⑴ SPSS怎样筛选数据
（一）数据准备
FAQ：这里为什么用数据准备而不用数据采集？
数据采集是一个非常繁杂漫长的过程，数据采集来源、采集频率、采集人员安排等等这些足够写一篇文章，同时这里所要谈的这个过程是从数据开始说起的，至于这些数据如何而来，这里不作讨论。
数据准备过程主要包括两部分内容：SPSS数据文件的建立和变量编辑。在SPSS数据文件建立之前，我们需要分析的数据可能以各种各样的形态存在，可能需要手动录入（小批量的数据，但通常数据的录入不在SPSS中直接进行），也可能是以其他格式形态存在，例如：.xls/.xlsx/.xlsm格式，.txt文本格式或.CSV格式，SPSS支持多种数据格式文件的导入。
除此之外，SPSS还可以直接从数据库中导入数据，利用数据库导入方式导入数据。这里需要注意的是，SPSS每执行一条指令，都会重新读取所需的数据，如果你所取的数据是利用SQL语句从远程数据库中调用的数据文件，那么将会非常耗时，此时的小技巧是利用好Cachedata功能，建立活动的数据缓存区，那样SPSS的运算速度会提升很多。
SPSS数据文件成功建立后，接下来的准备工作则是对变量属性进行适当的调整和完善。例如你从公司的网站后台提取销售数据，后台数据库为了记录方便通常是将各种渠道销售数据用数字代码表示，而将这些数据成功的建成SPSS数据文件后，此时你需要对渠道代码进行编码说明，对缺失值进行标记等等。
（二）数据清洗
此过程主要为下一步数据分析做进一步的准备，最终将数据清洗为满足分析需求的具体数据集。期间主要内容包括：
1）数据集的预先分析：对数据进行必要的分析，如数据分组、排序、分布图、平均数、标准差描述等，以掌握数据的基本特点和基本情况，保证后续工作的有效性，也为确定应采用的统计检验方法提供依据
2） 相关变量缺失值的查补检查
3）分析前相关的校正和转换工作，如根据销售额对观测值进行分类，形成新的分类变量，从对应的身份证信息中提取出地区、年龄、性别等新的变量信息等
4）观测值的抽样筛选，如抽取销售额大于10万的产品等
5）其他数据清洗工作
Tips：期间注意规划好清洗步骤和数据备份工作。
（三）数据分析
此阶段主要根据需求，选择合适的统计方法进行统计分析和数据图表的制作，这里选择合适的方法是关键，相关操作SPSS软件已经标准流程化，我们只需要选择合适的参数进行相关操作即可。下表是根据自变量与因变量数目对各种统计方法的一个归类：
除了上述方法外，SPSS 17.0以上的版本还提供了一个直销模块，这部分内容是对市场营销活动中的用的比较多的模型的整理浓缩，本贴暂时不对数据分析的相关内容做深入详细的介绍，以后将针对案例对这部分内容进行详细叙述。
（四）数据展现
常常听到有人抱怨SPSS输出的图表太丑，修改编辑起来太麻烦，真的是这样吗？其实SPSS软件有提供很多的图表供大家选择，太多的时候，我们所使用的只是其中的一种而已。除此之外，SPSS也提供自己定义图表模版功能供我们自由操作。
SPSS的菜单操作通常会输出很多多余的结果，对这些结果进行有针对性的挑选和组合才是工作的重点，而不是一味的将所有分析结果一股脑的全搬到报告中去，在写报告前对这些结果进行合理的简化和整合是必须的，与此同时，相应的结果解释（探讨是否接受或拒绝研究假设，解释结果形成的原因）以及相关含义衍生都在此部分完成。例如，我们进行方差分析时，SPSS可能直接输出如下图的结果，但我们展现结果的时候并不需要这么多看起来让人眼花的数据结果，只需要从下表中提取出需要的那部分即可。
注：这里举这个示例只是表达一种方法，对于模型的结果完整性并未作太多的考究
从上表三因素方差分析表可知，整体模型达显着水平。其中Day和Round的主效应达到显着水平，但Gender的主效应未达到显着水平。
⑵ EXCEL中如何多条件筛选数据
Excel是当今社会最流行用的办公软件之一，Excel可以用于数据的整理、分析、对比。可以更直观的看到数据的变化情况，而有时需要把条件符合的数据筛选出来，因此，小编今天为大家带来了有关于Excel如何筛选出多个数据的教程，供大家使用、学习。
excel中筛选出多个数据的教程
excel中筛选出多个数据的教程图1
以上表为例，来说说同时满足多个条件的筛选方法。方法并不只有单一的一种，它们可以得到相同的筛选结果。案例就是筛选出公司员工工资表中工资高于1500的销售部员工记录。
excel中筛选出多个数据的教程图2
Excel筛选多个数据步骤一：将光标定位到要实施筛选的表格之中，切换到“数据”选项卡，在“排序和筛选”组中单击“筛选”按钮。
excel中筛选出多个数据的教程图3
