精华内容
下载资源
问答
  • 现在用 Python 写线性回归的博客都快烂大街了,为什么还要用 SPSS 做线性回归呢?这就来说说 SPSS 存在的原因吧。...SPSS 做因子分析,输出结果中有一项 Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Ade...

    现在用 Python 写线性回归的博客都快烂大街了,为什么还要用 SPSS 做线性回归呢?这就来说说 SPSS 存在的原因吧。

    SPSS 是一个很强大的软件,不用编程,不用调参,点巴两下就出结果了,而且出来的大多是你想要的。这样的特点特别适合建模初期进行算法的选择。比如

    1. SPSS 做因子分析,输出结果中有一项 Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 它的值是在 [ 0, 1] 范围内,这个值大于 0.5 就证明原数据中的指标适合使用因子分析算法进行建模,小于 0.5 要不重新计算指标,要不换算法。
    2. SPSS 做多元线性回归,输出结果中的拟合度过低,说明指标与结果之间的相关性并不明显,要不重新计算指标,要不换算法。
    3. ..................

    下面详细讲讲 SPSS做多元线性回归的步骤吧

    准备工作:SPSS - 中文版 SPSS 22.0 软件下载与安装教程 - 【附产品授权许可码,永久免费】

    第一步:导入数据

    路径:【文件】--【打开】--【数据】--【更改文件类型,找到你的数据】--【打开】--【然后会蹦出下图左中的筛选框,基本使用默认值就行,点确定】

    1. 第一行代表的是用第一行的数据做列名;
    2. 第二行代表文件中数据所在的范围,默认是所有数据都选上,但是如果你只需要选择前 n 行,那就把里面的110改了就行;
    3. 第三行代表字符串宽度,这个默认值就可以,不用改;

    导入数据之后就是下图右中的样子,老习惯,我们来说说原数据,第一列是拨打电话指数,第二列是接通电话指数,这两个是自变量,第三类是因变量回款指数。为了脱敏,所以用自己的办法换算成现在这样的数值。

                     

     

    第二步:数据分析

    【分析】--【回归】--【线性】--【通过截图中的方式,将因变量与自变量添加到对应的地方】--【其他都使用默认值】--【确定】

            

     

    第三步:输出结果分析 

    第一项输出结果:输入/移去的变量

    输入变量是两个自变量Connect, Call,没有移去任何变量。

    第二项输出结果:模型汇总

    1. R表示拟合优度(goodness of fit),用来衡量模型的拟合程度,越接近 1 越好;
    2. R方表示决定系数,用于反映模型能够解释的方差占因变量方差的百分比,越接近 1 越好;
    3. 调整R方是考虑自变量之间的相互影响之后,对决定系数R方的校正,比R方更加严谨,越接近 1 越好;
    4. 标准估计的误差是误差项 ε 的方差 σ2的一个估计值,越小越好;

    一般认为,

    • 小效应:R (0.1~0.3),对应 R方(0.01~0.09);
    • 中等效应:R (0.3~0.5),对应 R方(0.09~0.25);
    • 大效应:R (0.5~1),对应 R方(0.25~1);

    第三项输出结果:Anova

    Anova表示方差分析结果,主要看 F 和 Sig 值,为方差分析的结果,F检验的重点在 Sig 值,具体大小不重要,其 F 值对应的 Sig 值小于 0.05 就可以认为回归方程是有用的。

    第四项输出结果:系数

    系数表列出了自变量的显著性检验结果,

    1. 非标准化系数中的 B 表示自变量的系数与常数项(下图代表的回归方式为:Return = 0.097 * Call + 1.243 * Connect - 0.160);
    2. 标准系数给出的自变量系数与非标准化系数中的明显不同,这是因为考虑到不同自变量之间的量纲和取值范围不同(比如在其他例子里面,第一个自变量是年龄(0~120),第二个自变量是收入(0~10万),显然年龄18岁与收入18块钱代表的意义是不一样的,因此需要进行标准化),因此这里的系数更能代表每个自变量对因变量的影响程度,(下图代表的回归方式为:Return = 0.126 * Call_标准化的值 + 0.739 * Connect_标准化的值);
    3. t 值 与 Sig 值 是自变量的显著性检验结果,其 t 值对应的 Sig 值小于 0.05 代表自变量对因变量具有显著影响,下图中,自变量 Connect 对 因变量具有显著影响,而自变量 Call 的影响程度就弱了很多;

