多变量分析——数据挖掘与数据分析.pdf

简介：
《多变量分析——数据挖掘与数据分析》是一本深入探讨如何运用统计方法进行复杂数据集研究的专业书籍，适合从事数据分析和数据科学领域的专业人士阅读。 【对应分析概述】 对应分析是一种用于处理定性数据的统计方法，在涉及多个定类变量的情况下尤为有效。当超过两个以上的定类变量需要进行研究时，多重对应分析成为一种有效的工具。这种方法能够揭示不同类别间的关联，并通过二维图形直观展示这些关系，有助于数据分析和市场研究。 【数据格式与应用】 对应分析通常基于列联表或交叉频数表，展示了消费者对产品或属性的选择频率。背景变量及属性变量可以单独使用或者一起运用。简单对应分析适用于两个定类变量的场景下进行研究，而多元对应分析则用于处理多个定类变量之间的关系。 在汽车数据集中，包含如车辆来源国、尺寸规格、车型种类等七个不同的分类信息时，多重对应分析可以帮助我们揭示这些不同类别间的复杂联系和模式。例如，在该案例中通过多对一的对比研究发现美国产车主要为大型家庭用车且购买者大多是有孩子的已婚夫妇；相比之下日本与欧洲生产的车辆则更受没有子女的年轻夫妻的喜爱。 【操作步骤与解读】 使用SPSS软件进行多重对应分析时，用户需要选择“降维”菜单下的最优尺度算法。在此过程中根据实际需求挑选合适的高级定类数据分析方法（如多重对应分析）。值得注意的是，在不同的版本中所列出的选择项可能会有所差异，请仔细查看以确保正确操作。 在执行具体实验前将所有待考察的变量加入到分析变量列表内，同时也可以选择是否需要把某些辅助性信息作为额外图例显示出来。完成以上设置后点击运行即可获取对应图表结果。通过观察这些图形可以发现如美国车主要为大型家庭用车、购买者多为已婚带孩子的群体；而日本和欧洲生产的车辆则更受没有子女的年轻夫妻的喜爱等现象。 【优点与局限】 对应分析的主要优势在于其能够处理类别众多的定性变量，揭示不同类别的关系，并通过图形化展示使理解更加直观。此外还可以将名义变量或有序变量转化为间距变量进行进一步研究。然而该方法也有一定的限制：无法执行相关性的假设检验、维度需要人工设定、解释复杂度较高以及对极端值敏感等。 【应用领域】 对应分析在市场研究中有着广泛的应用，包括概念发展（如新产品开发）、市场竞争者定位和广告效果评估等多个方面。通过这种方法可以深入了解目标用户群体特征及竞品用户的重叠情况，并据此制定更加精准的产品创新策略与市场营销方案。 【总结】 综上所述，对应分析是一种强大的定性数据分析工具，在处理多个分类变量的数据时尤其有效。借助图形化展示方式能够直观理解不同类别间的关系结构，从而帮助洞察消费者行为模式和市场动态变化趋势。实际应用中需要注意数据格式的规范以及选择合适的统计软件与方法以确保准确解读结果信息。