spss客戶交易量

A. 怎樣用SPSS對兩個量表之間的數據進行相關分析

1、例題如下如何描述兩連續變數之間的關系。

B. 如何利用spss進行發病率統計

卡方檢驗

兩個獨立樣本比較可以分以下3種情況：
1.所有的理論數T≥5並且總樣本量n≥40，用Pearson卡方進行檢驗。
2.如果理論數T＜5但T≥1，並且n≥40，用連續性校正的卡方進行檢驗。
3.如果有理論數T＜1或n＜40，則用Fisher』s檢驗。
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C. spss19.0用因子分析法計算綜合得分（用來比較業績的），跪求大神教個詳細做法

因子分析只是一個基礎的工作，因子得分不是因子分析的最終結果，因子得分可以作為變數進行回歸分析、聚類分析、計算因子的綜合得分等等。

1、因子綜合得分在因子得分的後續運用中很是重要。沒有必要在Excel中建立計算公式，spss的功能很強大，操作見圖片。計算出後，可一再建立一個「排序」變數，按降序方法來排序。

再對scores排序即可。

D. spss分組

recode裡面可以設置的啊

E. 怎樣用spss做股票新成交量

主要根據分析目的來吧，比如建立arima，然後預測之類的

F. 求spass數據分析

SPSS Trends-用強有力的時間序列分析工具做更好的預測

SPSS Trends可以完成多種任務，包括：

生產管理：監控質量標准
數據處理：管理預測系統的效能
預算管理：執行銷售預測
公共政策研究：探討民意

預測，能為組織計劃提供可靠的科學依據。利用SPSS Trends提供的一些新功能，無論您是入門新手還是專家老手都能利用時間序列數據在瞬間建立可靠的預測模型。SPSS Trends是與SPSS完全整合地附加模塊，這樣您不僅可以隨意支配全部SPSS的功能，您也可受益於專為支持預測設計的新特性。

因為這些工具能幫助您提出並管理計劃，就獲利面而言，有著相當之影響。正確的預測可幫助組織獲得較佳的預期收益。並有效控制人員配置、庫存及相關成本；並更精確地管理商務過程－所有這些改進都為組織的健康發展奠定基石。然而，運用時間序列數據建立預測模型並非易事。

SPSS Trends克服了所有傳統方法的缺點，為您提供高級建模技術。與電子表格程序不圖，SPSS Trends使您能夠在建立預測模型時使用高級統計方法，而無需具備專業的統計知識。

籍由SPSS Trends,入門新手能夠建立綜合考慮多變數的成熟准確的預測模型，經驗老手可以利用它來驗證自己的模型。SPSS Trends能夠簡單快捷地建立預測模型，這讓您更快獲得您所需要的信息。

高效地生成和更新模型
無需一次次地重復設定參數、重新估計模型等費力工作，利用SPSS Trends您可以提高整個建立預測模型過程的速度。您將節省數個小時、甚至是數天的寶貴時間，同時不失您所建立的預測模型的質量及可靠性。

利用SPSS Trends，您可以：
·建立可靠的預測，不論數據的大小或變數的多寡
·籍由自動選取適合模型及參數降低預測誤差
·使您組織內多數人能夠建立預測模型
·更有效率的更新及管理預測模型，讓您有更多時間比較和探索與其它模型的差異
·產生專家級的經驗預測值、預測模型類型、模型參數值及其它相關輸出
·提供可理解的有意義的信息給組織決策者，以利於企業進行正確預測

在創建預測模型時，您具有極大的靈活性。例如，利用SPSS for Windows您可以輕易地把交易數據轉換成時間序列數據，把現存的時間序列數據轉換到最適合您組織計劃需要的時間區間。

