SPSS 入门必备：案例和数据集

R语言数据挖掘精选案例

汇集众多SPSS应用案例，为数据分析爱好者提供参考。愿这份资源能够帮助到有需要的人。

SPSS实用指南，助力新手快速掌握操作技巧，成为统计分析能手，即使是非统计专业人士也能轻松上手。

此项目包含实时电影推荐系统项目源码和数据集。

影视评分：分析电影评分、评论和用户行为 电商交易：聚合订单信息、商品信息和用户行为 社交网络：探索用户互动、内容传播和网络结构 金融数据：处理股票交易、基金收益和市场趋势 物联网数据：分析传感器数据、设备状态和异常检测

超过 500M 的 MovieLens 数据集，为推荐算法研究和实践提供了丰富的数据支持，涵盖电影评分、用户属性等多个维度。 数据集包含六个文件，适用于不同规模的算法训练和测试，是推荐系统领域不可或缺的重要资源。

SPSS快速入门指南 本指南涵盖SPSS软件的基础应用与统计分析方法，帮助您快速上手SPSS，进行数据分析。 目录 SPSS软件简介 SPSS基本统计分析 均值检验 非参数检验 方差分析 相关与回归分析 聚类分析 判别分析 因子分析 对应分析 生存分析

AB测试数据集案例详解

KMeans聚类分析案例——顾客数据集 导入数据集：加载顾客数据集，对数据进行预处理，清洗缺失值和异常值。 特征选择：根据业务需求选择与顾客行为相关的特征，如年龄、收入、购买频率等。 标准化处理：使用标准化方法处理特征，确保数据尺度一致。 选择K值：通过肘部法则或轮廓系数确定最佳的聚类数K。 聚类建模：应用KMeans算法进行聚类，得到不同类型的顾客群体。 聚类分析：分析每个聚类的特征，帮助企业制定个性化营销策略。 可视化展示：使用降维技术如PCA进行可视化，方便观察不同顾客群体的分布情况。