AMOS與SPSS到底有哪些區(qū)別？AMOS是結(jié)構(gòu)方程模型的分析軟件，SPSS主要注意運(yùn)用于回歸分析、因子分析、相關(guān)分析、按分析、聚類分析等。以致要用什么軟件取決于你確立了什么樣的模型。AMOS肯定這個(gè)

AMOS與SPSS到底有哪些區(qū)別？

AMOS是結(jié)構(gòu)方程模型的分析軟件，SPSS主要注意運(yùn)用于回歸分析、因子分析、相關(guān)分析、按分析、聚類分析等。以致要用什么軟件取決于你確立了什么樣的模型。AMOS肯定這個(gè)可以接受信度和效度分析什么了，但是對結(jié)構(gòu)方程模型中的潛變量而言。SPSS做的是深入性因子分析，也就是真不知道那幾個(gè)問題會(huì)歸到一個(gè)因子而AMOS比較多是做不驗(yàn)證性因子分析，即你有理論依據(jù)，在作圖的時(shí)候就明白了那幾個(gè)問題是歸不屬于哪個(gè)變量的。

聽說現(xiàn)在有一些在線spss分析應(yīng)用可以幫忙分析數(shù)據(jù)，有人可以介紹下有哪些嗎？

在線spss這個(gè)，spssau平臺(tái)？spssau平臺(tái)有比較多有咨詢分析，回歸分析，信度效度結(jié)論，因子聚類分析，方差分析，T檢驗(yàn)，描述分析等等。

有單樣本T檢驗(yàn)，配對模式T實(shí)驗(yàn)檢測這些，非常多的，和客戶端的spss基本上差不多，老師說是可以其它的東西spss，spssau好用很多，只不過應(yīng)該有智能文字總結(jié)，點(diǎn)下結(jié)果就出去了，也有指導(dǎo)手冊啥，是對幾乎一點(diǎn)不懂?dāng)?shù)據(jù)分析的人很簡單那是神奇無比。

數(shù)據(jù)分析真的每天都是python，SQL嗎？轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析的話要重點(diǎn)學(xué)習(xí)什么呢？

數(shù)據(jù)分析工作，不僅能通過對虛無飄渺數(shù)據(jù)的分析去發(fā)現(xiàn)到問題，還能按照經(jīng)濟(jì)學(xué)原理組建數(shù)學(xué)模型，對投資或其他決策是否依先生參與分析，預(yù)測未來的收益及風(fēng)險(xiǎn)情況，為應(yīng)有科學(xué)合理的決策需要提供依據(jù)。

數(shù)據(jù)分析工作事實(shí)說話，用數(shù)據(jù)深入探究工作現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢，轉(zhuǎn)變了憑印象、憑感覺決策的不科學(xué)狀況，客觀的評價(jià)地抓著了工作中存在的短板，使這些問題不可辯駁地思想活動(dòng)在面前，促使人們不得不很努力想提高水平、改正問題。數(shù)據(jù)分析工作提高了工作效率，可以提高了管理的科學(xué)性。

我們提數(shù)據(jù)，做報(bào)表，這些也是信息的收集，信息的處理，信息的整合；而給結(jié)論，是我們必須輸出的對這些信息的描述，也就是我們需要告知?jiǎng)e人這些信息究竟有沒有是啥；只不過信息多，我們才要收拾好，而且收拾了，我們才要提煉出用處信息。

一個(gè)杰出的數(shù)據(jù)分析專家，需要具備什么以上能力：

1、業(yè)務(wù)能力。數(shù)據(jù)分析工作并不是簡單的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與可以展示，它有兩個(gè)重要的前提就是必須懂業(yè)務(wù)，除開行業(yè)知識、公司業(yè)務(wù)及流程等，最好就是有自己獨(dú)到眼光的見解。數(shù)據(jù)分析的目的是實(shí)際研究數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)程序轉(zhuǎn)化增長，若沖破行業(yè)背景和公司業(yè)務(wù)內(nèi)容，數(shù)據(jù)分析那就是幾具沒有價(jià)值的數(shù)據(jù)圖表罷了。

2、管理能力。數(shù)據(jù)分析師一方面是需要搭建數(shù)據(jù)分析框架的要求，可以確定統(tǒng)一的業(yè)務(wù)指標(biāo)。另一方面是需要是對數(shù)據(jù)分析的結(jié)論研究出根本原因，并為下一步的工作目標(biāo)提出指導(dǎo)性的規(guī)劃。

3、分析能力。數(shù)據(jù)分析師必須要手中掌握一些科學(xué)有效的的數(shù)據(jù)分析方法，并能靈話的與自身換算工作相結(jié)合。數(shù)據(jù)分析師正確的數(shù)據(jù)分析方法有：對比分析法、分組分析法、十字交叉分析法、結(jié)構(gòu)分析法、帕累托圖分析法、綜合評價(jià)分析法、因素分析法、矩陣關(guān)聯(lián)分析法等。中級的分析方法有：去相關(guān)分析法、重臨分析法、聚類分析法、辨別分析法、主成分分析法、因子分析法、按分析法、時(shí)間序列等。

