多选数据分析方法

㈠ 如何对同主题多选题进行数据分析

这个问题不能无法直接处理，有两种方法；方法一在EXCEL中先拆分成多个列，每个选项一列x方法二：在SPSS中，将一个变量的值（如：已存入234），用COMPUTER和IF分成四个变量。

㈡ 数据分析的方法有哪些

② 数据分析为了挖掘更多的问题，并找到原因；
③ 不能为了做数据分析而坐数据分析。
2、步骤：① 调查研究：收集、分析、挖掘数据
② 图表分析：分析、挖掘的结果做成图表
3、常用方法： 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 ①分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。 ②回归分析。回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。 ③聚类。聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。 ④关联规则。关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。 ⑤特征。特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取，可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征，利用这些特征可以有效地预防客户的流失。 ⑥变化和偏差分析。偏差包括很大一类潜在有趣的知识，如分类中的反常实例，模式的例外，观察结果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。在企业危机管理及其预警中，管理者更感兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。 ⑦Web页挖掘。

㈢ spss中关于多项选择并排序的数据应该怎么录入和分析

一般多项选择是把每一选项单作一个变量录入1-0，如上题4个选项相当于4个变量，选了A则变量A录1，其余BCD都录0。统计分析时按照你想要分析的结果去选统计方法。

㈣ 已经统计好多选题数据怎么用spss做多重分析

“在线SPSS”SPSSAU中的多选题功能，可一键生成得到分析结果。

把选项拖拽到分析框里即可，非常简单方便。

㈤ 数据分析之描述性分析

SPSS的模块按功能可以分为三部分：描述性分析、推断性分析、探索性分析。 1.描述性分析主要是对所收集的数据进行分析，得出反映客观现象的各种数量特征的一种分析方法，它包括数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的频数分布分析等，描述性分析是对数据进一步分析的基础。 2.推断性分析是研究如何根据样本数据来推断总体样本数量特征，它是在对样本数据进行描述统计分析的基础上，对研究总体的数量特征做出推断。常见的分析方法有假设检验、相关分析、回归分析、时间序列分析等方法。 3.探索性分析主要是通过一些分析方法从大量的数据中发现未知且有价值信息的过程，它不受研究假设和分析模型的限制，尽可能地寻找变量之间的关联性。常见的分析方法有聚类分析、因子分析、对应分析等方法。频率分析主要通过频数分布表、条形图和直方图，以及集中趋势和离散趋势的各种统计量来描述数据的分布特征，以便我们队数据的分布特征形成初步的认识，才能发现隐含在数据背后的信息，为后续数据分析提供方向和依据。 频率分析包括分类变量的频率分析和连续变量的频率分析。在SPSS里都采用频率表来做频率分析。对于连续变量数据的分析，描述的统计量包括百分位值、集中趋势、离散趋势和数据分布特征。 1.百分位值 百分位值主要用于对连续变量数据离散程度的测量，常用的百分位值是四分位数。它是将变量中的数据从小到大排序后，用三个数据点将数据分为四等份，与这三个点相对应的数值称为四分位数。由于是等分整个数据，这三个数据点分别位于数据的25%（第一四分位数）、50%（第二四分位数，也就是常用的中位数）和75%（第三四分位数）的位置。 2.集中趋势 集中趋势反映了数据向其中心值聚集的程度，是对数据一般水平的概括性度量，主要通过平均值、中位数和众数来表示。 3.离散趋势 离散趋势反映了数据远离中心值的程度，是衡量集中趋势值对整个数据的代表程度。数据的离散度越大，说明集中趋势值的代表性越低；反之，数据的离散程度越接近于0，说明集中趋势值的代表性越高。数据的离散程度主要通过范围、标准差和方差来表示。 4.分布特征 对于连续变量，在样本量较大的情况下，研究若你有会提出假设，认为数据应当服从某种分布，每种分布都可以采用一系列的指标来描述数据离散分布的程度。在图形的显示上，对于分类数据，如果需要了解数据分布，则可以选择条形图；如果需要了解数据结构，则选择饼图；而对于连续数据，选择直方图。 条形图和直方图的区别： （1）条形图用于展示分类数据，直方图用于展示连续数据； （2）条形图是用条形的长度表示各类别频数的多少，直方图是用面积表示各组频数的多少，矩形的高度表示每一组的频数或频率，宽度表示各组的组距； （3）直方图分组数据具有连续性，所以直方图的各矩形通常是连续排列的，而条形图表示分类数据，则是分开排列； 描述分析与频率分析的不同之处在于： （1）描述分析提供的统计量仅适用于连续变量，频率分析既可用于分析连续变量，也可用于分析分类变量； （2）描述分析无相应统计图绘制输出，并且提供计算的统计量也相对较少。 但在描述性分析里可以进行Z标准化。 交叉表示一种行列交叉的分类汇总表格，行和列上至少各有一个分类变量，行和列的交叉处可以对数据进行多种汇总计算，如求和、平均值、计数等。交叉表分析是用于分析两个或两个以上分类变量之间的关联关系，以交叉表格的形式进行分类变量间关系的对比分析。它的原理是从数据的不同角度综合进行分组细分，以进一步了解数据的构成、分布特征，它是描述分析常用方法之一。类似于EXcel的数据透视表。 频率分析、描述分析都是对单个变量进行分析，交叉表可以对多个变量在不同取值情况下的数据分布情况进行分析。从而进一步分析变量之间的相互影响和关系。 在SPSS里，多选题也称为多重响应集，意为使用多个变量记录答案，其中每个个案可以给出多个答案。 多选题数据录入的方式有两种：二分法和多重分类法。 （1）二分法：把每一个相应选项定义为一个变量，每一个变量值均做这样的定义——“0”代表未选，“1”代表选中，即对于被调查者选中的选项录入1，对未选的选项录入0。 （2）多重分类法：事先定义录入的数值，比如1,2,3,4,5分别代表选项A、B、C、D、E，并且根据多选题限选的项数确定应录入的变量个数。例如限选3项，那么需要设立3个变量，如果调查者在该题选ACD，则在3个变量下分别录入1、3、4。 在通常情况下，如果多选题没有限定选项个数，并且选项个数不多时，可以采用二分法录入。如果对选项的个数加以限定，则改用多重分类法进行录入。 常见的表格类型有叠加表、交叉表和嵌套表。 （1）叠加表 同一张表中有多个同类变量的描述分析结果，可以简单地理解为对每个变量分别做同样的分析，然后将结果拼接在一起。 （2）交叉表 它是一种行列交叉的分类汇总表格，行和列上至少各有一个分类变量，行和列的交叉处可以对数据进行多种汇总计算，如计数、百分比、求和、平均值等。 （3）嵌套表 它是指多个变量放置在同一个表格维度中，也就是说，分析维度是由两个及以上变量的各种类别组合而成的。嵌套表主要应用在需要展现较多的统计指标时，能够使结果更为美观和紧凑。 我的博客即将搬运同步至腾讯云+社区，邀请大家一同入驻：https://cloud.tencent.com/developer/support-plan?invite_code=16uhfxjtsalsw

