的版本還提供了一個直銷模塊，這部分內容是對市場營銷活動中的用的比較多的模型的整理濃縮，本貼暫時不對數據分析的相關內容做深入詳細的介紹，以後將針對案例對這部分內容進行詳細敘述。
（四）數據展現
常常聽到有人抱怨SPSS輸出的圖表太丑，修改編輯起來太麻煩，真的是這樣嗎？其實SPSS軟體有提供很多的圖表供大家選擇，太多的時候，我們所使用的只是其中的一種而已。除此之外，SPSS也提供自己定義圖表模版功能供我們自由操作。
SPSS的菜單操作通常會輸出很多多餘的結果，對這些結果進行有針對性的挑選和組合才是工作的重點，而不是一味的將所有分析結果一股腦的全搬到報告中去，在寫報告前對這些結果進行合理的簡化和整合是必須的，與此同時，相應的結果解釋（探討是否接受或拒絕研究假設，解釋結果形成的原因）以及相關含義衍生都在此部分完成。例如，我們進行方差分析時，SPSS可能直接輸出如下圖的結果，但我們展現結果的時候並不需要這么多看起來讓人眼花的數據結果，只需要從下表中提取出需要的那部分即可。
註：這里舉這個示例只是表達一種方法，對於模型的結果完整性並未作太多的考究
從上表三因素方差分析表可知，整體模型達顯著水平。其中Day和Round的主效應達到顯著水平，但Gender的主效應未達到顯著水平。
⑵ EXCEL中如何多條件篩選數據
Excel是當今社會最流行用的辦公軟體之一，Excel可以用於數據的整理、分析、對比。可以更直觀的看到數據的變化情況，而有時需要把條件符合的數據篩選出來，因此，小編今天為大家帶來了有關於Excel如何篩選出多個數據的教程，供大家使用、學習。
excel中篩選出多個數據的教程
excel中篩選出多個數據的教程圖1
以上表為例，來說說同時滿足多個條件的篩選方法。方法並不只有單一的一種，它們可以得到相同的篩選結果。案例就是篩選出公司員工工資表中工資高於1500的銷售部員工記錄。
excel中篩選出多個數據的教程圖2
Excel篩選多個數據步驟一：將游標定位到要實施篩選的表格之中，切換到「數據」選項卡，在「排序和篩選」組中單擊「篩選」按鈕。
excel中篩選出多個數據的教程圖3
Excel篩選多個數據步驟二：單擊「部門」右側的下拉按鈕，僅勾選銷售部，然後單擊「確定」按鈕，這就完成了我們篩選的第一個條件。
excel中篩選出多個數據的教程圖4
Excel篩選多個數據步驟三：此時銷售部所有員工的記錄都被篩選出來了，我們繼續使用第二個條件來篩選。單擊「實發工資」右側的下拉按鈕，選擇「數字篩選」中的「大於」。
excel中篩選出多個數據的教程圖5
Excel篩選多個數據步驟四：在彈出的對話框中設置好第二個篩選條件：實發工資>1500，單擊「確定」按鈕即可。
excel中篩選出多個數據的教程圖6
Excel篩選多個數據步驟五：我們看到部門列和實發工資列右側的按鈕變成了下拉按鈕加漏斗的形式，說明這兩列都設置了篩選條件，最終的結果如上。
⑶ 如何做數據分析
數據分析是網站排名後一項非常重要的工作，數據分析是以現有網站的內容為基礎，分析那些內容是用戶點擊比較多以及哪些內容用戶更加受歡迎。從而更多展示用戶喜歡的內容，降低網站的跳出率增加網站黏性。數據分析能從很大程度上促進網站關鍵詞排名。以下小熙SEO來幫你解決這個問題：
1：發現問題。數據分析的前提是發現問題，如果只是盲目的尋找不同是難以發現數據體現的問題的。比如為什麼這個頁面訪問量很大，而另外一個本應該訪問量大的頁面卻沒有訪問。
比如：用戶為什麼不點擊這個欄目，是用戶根本對這個內容不感興趣還是欄目的名稱模糊不清還是欄目放置問題呢？關於網站的各種問題都可以提出然後帶著問題去分析數據。
2：分析pv、uv、ip、跳出率和平均訪問時長
pv、uv、ip是互相關聯的。pv是用戶流量的頁面數，uv是訪問的用戶數（即有多少台機器訪問網站），uv是真實的用戶量，ip是訪問的ip段數量。
