多選數據分析方法

㈠ 如何對同主題多選題進行數據分析

這個問題不能無法直接處理，有兩種方法；方法一在EXCEL中先拆分成多個列，每個選項一列x方法二：在SPSS中，將一個變數的值（如：已存入234），用COMPUTER和IF分成四個變數。

㈡ 數據分析的方法有哪些

② 數據分析為了挖掘更多的問題，並找到原因；
③ 不能為了做數據分析而坐數據分析。
2、步驟：① 調查研究：收集、分析、挖掘數據
② 圖表分析：分析、挖掘的結果做成圖表
3、常用方法： 利用數據挖掘進行數據分析常用的方法主要有分類、回歸分析、聚類、關聯規則、特徵、變化和偏差分析、Web頁挖掘等，它們分別從不同的角度對數據進行挖掘。 ①分類。分類是找出資料庫中一組數據對象的共同特點並按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將資料庫中的數據項映射到某個給定的類別。它可以應用到客戶的分類、客戶的屬性和特徵分析、客戶滿意度分析、客戶的購買趨勢預測等，如一個汽車零售商將客戶按照對汽車的喜好劃分成不同的類，這樣營銷人員就可以將新型汽車的廣告手冊直接郵寄到有這種喜好的客戶手中，從而大大增加了商業機會。 ②回歸分析。回歸分析方法反映的是事務資料庫中屬性值在時間上的特徵，產生一個將數據項映射到一個實值預測變數的函數，發現變數或屬性間的依賴關系，其主要研究問題包括數據序列的趨勢特徵、數據序列的預測以及數據間的相關關系等。它可以應用到市場營銷的各個方面，如客戶尋求、保持和預防客戶流失活動、產品生命周期分析、銷售趨勢預測及有針對性的促銷活動等。 ③聚類。聚類分析是把一組數據按照相似性和差異性分為幾個類別，其目的是使得屬於同一類別的數據間的相似性盡可能大，不同類別中的數據間的相似性盡可能小。它可以應用到客戶群體的分類、客戶背景分析、客戶購買趨勢預測、市場的細分等。 ④關聯規則。關聯規則是描述資料庫中數據項之間所存在的關系的規則，即根據一個事務中某些項的出現可導出另一些項在同一事務中也出現，即隱藏在數據間的關聯或相互關系。在客戶關系管理中，通過對企業的客戶資料庫里的大量數據進行挖掘，可以從大量的記錄中發現有趣的關聯關系，找出影響市場營銷效果的關鍵因素，為產品定位、定價與定製客戶群，客戶尋求、細分與保持，市場營銷與推銷，營銷風險評估和詐騙預測等決策支持提供參考依據。 ⑤特徵。特徵分析是從資料庫中的一組數據中提取出關於這些數據的特徵式，這些特徵式表達了該數據集的總體特徵。如營銷人員通過對客戶流失因素的特徵提取，可以得到導致客戶流失的一系列原因和主要特徵，利用這些特徵可以有效地預防客戶的流失。 ⑥變化和偏差分析。偏差包括很大一類潛在有趣的知識，如分類中的反常實例，模式的例外，觀察結果對期望的偏差等，其目的是尋找觀察結果與參照量之間有意義的差別。在企業危機管理及其預警中，管理者更感興趣的是那些意外規則。意外規則的挖掘可以應用到各種異常信息的發現、分析、識別、評價和預警等方面。 ⑦Web頁挖掘。