㈥ 在spss中对多选题可以做什么分析

“在线SPSS”SPSSAU中的多选题功能，可一键得到多选题分析结果，及智能结果解读。

还有其他关于多选题的分析技巧，可以参考资料：多选题的6种分析技巧-SPSSAU

㈦ 问卷调查的多选题怎么统计结果 以什么形式用图形形象的表示

问卷调查的多选题可以采取记分值的形式统计。如果会用SPSS软件，那就比较简单了，建个模型，图标分析都会自动出来的。问卷调查推荐选择问卷星，该平台支持微信、邮件和短信等方式收集数据，数据回收后可以进行分类统计、交叉分析，并且可以导出到Word、Excel、SPSS等。49种题型，应有尽有。

问卷星可以自助服务，优势介绍如下：
1、免费版：完全免费，无限期使用，适合学生或个人用户，可用于各类公开的在线调查、投票、评选、测试、报名、信息登记等。
2、企业版：适合企业、咨询公司、政府机关、高校教师及科研机构。可用于满意度调查、市场调查、人才测评、民意调查、科研课题。支持考试高级功能如题库抽题，考试时间控制等。
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㈧ 问卷中多选题怎么用数据透视表分析

用交叉占比数据透视表来分析。
首先多选项分列。为了后续的交叉分析方便，这里对选项的录入不是采用0/1的计数方法，而是直接录入选项。接下来要将分列后的空白的项填充为0，使用“替换”功能就可实现。填充为0是为了后面的统计需要。
字母编码为数字。为了实现选项1和选项2交叉分析，选项2也要构造为和选项1同样的维度，无重复双因素方差分析。为了检验组间的差异性，可以进行方差分析。选项之间的交叉分析。因为是多选题之间交叉分析，所以没有办法使用数据透视表来做。这里使用countifs函数，根据行和列的条件进行频数统计。

㈨ 问卷调查数据分析方法有哪些

一、数据分析思维

首先学会做基础数据分析并不难，掌握一些必要的知识就能很快上手，学习数据分析的路径如下共三部曲：数据类型的识别、研究方法的选择、结果分析。

(1) 数据类型的识别

数据类型是一切研究的基石，也是数据研究思维的最基本且最关键的思维。确认数据的真实准确性后，即完成数据清理后，可对数据类型进行区分，一切数据均可分为两种类型，包括定性数据和定量数据。

· 定量：数字有比较意义，比如数字越大代表满意度越高，量表为典型定量数据

· 定类：数字无比较意义，比如性别，1代表男，2代表女

(2)研究方法的选择

数据类型确认后，此时即可理解数据分析方法的选择。像SPSSAU在设计时，区分数据类型的同时，还区分X和Y。比如性别和是否吸烟的关系，X是性别，Y为是否吸烟。X和Y均为定类数据。此时则应该选择“交叉卡方”分析。

• 第一步即选对研究方法，即数据类型的识别。

• 第二步即结合研究目的进行分析，常见的研究目的包括：数据基本描述、影响关系研究、差异关系研究及其它关系。

非量表题其最大的特点为大部分为单选题、多选题或者排序填空题等，但很少 有出现量表题（是量表题是指类似答项为“非常不同意”，“比较不同意”，“中立”，“比较同意”和 “非常同意”之类的问题）更多是使用基本频数分析和交叉分析等，同时使用图形和表格进行多样化展示。

㈩ 用spss对多选题进行数据统计分析~~急求~~

在分析栏中 找多重分析 第一个进行多项题 再在多重分析里找第二个描述性分析