（1）通常情況下uv要大於ip，如果出現uv遠遠小於ip有可能網站被刷或者是內容被採集。pv是uv的倍數關系，如果pv跟uv的倍數接近於1，說明大部分用戶只瀏覽一個頁面就走了，這種情況下的網站跳出率也非常高。
而pv：uv多少合適呢？要看同行業的平均數據，比如羊羊吧是一個論壇，pv：uv的比例接近10:1，而如果是企業站，可能3:1或者4:1
（2）跳出率越高說明網站內容質量越差，跳出率的合理值跟行業有關，社區或交流類、圖片、視頻、小說、笑話類的網站跳出率相對更低（羊羊吧跳出率在40%以下）。跳出率的突然升高和降低跟網站最近更新內容或者競價頁面的調整有關系。（比如：研究中心論壇一片娛樂帖子引來大量流量，同時跳出率非常高），降低跳出率的方法是提升內容質量和布局內鏈系統。
（3）平均訪問時長也體現網站的內容質量。時長越長說明網站內容質量越高、內鏈系統越好。訪問時長跟跳出率一樣跟行業和網站類型有關系。美食、旅遊、技術、圖片、小說、視頻、動畫這些行業訪問時長會更長，而企業類的產品站、服務類站點訪問時長會更短。
3：分析來源、地域和搜索引擎
明白網站用戶來源、地域以及來自於哪個搜索引擎可以方便做針對性的優化，並且可以節省大量時間獲取更加精準的用戶。
（1）從來源分析可以評測外鏈和推廣效果，可以選擇效果更好的推廣和外鏈方式，節省時間。
（2）地域分析可以幫我我們做地域關鍵詞，如果用戶大多是北方地區在選擇空間時可以選擇聯通，相反可以選擇電信。並且地域詞可以幫助網站獲取良好排名，得到精準用戶，地域詞比全國詞更好容易做排名。
（3）搜索引擎分析用於明白用戶的搜索習慣，比如羊羊吧很大一群用戶來自於360搜索，因為養羊的用戶對計算機知道非常少，而360衛士強裝的360搜索正好把這一群用戶籠絡了，所以羊羊吧應該更加註重360優化。
4：.受訪頁面、著陸頁和搜索詞
分析受訪頁面可以看出推廣、外鏈以及內鏈效果，分析搜索詞可以得出現在內容排名效果。受訪頁面和搜索詞結合分析就是推廣、外鏈和內鏈布局的真實效果。著陸頁是剛開始訪問網站進入的頁面，來自於外鏈、推廣和排名入口。
（1）受訪頁面主要來自於外鏈、推廣鏈接、排名頁面和內鏈布局。受訪頁面越高的網頁說明展示次數越多，被用戶看到的概率越大。
（2）著陸頁分數據純碎的體現外鏈、推廣鏈接和排名的效果，如果沒有關鍵詞排名，可以直接評測推廣、外鏈的效果。
（3）搜索詞。對於中大型站點很多長尾詞有了排名SEO依然不知道，這時候可以通過搜索詞得知那些關鍵詞給我們帶來了流量，以及訪問的頁面是哪些，訪問頁的跳出率是多少，是不是應該推廣這個頁面幫助它提升排名。
5：分析頁面點擊圖和頁面上下游
頁面點擊圖直觀形象的展示用戶的點擊習慣，用戶點擊越多的地方顏色越趨向於深紅色，淺一點的地方是綠色。頁面上下游反應的是用戶從一個頁面到另一個頁面的瀏覽軌跡，頁面上下游可以用谷歌分析工具分析。
（1）頁面點擊圖，可以根據頁面點擊圖調整網站首頁布局。顏色越深的內容放置的位置越靠近左上角，顏色越淺的內容位置越靠近右下角。點擊很少或者沒有點擊的內容可以從首頁移除，或者放置在欄目頁。
（2）頁面上下游是體現用戶瀏覽網頁的軌跡，從上下游的數據可以統計布局的內鏈用戶點擊最多的文章是哪一篇，以及哪些頁面的跳出率高。頁面上下游數據最能說明內鏈布局效果。小熙SEO竭誠為你解答，你還有疑慮的話，可以隨時來聯系我。
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⑷ 如何做數據分析
做數據分析步驟如下：
1.明確目的和思路
首先明白本次的目的，梳理分析思路，並搭建整體分析框架，把分析目的分解，化為若乾的點，清晰明了，即分析的目的，用戶什麼樣的，如何具體開展數據分析，需要從哪幾個角度進行分析，採用哪些分析指標（各類分析指標需合理搭配使用）。同時，確保分析框架的體系化和邏輯性。
2.數據收集
