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
【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 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 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21一、活动介绍 2026暑期CDA备考冲刺季,为想利用假期拿证的你量身打造。考点胶囊内容搭配多重硬核福利,让你在旅行、实习、居家 ...
2026-07-21金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15