    综上所有的输出结果,说明 Call、 Connect 与 Return 的拟合效果还挺理想的。 

     

    与Python的结果对比

    同样的数据,我们看看Python中的多元线性回归结果:

    Python给出的回归方程: Y = -0.01 + 0.09 * Call + 1.19 * Connect;

     SPSS 给出的回归方程: Y = -0.16+ 0.09 * Call + 1.24 * Connect;

     

    如果想要学习一下这个过程,你可能需要:

    1.SPSS - 中文版 SPSS 22.0 软件下载与安装教程 - 【附产品授权许可码,永久免费】

    2.机器学习 - 多元线性回归 - 一步一步详解 - Python代码实现

    本例中用的数据与机器学习 - 多元线性回归 - 一步一步详解 - Python代码实现中的数据是同一份,便于对比。

    展开全文
  • 创新产品设计方案考虑因素分析步骤.pptx
  • 方差分析实用分析步骤总结

    千次阅读 2019-07-24 13:16:58
    当我们想了解不同年级的学习态度是否有区别,进而提供有针对性的教学方案,又或者分析不同职业对某产品的购买意愿是否有差异,进而根据分析结果精准投放广告。以上这些分析两个及两个数据之间的差异情况都可以使用同...

    当我们想了解不同年级的学习态度是否有区别,进而提供有针对性的教学方案,又或者分析不同职业对某产品的购买意愿是否有差异,进而根据分析结果精准投放广告。以上这些分析两个及两个数据之间的差异情况都可以使用同一种分析方法——方差分析。

     

    01. 概念

    方差分析用于定类数据(X)与定量数据(Y)之间的差异分析,例如研究三组学生(X)的智商平均值(Y)是否有显著差异。其中X的组别数量至少为2,也可以分析三个或三个以上组别的数据。

     

    定类数据是指数字大小代表分类的数据(如1=男,2=女;1=第一组,2=第二组,3=第三组),定量数据是指数字大小具有比较意义(如量表题:非常不满意,比较不满意,中立,比较满意,非常满意)

     

    1. 如果X为定类,Y为定量;且X分为两组,比如男和女;此时也可使用t检验进行差异对比。T检验与单因素方差分析的区别在于T检验只能对比两组数据的差异。
    2. 如果X和Y均为定类数据,想对比差异性,此时需要使用卡方分析。

     

    02. 格式要求

    在分析前首先需要按正确格式录入、上传才能得到有效的分析结果。针对方差分析,正确的录入格式如下图所示:

     

    03. 方差分析的基本前提

    进行方差分析需要数据满足以下两个基本前提:

    1. 各观测变量总体要服从正态分布
    2. 各观测变量的总体满足方差齐

    这是方差分析的两个基本前提条件,理论上讲,数据必须满足以上两个条件才能进行方差分析,如不满足,则使用非参数检验。

    但现实研究中,数据多数情况下无法到达理想状态。正态性检验要求严格通常无法满足,实际研究中,若峰度绝对值小于10并且偏度绝对值小于3,或正态图基本上呈现出钟形,则说明数据虽然不是绝对正态,但基本可接受为正态分布,此时也可使用方差分析进行分析。

     

    SPSSAU正态图分析

     

    方差齐性检验是用于判断不同组别下的数据波动情况是否一致,即方差齐。若P值呈现出显著性(p <0.05)则说明,不同组别数据波动不一致,即说明方差不齐;反之p值没有呈现出显著性(p>0.05)则说明方差齐。

    同样的,方差分析前也需要进行方差齐性检验,理论上数据进行方差齐检验没有呈现出明显显著性(即P>0.05),才可使用方差分析,但一般来讲如果不满足方差齐条件,检验性能也较好,因而多数时候并没有进行方差齐检验就直接使用方差分析(方差齐检验可在SPSSAU通用方法->方差中使用)。

     

    04. 操作步骤

    以上面“服务满意度”、“快递满意度”和“价格满意度”之间的差异比较为例,进行方差分析。

     

    操作步骤如图所示:

    将X组别放于上方分析框内,Y满意度放于下方分析框内,点击“开始方差分析”。

     

