问卷网的数据怎么在SPSS分析？

一、问卷网的数据怎么在SPSS分析？

若要将问卷网的数据导入SPSS进行分析，您可以按照以下步骤进行：

导出问卷网数据文件：首先，您需要在问卷网上找到自己想要导出的问卷，点击右上角“导出”按钮，选择“Excel”格式导出数据，保存到本地电脑上。

打开SPSS软件：在SPSS软件中，选择“打开文件”功能，并在弹出窗口中选择导出的Excel数据文件。

导入数据：在导入Excel数据文件后，根据需要选择数据文件中要导入哪些数据。选择完毕后，按照提示完成数据导入。

进行统计分析：导入数据后，可以使用SPSS中的各种统计分析函数，如描述性统计、变量分析、方差分析、回归分析等等，根据数据类型、问题类型和研究目的进行选择。

需要注意的是，在数据导入和统计分析过程中，需要尽量避免数据中的错误和异常值的影响。在分析前，可先查看数据是否有空缺、重复或不

二、数据分析的三大标准？

商品数据分析三个常用指标有：

1、客流量、客单价分析：

主要指本月平均每天人流量、客单价情况，与去年同期对比情况。这组数据在分析门店客流量、客单价时特别要注重门店开始促销活动期间及促销活动前的对比分析，促销活动的开展是否对于提高门店客流量、客单价起到了一定的作用。

2、售罄率：

指货品上市后特定时间段销售数量占进货数量的百分比。它是衡量货品销售状况的重要指标。在通常情况下，售罄率越高表示该类别货品销售情况越好，但它跟进货数量有着很大的关系。通过此数据可以针对货品销售的好坏进行及时的调整。

3、库销比：

指库存金额同销售牌价额之比例。简单的来说就是某一时间点的库存能够维持多长时间的销售。它是衡量库存是否合理的重要指标，合理的标准在3-5 左右。在销售数据正常的情况下，存销比过高或过低都是库存情况不正常的体现。通过该组数据的分析可以看出门店库存是否出现异常，特别是否存在库存积压现象。