根據目的和需求，對數據分析的整體流程梳理，找到自己的數據源，進行數據分析，一般數據來源於四種方式：資料庫、第三方數據統計工具、專業的調研機構的統計年鑒或報告、市場調查。
對於數據的收集需要預先做埋點，在發布前一定要經過謹慎的校驗和測試，因為一旦版本發布出去而數據採集出了問題，就獲取不到所需要的數據，影響分析。
3.數據處理
數據收集就會有各種各樣的數據，有些是有效的有些是無用的，這時候就要根據目的，對數據進行處理，處理主要包括數據清洗、數據轉化、數據提取、數據計算等處理方法，將各種原始數據加工成為產品經理需要的直觀的可看數據。
4.數據分析
數據處理好之後，就要進行數據分析，數據分析是用適當的分析方法及工具，對處理過的數據進行分析，提取有價值的信息，形成有效結論的過程。
常用的數據分析工具，掌握Excel的數據透視表，就能解決大多數的問題。需要的話，可以再有針對性的學習SPSS、SAS等。
數據挖掘是一種高級的數據分析方法，你需要掌握數據挖掘基礎理論，資料庫操作Phython，R語言， Java 等編程語言的使用以及高級的數據可視化技術。要側重解決四類數據分析問題：分類、聚類、關聯和預測，重點在尋找模式與規律。
5.數據展現
一般情況下，數據是通過表格和圖形的方式來呈現的。常用的數據圖表包括餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、氣泡圖、散點圖、雷達圖等。進一步加工整理變成我們需要的圖形，如金字塔圖、矩陣圖、漏斗圖、帕雷托圖等。
6.報告撰寫
撰寫報告一定要圖文結合，清晰明了，框架一定要清楚，能夠讓閱讀者讀懂才行。結構清晰、主次分明可以使閱讀者正確理解報告內容；圖文並茂，可以令數據更加生動活潑，提高視覺沖擊力，有助於閱讀者更形象、直觀地看清楚問題和結論，從而產生思考。
好的數據分析報告需要有明確的結論、建議或解決方案。關於如何做好數據分析的更多問題，可以到一家專業的機構看看，例如CDA數據認證中心就不錯。CDA行業標准由國際范圍數據領域的行業專家、學者及知名企業共同制定並每年修訂更新，確保了標準的公立性、權威性、前沿性。通過CDA認證考試者可獲得CDA中英文認證證書。
⑸ 如何做好數據分析
數據分析過程的主要活動由識別信息需求、收集數據、分析數據、評價並改進數據分析的有效性組成。
1、識別需求：
識別信息需求是確保數據分析過程有效性的首要條件，可以為收集數據、分析數據提供清晰的目標。識別信息需求是管理者的職責管理者應根據決策和過程式控制制的需求，提出對信息的需求。就過程式控制制而言，管理者應識別需求要利用那些信息支持評審過程輸入、過程輸出、資源配置的合理性、過程活動的優化方案和過程異常變異的發現。
2、收集數據：
有目的的收集數據，是確保數據分析過程有效的基礎。組織需要對收集數
數據分析示意圖
據的內容、渠道、方法進行策劃。策劃時應考慮：
①將識別的需求轉化為具體的要求，如評價供方時，需要收集的數據可能包括其過程能力、測量系統不確定度等相關數據；
②明確由誰在何時何處，通過何種渠道和方法收集數據；
③記錄表應便於使用； ④採取有效措施，防止數據丟失和虛假數據對系統的干擾。
3、分析數據:
分析數據是將收集的數據通過加工、整理和分析、使其轉化為信息，通常用方法有：
老七種工具，即排列圖、因果圖、分層法、調查表、散步圖、直方圖、控制圖；
新七種工具，即關聯圖、系統圖、矩陣圖、KJ法、計劃評審技術、PDPC法、矩陣數據圖；
4、過程改進：
數據分析是質量管理體系的基礎。組織的管理者應在適當時，通過對以下問題的分析，評估其有效性：
①提供決策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滯後而導致決策失誤的問題；
②信息對持續改進質量管理體系、過程、產品所發揮的作用是否與期望值一致，是否在產品實現過程中有效運用數據分析；
③收集數據的目的是否明確，收集的數據是否真實和充分，信息渠道是否暢通；
