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1.spss软件概述-SPSS数据分析入门手册
2.spss数据处理基础1-SPSS数据分析入门手册
3.spss数据处理基础2-SPSS数据分析入门手册
4.spss数据处理基础3-SPSS数据分析入门手册
5.数据分析之数据来源-SPSS数据分析入门手册
6.调查统计的方式-SPSS数据分析入门手册
7.随机抽样的抽样方式-SPSS数据分析入门手册
8.数据调查方法-SPSS数据分析入门手册
9.调查问卷的设计-SPSS数据分析入门手册
10.问卷数据的录入与变量整理1-SPSS数据分析入门手册
11.问卷数据的录入与变量整理2-SPSS数据分析入门手册
12.问卷数据分析-SPSS数据分析入门手册
13.回归分析的基本概念-SPSS数据分析入门手册
14.一元回归分析-SPSS数据分析入门手册
15.多元回归分析-SPSS数据分析入门手册
16.逐步回归-SPSS数据分析入门手册
17.非线性回归-SPSS数据分析入门手册
18.综合案例-服装销量预测1-SPSS数据分析入门手册
19.综合案例-服装销量预测2-SPSS数据分析入门手册
20.综合案例-服装销量预测3-SPSS数据分析入门手册
21.哑变量的基本概念-SPSS数据分析入门手册
22.哑变量回归-SPSS数据分析入门手册
23.逻辑回归概述-SPSS数据分析入门手册
24.二元逻辑回归-SPSS数据分析入门手册
25.多项逻辑回归-SPSS数据分析入门手册
26.条件逻辑回归-SPSS数据分析入门手册
27.逻辑回归的综合案例 1-SPSS数据分析入门手册
28.逻辑回归的综合案例 2-SPSS数据分析入门手册
29.逻辑回归的综合案例 3-SPSS数据分析入门手册
30.逻辑回归的综合案例 4-SPSS数据分析入门手册
31.时间序列的成分-SPSS数据分析入门手册
32.平稳序列的预测1-SPSS数据分析入门手册
33.平稳序列的预测2-SPSS数据分析入门手册
34.趋势序列的预测1-SPSS数据分析入门手册
35.趋势序列的预测2-SPSS数据分析入门手册
36.多成分序列的预测1-SPSS数据分析入门手册
37.多成分序列的预测2-SPSS数据分析入门手册
38.时间序列预测的综合案例-SPSS数据分析入门手册
39.决策树模型的基本概念-SPSS数据分析入门手册
40.决策树常见算法介绍1-SPSS数据分析入门手册
41.决策树常见算法介绍2-SPSS数据分析入门手册
42.决策树过拟合问题解决方法-SPSS数据分析入门手册
43.实战案例-基于决策树的银行客户细分1-SPSS数据分析入门手册
44.实战案例-基于决策树的银行客户细分2-SPSS数据分析入门手册
45.算法的基本概念-SPSS数据分析入门手册
46.means聚类算法-SPSS数据分析入门手册
47.means模型实战-SPSS数据分析入门手册
48.系统聚类算法介绍-SPSS数据分析入门手册
49.类间距离的度量-SPSS数据分析入门手册
50.系统聚类模型实战-SPSS数据分析入门手册
51.knn近邻算法概述-SPSS数据分析入门手册
52.knn近邻算法拓展-SPSS数据分析入门手册
53.因子分析概述-SPSS数据分析入门手册
54.因子分析与主成分分析对比-SPSS数据分析入门手册
55.因子分析实战之体育成绩分析01-SPSS数据分析入门手册
56.因子分析实战之体育成绩分析02-SPSS数据分析入门手册
57.人工神经网络概述-SPSS数据分析入门手册
58.BP神经网络与RBF神经网络-SPSS数据分析入门手册
59.神经网络实战案例-SPSS数据分析入门手册
60.数据挖掘概述-SPSS数据分析入门手册
61.实战案例-消费者购买保健品动机1-SPSS数据分析入门手册
62.实战案例-消费者购买保健品动机2-SPSS数据分析入门手册
63.实战案例-消费者购买保健品动机3-SPSS数据分析入门手册
64.淘宝大卖家营销数据分析1-SPSS数据分析入门手册
65.淘宝大卖家营销数据分析2-SPSS数据分析入门手册
66.淘宝大卖家营销数据分析3-SPSS数据分析入门手册
67.淘宝大卖家营销数据分析4-SPSS数据分析入门手册
68.淘宝大卖家营销数据分析5-SPSS数据分析入门手册
69.汽车销量预测案例1-SPSS数据分析入门手册
70.汽车销量预测案例2-SPSS数据分析入门手册
71.汽车销量预测案例3-SPSS数据分析入门手册
72.住院费用影响因素挖掘1-SPSS数据分析入门手册
73.住院费用影响因素挖掘2-SPSS数据分析入门手册
74.住院费用影响因素挖掘3-SPSS数据分析入门手册
75.住院费用影响因素挖掘4-SPSS数据分析入门手册
本节课讲解【实战案例-探讨消费者购买保健品的动机】，课中的难点或重点同学们可以根据需要进行笔记，也可以在下方评论区进行留言，老师会根据你们的问题进行回复。
那就开始今天的教程吧。
1、我们继续上节课的讲解，在之前我们通过因子分析，将20个变量浓缩成了5个公因子，下面我们需要进行的工作就是针对不同的人群特征分析其在各因子评分上的差异。
2、我们打开本节课的工程文件，在软件中我们可以看到五个信息【外界影响、延缓衰老、身体健康、气质肤色、特定问题】进行一个分析，具体如图示。
3、我们打开【查看器】面板，在面板中我们进行一个文档的查看预览，具体如图示。
4、在查看器的统计信息中，我们可以看到之前的【外界影响、延缓衰老、身体健康、气质肤色、特定问题】信息。
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