    05. 结果分析

    输出结果

    1)首先关注P值,分析X与Y之间是否呈现出显著性。上表中可以看出,不同组别样本下的满意度均呈现出显著性(P<0.05),说明“服务满意度”、“快递满意度”和“价格满意度”之间确实存在差异性。

    *备注:F值为计算过程值,用于计算P值,通常不需要单独对其进行分析。

     

    2)红线部分是每个分组下(X),满意度(Y)的平均值±标准差,用于在数据呈现出现显著性差异(P<0.05)后进一步了解差异情况。平均值呈现数据总体得分情况,标准差呈现数据波动情况。平均值±标准差即可代表数据总体特征。

    此数据中,通过平均值得分对比发现,“快递满意度”相比“服务满意度”和“价格满意度”有较高的满意度,即“快递满意度>服务满意度;快递满意度>价格满意度”。

     

    3)同时系统会生成可视化图形,可根据需要选择图形类型(折线图、柱状图、条形图、雷达图)

     

    06. 事后多重比较

    方差分析可用来多组数据的比较,如果不同水平下X对Y确实存在显著差异,此时还想进一步了解两两组别间数据的差异,该如何操作呢?

    事后多重检验正是解决这一问题的方法。

    事后检验的方法有多种,但功能均一致,只是在个别点或使用场景上有小区别。SPSSAU目前共提供LSD,Scheffe,Tukey,Bonferroni校正,Tamhane T2常见的五种方法,其中LSD方法最常使用。

    需要注意的是,事后多重比较是基于方差分析基础上进行的,因此首先要满足方差分析确实存在显著性差异,接着才来比较两两的差异。如果本身只有两组数据做比较或者方差分析显示P值大于0.05各个组别之间没有差异性,此时则不需要进行事后检验。

     

     

    07. 其他常用指标

    方差分析如果呈现出显著性差异(P<0.05),可通过平均值对比具体差异,同时还可使用效应量(Effect size)研究差异幅度大小。

    偏Eta方表示效应量,偏Eta方值介于0~1之间,该值越大说明差异幅度越大,比如Eta方为0.1,即说明数据的差异有10%是来源于不同组别之间的差异,一般情况下Eta值非常小,通常只需报告该值即可,没有固定标准。

     

    更多干货内容可登录SPSSAU官网查看,在线体验快速数据分析

    展开全文
  • 刚做了一个竞品分析的方法总结,希望对别人有帮助,竞品分析算是一项基本功对于一个合格职业产品汪!1、 我们为什么要做竞品分析?一是为了对比学习,二是验证。在对比中取长补短,在验证中确定市场。2、 谁是...

    刚做了一个竞品分析的方法总结,希望对别人有帮助,竞品分析算是一项基本功对于一个合格职业产品汪!


    1、 我们为什么要做竞品分析?

    一是为了对比学习,二是验证。在对比中取长补短,在验证中确定市场。

    2、 谁是竞品?

    从竞争的点出发,互联网产品不管行业方向,留住用户的产品都可成为学习的竞品。竞品大致分为三种:解决同样需求的同样产品、解决同样需求的不同产品、解决不同需求的同类产品。

    举例:假设你是“优酷”的产品经理,解决同样需求的同样产品为“爱奇艺”;解决同样需求的不同产品“电视猫”;解决不同需求的同类产品,假设此处的不同需求为构建“产品氛围”,竞品可为“bilibili”,先解构出发点,再找出同需求的优秀竞品进行分析;

    3、获取竞品信息的渠道?

    1)对手公司的季报、年报等公开数据;

    2)竞品对手公司产品及官网;

    3)权威数据分析网站;百度指数、Alexa、友盟等

    4)行业媒体及论坛分析文章;36kr、虎嗅等

    5)成为竞品的用户身份去获取信息;

    6)拜访;

    4、如何确定分析维度?

    分析维度由分析目标决定,以下是常见的几个维度,产品经理更需注意是产品定位、目标用户、产品功能、用户体验、竞品数据,分析需注意区分主观、客观评价。

    1)行业分析

    2)盈利模式

    3)产品界面及功能体验

    4)市场战略

    5)总结

    5、 分析方法?

