r數(shù)據(jù)分析方法與案例詳解（r數(shù)據(jù)分析方法與案例詳解 答案第八章）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于r數(shù)據(jù)分析方法與案例詳解的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、seo推廣課程

• 2、spss分析方法-判別分析（轉(zhuǎn)載）

• 3、spss分析方法-因子分析（轉(zhuǎn)載）

• 4、大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)需要哪些課程？

一、seo推廣課程

誰有seo和網(wǎng)絡(luò)推廣全套視頻實(shí)戰(zhàn)教程 謝謝

論壇里學(xué)習(xí)資料一般挺多的，也有些好的seo軟件可用的，蟲蟲營銷、互點(diǎn)精靈等，免費(fèi)的挺多試試就知道了

SEO優(yōu)化培訓(xùn)有哪些途徑正規(guī)的

目前市面上的seo培訓(xùn)主要有四大類：

1、大型培訓(xùn)機(jī)構(gòu)。這類機(jī)構(gòu)一般規(guī)模較大，這邊不便打出名字，他們的特點(diǎn)就是規(guī)模大，課程多，質(zhì)量是最堪憂的；

2、專做seo培訓(xùn)的。一般為初具規(guī)模的seo培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，一般都是圈內(nèi)seo知名人士。這類相對穩(wěn)妥一點(diǎn)，但是也要選好。

3、參差不齊的網(wǎng)絡(luò)首頁上的seo培訓(xùn)。這類是盤踞在網(wǎng)絡(luò)首頁各類seo博客主，自己網(wǎng)站排名能做上不代表就能教好。

4、做黑帽SEO的。這類圈內(nèi)俗稱的大神，通過腳本、程序、各類技術(shù)做黑帽。首先黑帽是不適合長期發(fā)展的，黑帽在國內(nèi)也不會發(fā)展成大氣候。其實(shí)更多只是腳本小子，有各種開發(fā)好的程序工具。他們收費(fèi)也是最貴的。

建議：B站上搜一些課程，做好筆記；再看一看SEO的書籍，多看看排名考前的網(wǎng)站，研究研究各項(xiàng)seo指標(biāo)。真正的seo不僅僅是做排名，更大的是項(xiàng)目、營銷、思維。國內(nèi)許多互聯(lián)網(wǎng)大佬都是seo出身。

淘寶seo課程有哪些內(nèi)容

杭州北大青鳥的淘寶seo課程，就是幫助大家理清和建立對淘寶搜索的系統(tǒng)思路，回并掌握淘寶搜索的規(guī)答律和方法技巧。下面淘寶seo課程的大概內(nèi)容： 2、淘寶人氣排名及所有排名原理解析 3、淘寶排名基礎(chǔ)分值各因素權(quán)重比例分析 4、淘寶排名評分系統(tǒng)詳解 5、淘寶排名驅(qū)動系統(tǒng)詳解 6、天貓商城搜索排名解析 7、淘寶搜索排名的系統(tǒng)思路 8、淘寶相關(guān)性詳解 9、標(biāo)題構(gòu)建的方法和原則 10、淘寶檢索器Rtime及Critical閥值詳解11、實(shí)際案例分析及綜合考核

seo的培訓(xùn)課程有哪些

第一點(diǎn)，網(wǎng)站服務(wù)器和域名的選擇。

第二點(diǎn)：SEO入門課程。

第三點(diǎn)，seo主要課程。

第四點(diǎn)，seo數(shù)據(jù)分析。

第五點(diǎn)，seo課程結(jié)尾。

seo技術(shù)教程

基礎(chǔ)的話可以先到書店買相關(guān)的書籍看看，入門有能力的話還是找間培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，可以少走很多彎路

請采納答案，支持我一下。

SEO推廣需要做些什么

1、關(guān)鍵詞的研究并選擇

首先要把需要做的關(guān)鍵詞都列表出來，尤其是要分析用戶習(xí)慣的關(guān)鍵詞。在對客戶的網(wǎng)站、搜索引擎占有率和市場目標(biāo)進(jìn)行分析后，SEO工作室需要與客戶共同建立關(guān)鍵詞列表，用戶將通過這些詞來搜索客戶公司的產(chǎn)品或服務(wù)，同樣客戶也會提出在搜索引擎需要獲得的關(guān)鍵詞排名。

