2.2 数据存储
对于数据量不大的项目,可以使用excel来处理数据,但对于数据量过万的项目,使用数据库来存储与管理会更高效便捷 。SPSS也有自己的用作数据储存的数据格式,sav文件 。用户可以将经过SPSS处理的数据保存为sav格式,同时也可以非常方便地将sav文件转换为其他数据格式文件 。
2.3 数据预处理
数据预处理也称数据清洗 。大多数情况下,我们拿到手的数据是格式不一致,存在异常值、缺失值等问题的,而不同项目数据预处理步骤的方法也不一样 。小编认为数据分析有80%的工作都在处理数据,可见数据预处理在数据分析的重要性 。
2.4 建模与分析
这一阶段首先要清楚数据的结构,结合项目需求来选取模型 。
常见的数据挖掘模型有:
2.5 可视化分析
数据分析最后一步是撰写数据分析报告,一般包括数据可视化分析 。
其次,掌握了数据分析的一般流程后,便要以SPSS为工具,根据以下流程对一个完整项目进行以下细分并掌握:
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