三、什么是数据分析网赛？

数据分析比赛基本有两个类型：

自己建平台办数据分析比赛（安永，腾讯）在对应的招聘公众号中找

在第三方平台上办比赛（招行，中国移动，各省大数据局等大部分政企）。

国内：

DC(datacastle)竞赛平台

DC竞赛-大数据竞赛平台

举办方类型：国内政府部门（山东省大数据局）、知名企业（华为，OPPO，中国移动，电信）都会在DC平台上举办比赛

特点：

可以丰富简历，拿奖金、面试直通车、实习offer，或者报销去复赛答辩；

会有比赛QQ讨论群，里面会有大佬发baseline，运营小姐姐答疑，氛围也很好。

一般不需要过多计算资源，baseline简单，对新手比较友好。（新手强推）

天池

算法大赛-天池大数据竞赛-天池大赛-阿里云天池

举办方类型：很多会议级专业比赛，专业性较强。

特点：

奖金多，也有实习直通车。但大佬也比较多。。。

TOP方案很多会公布，认真研读的话，算法和代码能力会有很大提升。

很多图像、推荐的比赛。可能需要服务器，天池可能会提供。

题目比较难，整体新手入门不太容易。

还有一些其他平台：和鲸，Biendata, datafountain(DF)，牛客。

四、巨量百应数据大屏的数据如何分析？

回答如下：巨量百应数据大屏的数据分析可以分为以下几个步骤：

1. 数据收集：从巨量百应平台获取所需要的数据，包括广告投放数据、用户行为数据、转化数据等。

2. 数据清洗：对数据进行清洗和处理，包括去重、缺失值处理、异常值处理等。确保数据的准确性和完整性。

3. 数据可视化：利用数据可视化工具，将数据转换成易于理解的可视化图表，如折线图、柱状图、饼图等，以便更好地展示数据。

4. 数据分析：通过对数据的分析，发现数据之间的关联和趋势，了解广告效果、用户行为、转化率等方面的情况。

5. 结果呈现：根据数据分析结果，提出相应的优化建议，以优化广告投放策略、提升用户体验、提高转化率等。

需要注意的是，数据分析不是一次性的，需要不断地收集、清洗、可视化和分析数据，以及不断地优化广告投放策略，才能使广告投放达到最佳效果。

五、分析足球比赛数据的网哪个好呢？

国外的话，像FootballDatabase，Transfermarkt， WhoScored，等等网站都很专业。顺带讲一下他们的侧重点吧！

Transfermarkt：主要侧重于球员的身价和转会信息，但是与足球比赛相关的数据也有，包括比分、赛程、出场进球数据等等；

WhoScored: 数据很全面，联赛数据、球队数据以及球员数据都有，此外他们还有评分系统（针对球员赛后的评分，）

国内的话，类似雷速体育，球探网等也是专业做球迷向的数据网站，此外像搜达足球、直播吧、虎扑、懂球帝等这些平台也有相关数据可供查询。

如果是想了解足球数据API接口的话，那么推荐 纳米数据。 貌似雷速体育、懂球帝、虎扑都有在用纳米提供的数据源。纳米数据的本土化做的不错，足球数据稳定性、准确度都很可靠。当然，他们也提供篮球、电竞等体育项目的数据，覆盖赛事范围很广。

六、7大质量分析工具？

一、鱼骨图：又名因果图（Cause and effect daigram）, 由日本管理大师石川馨先生发明，故又名石川图。此工具简明实用，深入直观，是精益活动中常用武器。

要点：

右边鱼头是果(effect)，左边鱼骨和鱼刺是因（cause)；

鱼骨是大的要因(main-cause)，鱼刺是小的要因（sub-cause);

现场作业大的要因一般为5M1E：人、机、料、法、环、测；

管理类问题大的要因一般为：人、事、地、时、物；

此武器搭配头脑风暴法使用更佳。

PS：头脑风暴法（Brain Storming），一种通过集思广益、发挥团体智慧，从各种不同角度找出问题所有原因或构成要素的会议方法。BS有四大原则：严禁批评、自由奔放、多多益善、搭便车。

二、5-why分析法：又称“5问法”，就是对一个问题点连续以5个“为什么”来追问，以追究其根本原因；之所以叫 5 Why，是因为大多数问题通过问5个问什么基本能找到其根本原因。

三、故障树分析(Fault Tree Analysis:简称FTA) 又称事故树分析，由美国贝尔电报公司的电话实验室于1961年提出，是安全系统工程中最重要的分析方法，常用于各种复杂设备问题的原因分析

一般来讲，安全系统工程的发展也是以故障树分析为主要标志的。故障树分析法故障树分析法1974年美国原子能委员会发表了关于核电站危险性评价报告，即“拉姆森报告”，大量、有效地应用了FTA，从而迅速推动了它的发展。

FTA 以数学为基础，采用逻辑符号帮助分析，直观、明了，思路清晰，逻辑性强，可以做定性分析，也可以做定量分析。

从一个可能的事故开始，自上而下、一层层的寻找顶事件的直接原因和间接原因事件，直到基本原因事件，并用逻辑图把这些事件之间的逻辑关系表达出来。

四、柏拉图 Pareto Chart ：又名主次因素图、排列图，可看作是按降序排列并带有累积百分比的特殊柱状图，是十九世纪的经济学家“维尔法度·柏拉图”首创的一种分析方法。

要事第一，凡事抓重点。此法背后的核心原理就是20/80法则。把数据按次序排列区分，在原因分析时可以找到“关键少数”（Vital Few）和“非关键多数” (Trival Many)，并予以区分。

柏拉图的主要用途

(1)按重要顺序显示出每个质量改进项目对整个质量问题的作用；

(2)识别进行质量改进的机会。

(即识别对质量问题最有影响的因素,并加以确认)