2、全面的客戶網(wǎng)站診斷和建議

在建立了全面的關(guān)鍵詞列表后，就需要對客戶網(wǎng)站進(jìn)行全面診斷，目的是讓客戶網(wǎng)站的每個(gè)頁面都在搜索引擎獲得更高的排名，全面的診斷和建議包括搜索引擎的快照時(shí)間、收錄速度、每個(gè)網(wǎng)頁的具體內(nèi)容和元信息優(yōu)化的分析，使客戶網(wǎng)站更符合搜索引擎的排名要求。

3、搜索引擎和目錄的提交

一旦客戶網(wǎng)站的建議被應(yīng)用上，就需要把客戶網(wǎng)站系統(tǒng)性的提交到目錄和搜索引擎中。選擇高質(zhì)量的目錄是最關(guān)鍵的，比如DMOZ、hao123網(wǎng)址大全等。

4、月搜索引擎排名報(bào)告和總結(jié)

衡量自然搜索引擎優(yōu)化是否成功，就可以通過搜索引擎來檢查先前制定的關(guān)鍵詞。做的比較好的SEO工作室，一般都會提供一個(gè)基線排名報(bào)告，報(bào)告會根據(jù)每一個(gè)關(guān)鍵詞在每一個(gè)搜索引擎中顯示客戶網(wǎng)站的排名位置。

如果客戶的網(wǎng)站以關(guān)鍵詞來排名，那么這個(gè)基線排名報(bào)告將顯示具體的頁碼、位置，以及關(guān)鍵詞排名的搜索引擎。此外，好的SEO工作室還會提供一篇每月摘要，這篇每月摘要將顯示客戶網(wǎng)站總的搜索引擎優(yōu)化的進(jìn)展，商討具體的排名計(jì)劃。

五、季度網(wǎng)站更新

自然的搜索引擎優(yōu)化和營銷目標(biāo)，都是通過每個(gè)季度客戶網(wǎng)站的更新，而不斷改變搜索引擎的顯示。這些更新通過結(jié)合搜索引擎的算法，將附加的產(chǎn)品關(guān)鍵字推廣出去。搜索引擎優(yōu)化不只是一個(gè)結(jié)果，而是一個(gè)持續(xù)不斷的過程。

(6)seo推廣課程擴(kuò)展閱讀：

SEO：漢譯為搜索引擎優(yōu)化。是一種方式：利用搜索引擎的規(guī)則提高網(wǎng)站在有關(guān)搜索引擎內(nèi)的自然排名。目的是：為網(wǎng)站提供生態(tài)式的自我營銷解決方案，讓其在行業(yè)內(nèi)占據(jù)領(lǐng)先地位，獲得品牌收益。

優(yōu)化目的：

1）隨著網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，網(wǎng)站的數(shù)量已經(jīng)數(shù)以億計(jì)，互聯(lián)網(wǎng)上的信息量呈爆炸性增長，加大了人們尋找目標(biāo)信息的難度，而搜索引擎的出現(xiàn)給人們尋找信息帶來極大的便利，已經(jīng)成為不可或缺的上網(wǎng)工具。

2）根據(jù)人們的使用習(xí)慣和心理，在搜索引擎中排名越靠前的網(wǎng)站，被點(diǎn)擊的幾率就越大，相反，排名越靠后，得到的搜索流量就越少。據(jù)統(tǒng)計(jì)，全球500強(qiáng)的公司中，有90%以上的公司在公司網(wǎng)站中導(dǎo)入了SEO技術(shù)。

3）一般的網(wǎng)絡(luò)公司因缺乏專業(yè)的營銷知識和理念，僅從技術(shù)的角度出發(fā)為您建造網(wǎng)站，美工只管將您的網(wǎng)站設(shè)計(jì)漂亮，程序員只管實(shí)現(xiàn)您要求的功能模塊，這樣做出來的網(wǎng)站是有缺陷的，不符合搜索引擎的收錄要求，所以必須對網(wǎng)站進(jìn)行全面的針對性優(yōu)化。

《搜索引擎優(yōu)化》課程講什么內(nèi)容

《搜索引擎優(yōu)化》是SEO的實(shí)際應(yīng)用技術(shù)，深度剖析了搜索引擎的工作原理、關(guān)鍵詞研究、代碼優(yōu)化、網(wǎng)站構(gòu)架優(yōu)化、鏈接建設(shè)、策略更正及網(wǎng)絡(luò)整合營銷，同時(shí)SEO是一門受眾非常廣泛的學(xué)科，每天都會有成千上萬的人在網(wǎng)絡(luò)搜索SEO這個(gè)關(guān)鍵詞，這里面有學(xué)生，有站長，有公司相關(guān)崗位從業(yè)者和創(chuàng)業(yè)者。我們知道搜索廣告（PPC）投放需要比較多的資金投入，這就意味著PPC天生有一個(gè)無形的進(jìn)入門檻，但SEO不存在這個(gè)門檻，希望通過本節(jié)課程的介紹，可以有更多的同學(xué)可以從事SEO的學(xué)習(xí)和實(shí)踐，并從中獲益。

