产品运营数据分析—SPSS数据分组案例

当我们的样本量过大,譬如以前讲过的,EXCEL2010最大只支持1048576行、16384列,尤其是当行数大于30万,一般的办公电脑处理都比较吃力,所以推荐数据分析师们做大数据量处理,还是用SPSS。

今天分享SPSS的数据分组,在SPSS里面,这个功能路径是:【转化——重新编码为相同变量】、【转化——重新编码为不同变量】,常用的是第二个,不会覆盖原有的变量数据。

第一步,数据录入

继续沿用之前的EXCEL数据文档,把数据拷贝到SPSS软件,设定好变量名称,如下图:

数据视图:

变量视图

这里注意将【PV】这个变量定义为【数值型】,选择了【逗号】表示用千分位区分;

第二步,进入编码功能

第三步,选择编码变量

这里选择【页面PV】,点击红圈中的箭头,选入右边的变量框;

第四步,定义输出变量

这里定义的新变量名是【PV_G】,标签是【PV分组】;

第五步,设定旧值和新值

入口是上图中的【旧值和新值】,进入后,看到下面的界面,左右两大部分,左边是原有的旧值设定,右边是编码后产生的新值;数据分析师培训

开始编码,编码标准,按照昨天的分类,如下图:

指定旧值范围

第一组,是0-10万,大于等于0,小于10万,因此,旧值部分是:从最小值到99999;

注意这里的输出变量名称是【0-10万】,下面有个勾选【输出变量为字符串】,并指定宽度,默认是8,我们定义为12,为何不是8,后面看下结果,就知道了。

定义好之后,点击【添加】,旧值和新值就定义好了,依次定义各个分组的数值。

最后一组,我们通常定义为【范围,从值到最高】,不至于遗漏数据,正如第一组,我们会定义为【范围,从最低值】。

定义好旧值新值,点击【继续】,返回设定页面,这时候,【确定】按钮激活,点击后,编码完成。

第六步,编码完成http://www.cda.cn/view/16368.html

如图,数据分组后的界面,注意这里有两个分组变量,第一个是【PV_G】,这是字符串宽度为8的时候,第二个是【PV_GROUP】,字符串是宽度为12,区别和原因,大家自己想想就明白。想了解更多关于数据分析师方面的知识,到cda数据分析师官网

数据分组后的变量视图

产品运营数据分析—SPSS数据分组案例的更多相关文章

  1. 不会用数据可视化大屏?一招教你轻松使用数据可视化BI软件创建农业公司运营数据分析大屏

    灯果数据可视化BI软件是新一代人工智能数据可视化大屏软件,内置丰富的大屏模板,可视化编辑操作,无需任何经验就可以创建属于你自己的大屏.大家可以在他们的官网下载软件.   本文以农业公司运营数据分析大屏 ...

  2. 小白学 Python 数据分析(11):Pandas (十)数据分组

    人生苦短,我用 Python 前文传送门: 小白学 Python 数据分析(1):数据分析基础 小白学 Python 数据分析(2):Pandas (一)概述 小白学 Python 数据分析(3):P ...

  3. 利用python进行数据分析之数据聚合和分组运算

    对数据集进行分组并对各分组应用函数是数据分析中的重要环节. group by技术 pandas对象中的数据会根据你所提供的一个或多个键被拆分为多组,拆分操作是在对象的特定轴上执行的,然后将一个函数应用 ...

  4. 最近整理出了有关大数据,微服务,分布式,Java,Python,Web前端,产品运营,交互等1.7G的学习资料,有视频教程,源码,课件,工具,面试题等等。这里将珍藏多年的资源免费分享给各位小伙伴们

    大数据,微服务,分布式,Java,Python,Web前端,产品运营,交互 领取方式在篇尾!!! 基础篇.互联网架构,高级程序员必备视频,Linux系统.JVM.大型分布式电商项目实战视频...... ...