    SWOT分析法:用来确定企业自身的竞争优势、竞争劣势、机会和威胁,从而将公司的战略与公司内部资源、外部环境有机地结合起来的一种科学的分析方法,这是较为常见的分析法。

    • 这里写图片描述

    信息对比:具体分析,从技术层面到UI,再到功能和业务,下图只举例功能上的对比。

    • 这里写图片描述

    当然,小白我暂时只想到这么多,欢迎大家来补充。

    展开全文
  • 产品定价的步骤与相关定价策略分析.doc
  • PM-需求分析步骤

    千次阅读 2020-06-08 00:01:28
    需求来自场景 产品产品功能 产品定位 产品使用人群

    需求来自场景

    1. 产品名
    2. 产品功能
    3. 产品定位
    4. 产品使用人群
    展开全文
  • 需求分析

    千次阅读 多人点赞 2019-06-19 11:03:02
    需求分析的实现步骤通常包括:获取当前系统的物理模型,抽象出当前系统的逻辑模型,建立目标系统 的逻辑模型三个部分。 需求分析阶段的工作可以分成 4 个方面: (1)问题识别:用于发现需求、描述需求,主要包括...
  • Git 实用技巧

    千人学习 2019-11-24 18:20:42
    从掌握基础的 Git的推送和拉取开始,以案例进行演示,分析每一个步骤的操作方式和原理,从理解Git 工具的操作到学会代码存储结构、演示不同场景下Git遇到问题的不同处理方案。循序渐进让同学们掌握Git工具在团队协作...
  • SPSS因子分析案例

    万次阅读 多人点赞 2018-01-14 20:43:40
    一、SPSS中的因子分析。 具体操作步骤: (1)定义变量:x1-财政用于农业的支出的比重,x2-第二、三产业从业人数占全社会从业人数的比重,x3-非农村人口比重,x4-乡村从业人员占农村人口的比重,x5-农业总产值占农林牧...
  • 电商产品评论数据情感分析
  • 过程FMEA步骤三:功能分析

    千次阅读 2020-03-17 09:55:29
    过程功能分析旨在确保产品/过程的预期功能/要求得到适当分配。 过程功能分析的主要目标是: • 产品或过程功能可视化 • 结构树/网或等效过程流程图 • 将要求或特性与功能关联 ...• 失效分析步骤的基础
  • 数据分析入门 数据分析是什么 数据分析 描述性数据分析 初级数据分析 探索性数据分析 高级数据分析 验证性数据分析 高级数据分析 企业高层依靠数据分析 进行市场分析和研究 把握产品的市场动向 制订产品研发和销售...
  • 数据分析入门(一)

    千次阅读 多人点赞 2020-02-29 11:17:19
    1.数据分析概念 1.1数据分析 是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,将他们加以汇总和理解并消化,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。 1.2数据分析包括 描述性数据分析(初级数据分析)...
  • 产品分析报告要点

    千次阅读 2018-04-15 17:50:46
    5. 产品分析 5.1 产品业务流程分析 闲鱼的业务主要有闲置买卖、技能买卖、租房、拍卖四大部分,技能其实也是一种无形闲置,买卖流程与普通闲置相似,所以并入闲置买卖流程分析。 (1)闲置买卖 闲鱼买卖流程 闲鱼...
  • 内容主要包括分析目标、分析综述、一周运营数据分析、运营数据总体分析四块内容 一、 确定分析目标 分析目标主要包括以下三个方面: ● 分析目的; ● 分析范围; ● 分析时间。 如下图所示,分析目标除了主要...
  • 5WH产品分析:6步模块化产品分析

    千次阅读 2019-09-05 00:06:50
    5WH产品分析 1.产品背景 what2.目标人群 who3.预期目标 why4w场景分析4.使用场景 where5.需求节点 when6.如何验证 how 1.产品背景 what 行业梳理 产品内外环结构 主副功能 2.目标人群 who 人群年龄 性别分布 兴趣...
  • DFMEA步骤二:结构分析

    千次阅读 2020-02-07 12:25:38
    目的 设计结构分析的目的是将设计识别和分解为系统、子系统、组件和零件,以便进行技术...● 功能分析步骤的基础 系统结构 系统结构由系统要素组成。根据分析的范围,设计结构的系统要素可以由系统、子系统、装配件...
  • 过程FMEA步骤四:失效分析(一)