該網(wǎng)絡(luò)課程為學(xué)習(xí)者提供了教師教學(xué)的視頻、教學(xué)內(nèi)容的文字部分、可供學(xué)習(xí)的教科書、檢驗(yàn)學(xué)習(xí)效果的試題等，適合在職或者遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)。

請問學(xué)SEO課程到中國推廣學(xué)院靠譜嗎

16年報(bào)名的，課程太老舊了，說的自己很牛，但是課程很落伍還12年錄制的，500都給的多了！不建議去報(bào)名！

如何推廣課程

首先像你說課程的推廣，從廣義上說分為線下推廣和網(wǎng)絡(luò)（線上）推廣，但是在現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展這么迅速的情況下，網(wǎng)絡(luò)推廣可以產(chǎn)生投入一分產(chǎn)出十分的效果，并且相類似這種產(chǎn)品，軟文營銷推廣的效果應(yīng)該是最棒的，因此先說一下網(wǎng)絡(luò)推廣的渠道和方法：

一、渠道方面 各大搜索引擎的快照 視頻等

二、方法和策略：

（一）、戰(zhàn)略整體規(guī)劃：市場分析、競爭分析、受眾分析、品牌與產(chǎn)品分析、獨(dú)特銷售主張?zhí)釤?、?chuàng)意策略制定、整體運(yùn)營步驟規(guī)劃、投入和預(yù)期設(shè)定。

（二）、營銷型網(wǎng)站：網(wǎng)站結(jié)構(gòu)、視覺風(fēng)格、網(wǎng)站欄目、頁面布局、網(wǎng)站功能、關(guān)鍵字策劃、網(wǎng)站SEO、設(shè)計(jì)與開發(fā)。

（三）、傳播內(nèi)容規(guī)劃：品牌形象文案策劃、產(chǎn)品銷售概念策劃、產(chǎn)品銷售文案策劃、招商文案策劃、產(chǎn)品口碑文案策劃、新聞資訊內(nèi)容策劃、各種廣告文字策劃。

（四）、 整合傳播推廣：SEO排名優(yōu)化、博客營銷、微博營銷、論壇營銷、知識營銷、口碑營銷、新聞軟文營銷、視頻營銷、事件營銷、公關(guān)活動等病毒傳播方式。

（五）、 數(shù)據(jù)監(jiān)控運(yùn)營：網(wǎng)站排名監(jiān)控、傳播數(shù)據(jù)分析、網(wǎng)站訪問數(shù)量統(tǒng)計(jì)分析、訪問人群分析、咨詢統(tǒng)計(jì)分析、網(wǎng)頁瀏覽深度統(tǒng)計(jì)分析、熱門關(guān)鍵字訪問統(tǒng)計(jì)分析。

其次跟你說一下進(jìn)行推廣的日常工作：

網(wǎng)絡(luò)推廣是要發(fā)帖，發(fā)信息，但不是每天在發(fā)，而是有計(jì)劃、有策略的去發(fā)，不能只是盲目的去發(fā)，否則的話，天天又累，對自己又沒有長進(jìn)。

一、需要選擇主題，選擇平臺，設(shè)置好關(guān)鍵詞，了解潛在客戶的心理，關(guān)心的問題。如今免費(fèi)的網(wǎng)絡(luò)推廣，效果不大，而且是一個(gè)每天累的要死，老板還不知道你每天坐在位子上，對著電腦在干嘛，因?yàn)槔习宀豢赡苋タ茨忝刻煸谀膫€(gè)平臺發(fā)了哪些信息，這些信息有什么效果。 二、如何去判斷成交是網(wǎng)絡(luò)推廣帶來的？這個(gè)很難。客戶在網(wǎng)上看到你的信息，然后去店里購買，難道還會說在網(wǎng)上哪個(gè)平臺發(fā)的信息嗎？即使是網(wǎng)上看到你發(fā)的信息，他也不會去說的。這樣，在現(xiàn)在這個(gè)企業(yè)注重成交額，銷售額的今天，是很難判斷。所以，網(wǎng)絡(luò)推廣要確定你考核的標(biāo)準(zhǔn)是什么？

