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2019年1月18日

第10课 分组数据

摘要: 10.1 数据分组SELECT COUNT(*) AS num_prodsFROM productsWHERE vend_id = 'DLL01';10.2 创建分组SELECT vend_id, COUNT(*) AS num_prodsFROM productsGROUP BY vend_id;10.3 过滤分组/*SELECT cust_id, COUNT(*) AS ordersFROM ... 阅读全文

posted @ 2019-01-18 04:16 XuCodeX 阅读(142) 评论(0) 推荐(0) 编辑

第9课 汇总数据

摘要: 9.1 聚集函数AVG()平均值COUNT()返回某列行数MAX()返回某列最大值MIN()返回某列最小值SUM返回某列值之和9.1.1 AVG( )函数SELECT AVG(prod_price) AS avg_priceFROM products;9.1.2 COUNT( )函数SELECT COUNT(cust_email) AS num_custFROM Customers;9.1.3 M... 阅读全文

posted @ 2019-01-18 04:15 XuCodeX 阅读(102) 评论(0) 推荐(0) 编辑

第8课 使用函数处理数据

摘要: 8.1 函数8.2 使用函数8.2.1 文本处理函数SELECT vend_name, UPPER(vend_name) AS vend_name_upcaseFROM vendorsORDER BY vend_name;--------------------------------SOUNDEX()将任何文本串转换为描述其语音表示的字母数字模式的算法SELECT cust_name, cust... 阅读全文

posted @ 2019-01-18 04:14 XuCodeX 阅读(116) 评论(0) 推荐(0) 编辑

第7课 创建计算字段

摘要: 7.1 计算字段字段(field):基本上与列(column)的意思相同,经常互换使用,不过数据库列一般称为列,而术语字段通常与计算字段一起使用。7.2 拼接字段使用加号的例子:SELECT CONCAT(vend_name, ' (', vend_country, ')')FROM vendorsORDER BY vend_name;使用别名SELECT RTRIM(vend_name) + '... 阅读全文

posted @ 2019-01-18 04:13 XuCodeX 阅读(118) 评论(0) 推荐(0) 编辑

第6课 用通配符进行过滤

摘要: 6.1 LIKE操作符6.1.1 百分号(%)通配符/*SELECT prod_id, prod_nameFROM productsWHERE prod_name LIKE 'Fish%';*/--------------------------------------SELECT prod_id, prod_nameFROM productsWHERE prod_name LIKE '%bean... 阅读全文

posted @ 2019-01-18 04:13 XuCodeX 阅读(103) 评论(0) 推荐(0) 编辑

第5课 高级数据过滤

摘要: 5.1 组合WHERE子句5.1.1 AND操作符SELECT prod_id, prod_price, prod_nameFROM productsWHERE vend_id = 'DLL01' AND prod_price = 10;使用圆括号对操作符进行明确分组。5.2 IN操作符SELECT prod_name, prod_priceFROM productsWHERE vend_id I... 阅读全文

posted @ 2019-01-18 04:11 XuCodeX 阅读(97) 评论(0) 推荐(0) 编辑

第4课 过滤数据

摘要: 4.1 使用WHERE子句SELECT prod_name, prod_priceFROM productsWHERE prod_price = 3.49;4.2 WHERE子句操作符4.2.1 检查单个值SELECT prod_name, prod_priceFROM productsWHERE prod_price <10;4.2.2 不匹配检查SELECT vend_id, prod_nam... 阅读全文

posted @ 2019-01-18 04:10 XuCodeX 阅读(92) 评论(0) 推荐(0) 编辑

第2课 检索数据

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第1课 了解SQL

摘要: 来自为知笔记(Wiz) 阅读全文

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实验14-SPSS-对应分析-研究品牌和品牌形象之间的关系

摘要: SPSS对应分析---研究品牌和品牌形象之间的关系 对应分析能够把一个交叉表结果通过图形的方式展现出来,用以表达不同变量之间以及不同类别之间的关系。 对应分析实际上也是“降维”方法的一种,比较适合对分类变量进行研究。1.0 对应分析简介 对应分析可以看成是交叉表的图形化,对应分析的主要作用是用图形化的方式表达分类变量之间的关系。对应分析主要应用于产品地位、品... 阅读全文

posted @ 2019-01-18 03:03 XuCodeX 阅读(3202) 评论(0) 推荐(0) 编辑

实验13-SPSS-因子分析-对商户降维综合评价

摘要: 因子分析-对商户进行综合评价 虽然系统聚类分析可以对变量进行分类,但是,难以判断变量分类结果的合理性。如果要衡量每个变量对类别的贡献,也难以通过聚类分析来实现。因子分析,就是找出隐藏在变量背后具有共性的因子。 1.1 因子分析简介 因子分析师通过研究变量间的相关系数矩阵,把这些变量间错综复杂的关系归结成少数几个综合因子,并据此对变量进行分类的一种统计分析方法。由于归... 阅读全文

posted @ 2019-01-18 03:03 XuCodeX 阅读(4179) 评论(1) 推荐(0) 编辑

实验12-SPSS-聚类分析-公司员工绩效评估

摘要: SPSS-聚类分析介绍 聚类分析,就是按照个体的特征将他们分类,目的在于让同一个类别内的个体之间具有较高的相似度,而不同类别之间具有较大的差异性。 我们可以对变量进行聚类,但是更常见的还是对个体进行聚类,也就是样本聚类。例如对用户、渠道、商品、员工等方面的聚类,聚类分析主要应用在市场细分、用户细分等领域。常用指标:距离和相似度。聚类分析时,将“距离”较小的 点或“相似系数... 阅读全文