④數據分析方法是否合理，是否將風險控制在可接受的范圍；
⑤數據分析所需資源是否得到保障。
⑹ 如何利用下拉選項篩選數據
利用數據篩選結合數據有效性可以實現，操作步驟如下： 1、新建excel文檔，輸入列標題會計科目； 2、選擇整列，點擊數據選項卡，數據有效性命令； 3、設置選項卡，允許修改為序列，來源後輸入：交通費用,食宿費用,辦公費用,郵電費用，點擊確定； 4、即可選擇輸入各項目； 3、選擇整列，點擊數據選項卡---篩選按鈕，然後點擊標題後第一個下列按鈕，從彈出菜單中勾選需顯示的值，點擊確定即可。
⑺ 指標數理統計前如何篩選無效數據
我們在用IBM SPSS進行數據分析的時候，經常會遇見這樣一種情形，想把不符合自己分析要求的數據全部篩掉。我們把這些要篩掉的數據叫作無效數據，無效數據不篩選掉不但會降低分析的效率，而且會影響最終結果的准確性。
要想提高准確性就要從低價值密度的數據中篩去我們用不到的數據，留下我們需要的數據，然後在此基礎上進行數學加工，最終得出想要的結果。在此過程中我們不可能一條一條地將數據篩掉，這樣做時間和精力都不允許，就算完成了准確率也無法得到保障。
我們可以把各種數據源導入IBM SPSS，然後在其中完成數據篩選，接著做分析，最終得出結果。我將在下文用幾個簡單的步驟來教大家用IBM SPSS完成數據篩選。
1、導入數據
SPSS可以支持各種數據源，我們常用的Excel、txt等都可以作為數據源導入。如果想要了解更多的數據源導入方式，可以自行去IBM SPSS官網查看相關的文檔。
我們先在菜單欄中點擊「打開」按鈕，在下一級菜單中點擊「數據」按鈕。
按鈕在菜單欄中的位置
接著會出現打開數據界面，我們需要將文件類型選擇為Excel，然後再選擇所需要的文件點擊打開。我用的是Excel作為數據源，大家可以根據自己的情況來選擇。
打開數據界面
點擊打開過後根據軟體給出的提示，直接可以將數據導入到SPSS中。
數據界面展示
2、對數據進行篩選
在菜單欄中點擊「數據」按鈕，再點擊下級菜單的「選擇個案」按鈕。
篩選菜單選擇界面
3、選擇要進行篩選的變數
首先我們要選擇按什麼變數進行篩選，選擇的變數將成為篩選的約束條件。比如圖中選擇的是年齡，那就以年齡大於27作為約束條件。第一步我們選擇一個變數作為約束條件，第二步點擊「如果條件滿足」按鈕，第三步點擊下方「如果」按鈕。
選擇個案界面
4、編輯具體的約束關系
進入到具體約束關系編輯界面後，需要給出約束關系式。第一步我們把相應的變數（圖中是年齡）加入到右側的關系欄中，然後用下方的數學符號編輯關系式，圖中我選擇的關系式為>27，大家可以自行編輯。
約束關系編輯界面
5、最終結果展示界面
如圖所示打上「斜杠」的數據會被凍結，被凍結並不意味著被刪除，只是在接下來的分析中並不會被加入分析。需要注意篩選數據並不是把數據刪除，因為這些被篩選的數據在本次分析中不會被用到，並不代表在下次分析中不會被用到。所以我們只是將它凍結，並沒有刪除。
最終結果展示界面
篩選數據是數據分析中較為常見的問題，需要注意只有在數據徹底沒用的時候才可以刪除，否則我們需要把數據凍結來完成篩選。
⑻ 如何進行數據採集以及數據分析
未至科技魔方是一款大數據模型平台，是一款基於服務匯流排與分布式雲計算兩大技術架構的一款數據分析、挖掘的工具平台，其採用分布式文件系統對數據進行存儲，支持海量數據的處理。採用多種的數據採集技術，支持結構化數據及非結構化數據的採集。通過圖形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通過第三方插件技術，很容易將其他工具及服務集成到平台中去。數據分析研判平台就是海量信息的採集，數據模型的搭建，數據的挖掘、分析最後形成知識服務於實戰、服務於決策的過程，平台主要包括數據採集部分，模型配置部分，模型執行部分及成果展示部分等。