㈢ spss中關於多項選擇並排序的數據應該怎麼錄入和分析

一般多項選擇是把每一選項單作一個變數錄入1-0，如上題4個選項相當於4個變數，選了A則變數A錄1，其餘BCD都錄0。統計分析時按照你想要分析的結果去選統計方法。

㈣ 已經統計好多選題數據怎麼用spss做多重分析

「在線SPSS」SPSSAU中的多選題功能，可一鍵生成得到分析結果。

把選項拖拽到分析框里即可，非常簡單方便。

㈤ 數據分析之描述性分析

SPSS的模塊按功能可以分為三部分：描述性分析、推斷性分析、探索性分析。 1.描述性分析主要是對所收集的數據進行分析，得出反映客觀現象的各種數量特徵的一種分析方法，它包括數據的集中趨勢分析、數據離散程度分析、數據的頻數分布分析等，描述性分析是對數據進一步分析的基礎。 2.推斷性分析是研究如何根據樣本數據來推斷總體樣本數量特徵，它是在對樣本數據進行描述統計分析的基礎上，對研究總體的數量特徵做出推斷。常見的分析方法有假設檢驗、相關分析、回歸分析、時間序列分析等方法。 3.探索性分析主要是通過一些分析方法從大量的數據中發現未知且有價值信息的過程，它不受研究假設和分析模型的限制，盡可能地尋找變數之間的關聯性。常見的分析方法有聚類分析、因子分析、對應分析等方法。頻率分析主要通過頻數分布表、條形圖和直方圖，以及集中趨勢和離散趨勢的各種統計量來描述數據的分布特徵，以便我們隊數據的分布特徵形成初步的認識，才能發現隱含在數據背後的信息，為後續數據分析提供方向和依據。 頻率分析包括分類變數的頻率分析和連續變數的頻率分析。在SPSS里都採用頻率表來做頻率分析。對於連續變數數據的分析，描述的統計量包括百分位值、集中趨勢、離散趨勢和數據分布特徵。 1.百分位值 百分位值主要用於對連續變數數據離散程度的測量，常用的百分位值是四分位數。它是將變數中的數據從小到大排序後，用三個數據點將數據分為四等份，與這三個點相對應的數值稱為四分位數。由於是等分整個數據，這三個數據點分別位於數據的25%（第一四分位數）、50%（第二四分位數，也就是常用的中位數）和75%（第三四分位數）的位置。 2.集中趨勢 集中趨勢反映了數據向其中心值聚集的程度，是對數據一般水平的概括性度量，主要通過平均值、中位數和眾數來表示。 3.離散趨勢 離散趨勢反映了數據遠離中心值的程度，是衡量集中趨勢值對整個數據的代表程度。數據的離散度越大，說明集中趨勢值的代表性越低；反之，數據的離散程度越接近於0，說明集中趨勢值的代表性越高。數據的離散程度主要通過范圍、標准差和方差來表示。 4.分布特徵 對於連續變數，在樣本量較大的情況下，研究若你有會提出假設，認為數據應當服從某種分布，每種分布都可以採用一系列的指標來描述數據離散分布的程度。在圖形的顯示上，對於分類數據，如果需要了解數據分布，則可以選擇條形圖；如果需要了解數據結構，則選擇餅圖；而對於連續數據，選擇直方圖。 條形圖和直方圖的區別： （1）條形圖用於展示分類數據，直方圖用於展示連續數據； （2）條形圖是用條形的長度表示各類別頻數的多少，直方圖是用面積表示各組頻數的多少，矩形的高度表示每一組的頻數或頻率，寬度表示各組的組距； （3）直方圖分組數據具有連續性，所以直方圖的各矩形通常是連續排列的，而條形圖表示分類數據，則是分開排列； 描述分析與頻率分析的不同之處在於： （1）描述分析提供的統計量僅適用於連續變數，頻率分析既可用於分析連續變數，也可用於分析分類變數； （2）描述分析無相應統計圖繪制輸出，並且提供計算的統計量也相對較少。 但在描述性分析里可以進行Z標准化。 交叉表示一種行列交叉的分類匯總表格，行和列上至少各有一個分類變數，行和列的交叉處可以對數據進行多種匯總計算，如求和、平均值、計數等。交叉表分析是用於分析兩個或兩個以上分類變數之間的關聯關系，以交叉表格的形式進行分類變數間關系的對比分析。它的原理是從數據的不同角度綜合進行分組細分，以進一步了解數據的構成、分布特徵，它是描述分析常用方法之一。類似於EXcel的數據透視表。 頻率分析、描述分析都是對單個變數進行分析，交叉表可以對多個變數在不同取值情況下的數據分布情況進行分析。從而進一步分析變數之間的相互影響和關系。 在SPSS里，多選題也稱為多重響應集，意為使用多個變數記錄答案，其中每個個案可以給出多個答案。 多選題數據錄入的方式有兩種：二分法和多重分類法。 （1）二分法：把每一個相應選項定義為一個變數，每一個變數值均做這樣的定義——「0」代表未選，「1」代表選中，即對於被調查者選中的選項錄入1，對未選的選項錄入0。 （2）多重分類法：事先定義錄入的數值，比如1,2,3,4,5分別代表選項A、B、C、D、E，並且根據多選題限選的項數確定應錄入的變數個數。例如限選3項，那麼需要設立3個變數，如果調查者在該題選ACD，則在3個變數下分別錄入1、3、4。 在通常情況下，如果多選題沒有限定選項個數，並且選項個數不多時，可以採用二分法錄入。如果對選項的個數加以限定，則改用多重分類法進行錄入。 常見的表格類型有疊加表、交叉表和嵌套表。 （1）疊加表 同一張表中有多個同類變數的描述分析結果，可以簡單地理解為對每個變數分別做同樣的分析，然後將結果拼接在一起。 （2）交叉表 它是一種行列交叉的分類匯總表格，行和列上至少各有一個分類變數，行和列的交叉處可以對數據進行多種匯總計算，如計數、百分比、求和、平均值等。 （3）嵌套表 它是指多個變數放置在同一個表格維度中，也就是說，分析維度是由兩個及以上變數的各種類別組合而成的。嵌套表主要應用在需要展現較多的統計指標時，能夠使結果更為美觀和緊湊。 我的博客即將搬運同步至騰訊雲+社區，邀請大家一同入駐：https://cloud.tencent.com/developer/support-plan?invite_code=16uhfxjtsalsw