三、網(wǎng)絡(luò)推廣需要掌握搜索引擎的規(guī)則，會做優(yōu)化。

最后，只要你照著去做，可能剛開始很難見到效果，但是只要長期的堅(jiān)持下去，效果是很明顯的，推廣是個(gè)長期的活，要重在堅(jiān)持。

希望我的回答可以幫到你，看在純手工打字的份上，有什么不懂的可以繼續(xù)問我

怎么去SEO優(yōu)化培訓(xùn)機(jī)構(gòu)課程發(fā)布的信息， 怎么進(jìn)行才有不錯(cuò)的效果呢

收費(fèi)推廣 1.網(wǎng)絡(luò)競價(jià)，google關(guān)鍵字，都是按點(diǎn)擊付費(fèi)。。2.專業(yè)網(wǎng)絡(luò)推廣公司做推廣，一般是SEO 。3.在各知名網(wǎng)站或行業(yè)網(wǎng)站投廣告，如新浪等 。4.到各廣告聯(lián)盟投廣告，如阿里媽媽,旺道營銷軟件。 5.其它一些推廣方法。

二、spss分析方法-判別分析（轉(zhuǎn)載）

判別分析是在分組已知的情況下，根據(jù)已經(jīng)確定分類的對象的某些觀測指標(biāo)和所屬類別來判斷未知對象所屬類別的一種統(tǒng)計(jì)學(xué)方法。 下面我們主要從下面四個(gè)方面來解說：

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實(shí)際應(yīng)用

理論思想

建立模型

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[endif]

分析結(jié)果

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[endif]

一、實(shí)際應(yīng)用

判別分析最初應(yīng)用于考古學(xué), 例如要根據(jù)挖掘出來的人頭蓋骨的各種指標(biāo)來判別其性別年齡等.。慢慢的成為一種常用的分類分析方法，其通過已知的分類情況，根據(jù)數(shù)據(jù)的特征對其他研究對象進(jìn)行預(yù)測歸類。

在實(shí)際生活中，判別分析也被廣泛用于預(yù)測事物的類別歸屬。

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企業(yè)營銷中，營銷人員可通過已有的客戶特征數(shù)據(jù)（如消費(fèi)金額、消費(fèi)頻次、購物時(shí)長、購買產(chǎn)品種類等），預(yù)測當(dāng)前的消費(fèi)者屬于哪種類型的顧客（款式偏好型、偏重質(zhì)量型、價(jià)格敏感型...），并根據(jù)其特點(diǎn)有針對性的采取有效的營銷手段?；蚴歉鶕?jù)各成分含量指標(biāo)，判斷白酒的品牌或水果的產(chǎn)地等。

除此以外，判別分析還可與聚類分析結(jié)合使用。比如，銀行的貸款部門想要在發(fā)放貸款之前，可通過此方法判斷申請人是否具有良好的信用風(fēng)險(xiǎn)。

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二、理論思想

判別分析首先需要對研究的對象進(jìn)行分類，然后選擇若干對觀測對象能夠較全面描述的變量，接著按照一定的判別標(biāo)準(zhǔn)建立一個(gè)或多個(gè)判別函數(shù)，使用研究對象的大量資料確定判別函數(shù)中的待定系數(shù)來計(jì)算判別指標(biāo)。對一個(gè)未確定類別的個(gè)案只要將其代入判別函數(shù)就可以判斷它屬于哪一類總體。

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常用的判別分析方法有距離判別法、費(fèi)舍爾判別法和貝葉斯判別法。

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[endif]

費(fèi)舍爾判別法：

費(fèi)舍爾判別法利用投影的方法使多維問題簡化為一維問題來處理。其通過建立線性判別函數(shù)計(jì)算出各個(gè)觀測量在各典型變量維度上的坐標(biāo)并得出樣本距離各個(gè)類中心的距離，以此作為分類依據(jù)。

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[endif]

貝葉斯判別法：

貝葉斯判別法通過計(jì)算待判定樣品屬于每個(gè)總體的條件概率并將樣本歸為條件概率最大的組。其主要思想如下：首先利用樣本所屬分類的先驗(yàn)概率通過貝葉斯法則求出樣本所屬分類后驗(yàn)概率，并依據(jù)該后驗(yàn)概率分布作出統(tǒng)計(jì)推斷。

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[endif]

距離判別法：

距離判別思想是根據(jù)各樣品與各母體之間的距離遠(yuǎn)近作出判別的。其通過建立關(guān)于各母體的距離判別函數(shù)式，得出各樣品與各母體之間的距離值，判別樣品屬于距離值最小的那個(gè)母體。