  5. python中pandas数据分析基础3(数据索引、数据分组与分组运算、数据离散化、数据合并)

    //2019.07.19/20 python中pandas数据分析基础(数据重塑与轴向转化.数据分组与分组运算.离散化处理.多数据文件合并操作) 3.1 数据重塑与轴向转换1.层次化索引使得一个轴上拥 ...

  6. MySQL:基础—数据分组

    MySQL:基础-数据分组 1.为什么要分组: 比如一个表中有多条订单记录,如上图,每条记录对应着一个商品,现在我要查询 每个商品被订购的单数 准备出货?也就是找到每个商品被订购的数量. 如果只找一个 ...

  7. Lotus防病毒与数据备份案例

    Lotus防病毒与数据备份案例 上文(http://chenguang.blog.51cto.com/350944/1334595)中我们已安装好了Domino服务器,这节里我们需要考虑安全解决方案, ...

  8. D3js初探及数据可视化案例设计实战

    摘要:本文以本人目前所做项目为基础,从设计的角度探讨数据可视化的设计的方法.过程和结果,起抛砖引玉之效.在技术方案上,我们采用通用web架构和d3js作为主要技术手段:考虑到项目需求,这里所做的可视化 ...

  9. pandas学习(数据分组与分组运算、离散化处理、数据合并)

    pandas学习(数据分组与分组运算.离散化处理.数据合并) 目录 数据分组与分组运算 离散化处理 数据合并 数据分组与分组运算 GroupBy技术:实现数据的分组,和分组运算,作用类似于数据透视表 ...

随机推荐

  1. OpenSSL和Python实现RSA Key公钥加密私钥解密

    基于非对称算法的RSA Key主要有两个用途,数字签名和验证(私钥签名,公钥验证),以及非对称加解密(公钥加密,私钥解密).本文提供一个基于OpenSSL和Python进行非对称加解密的例子. 1. ...

  2. python装饰器,迭代器,生成器,协程

    python装饰器[1] 首先先明白以下两点 #嵌套函数 def out1(): def inner1(): print(1234) inner1()#当没有加入inner时out()不会打印输出12 ...

  3. 【图文教程】CentOS 7配置静态IP地址

    文档目标:帮助新手在刚刚安装好的CentOS 7上设置静态IP地址. 目标人群:本篇教程比较简单,针对的是初学者,专业人士请跳过,不喜勿喷.谢谢! 在vmware中安装好centos7(安装过程省略) ...

  4. Mybatis获取自增主键值

    1.配置文件变化 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?> <!DOCTYPE mapper PUBLI ...

  5. CentOS7.x安装nodejs-10.16.3

    Wiki.js 安装 需要用到nodejs,本文介绍下快速安装nodejs 环境: 操作系统:CentOS7.6 nodejs版本:10.16.3 官网:https://nodejs.org/en/ ...

  6. (C99)复合字面量

    #include <stdio.h> struct argvs { char a[64]; int b; }; int pfunc(struct argvs *a) { printf(&q ...

  7. Mongo mongoexport/mongoimport介绍

    一.Mongoexport导出数据 1,导出json数据 mongoexport -d db -c collection -o save-file.dat 2,导出CSV数据 mongoexport ...

  8. HashMap,HashTable,ConcurrentHashMap的实现原理及区别

    http://youzhixueyuan.com/concurrenthashmap.html 一.哈希表 哈希表就是一种以 键-值(key-indexed) 存储数据的结构,我们只要输入待查找的值即 ...

  9. Django系列(一):前期准备

    1.web应用 Web应用程序是一种可以通过web访问的应用程序,程序的最大好处是用户很容易访问应用程序,用户只需要有浏览器即可,不需要再安装其他软件.应用程序有两种模式C/S.B/S.C/S是客户端 ...

  10. NCNN使用总结

    目录 NCNN简介 NCNN注意事项 NCNN使用心得 小技巧 小想法 NCNN简介 ncnn 是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架.ncnn 从设计之初深刻考虑手机端的部署和使用.无第 ...