Excel筛选多个数据步骤二：单击“部门”右侧的下拉按钮，仅勾选销售部，然后单击“确定”按钮，这就完成了我们筛选的第一个条件。
excel中筛选出多个数据的教程图4
Excel筛选多个数据步骤三：此时销售部所有员工的记录都被筛选出来了，我们继续使用第二个条件来筛选。单击“实发工资”右侧的下拉按钮，选择“数字筛选”中的“大于”。
excel中筛选出多个数据的教程图5
Excel筛选多个数据步骤四：在弹出的对话框中设置好第二个筛选条件：实发工资>1500，单击“确定”按钮即可。
excel中筛选出多个数据的教程图6
Excel筛选多个数据步骤五：我们看到部门列和实发工资列右侧的按钮变成了下拉按钮加漏斗的形式，说明这两列都设置了筛选条件，最终的结果如上。
⑶ 如何做数据分析
数据分析是网站排名后一项非常重要的工作，数据分析是以现有网站的内容为基础，分析那些内容是用户点击比较多以及哪些内容用户更加受欢迎。从而更多展示用户喜欢的内容，降低网站的跳出率增加网站黏性。数据分析能从很大程度上促进网站关键词排名。以下小熙SEO来帮你解决这个问题：
1：发现问题。数据分析的前提是发现问题，如果只是盲目的寻找不同是难以发现数据体现的问题的。比如为什么这个页面访问量很大，而另外一个本应该访问量大的页面却没有访问。
比如：用户为什么不点击这个栏目，是用户根本对这个内容不感兴趣还是栏目的名称模糊不清还是栏目放置问题呢？关于网站的各种问题都可以提出然后带着问题去分析数据。
2：分析pv、uv、ip、跳出率和平均访问时长
pv、uv、ip是互相关联的。pv是用户流量的页面数，uv是访问的用户数（即有多少台机器访问网站），uv是真实的用户量，ip是访问的ip段数量。
（1）通常情况下uv要大于ip，如果出现uv远远小于ip有可能网站被刷或者是内容被采集。pv是uv的倍数关系，如果pv跟uv的倍数接近于1，说明大部分用户只浏览一个页面就走了，这种情况下的网站跳出率也非常高。
而pv：uv多少合适呢？要看同行业的平均数据，比如羊羊吧是一个论坛，pv：uv的比例接近10:1，而如果是企业站，可能3:1或者4:1
（2）跳出率越高说明网站内容质量越差，跳出率的合理值跟行业有关，社区或交流类、图片、视频、小说、笑话类的网站跳出率相对更低（羊羊吧跳出率在40%以下）。跳出率的突然升高和降低跟网站最近更新内容或者竞价页面的调整有关系。（比如：研究中心论坛一片娱乐帖子引来大量流量，同时跳出率非常高），降低跳出率的方法是提升内容质量和布局内链系统。
（3）平均访问时长也体现网站的内容质量。时长越长说明网站内容质量越高、内链系统越好。访问时长跟跳出率一样跟行业和网站类型有关系。美食、旅游、技术、图片、小说、视频、动画这些行业访问时长会更长，而企业类的产品站、服务类站点访问时长会更短。
3：分析来源、地域和搜索引擎
明白网站用户来源、地域以及来自于哪个搜索引擎可以方便做针对性的优化，并且可以节省大量时间获取更加精准的用户。
（1）从来源分析可以评测外链和推广效果，可以选择效果更好的推广和外链方式，节省时间。
（2）地域分析可以帮我我们做地域关键词，如果用户大多是北方地区在选择空间时可以选择联通，相反可以选择电信。并且地域词可以帮助网站获取良好排名，得到精准用户，地域词比全国词更好容易做排名。
（3）搜索引擎分析用于明白用户的搜索习惯，比如羊羊吧很大一群用户来自于360搜索，因为养羊的用户对计算机知道非常少，而360卫士强装的360搜索正好把这一群用户笼络了，所以羊羊吧应该更加注重360优化。
4：.受访页面、着陆页和搜索词
分析受访页面可以看出推广、外链以及内链效果，分析搜索词可以得出现在内容排名效果。受访页面和搜索词结合分析就是推广、外链和内链布局的真实效果。着陆页是刚开始访问网站进入的页面，来自于外链、推广和排名入口。
（1）受访页面主要来自于外链、推广链接、排名页面和内链布局。受访页面越高的网页说明展示次数越多，被用户看到的概率越大。
（2）着陆页分数据纯碎的体现外链、推广链接和排名的效果，如果没有关键词排名，可以直接评测推广、外链的效果。
（3）搜索词。对于中大型站点很多长尾词有了排名SEO依然不知道，这时候可以通过搜索词得知那些关键词给我们带来了流量，以及访问的页面是哪些，访问页的跳出率是多少，是不是应该推广这个页面帮助它提升排名。
5：分析页面点击图和页面上下游
页面点击图直观形象的展示用户的点击习惯，用户点击越多的地方颜色越趋向于深红色，浅一点的地方是绿色。页面上下游反应的是用户从一个页面到另一个页面的浏览轨迹，页面上下游可以用谷歌分析工具分析。