4、工具使用能力。數(shù)據(jù)分析工具是實(shí)現(xiàn)程序數(shù)據(jù)分析方法理論的工具，對于越發(fā)內(nèi)容龐雜的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析師可以要完全掌握你所選的工具去對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行采藥、清洗、分析和處理，以快速詳細(xì)地的到到最后的結(jié)果。常用工具有：EXCEL、SQL、Python、R、BI等

5、設(shè)計(jì)能力。是指句子修辭圖表和圖形想要數(shù)據(jù)分析師的觀點(diǎn)非常清晰、比較明確地展示出不出來，使分析結(jié)果一目了然。圖表設(shè)計(jì)什么是門大學(xué)問，如何選擇類型圖形，要如何并且版式設(shè)計(jì)，顏色怎樣才能搭配等，都要掌握肯定會(huì)的設(shè)計(jì)原則。

如果不是你的自學(xué)能力很強(qiáng)，那就你可以不相關(guān)參考網(wǎng)上的推薦書籍，自己認(rèn)真讀書，找些案例又開始怎么學(xué)習(xí)。

如果沒有你要前輩的指導(dǎo)，那你你也可以按照CDA數(shù)據(jù)分析研究院的老師推薦一下的學(xué)習(xí)方法來自學(xué)數(shù)據(jù)分析：

是需要，數(shù)據(jù)分析師必須三個(gè)方面的能力：技術(shù)（編程），數(shù)據(jù)分析方法，行業(yè)知識。

一、數(shù)據(jù)分析技術(shù)

比較多除了excel，sql，BI分析工具等。

數(shù)據(jù)分析是個(gè)比較大的概念，查找領(lǐng)域也有很多的分析工具，除了：

1、Excel工具（Excel的強(qiáng)大需要單列）

2、專業(yè)的數(shù)據(jù)分析工具：SPSS、SAS、Matlib等

3、數(shù)據(jù)分析編程工具：Python、R等

4、商業(yè)智能BI工具

本文主要想大家推薦推薦自助式BI數(shù)據(jù)分析工具。BI即商業(yè)智能，代指用于業(yè)務(wù)分析的技術(shù)和工具，是從某些、處理原始數(shù)據(jù)，將其轉(zhuǎn)化成為當(dāng)價(jià)信息傳授經(jīng)驗(yàn)商業(yè)行動(dòng)。Gartner把BI定義,定義為一個(gè)概括性的術(shù)語，3個(gè)坦克師應(yīng)用程序、基礎(chǔ)設(shè)施和工具，資源數(shù)據(jù)、分析信息以改進(jìn)并優(yōu)化軟件決策和績效，自然形成一套最佳的位置的商業(yè)實(shí)踐。

自助式商業(yè)智能和數(shù)據(jù)可視化工具，讓數(shù)據(jù)分析更很簡單

自助式BI（也叫做什么自助式分析），是一種新的數(shù)據(jù)分析。讓沒有統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)庫SQL知識的業(yè)務(wù)人員，也可以豐富地的數(shù)據(jù)交互和深入功能，才發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的原因和價(jià)值，使血法業(yè)務(wù)決策的制定。自助式BI分析功能這個(gè)可以充斥于相當(dāng)于的BI軟件，也是可以由行業(yè)應(yīng)用軟件然后可以提供。

BI數(shù)據(jù)分析工具，能提供自助式BI結(jié)論功能，最終用戶可以非常靈巧的與數(shù)據(jù)交互，一路探索數(shù)據(jù)背后的原因并挖掘出更多價(jià)值，為決策制定提供給管用的數(shù)據(jù)支撐。在儀表板設(shè)計(jì)和分析階段，可以提供圖表雙聯(lián)動(dòng)、數(shù)據(jù)鉆取、數(shù)據(jù)切片器、OLAP等可交互分析功能，用戶僅需并不多的操作，便能能找到最有價(jià)值的數(shù)據(jù)。

自助式BI的價(jià)值

在不使用比較傳統(tǒng)商業(yè)智能BI軟件的企業(yè)中，要先準(zhǔn)備著數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市，然后再由IT/分析團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建分析看板和報(bào)表，而現(xiàn)在，不斷企業(yè)發(fā)展步伐的加快，業(yè)務(wù)用戶必須更飛快、更很容易地訪問數(shù)據(jù)，這將指導(dǎo)他們在空前復(fù)雜的環(huán)境中更好的做出決策。自身自助式BI分析工具，可以讓這一需求換取滿足，還能很好的提高企業(yè)的數(shù)據(jù)文化。

