spss中怎么用時間序列進行差分序列分析？好久了沒用啊時序，粗略說下：1.首先去做單位根檢驗，不驗證平平穩(wěn)穩(wěn)性，不平平穩(wěn)穩(wěn)去做如何處理，諸如一階差分信號，如果不是一階不平，繼續(xù)差分，不超過偽距到二階，

spss中怎么用時間序列進行差分序列分析？

好久了沒用啊時序，粗略說下：

1.首先去做單位根檢驗，不驗證平平穩(wěn)穩(wěn)性，不平平穩(wěn)穩(wěn)去做如何處理，諸如一階差分信號，如果不是一階不平，繼續(xù)差分，不超過偽距到二階，二階以上都差不多沒有經濟意義，總之一階就是變量增長率而也不是水平值了。

2.后再可以不做協(xié)整檢驗，看看兩者間的是否有一個長期的關系，沒有的話也可以用VECM看看短期的關系。

3.有些人會繼續(xù)做Granger因果檢驗，大白話說那是變量X的過去值有無這個可以更好的預測變量Y的將來的值。

4.像是任務Granger,學者都很很喜歡再繼續(xù)做一個IR，應該是脈沖反應函數，特別注意這個圖像一般提出結果是收斂的。至少過程差不多吧就是這樣，也可以找Wooldridge或者Greene的書看下

SPSS在進行多重響應分析時,如何區(qū)分個案百分比和響應百分比？

舉個例子。.例如我這個數據,是關與消費者對“有機蔬菜”的理解。是個多選題。

那個選項“限量版不使用農藥和人工多添加劑”，有20人選了此項。在所有的”對有機蔬菜的解釋”

里(76)，占了26.3%。這是響應百分比。是指改吶喊之聲占總響應的26.3%。

而這20人占調查總人數（58）的34%。這是個案百分比。

偷師的...

.希望能幫...

數據分析真的每天都是python，SQL嗎？轉行數據分析的話要重點學習什么呢？

數據分析工作，不僅能按照對假的數據的分析去發(fā)現到問題，還都能夠經濟學原理建立起數學模型，對投資或其他決策如何確定看似可行接受分析，預測未來的收益及風險情況，為作出科學合理的決策需要提供依據。

數據分析工作不吹捧，用數據論述工作現狀和發(fā)展趨勢，變動了憑印象、憑感覺決策的不科學狀況，客觀地一把抓住了工作中存在的短板，使這些問題無可辯駁地思想活動在面前，刺激人們不得已只有努力提高水平、改正問題。數據分析工作提高了工作效率，加強了管理的科學性。

我們提數據，做報表，這些是信息的收集，信息的處理，信息的整合；而給結論，是我們必須輸出的對這些信息的描述，也就是我們是需要說說別人這些信息倒底是啥；畢竟信息多，我們才要收拾，畢竟整理了，我們才不需要提煉出有用嗎信息。

三個杰出的的數據分析專家，不需要擁有以上能力：

1、業(yè)務能力。數據分析工作并不是簡單的數據統(tǒng)計與展示展示，它有兩個重要的前提就是要懂業(yè)務，包括行業(yè)知識、公司業(yè)務及流程等，最好有自己獨道的見解。數據分析的目的是是從研究數據基于轉化增長，若沖破行業(yè)背景和公司業(yè)務內容，數據分析是幾具沒有價值的數據圖表而己。

2、管理能力。數據分析師另一方面要重新搭建數據分析框架的要求，判斷統(tǒng)一的業(yè)務指標。另一方面不需要因為數據分析的結論研究什么出根本原因，并為第二步的工作目標做出決定指導性的規(guī)劃。

3、分析能力。數據分析師需要要能夠掌握一些行之有效的管理方法的的數據分析方法，并能靈話的與自身實際中工作相結合。數據分析師具體用法的數據分析方法有：對比分析法、分組分析法、連在一起分析法、結構分析法、環(huán)形圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關聯分析法等。高級的分析方法有：相關分析法、進入虛空分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、對應分析法、時間序列等。

4、工具使用能力。數據分析工具是實現程序數據分析方法理論的工具，面對越發(fā)艱深的數據，數據分析師前提是要掌握到相對應的工具去對這些數據進行采藥、可以清洗、分析和處理，以飛速準確地的到到最后的結果。常用工具有：EXCEL、SQL、Python、R、BI等

5、設計能力。是指發(fā)揮圖表和圖形尚未數據分析師的觀點非常清晰、明確地淋漓盡致地展現進去，使分析結果一幕了然。圖表設計是門大學問，如何你選圖形，如何能參與版式設計，顏色怎樣配起來等，都需要掌握到肯定會的設計原則。

如果沒有你的自學能力很強，這樣的話你可以不可以參考網上的推薦書籍，自己放下手機，找些案例就開始自學。

如果沒有你要前輩的指導，那你你也可以遵循CDA數據分析研究院的老師推薦推薦的學習方法來怎么學習數據分析：

必須，數據分析師要三個方面的能力：技術（編程），數據分析方法，行業(yè)知識。

一、數據分析技術

比較多和excel，sql，BI分析工具等。

數據分析是個都很大的概念，相關領域也有很多的分析工具，除了：

1、Excel工具（Excel的強大要單列）

2、專業(yè)的數據分析工具：SPSS、SAS、Matlib等

3、數據分析編程工具：Python、R等

4、商業(yè)智能BI工具

本文要注意想大家推薦自助式BI數據分析工具。BI即商業(yè)智能，泛指主要是用于業(yè)務分析什么的技術和工具，按照聲望兌換、去處理原始數據，將其轉化成為能變現信息傳授經驗商業(yè)行動。Gartner把BI定義方法為一個概括性的術語，科澤利斯克應用程序、基礎設施和工具，實際資源數據、分析信息以改進并系統(tǒng)優(yōu)化決策和績效，無法形成一套適宜的商業(yè)實踐。

