京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
不同人学习SPSS的正确姿势
根据我的长期观察,学习spss的人群分为如下这么几种:① 课程作业党;② 本科论文党; ③ 硕士论文党;④ 工作储备党; ⑤工作需求党
下面我来分析一下不同人的学习需求,以及学习策略。
【课程作业党】的需求无非是完成老师留的作业,这类任务一般来说比较简单,只考察spss的特定功能,所以只要去上课了,并且上课听了讲,也自己跟着老师或者教材做过练习,课后做作业应该是没有问题的。当然以上说法建立在这个老师有水平的基础上,不适用于那种照本宣科,老师自己本身都不大会用软件的情形。
前面分析了,这类需求一般是针对spss的特定功能,或者特定应用,比如让你做一个方差分析,做一个t检验,或者对一份问卷进行简单分析。我这里给你的解决办法也不是说让你赶紧做完,应付交差,我给的建议是在真正学习到知识的前提下,快速完成任务的做法。在你拿到作业之后,首先看一下,它需要用到哪些知识点,先把相关的知识背景和理论基础梳理一下,比如对于方差分析,你不需要懂得方差分析具体的公式和实现的算法,但是你需要知道方差分析的思想,知道怎么阅读方差分析的结果。因为在spss或者其它的一些统计分析软件中,计算过程不需要我们关心,但是我们应该明白如何阅读输出结果。具备了这种理论基础以后,就可以上网以关键字SPSS方差分析进行搜索,就能够搜索到相应的操作,按照网上教程给出的操作过程操作即可。这样你就快速完成了作业,也大概知道自己做了什么,不至于做完作业还迷迷糊糊的。由于现在大学涉及的知识面比较广,有的人可能并不是很在意对一些技能的掌握,可能只是想完成任务,但是又不想完成的太草率,那我提供的这种思路,是快速解决这类任务的一个办法,读者可自己进行举一反三。
【本科论文党】的需求通常来说,也比较简单,因为本科阶段的论文大多题目比较固定,研究方法和数据处理方法也都是大同小异,经常使用的统计分析方法也无外乎那几种参数和非参数方法。
所以在做本科论文的时候,首先应该弄明白这个项目的实验设计或者项目设计,然后确定数据处理方法,这个过程导师一般会给你讲清楚,然后你再针对性的了解相关方法即可。
【硕士论文党】的需求相对来说比较复杂,不过据我观察,硕士阶段需要使用spss的,多数是需要对问卷和量表进行分析,还有一小部分需要使用到一些高级统计分析和数据挖掘的算法。
这种情况要求对spss要有一个相对全面的掌握,因为这个时候,你应该使用什么方法来进行何种分析,通常不是特别确定,虽然仍然在一定的范围内选择,比如在问卷分析的那些常用方法里面选择用于分析问卷的方法。还有一个挑战就是,社会科学领域的很多问卷分析项目,分析结果很有可能和自己的研究假设不符,这是一个很值得探讨的问题,从分析的技术上讲,通常没有什么好的解决办法。我非常鄙视修改数据来让结果符合假设的做法。硕士论文的研究周期相对比较长,在最终写论文之前,你应该多阅读文献,进行足够的预调查和预研究,这样能在一定程度上避免随随便便就提出一个实验数据无法证明的假设。
【工作储备党】的需求是希望储备一些数据分析技能,以希望未来能够被优秀的雇主录用。
就目前市场需求而言,直接需求spss的公司不是特别多,但是如果熟练掌握spss,并且深入理解spss里面的一些模型,数据挖掘算法的概念和应用,也会很受欢迎,这也会帮助你学习Python等编程类数据分析工具。因为用Python和spss对同一批数据建立逻辑回归或者其它模型,它们的结果是一样的,需要具备的理论知识模型相关的知识也是一样的,不同在于Python能够轻松处理更大的数据集,而spss不能。而在利用spss掌握了模型概念和用法的基础上,学习用Python去实现这个模型其实是一件很容易的事情,在这个过程中,你也会非常的开心,因为你发现你可以处理大数据了。我一直认为对于普通人而言,如果直接通过编程去学习数据挖掘算法,和分析模型是很困难的事情,因为这里面包括了两个难度很高的任务数据挖掘算法和编程,很多人容易中途放弃。但是如果你把学习算法和编程这两个过程分开,先通过一些可视化的软件,比如spss去掌握算法和模型,在此基础上,再去学习编程,这会变得很容易,也会给你带来成就感,激励你不断前进。学习路上,学习路径和学习方法也很重要,这是战略的一种体现。
【工作需求党】的需求是为了解决项目中的某个特定问题,比如使用spss来验证算法,验证模型的可行性,或者做某个领域的调查分析报告。
通常来讲,工作岗位如果有这类需求,企业一般也已经招聘了相应的人才,公司内部可求助于这些同事的帮助来解决。如果因为公司拓展业务,或者开始数据化转型,新加入了分析的需求,需要员工掌握分析技能,因为员工本身对自己已有的业务很熟悉,公司转型或者业务拓展也有一定的过程,员工在公司转型期间或者业务拓展期间,可以集中学习课程,或者请有经验的老师进行培训,可快速增强员工们的spss分析技能,这个时候适当招聘新的会相关技能的人也可以,但是新人由于不熟悉公司业务,完全靠新人不如培训老员工有效。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31