作图步骤

1) 选择要进行质量分析的项目；

2) 选择用来进行质量分析的度量单位，如出现的次数（频数、件数）、成本、金额或其他；

3) 选择进行质量分析的数据的时间间隔；

4) 画横坐标；

5) 画纵坐标；

6) 在每个项目上画长方形，它的高度表示该项目度量单位的量值，显示出每个项目的影响大小；

7) 由左到右累加每个项目的量值（以％表示），并画出累计频率曲线（帕累托曲线），用来表示各个项目的累计影响；

8) 利用柏拉图确定对质量改进最为重要的项目（关键的少数项目）。

五、失效模式及后果分析

六、树状图 Dendrogram：亦称树枝状图，Dendro即希腊语中的“tree” 。树形图是数据树的图形表示形式，以父子层次结构来组织对象，是枚举法的一种表达方式。

风靡全球的麦肯锡金字塔原理 MECE法则，其实本质就是个树状图而已，并不高深。

所谓： MECE=Mutually Exclusive Collectively Exhaustive。

即： 相互独立，完全穷尽。

也是初中学生学习概率问题所需要画的一种图形

最近几年流行的思维导图 Mind map，其实就是树状图哦，只不过更加思维图像化了。对了，Mind map的在线工具有很多。

七、散点图（scatter diagram）：即通过分析数据点在直角坐标系平面上的分布，来判断两变量之间是否存在某种关联的一种图形工具。

散点图中包含的数据越多，比较的效果就越好。

散点图与折线图相似，而不同之处在于折线图通过将点或数据点相连来显示每一个变化。

散点图是回归分析的基础。在回归分析中，散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。

七、质量5大分析工具？

五大质量工具分别是：产品质量先期策划；生产件批准程序；失效模式和效果分析；统计过程控制；量测系统分析。

第一个是APQP（AdvancedProductQualityPlanning）产品质量先期策划；

第二个是PPAP（ProductionPartApprovalProcess）生产件批准程序；

第三个是FMEA（FailureModeandEffectAnalysis）失效模式和效果分析；

第四个是SPC（StatisticalProcessControl）统计过程控制；

第五个是MSA（MeasurementSystemAnalysis）量测系统分析。

八、数据质量的六大特性？

1 完整性：主要包括实体不缺失，属性不缺失，记录不缺失和字段值不缺失四个方面

2 唯一性：指主键唯一和候选键唯一两个方面

3 一致性：指统一数据来源、统一数据存储和统一数据口径。

4 精确度: 指计量误差、度量单位等方面的精确程度。

5 合法性：主要包括格式、类型、域值和业务规则的有效性。

6 及时性：指数据刷新、修改和提取等操作的及时性和快速性。

九、大数据质量的6大特性？

1、海量性：有IDC 最近的报告预测称，在2020 年，将会扩大50 倍的全球数据量。现在来看，大数据的规模一直是一个不断变化的指标，单一数据集的规模范围可以从几十TB到数PB不等。也就是说，存储1 PB数据是需要两万台配备50GB硬盘的个人电脑。而且，很多你意想不到的来源都能产生数据。

2、高速性：指数据被创建和移动的速度。在高速网络时代，创建实时数据流成为了流行趋势，主要是通过基于实现软件性能优化的高速电脑处理器和服务器。企业一般需了解怎么快速创建数据，还需知道怎么快速处理、分析并返回给用户，来满足他们的一些需求。

3、多样性：由于新型多结构数据，导致数据多样性的增加。还包括网络日志、社交媒体、手机通话记录、互联网搜索及传感器网络等数据类型造成。

4、易变性：大数据会呈现出多变的形式和类型，是由于大数据具有多层结构，相比传统的业务数据，大数据有不规则和模糊不清的特性，导致很难甚至不能使用传统的应用软件来分析。随时间演变传统业务数据已拥有标准的格式，能够被标准的商务智能软件识别。现在来看，要处理并从各种形式呈现的复杂数据中挖掘价值，成为了企业面临的挑战。

十、数据分析十大算法？

1、蒙特卡罗算法

2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法

3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题

4、图论算法

5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法

6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法

7、网格算法和穷举法

8、一些连续离散化方法

9、数值分析算法

10、图象处理算法