（1）页面点击图，可以根据页面点击图调整网站首页布局。颜色越深的内容放置的位置越靠近左上角，颜色越浅的内容位置越靠近右下角。点击很少或者没有点击的内容可以从首页移除，或者放置在栏目页。
（2）页面上下游是体现用户浏览网页的轨迹，从上下游的数据可以统计布局的内链用户点击最多的文章是哪一篇，以及哪些页面的跳出率高。页面上下游数据最能说明内链布局效果。小熙SEO竭诚为你解答，你还有疑虑的话，可以随时来联系我。
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⑷ 如何做数据分析
做数据分析步骤如下：
1.明确目的和思路
首先明白本次的目的，梳理分析思路，并搭建整体分析框架，把分析目的分解，化为若干的点，清晰明了，即分析的目的，用户什么样的，如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标（各类分析指标需合理搭配使用）。同时，确保分析框架的体系化和逻辑性。
2.数据收集
根据目的和需求，对数据分析的整体流程梳理，找到自己的数据源，进行数据分析，一般数据来源于四种方式：数据库、第三方数据统计工具、专业的调研机构的统计年鉴或报告、市场调查。
对于数据的收集需要预先做埋点，在发布前一定要经过谨慎的校验和测试，因为一旦版本发布出去而数据采集出了问题，就获取不到所需要的数据，影响分析。
3.数据处理
数据收集就会有各种各样的数据，有些是有效的有些是无用的，这时候就要根据目的，对数据进行处理，处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法，将各种原始数据加工成为产品经理需要的直观的可看数据。
4.数据分析
数据处理好之后，就要进行数据分析，数据分析是用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。
常用的数据分析工具，掌握Excel的数据透视表，就能解决大多数的问题。需要的话，可以再有针对性的学习SPSS、SAS等。
数据挖掘是一种高级的数据分析方法，你需要掌握数据挖掘基础理论，数据库操作Phython，R语言， Java 等编程语言的使用以及高级的数据可视化技术。要侧重解决四类数据分析问题：分类、聚类、关联和预测，重点在寻找模式与规律。
5.数据展现
一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、气泡图、散点图、雷达图等。进一步加工整理变成我们需要的图形，如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。
6.报告撰写
撰写报告一定要图文结合，清晰明了，框架一定要清楚，能够让阅读者读懂才行。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容；图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。
好的数据分析报告需要有明确的结论、建议或解决方案。关于如何做好数据分析的更多问题，可以到一家专业的机构看看，例如CDA数据认证中心就不错。CDA行业标准由国际范围数据领域的行业专家、学者及知名企业共同制定并每年修订更新，确保了标准的公立性、权威性、前沿性。通过CDA认证考试者可获得CDA中英文认证证书。
⑸ 如何做好数据分析
数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。
1、识别需求：
识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求，提出对信息的需求。就过程控制而言，管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。
2、收集数据：
有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数
数据分析示意图
据的内容、渠道、方法进行策划。策划时应考虑：
①将识别的需求转化为具体的要求，如评价供方时，需要收集的数据可能包括其过程能力、测量系统不确定度等相关数据；
②明确由谁在何时何处，通过何种渠道和方法收集数据；
③记录表应便于使用； ④采取有效措施，防止数据丢失和虚假数据对系统的干扰。
3、分析数据:
分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息，通常用方法有：
老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图；