    千次阅读 2020-03-23 10:00:25
    过程失效分析旨在识别失效起因、模式和影响,并展示它们之间的关系,以便进行风险评估。 过程失效分析的主要目标是: • 建立失效链 • 每个过程功能的潜在失效影响、...• FMEA表格中失效文件化和风险分析步骤的基础
  • 软件需求分析的五个步骤 本文与Ian Tewksbury共同撰写。 无论您如何定义云,云只是用户执行其组织价值流中的一部分的另一种工具。 当谈论任何新的范式或技术(云可以说是两者)时,很容易被它闪亮的新颖性所分散。...
  • 明确数据分析目标的 3 个步骤

    千次阅读 2020-02-09 17:30:00
    本文从电影中的一句话开始,说明目标的重要性,然后介绍了明确数据分析目标的 3 个步骤,分别是正确地定义问题、合理地分解问题和抓住关键的问题。 数据分析的目标就像枪上的瞄准器,如果没有瞄准器,枪照样可以打,...
  • 过程FMEA:步骤二 结构分析

    千次阅读 2020-03-10 09:45:55
    过程结构分析旨在识别制造系统并将其分解为过程项、过程步骤和过程工作要素。 过程结构分析的主要目标是: • 分析范围的可视化 • 结构树或其他:过程流程图 • 识别过程步骤和子步骤 ...• 功能分析步骤的基础
  • 数据分析面试题

    万次阅读 多人点赞 2018-12-14 12:46:24
    数据分析面试题 1.一家超市的顾客数据,将数据可视化并分析销售额和年龄、收入的关系并给出营销建议 年龄 收入 销售额 34 350 123 40 450 114 37 169 135 30 189 139 44 183 117 36 80 121 32 ...
  • 大数据分析模型构建步骤

    千次阅读 2020-07-10 13:45:26
    今天我们就来了解一下,大数据分析中的模型构建步骤。  大数据环境下的数据分析模型构建步骤  常用的数据挖掘方法主要是基于客户画像体系与结果,选取相关性较大的特征变量,通过分类模型、聚类模型、回归...
  • MATLAB R2019b超详细安装教程(附完整安装文件)

    万次阅读 多人点赞 2020-03-03 13:13:46
    摘要:本文详细介绍MATLAB R2019b的安装步骤,为方便安装这里提供了完整安装文件的百度网盘下载链接供大家使用。从文件下载到证书安装本文都给出了每个步骤的截图,按照图示进行即可轻松完成安装使用。本文目录包括...
  • 也许所有的电子元器件我们都学过,我们也学习了一大把的理论知识,但是却不能让这些元器件根据我们的需要随心所欲地构成我们想要的各种电路。为什么呢?因为我们缺少的不是知识而是设计电路的思路,缺少的是实战经验...
  • 数据分析-PART1--数据获取和步骤

    千次阅读 多人点赞 2018-07-31 09:51:26
    数据分析-PART1--数据获取和步骤 数据分析-PART2--10大数据分析模型 数据分析-PART3--数据分析常用指标 数据分析-PART4--数据分析方法 数据分析-PART5--数据分析可视化 数据分析-PART6--数据分析能力培养 ...
  • python情感分析(真实案例完整流程)

    万次阅读 多人点赞 2018-01-09 12:52:18
    情感分析:又称为倾向性分析和意见挖掘,它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程,其中情感分析还可以细分为情感极性(倾向)分析,情感程度分析,主客观分析等。 情感极性分析的目的是对...
  • 产品分析)KFC肯德基APP分析报告

    千次阅读 2020-06-10 17:56:00
    目录 一、市场分析 二、用户需求 三、产品概述 四、信息架构 五、交互流程 六、页面设计 总结 一、市场分析 2018沃指数 O2O的移动外卖已经成为大众点餐的主要方式之一,满足了用户足不出户就能享受美食的需求,作为...
  • 过程FMEA步骤五:风险分析

    千次阅读 2020-06-08 15:04:01
    目的 过程风险分析的目的是通过严重度、频度和...• 产品或过程优化步骤的基础 有两种不同的控制类型:当前预防控制和当前探测控制。 当前预防控制(PC) 过程策划 定义:当前预防控制有助于优化过程策划,从而最大程度

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 182,315
精华内容 72,926
关键字:

产品分析的步骤