簡單易用的自助式BI

自助式BI從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備著到BI交互式結(jié)論整個(gè)過程提供給了一定高度易用的分析體驗(yàn)。講人員是從開小差拽飛速成功數(shù)據(jù)建模和儀表板設(shè)計(jì)。不但電腦設(shè)計(jì)過程，最終也具備什么高度自助燒烤靈巧的數(shù)據(jù)搜尋能力。分析過程與業(yè)務(wù)高度融合，能夠讓科學(xué)決策與業(yè)務(wù)管理并行。

豪食匯打算數(shù)據(jù)、創(chuàng)建角色儀表板和報(bào)表

業(yè)務(wù)人員完全可以不自己啊,設(shè)計(jì)儀表板和報(bào)表，參照自己的業(yè)務(wù)不需要進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、你選擇合適的數(shù)據(jù)可視化效果，并形成講見解，也能然后總結(jié)自己的Excel等數(shù)據(jù)，最終達(dá)到盡量的避免以往花大量時(shí)間準(zhǔn)備需求，然后再交由IT部門開發(fā)（或者實(shí)施廠商）的業(yè)務(wù)模式，也可以提升企業(yè)的整個(gè)結(jié)構(gòu)運(yùn)行效率，以慢慢適應(yīng)變幻莫測的市場環(huán)境。

二、數(shù)據(jù)分析方法

具體用法的數(shù)據(jù)分析方法包括100元以內(nèi)13種：

1.具體解釋統(tǒng)計(jì)

詳細(xì)解釋性統(tǒng)計(jì)是指句子修辭制表和分類，圖形以及計(jì)算概括性數(shù)據(jù)來具體解釋數(shù)據(jù)的集中在一起趨勢、線性系統(tǒng)趨勢、偏度、峰度。

2.假設(shè)檢驗(yàn)

參數(shù)檢驗(yàn)

參數(shù)實(shí)驗(yàn)檢測主要注意包括U驗(yàn)和T檢驗(yàn)

1）U驗(yàn)可以使用條件：當(dāng)樣本含量n較高時(shí)，樣本值符合正態(tài)分布

2）T實(shí)驗(yàn)檢測建議使用條件：當(dāng)樣本含量n較小時(shí)，樣本值要什么正態(tài)分布

非參數(shù)檢驗(yàn)

非參數(shù)檢驗(yàn)是根據(jù)總體分布情況做的假設(shè)，

通常方法以及：卡方檢驗(yàn)、秩和檢驗(yàn)、二項(xiàng)檢驗(yàn)、游程檢驗(yàn)、K-量檢驗(yàn)等。

3.信度分析：檢査直接測量的可信度，比如調(diào)查問卷的真實(shí)性。

4.列聯(lián)表分析什么：作用于結(jié)論離散時(shí)間信號變量或夾直變量之間是否需要必然去相關(guān)。

5.咨詢分析：研究現(xiàn)象之間是否是存在地某種依存關(guān)系，對具體一點(diǎn)有依存關(guān)系的現(xiàn)象探討探討相關(guān)方向及去相關(guān)程度。

6.方差分析

建議使用條件：各樣本須是相互獨(dú)立的洗技能樣本；各樣本不知從何而來正態(tài)分布總體；各總體方差之和。

7.回歸分析

除了：一元線性回歸分析什么、40多塊線性回歸模型講、Logistic回歸總結(jié)和其他重臨方法：非線性進(jìn)入虛空、活動(dòng)有序重臨、算數(shù)平均回歸等

8.聚類分析：樣本個(gè)體或指標(biāo)變量按其具備的特性并且分類，尋找風(fēng)合理的度量事物相似性的統(tǒng)計(jì)量。

9.判別講：根據(jù)已掌握的一批分類明確的樣品組建怎么判斷函數(shù)，使才能產(chǎn)生錯(cuò)誤判罰的事例最多，使之對決策變量的一個(gè)新樣品，判斷它無論是哪個(gè)一般吧

10.主成分分析：將彼此相關(guān)的一組指標(biāo)轉(zhuǎn)化為彼此間的的的一組新的指標(biāo)變量，鐵鉤其中較少的幾個(gè)新指標(biāo)變量就能看專業(yè)反應(yīng)原多個(gè)指標(biāo)變量中所包涵的主要注意信息。

11.因子分析：一種旨在搭建這里有隱藏地在多變量數(shù)據(jù)中、難以然后遠(yuǎn)處觀察到卻影響或支配可測變量的潛在原因因子、并估計(jì)潛在原因因子對可測變量的影響程度和潛在動(dòng)機(jī)因子之間的相關(guān)性的一種多塊統(tǒng)計(jì)分析方法

12.R0C分析

R0C曲線是依據(jù)什么一系列完全不同的二分類(分界值或改變閾）.以真陽性率（靈敏度)為縱坐標(biāo)，假陽性率（1-特異度)為橫坐標(biāo)繪制的的曲線

13.其他分析方法

時(shí)間序列分析、生存結(jié)論、按分祈、決策樹分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。