新七种工具，即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图；
4、过程改进：
数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时，通过对以下问题的分析，评估其有效性：
①提供决策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题；
②信息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致，是否在产品实现过程中有效运用数据分析；
③收集数据的目的是否明确，收集的数据是否真实和充分，信息渠道是否畅通；
④数据分析方法是否合理，是否将风险控制在可接受的范围；
⑤数据分析所需资源是否得到保障。
⑹ 如何利用下拉选项筛选数据
利用数据筛选结合数据有效性可以实现，操作步骤如下： 1、新建excel文档，输入列标题会计科目； 2、选择整列，点击数据选项卡，数据有效性命令； 3、设置选项卡，允许修改为序列，来源后输入：交通费用,食宿费用,办公费用,邮电费用，点击确定； 4、即可选择输入各项目； 3、选择整列，点击数据选项卡---筛选按钮，然后点击标题后第一个下列按钮，从弹出菜单中勾选需显示的值，点击确定即可。
⑺ 指标数理统计前如何筛选无效数据
我们在用IBM SPSS进行数据分析的时候，经常会遇见这样一种情形，想把不符合自己分析要求的数据全部筛掉。我们把这些要筛掉的数据叫作无效数据，无效数据不筛选掉不但会降低分析的效率，而且会影响最终结果的准确性。
要想提高准确性就要从低价值密度的数据中筛去我们用不到的数据，留下我们需要的数据，然后在此基础上进行数学加工，最终得出想要的结果。在此过程中我们不可能一条一条地将数据筛掉，这样做时间和精力都不允许，就算完成了准确率也无法得到保障。
我们可以把各种数据源导入IBM SPSS，然后在其中完成数据筛选，接着做分析，最终得出结果。我将在下文用几个简单的步骤来教大家用IBM SPSS完成数据筛选。
1、导入数据
SPSS可以支持各种数据源，我们常用的Excel、txt等都可以作为数据源导入。如果想要了解更多的数据源导入方式，可以自行去IBM SPSS官网查看相关的文档。
我们先在菜单栏中点击“打开”按钮，在下一级菜单中点击“数据”按钮。
按钮在菜单栏中的位置
接着会出现打开数据界面，我们需要将文件类型选择为Excel，然后再选择所需要的文件点击打开。我用的是Excel作为数据源，大家可以根据自己的情况来选择。
打开数据界面
点击打开过后根据软件给出的提示，直接可以将数据导入到SPSS中。
数据界面展示
2、对数据进行筛选
在菜单栏中点击“数据”按钮，再点击下级菜单的“选择个案”按钮。
筛选菜单选择界面
3、选择要进行筛选的变量
首先我们要选择按什么变量进行筛选，选择的变量将成为筛选的约束条件。比如图中选择的是年龄，那就以年龄大于27作为约束条件。第一步我们选择一个变量作为约束条件，第二步点击“如果条件满足”按钮，第三步点击下方“如果”按钮。
选择个案界面
4、编辑具体的约束关系
进入到具体约束关系编辑界面后，需要给出约束关系式。第一步我们把相应的变量（图中是年龄）加入到右侧的关系栏中，然后用下方的数学符号编辑关系式，图中我选择的关系式为>27，大家可以自行编辑。
约束关系编辑界面
5、最终结果展示界面
如图所示打上“斜杠”的数据会被冻结，被冻结并不意味着被删除，只是在接下来的分析中并不会被加入分析。需要注意筛选数据并不是把数据删除，因为这些被筛选的数据在本次分析中不会被用到，并不代表在下次分析中不会被用到。所以我们只是将它冻结，并没有删除。
最终结果展示界面
筛选数据是数据分析中较为常见的问题，需要注意只有在数据彻底没用的时候才可以删除，否则我们需要把数据冻结来完成筛选。
⑻ 如何进行数据采集以及数据分析
未至科技魔方是一款大数据模型平台，是一款基于服务总线与分布式云计算两大技术架构的一款数据分析、挖掘的工具平台，其采用分布式文件系统对数据进行存储，支持海量数据的处理。采用多种的数据采集技术，支持结构化数据及非结构化数据的采集。通过图形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通过第三方插件技术，很容易将其他工具及服务集成到平台中去。数据分析研判平台就是海量信息的采集，数据模型的搭建，数据的挖掘、分析最后形成知识服务于实战、服务于决策的过程，平台主要包括数据采集部分，模型配置部分，模型执行部分及成果展示部分等。