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[endif]

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三、建立模型

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[endif]

一般判別分析法的思路：

首先建立判別函數(shù)；

然后通過已知所屬分類的觀測量確定判別函數(shù)中的待定系數(shù)；

最后通過該判別函數(shù)對未知分類的觀測量進(jìn)行歸類。

逐步判別分析法的思路： 逐步判別分析分為兩步

首先根據(jù)自變量和因變量的相關(guān)性對自變量進(jìn)行篩選，

然后使用選定的變量進(jìn)行判別分析。

逐步判別分析是在判別分析的基礎(chǔ)上采用有進(jìn)有出的辦法，把判別能力強(qiáng)的變量引入判別式的同時(shí)，將判別能力最差的變量別除。最終在判別式中只保留數(shù)量不多而判別能力強(qiáng)的變量。

數(shù)據(jù)條件：

[if !supportLists]§ [endif]用戶使用的分組變量必須含有有限數(shù)目的不同類別，且編碼為整數(shù)。名義自變量必須被重新編碼為啞元變量或?qū)Ρ茸兞俊?/p>

[if !supportLists]§ [endif]個(gè)案獨(dú)立的

[if !supportLists]§ [endif]預(yù)測變量應(yīng)有多變量正態(tài)分布，組內(nèi)方差-協(xié)方差矩陣在組中應(yīng)等同。

[if !supportLists]§ [endif]組成員身份假設(shè)為互斥的（不存在屬于多個(gè)組的個(gè)案），且全體為窮舉的（所有個(gè)案均是組成員）。如果組成員身份為真正的分類變量時(shí)，則此過程最有效；如果組成員身份基于連續(xù)變量的值（如高智商與低智商），則用戶需要考慮使用線性回歸以利用由連續(xù)變量本身提供的更為豐富的信息。

一般判別分析案例：

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[endif]

題目：以下3種不同種類豇豆豆莢的質(zhì)量、寬度和長度的統(tǒng)計(jì)表，每種類型都為20個(gè)樣本，共60個(gè)樣本。根據(jù)不同種類豇豆豆莢的特征，建立鑒別不同種類豇豆的判別方程。

一、數(shù)據(jù)輸入

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[endif]

二、操作步驟 1、進(jìn)入SPSS，打開相關(guān)數(shù)據(jù)文件，選擇“分析”|“分類 ”|“判別式”命令2、選擇進(jìn)行判別分析的變量。在“判別分析”對話框的左側(cè)列表框中，選擇“類型”進(jìn)入“分組變量”列表框。單擊“定義范圍”按鈕，在“最小值”和“最大值”中分別輸入1和3，單擊“繼續(xù)”按鈕返回“判別分析”對話框。分別選擇“質(zhì)量”“寬度”“長度”3個(gè)變量進(jìn)入“自變量”列表框，選中“使用步進(jìn)法”單選按鈕。

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[endif]

3、設(shè)置判別分析的統(tǒng)計(jì)輸出結(jié)果。

單擊“判別分析”對話框中的“統(tǒng)計(jì)”按鈕。在“函數(shù)系數(shù)”選項(xiàng)組中，選中“費(fèi)希爾”和“未標(biāo)準(zhǔn)化”復(fù)選框；在“矩陣”選項(xiàng)組中，選中“組內(nèi)協(xié)方差”復(fù)選框。設(shè)置完畢后，單擊“繼續(xù)”按鈕返回“判別分析”對話框。

[if !vml]

[endif]

4、設(shè)置輸出到數(shù)據(jù)編輯窗口的結(jié)果。單擊“保存”按鈕，選中“預(yù)測組成員”復(fù)選框。

[if !vml]

[endif]

5、其余設(shè)置采用系統(tǒng)默認(rèn)值即可。單擊“確定”按鈕，等待輸出結(jié)果。

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[endif]

四、結(jié)果分析

1、組統(tǒng)計(jì)量表可以看出，每一種豇豆豆莢的質(zhì)量、寬度和長度的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，也可以知道總樣本的均值和標(biāo)準(zhǔn)差。

[if !vml]

[endif]2、匯聚的組內(nèi)矩陣表可以知道，各因素之間的協(xié)方差和相關(guān)系數(shù)?？梢园l(fā)現(xiàn)，各因素之間的相關(guān)性都較小，因此在判別方程中不需要剔除變量。

[if !vml]

[endif]