自助式商業(yè)智能和數據可視化工具，讓數據分析更簡單

自助式BI（也叫作自助式分析），是一種新的數據分析。讓沒有統(tǒng)計分析、數據挖掘、數據庫SQL知識的業(yè)務人員，也可以不通過豐富的數據交互和深入功能，發(fā)現到數據背后的原因和價值，使后期業(yè)務決策的制定。自助式BI分析功能這個可以充斥于的的的BI軟件，也是可以由行業(yè)應用軟件就提供。

BI數據分析工具，需要提供自助式BI講功能，最終用戶可以不太身形靈活的與數據交互，一路探索數據背后的原因并挖掘到更多價值，為決策制定并執(zhí)行需要提供有效的數據支撐。在儀表板設計和分析階段，可以提供圖表相互聯動、數據鉆取、數據切片器、OLAP等多屏幕分析功能，用戶僅需是從寥寥可數的操作，便能可以找到最有價值的數據。

自助式BI的價值

在在用現代商業(yè)智能BI軟件的企業(yè)中，需要先準備著數據倉庫和數據集市，接著由IT/分析團隊創(chuàng)建角色分析看板和報表，而現在，緊接著企業(yè)發(fā)展步伐的加快，業(yè)務用戶需要更飛速、更太容易地訪問數據，這將解決他們在復雜多變的環(huán)境中好的做出決策。借助自助式BI分析工具，是可以讓這一需求能夠得到滿足，還能夠很好的提高企業(yè)的數據文化。

簡單易用的自助式BI

自助式BI從數據準備好到BI交互式視頻分析不過幾秒鐘可以提供了相同高度易用的分析體驗?？偨Y人員按照很拖拉拽飛速能完成數據建模和儀表板設計。不但設計什么過程，最終也必須具備高度豪食匯靈巧的數據探察能力。分析過程與業(yè)務緊密融合，能夠讓科學決策與業(yè)務管理左行。

豪食匯準備數據、修改儀表板和報表

業(yè)務人員已經也可以自己設計什么儀表板和報表，根據自己的業(yè)務不需要進行數據分析、你選最合適的數據可視化效果，并自然形成結論見解，也能然后講自己的Excel等數據，使盡量減少以往花大量時間準備需求，然后交由IT部門開發(fā)（或是如何實施廠商）的業(yè)務模式，可以不修為提升企業(yè)的構造運行效率，以適應風云變化的市場環(huán)境。

二、數據分析方法

正確的數據分析方法除開100元以內13種：

1.請看統(tǒng)計

詳細解釋性統(tǒng)計是指形象的修辭制表和分類，圖形包括計算概括性數據來詳細解釋數據的集中在一起趨勢、離散時間信號趨勢、偏度、峰度。

2.假設檢驗

參數檢驗

參數實驗檢測通常和U驗和T檢驗

1）U驗建議使用條件：當樣本含量n較小時，樣本值符合正態(tài)分布

2）T檢驗分析可以使用條件：當樣本含量n較小時，樣本值要什么正態(tài)分布

非參數檢驗

非參數檢驗是針對總體分布情況做的假設，

主要方法除了：卡方檢驗、秩和檢驗、二項檢驗、游程檢驗、K-量檢驗等。

3.信度分析：檢査直接測量的可信度，.例如調查問卷的真實性。

4.列聯表講：用于總結離散變量或變直變量之間是否是未知相關。

5.查找分析：研究現象之間有無存在地某種依存關系，對具體詳細有依存關系的現象研究和探討相關方向及具體程度。

6.方差分析

使用條件：各樣本須是相互獨立的任務道具樣本；各樣本依附正態(tài)分布總體；各總體方差成比例。

7.回歸分析

以及：一元線性回歸總結、40多塊多項式回歸分析什么、Logistic回歸結論包括其他降臨方法：非線性降臨、進出有序重臨、加權值回歸等

8.聚類分析：樣本個體或指標變量按其具高的特性接受分類，這里有合理的度量事物相似性的統(tǒng)計量。

9.辨別分析什么：依據什么已能夠掌握的一批分類應明確的樣品建立辨別函數，使有一種明顯的誤判的事例大約，進而對給定的一個新樣品，確定它來自哪個總體感覺

10.主成分分析：將彼此相關的一組指標能量轉化為相互單獨的的一組新的指標變量，用長其中相對較少的幾個新指標變量就能綜合考反應原多個指標變量中所中有的比較多信息。

11.因子分析：一種旨在搭建尋找風追蹤在多變量數據中、難以就遠處觀察到卻影響不大或思維控制可測變量的潛在因素因子、并估計潛在目標因子對可測變量的影響程度這些潛在動機因子之間的相關性的一種多塊統(tǒng)計分析方法

12.R0C講

R0C曲線是依據一系列不同的二分類(分界值或判斷閾）.以真陽性率（靈敏度)為縱坐標，假陽性率（1-特異度)為橫坐標繪制的曲線

13.其他分析方法

時間序列分析、生存結論、對應分祈、決策樹分析、神經網絡。