SPSSAU：一款在線數(shù)據(jù)分析平臺(tái)工具

長久以來，SPSSAU在用戶中的形象一直與SPSS和問卷分析綁定在一起。我們也經(jīng)常收到這樣的問題：

• SPSSAU和SPSS是什么關(guān)系？？
• SPSSAU就是分析論文數(shù)據(jù)的嗎？
• SPSSAU只能做問卷分析？

實(shí)際上，SPSSAU作為一款在線數(shù)據(jù)分析平臺(tái)工具，有很多非常好用且獨(dú)有的功能。不僅可以做調(diào)查問卷或論文數(shù)據(jù)分析，在很多領(lǐng)域SPSSAU也可以幫助用戶深入挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值、提高分析效率。

今天，就讓小編帶你一起了解，SPSSAU那些少有人知的實(shí)用方法。

01 滿意度分析

一鍵量化滿意度結(jié)果

如今，滿意度調(diào)研已逐漸成為許多公司和機(jī)構(gòu)進(jìn)行市場調(diào)查的一個(gè)重要方面，提高客戶滿意度也成為許多公司的主要運(yùn)營指標(biāo)之一。

但是怎么做才能客觀地測量出客戶的滿意度呢？別著急，以下幾種滿意度模型總有一款適合你。

① NPS凈推薦值

② Kano模型

③ IPA分析

02 RFM模型

深入分析客戶價(jià)值

當(dāng)企業(yè)擁有了大批客戶，如果能對(duì)客戶群體進(jìn)行細(xì)分，區(qū)別出低價(jià)值客戶、高價(jià)值客戶，對(duì)不同的客戶群體提供個(gè)性化服務(wù)，就能實(shí)現(xiàn)效益最大化。

理想很美好，現(xiàn)實(shí)卻很骨感，怎樣才能找出哪些客戶是核心用戶呢？別擔(dān)心，RFM模型可以幫你解決這個(gè)問題。

03 綜合評(píng)價(jià)

多種綜合評(píng)價(jià)方法

綜合評(píng)價(jià)是對(duì)一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)中多個(gè)指標(biāo)進(jìn)行總體評(píng)價(jià)的方法，可應(yīng)用在項(xiàng)目管理、工程技術(shù)及科學(xué)決策等多個(gè)領(lǐng)域。

SPSSAU提供多種綜合評(píng)價(jià)方法，如AHP層次分析、熵值法、模糊綜合評(píng)價(jià)、TOPSIS法等。

04 計(jì)量經(jīng)濟(jì)

多種實(shí)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)方法

SPSSAU計(jì)量經(jīng)濟(jì)研究模塊中提供了很多常用的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，相比其他軟件使用起來更加簡單、易操作。查看幫助手冊(cè)及視頻教程可以了解針對(duì)模型的具體操作步驟及原理說明。

OLS回歸：OLS回歸也稱作最小二乘法回歸，在社會(huì)學(xué)研究中稱為線性回歸（regression analysis）。通過一系列的預(yù)測變量來預(yù)測響應(yīng)變量。

Robust回歸：當(dāng)進(jìn)行OLS回歸分析時(shí)，出現(xiàn)嚴(yán)重的異方差問題會(huì)影響模型估計(jì)和模型檢驗(yàn)，因而在OLS回歸時(shí)需對(duì)異方差問題進(jìn)行檢驗(yàn)和處理。Robust穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤回歸就是當(dāng)前最為流行也最為有效的異方差問題處理辦法。

分位數(shù)回歸：如果想研究X對(duì)于Y的影響關(guān)系(Y為定量)，當(dāng)前通常是使用線性O(shè)LS回歸。而如果想看出X對(duì)于Y的影響關(guān)系及影響趨勢(shì)情況，則可以使用分位數(shù)回歸；查看X對(duì)Y的影響趨勢(shì)及變化情況。

ADF檢驗(yàn)：單位根檢驗(yàn)可用于檢驗(yàn)時(shí)間序列是否存在單位根，如果存在單位根就說明為非平衡時(shí)間序列。如果存在單位根即時(shí)間序列數(shù)據(jù)不平穩(wěn)，通常不能進(jìn)行后續(xù)的分析比如ARIMA模型。

ARIMA預(yù)測：ARIMA模型（移動(dòng)平均自回歸模型），其是最常見的時(shí)間序列預(yù)測分析方法。利用歷史數(shù)據(jù)可以預(yù)測前來的情況。

面板模型：面板回歸分析可以用于面板數(shù)據(jù)的影響關(guān)系研究，SPSSAU會(huì)分別進(jìn)行F檢驗(yàn)，BP檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)（豪斯曼檢驗(yàn)）并結(jié)合檢驗(yàn)結(jié)果判斷出最終應(yīng)該使用哪個(gè)模型。

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