㈥ 在spss中對多選題可以做什麼分析

「在線SPSS」SPSSAU中的多選題功能，可一鍵得到多選題分析結果，及智能結果解讀。

還有其他關於多選題的分析技巧，可以參考資料：多選題的6種分析技巧-SPSSAU

㈦ 問卷調查的多選題怎麼統計結果 以什麼形式用圖形形象的表示

問卷調查的多選題可以採取記分值的形式統計。如果會用SPSS軟體，那就比較簡單了，建個模型，圖標分析都會自動出來的。問卷調查推薦選擇問卷星，該平台支持微信、郵件和簡訊等方式收集數據，數據回收後可以進行分類統計、交叉分析，並且可以導出到Word、Excel、SPSS等。49種題型，應有盡有。

問卷星可以自助服務，優勢介紹如下：
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㈧ 問卷中多選題怎麼用數據透視表分析

用交叉佔比數據透視表來分析。
首先多選項分列。為了後續的交叉分析方便，這里對選項的錄入不是採用0/1的計數方法，而是直接錄入選項。接下來要將分列後的空白的項填充為0，使用「替換」功能就可實現。填充為0是為了後面的統計需要。
字母編碼為數字。為了實現選項1和選項2交叉分析，選項2也要構造為和選項1同樣的維度，無重復雙因素方差分析。為了檢驗組間的差異性，可以進行方差分析。選項之間的交叉分析。因為是多選題之間交叉分析，所以沒有辦法使用數據透視表來做。這里使用countifs函數，根據行和列的條件進行頻數統計。

㈨ 問卷調查數據分析方法有哪些

一、數據分析思維

首先學會做基礎數據分析並不難，掌握一些必要的知識就能很快上手，學習數據分析的路徑如下共三部曲：數據類型的識別、研究方法的選擇、結果分析。

(1) 數據類型的識別

數據類型是一切研究的基石，也是數據研究思維的最基本且最關鍵的思維。確認數據的真實准確性後，即完成數據清理後，可對數據類型進行區分，一切數據均可分為兩種類型，包括定性數據和定量數據。

· 定量：數字有比較意義，比如數字越大代表滿意度越高，量表為典型定量數據

· 定類：數字無比較意義，比如性別，1代表男，2代表女

(2)研究方法的選擇

數據類型確認後，此時即可理解數據分析方法的選擇。像SPSSAU在設計時，區分數據類型的同時，還區分X和Y。比如性別和是否吸煙的關系，X是性別，Y為是否吸煙。X和Y均為定類數據。此時則應該選擇「交叉卡方」分析。

• 第一步即選對研究方法，即數據類型的識別。

• 第二步即結合研究目的進行分析，常見的研究目的包括：數據基本描述、影響關系研究、差異關系研究及其它關系。

非量表題其最大的特點為大部分為單選題、多選題或者排序填空題等，但很少 有出現量表題（是量表題是指類似答項為「非常不同意」，「比較不同意」，「中立」，「比較同意」和 「非常同意」之類的問題）更多是使用基本頻數分析和交叉分析等，同時使用圖形和表格進行多樣化展示。

㈩ 用spss對多選題進行數據統計分析~~急求~~

在分析欄中 找多重分析 第一個進行多項題 再在多重分析里找第二個描述性分析