3

、輸入和刪除變量情況統(tǒng)計(jì)表可以知道，第一步納入的變量是質(zhì)量，到第三步所有變量全部納入，且從顯著性值均為0可以看出，逐步判別沒有剔除變量。

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[endif]

4、典型判別方程的特征值可以知道，特征根數(shù)為2，其中第一個(gè)特征根為77.318，能夠解釋所有變異的89.4%。

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[endif]

5、判別方程的有效性檢驗(yàn)可以看出，顯著性均為0，因此兩個(gè)典型方程的判別能力都是顯著的。

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[endif]

6、標(biāo)準(zhǔn)化的典型判別方程可以知道，本例中的兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的典型判別方程表達(dá)式分別為：Y1=0.681*質(zhì)量-0.674*寬度+0.612*長度Y2=0.363*質(zhì)量+0.777*寬度+0.302*長度

[if !vml]

[endif]

7、未標(biāo)準(zhǔn)化的典型判別方程可以知道，本例中的兩個(gè)未標(biāo)準(zhǔn)化的典型判別方程表達(dá)式為：Y1=-11.528+0.210*質(zhì)量-1.950*寬度+0.186*長度Y2=-15.935+0.112*質(zhì)量+2.246*寬度+0.092*長度

[if !vml]

[endif]

8、貝葉斯的費(fèi)希爾線性判別方程可以得到3個(gè)分類方程。在這里我們只寫出第一個(gè)分類方程。Y1=-90.708+2.557*質(zhì)量+18.166*寬度+1.922*長度[if !vml]

[endif]9、判別分析在數(shù)據(jù)編輯窗口的輸出結(jié)果新產(chǎn)生的變量記錄是每一樣品的判別分類結(jié)果，可以看出，樣品判別分類結(jié)果與實(shí)際類別是一致的。

[if !vml]

[endif]

分析結(jié)論：

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[endif]

通過判別分析可以知道，在本案例中，3種豇豆豆莢的樣品判別分類結(jié)果與實(shí)際類別是一致的。另外，我們可以得到不同的判別方程，分別包括標(biāo)準(zhǔn)化的典型判別方程、未標(biāo)準(zhǔn)化的典型判別方程和貝葉斯的費(fèi)希爾線性判別方程，方程的表達(dá)式見上面的結(jié)果分析。

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參考案例數(shù)據(jù)：

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【1】spss統(tǒng)計(jì)分析與行業(yè)應(yīng)用案例詳解(第四版)  楊維忠,張?zhí)?王國平  清華大學(xué)出版社

（獲取更多知識，前往gz號程式解說）

原文來自https://mp.weixin.qq.com/s/Yapg-5jwMK6cITG_FZsfVA

三、spss分析方法-因子分析（轉(zhuǎn)載）

因子分析就是將大量的彼此可能存在相關(guān)關(guān)系的變量，轉(zhuǎn)換成較少的彼此不相關(guān)的綜合指標(biāo)的多元統(tǒng)計(jì)方法。。 下面我們主要從下面四個(gè)方面來解說：

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實(shí)際應(yīng)用

理論思想

建立模型

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分析結(jié)果

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一、實(shí)際應(yīng)用

在市場調(diào)研中，研究人員關(guān)心的是一些研究指標(biāo)的集成或者組合，這些概念通常是通過等級評分問題來測量的，如利用李克特量表取得的變量。每一個(gè)指標(biāo)的集合（或一組相關(guān)聯(lián)的指標(biāo)）就是一個(gè)因子，指標(biāo)概念等級得分就是因子得分。因子分析在市場調(diào)研中有著廣泛的應(yīng)用，主要包括：（1）消費(fèi)者習(xí)慣和態(tài)度研究（U&A）（2） 品牌形象和特性研究（3）服務(wù)質(zhì)量調(diào)查（4） 個(gè)性測試（5）形象調(diào)查（6） 市場劃分識別（7）顧客、產(chǎn)品和行為分類在實(shí)際應(yīng)用中，通過因子得分可以得出不同因子的重要性指標(biāo)，而管理者則可根據(jù)這些指標(biāo)的重要性來決定首先要解決的市場問題或產(chǎn)品問題。