您可以為不同層級的地理區域或功能區，甚至每個產品線或產品，同時建立單獨的預測模型，而不論基於哪個層次的預測。

歸因於新增的Expert Modeler, SPSS Trends可幫助您：

·自動確定參數配適最佳的ARIMA或Exponential Smoothing時間序列模型
·讓您一次能夠擬合數百條時間序列模型，無需一次次地重復相同的操作（每次只能為一個時間序列數據建立預測模型）
您還可以：
·輸出模型到XML文件，當數據發生變動，無需重新設定參數或重新估計模型，您就可以實現新的預測
·模型以腳本形式寫入到文件，以便自動更新

指導預測的初學者
如果您對建立時間序列模型不熟悉，或只是偶然應用時間序列模型，那麼您將從SPSS Trends自動選擇最適合的預測模型以及建模過程中為您提供指導的能力中受益匪淺。

利用SPSS Trends，您可以：
·生成可靠的模型，即使您不知道如何選擇指數平滑的參數或ARIMA的階數，或如何獲得穩定的時間序列
·自動探查數據中的季節性、干擾事件、缺失值，並選擇最恰當的模型
·探查離群值，防止它們對參數估計的影響
·圖形展示數據、顯示置信區間和模型擬合優度

模型建立和驗證後，您可以把模型整合到微軟Office應用程序中來實現結果共享。或者，利用SPSS的輸出管理系統（OMS）www.infinityqs.cn，以HTML或者XML的形式把輸出發布到企業的區域網上來實現共享。您也能夠以SPSS數據文件的形式保存模型，這使得您可以繼續探察所建立模型的一些特徵，比如模型擬合優度。

為預測專家提供控制
如果您是經驗豐富預測專家，您將同樣受益於SPSS Trends、。因為您能夠更有效地創建時間序列，同時控制分析過程的主要方面。

例如，利用SPSS Trends的Expert Modeler您可以只在ARIMA模型或者只在Exponential Smoothing模型中尋找最佳預測模型。您也可以不利用Expert Modeler 而自行設定模型的每一個參數。同時，您也可以把Expert Modeler的結果作為初始的模型選擇，或者用來檢驗自己建立的模型。

您也可以限制模型輸出，如只輸出擬合最差的模型－需要進一步檢驗的模型。這使您能夠更快更有效地發現數據或模型中的問題

零售行業預測
Greg是一主要零售廠商的庫存經理，他要負責5000多種產品，並利用SPSS Trends預測未來三個月每個產品的庫存。SPSS Trends能夠自動地為數千個變數建立預測模型，使得初始預測模型的建立僅僅需要幾個小時，而不是幾天。此外，還可以高效率地實現模型的更新。

由於公司的資料庫每個月都以實際的銷售數據更新，所以Greg把預測作為每月運行一次的批處理工作。通過這樣做，他把新的數據整合並把預測期向前擴展一個月。

這樣不需要重新估計模型就可以實現預測，極大地提高了處理效率。為了檢驗模型的能力，Greg利用批處理工作運行SPSS命令語法，來識別包含與由原始模型根據歷史銷售數據確定地置信區間相偏離的時間點的序列。對於這些序列 ，他運行另外一個批處理工作，來建立新的模型，以更好的擬合這些數據。

利用SPSS Trends，Greg實現了高效率高精度的預測，極大地提高了公司有效計劃的能力。

系統需要

SPSS Base
其他系統需求根據平台的不同而異

G. 用spss軟體做景區客流量分析預測怎麼做

最簡單的就是回歸分析

多元線性回歸
1.打開數據，依次點擊：analyse--regression，打開多元線性回歸對話框。
2.將因變數和自變數放入格子的列表裡，上面的是因變數，下面的是自變數。
3.設置回歸方法，這里選擇最簡單的方法：enter，它指的是將所有的變數一次納入到方程。其他方法都是逐步進入的方法。
4.等級資料，連續資料不需要設置虛擬變數。多分類變數需要設置虛擬變數。
5.選項裡面至少選擇95%CI。
點擊ok。
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H. SPSS中的數據統計問題

不知道是不是數據類型不合適。
另外，做描述統計一般不在頻數分析這里，而在它一下一個菜單：
分析>統計描述>描述性

I. 怎麼用spss分解股票交易量為預期和非預期

具體什麼意思，不能理解你的問題