posted @ 2019-01-18 03:02 XuCodeX 阅读(3350) 评论(0) 推荐(0) 编辑

实验11-SPSS-RFM公司营销行为分析

摘要: RFM分析营销行为分析 刚才市场部的同事提了一个需求,他们准备为公司现有的高价值客户制定相关的营销策略,所以需要先从目前的客户中找到那些高价值的客户。1.1RFM 分析介绍 所谓探索性分析,主要是运用写分析方法从大量的数据中发现未知且有价值信息的过程。常用的探索性分析包括RFM分析、聚类分析、因子分析、对应分析等。 SPSS提供了一个针对营销行为的分析模块,称... 阅读全文

posted @ 2019-01-18 03:01 XuCodeX 阅读(1257) 评论(0) 推荐(0) 编辑

实验10-SPSS-自动线性建模

摘要: SPSS自动线性建模自动线性建模,是在最经常使用的一般线性模型基础上加以改进,让用户输入最少的参数而自动建立线性模型的一个功能。刚好市场部提供了一个广告效果预测需求,现在市场部已制定了6月1日至7日广告投放计划,希望通过建立线性回归模型,预测6月1日至7日的购买用户数有多少。我们手中已有1~5月的广告投放效果数据,主要字段有“广告费用”、“广告投放渠道数”、“购买用户数”,就以此需求为例,在SP... 阅读全文

posted @ 2019-01-18 03:00 XuCodeX 阅读(12699) 评论(0) 推荐(0) 编辑

实验9-SPSS相关分析-超市销售数据

摘要: SPSS-“超市销售数据”相关分析在进行数据分析时,不仅仅要描述数据本身呈现出来的基本特征,有时候还需要进一步挖掘变量之间深层次的关系,为后期模型的建立及预测做准备。4.1 相关分析简介(1)相关关系相关关系是指现象之间存在着非严格的、不确定的依存关系。(2)回归函数关系回归函数关系是指现象之间存在着依存关系。在这种依存关系中,对于某一变量的每一个数值,都有另一变量值与之对应,并且这种依存关系可用... 阅读全文

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实验8-SPSS交叉表分析

摘要: SPSS---交叉表分析 除了对单个变量的分析,在实际研究中,还需要对多个变量在不同取值情况下的数据分布情况,从而进一步分析变量之间的相互影响和关系,这就要用到交叉表分析。交叉表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组变量之间的关联关系,以交叉表格的形式进行分组变量... 阅读全文

posted @ 2019-01-18 02:59 XuCodeX 阅读(4035) 评论(0) 推荐(0) 编辑

实验7-SPSS频率分析

摘要: SPSS频率分析---对公司购物网站用户消费行为以及消费态度进行分析 频率分析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,以便我们对数据的分布特征形成初步的认识,发现隐藏在数据背后的信息,为后续数据分析提供了方向和依据。频率分析主要包括分类变量的频率分析和连续变量的频率分析。1.1 分类变量频率分析 前段时间我们对公司购物网站用户消... 阅读全文

posted @ 2019-01-18 02:58 XuCodeX 阅读(5592) 评论(0) 推荐(0) 编辑

实验6-EXCEL时间序列分析-指数平滑

摘要: EXCEL时间序列分析-指数平滑法 指数平滑法是从移动平均法发展而来的,是一种改良的加权平均法,在不舍弃历史数据的前提下,对离预测期较近的历史数据给予较大的 权数,权数由近到远按指数规律递减。 指数平滑法根据本期的实际值和预测值,并借助于平滑系数α进行加权平均计算,预测下一期的值。它是对时间序列数据给予加权平滑,从而获得其变化规律与趋势。 我们还是以"企业季度... 阅读全文

posted @ 2019-01-18 02:57 XuCodeX 阅读(4294) 评论(0) 推荐(0) 编辑

实验5-EXCEL时间序列分析-移动平均

摘要: EXCEL时间序列分析-移动平均 另一种预测方法是根据时间发展进行预测,简单来说就是时间序列预测。时间预测法的基本特点: (1)假设事物发展趋势会延伸到未来; (2)预测所依据的数据具有不规律性; (3)不考虑事物发展之间的因果关系。 时间序列预测主要包括移动平均法、指数平滑法、趋势外推法、季节变动法等预测方法,其中移动平均法、指数平滑法... 阅读全文

posted @ 2019-01-18 02:56 XuCodeX 阅读(4112) 评论(0) 推荐(0) 编辑

实验4-EXCEL回归分析

摘要: EXCEL回归分析 通过数据间的相关性,我们可以进一步构建回归函数关系,即回归模型,预测数据未来的发展趋势。相关分析与回归分析的联系是:均为研究及测量两个或两个以上变量之间关系的方法。在实际工作中,一般先进行相关分析,计算相关系数,然后拟合回归模型,进行显著性检验,最后用回归模型推算或预测。简单线性回归简单线性回归也称为一元线性回归,也就是回归模型中只含有一个自变量。实验目的:以“企业... 阅读全文

posted @ 2019-01-18 02:55 XuCodeX 阅读(3111) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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