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二、理論思想

因子分析（Factor Analysis）是一種數(shù)據(jù)簡化的技術(shù)。它通過研究眾多變量之間的內(nèi)部依賴關(guān)系，探求觀測數(shù)據(jù)中的基本結(jié)構(gòu)，并用少數(shù)幾個(gè)獨(dú)立的不可觀測變量來表示其基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。這幾個(gè)假想變量能夠反映原來眾多變量的主要信息。原始的變量是可觀測的顯式變量，而假想變量是不可觀測的潛在變量，稱為因子。主成分分析利用的是“降維”的思想，利用原始變量的線性組合組成主成分。在信息損失較小的前提下，把多個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為幾個(gè)互補(bǔ)相關(guān)的綜合指標(biāo)。因子分析是主成分分析的擴(kuò)展和推廣，通過對原始變量的相關(guān)系數(shù)矩陣內(nèi)部結(jié)構(gòu)的研究，導(dǎo)出能控制所有變量的少數(shù)幾個(gè)不可觀測的綜合變量，通過這少數(shù)幾個(gè)綜合變量去描述原始的多個(gè)變量之間的相關(guān)關(guān)系。。

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[endif]

因子分析的數(shù)學(xué)模型可以表示為Xp×1=Ap×m·Fm×1+ep×1，其中X為可實(shí)測的p維隨機(jī)向量，它的每個(gè)分量代表一個(gè)指標(biāo)或變量。

F=(F1, F2,...,Fm)T為不可觀測的m維隨機(jī)向量，它的各個(gè)分量將出現(xiàn)在每個(gè)變量之中，所以稱它們?yōu)楣惨蜃?。矩陣A稱為因子載荷矩陣，矩陣中的每一個(gè)元素稱為因子載荷，表示第i個(gè)變量在第j個(gè)公共因子上的載荷，它們需要由多次觀測X所得到的樣本來估計(jì)。

向量e稱為特殊因子，其中包括隨機(jī)誤差，它們滿足條件：

（1）Cov(F,e)=0，即F與e不相關(guān)。

（2）Cov(Fi,Fj)=0,i≠j ，Var(Fi)=Cov(Fi, Fj)=I ，即向量F的協(xié)方差矩陣為m階單位陣。（

3）Cov(ei,ej)=0,i≠j ，Var(ei)=σi2，即向量e的協(xié)方差矩陣為p階對角陣。因子分析的基本思想是通過變量的相關(guān)系數(shù)矩陣內(nèi)部結(jié)構(gòu)的分析，從中找出少數(shù)幾個(gè)能控制原始變量的隨機(jī)變量Fi(i=1,2,...,m)，選取公共因子的原則是使盡可能多地包含原始變量中的信息，建立模型X=A· F+e ，忽略e，以F代替X，用它再現(xiàn)原始變量X的眾多分量之間的相關(guān)關(guān)系，達(dá)到簡化變量降低維數(shù)的目的。

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[endif]

三、建立模型

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[endif]

因子分析的基本步驟如下。

對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，

估計(jì)因子載荷矩陣，

因子旋轉(zhuǎn)，建立因子分析數(shù)學(xué)模型的目的不僅要找出公共因子并對變量進(jìn)行分組，更重要的是要知道每個(gè)公共因子的意義，以便對實(shí)際問題作出科學(xué)分析。當(dāng)因子載荷矩陣A的結(jié)構(gòu)不便對主因子進(jìn)行解釋時(shí)，可用一個(gè)正交陣右乘A（即對A實(shí)施一個(gè)正交變換）。由線性代數(shù)知識，對A施行一個(gè)正交變換，對應(yīng)坐標(biāo)系就有一次旋轉(zhuǎn)，便于對因子的意義進(jìn)行解釋。

估計(jì)因子得分以公共因子表示原因變量的線性組合，而得到因子得分函數(shù)。我們可以通過因子得分函數(shù)計(jì)算觀測記錄在各個(gè)公共因子上的得分，從而解決公共因子不可觀測的問題。

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[endif]

因子分析案例：

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題目：以下給出了中國歷年國民經(jīng)濟(jì)主要指標(biāo)統(tǒng)計(jì)（1992～2000）數(shù)據(jù)。試用因子分析對這些指標(biāo)提取公因子并寫出提取的公因子與這些指標(biāo)之間的表達(dá)式。

一、數(shù)據(jù)輸入

二、操作步驟 1、進(jìn)入SPSS，打開相關(guān)數(shù)據(jù)文件，選擇“分析”|“降維”|“因子”命令。2、選擇進(jìn)行因子分析的變量。在對話框的左側(cè)列表框中，依次選擇“工業(yè)總產(chǎn)值”“國內(nèi)生產(chǎn)總值”“貨物周轉(zhuǎn)量”“原煤”“發(fā)電量”“原油”進(jìn)入“變量”列表框。

3、選擇輸出系數(shù)相關(guān)矩陣。

單擊“因子分析”對話框中的“描述”按鈕，彈出“因子分析：描述”對話框。在“相關(guān)性矩陣”選項(xiàng)組中選中“KMO和巴特利特的球形度檢驗(yàn)”復(fù)選框，單擊“繼續(xù)”按鈕返回“因子分析”對話框。

4、設(shè)置對提取公因子的要求及相關(guān)輸出內(nèi)容。

單擊“因子分析”對話框中的“提取”按鈕，在“輸出”選項(xiàng)組中選中“碎石圖”復(fù)選框。

5、設(shè)置因子旋轉(zhuǎn)方法。單擊“因子分析”對話框中的“旋轉(zhuǎn)”按鈕，在“方法”選項(xiàng)組中選中“最大方差法”單選按鈕。

6、設(shè)置有關(guān)因子得分的選項(xiàng)。單擊“得分”按鈕，選中“顯示因子得分系數(shù)矩陣”復(fù)選框。

7、其余設(shè)置采用系統(tǒng)默認(rèn)值即可。單擊“確定”按鈕，等待輸出結(jié)果。

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[endif]

四、結(jié)果分析

1、KMO檢驗(yàn)和巴特利特檢驗(yàn)結(jié)果KMO檢驗(yàn)是為了看數(shù)據(jù)是否適合進(jìn)行因子分析，其取值范圍是0～1。其中0.9～1表示極好，0.8～0.9表示可獎勵的，0.7～0.8表示還好，0.6～0.7表示中等，0.5～0.6表示糟糕，0～0.5表示不可接受。如下表所示，本例中KMO的取值為0.657，表明可以進(jìn)行因子分析。巴特利特檢驗(yàn)是為了看數(shù)據(jù)是否來自于服從多元正態(tài)分布的總體。本例中顯著性值為0.000，說明數(shù)據(jù)來自正態(tài)分布總體，適合進(jìn)一步分析。

2、變量共同度變量共同度表示的是各變量中所含原始信息能被提取的公因子所解釋的程度。如下表所示，因?yàn)楸纠兴凶兞抗餐榷荚?5%以上，所以提取的這幾個(gè)公因子對各變量的解釋能力很強(qiáng)。

3

4、碎石圖有兩個(gè)成分的特征值超過了1，只考慮這兩個(gè)成分即可。

5、旋轉(zhuǎn)成分矩陣第一個(gè)因子在工業(yè)總產(chǎn)值、國內(nèi)生產(chǎn)總值、貨物周轉(zhuǎn)量、發(fā)電量及原油上有較大的載荷，所以其反映的是除原煤以外的其他變量的信息，第二個(gè)因子在原煤這一變量上有較大的載荷，反映的是原煤這一變量的信息。

6、成分得分系數(shù)矩陣給出了成分得分系數(shù)矩陣，據(jù)此可以直接寫出各公因子的表達(dá)式。值得一提的是，在表達(dá)式中各個(gè)變量已經(jīng)不是原始變量而是標(biāo)準(zhǔn)化變量。表達(dá)式如下：F1=0.194*工業(yè)總產(chǎn)值+0.216*國內(nèi)生產(chǎn)總值+0.206*貨物周轉(zhuǎn)量+0.003*原煤+0.211*發(fā)電量+0.212*原油F2=0.311*工業(yè)總產(chǎn)值-0.002*國內(nèi)生產(chǎn)總值-0.154*貨物周轉(zhuǎn)量+0.853*原煤-0.124*發(fā)電量+0.036*原油

分析結(jié)論：

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[endif]

通過分析，我們可以知道：

由結(jié)果分析1、知，本例很適合使用因子分析。

由結(jié)果分析2、3、4可知，本例適合選前兩個(gè)公因子進(jìn)行分析，因?yàn)檫@已足夠替代原來的變量，它們幾乎涵蓋了原變量的全部信息。

結(jié)果分析5給出了本例中的兩個(gè)公因子及其所反映的變量。

結(jié)果分析6給出了公因子與標(biāo)準(zhǔn)化形式的變量之間的表達(dá)式。

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[endif]

參考案例數(shù)據(jù)：

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[endif]

[if !supportLists]【1】    [endif]spss統(tǒng)計(jì)分析與行業(yè)應(yīng)用案例詳解(第四版)  楊維忠,張?zhí)?王國平  清華大學(xué)出版社

[if !supportLists]【2】 [endif]（獲取更多知識，前往gz號程式解說）

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