《Stata統計分析商用建模與綜合案例精解》是清華大學出版社2021年出版的書籍。
基本介紹
- 中文名：Stata統計分析商用建模與綜合案例精解
- 作者：楊維忠、張甜
- 出版社：清華大學出版社
- ISBN：9787302585756
- 定價：109
內容簡介,作者簡介,目 錄,
內容簡介
Stata作為一款流行的經典統計分析軟體，非常適合作為各行業進行數據建模分析的工具。本書將 Stata建模技術套用於當下熱門的商業領域，為各類有志於改善自身商業運營能力或致力於提升自身競爭力的讀者提供借鑑。 本書第1章為Stata操作快速入門，第2章為建模技術要點介紹，第3章為Stata基本分析檢驗，後續各章均以實際商業套用案例的形式介紹Stata在商業運營實踐建模中的套用。本書**的特色和優勢在於將Stata建模技術和商業領域套用有機結合，從使用的Stata建模技術來看，包括線性回歸分析、Logit回歸分析、Probit回歸分析、截取回歸分析、斷尾回歸分析、相關分析、主成分分析、因子分析、聚類分析、描述性分析、方差分析、平穩時間序列分析、非平穩時間序列分析、長面板數據分析、短面板數據分析等多種常見統計建模技術。
作者簡介
張甜,山東大學金融學博士生，金融風險領域研究專家，參與《地方金融運行動態監測及系統性風險預警研究》等多項重大項目，精通SPSS、Stata、R語言，編著有《SPSS統計分析與行業套用案例詳解》 《Stata統計分析與行業套用案例詳解》等書。
楊維忠,山東大學經濟學碩士，CPA，十年商業銀行工作經歷，歷任運營、風控、行銷、內控等多個職位，擅長商務建模，精通SPSS、Stata、EViews，編著有《SPSS數據挖掘與案例分析套用實踐》 《Stata統計分析與實驗指導》等近十本書。
目 錄
第1章 Stata操作快速入門 1
1.1 Stata 16.0視窗說明 1
1.1.1 設定偏好的界面語言 2
1.1.2 編輯數據與變數 4
1.1.3 讀取以前創建的Stata格式的數據檔案 6
1.2 Stata 16.0變數與數據常用操作 7
1.2.1 創建和替代變數 7
1.2.2 分類變數和定序變數的基本操作 10
1.2.3 數據的基本操作 13
1.2.4 定義數據的子集概述 17
1.3 Stata描述統計 20
1.3.1 定距變數的描述性統計 20
1.3.2 正態性檢驗和數據轉換 24
1.4 Stata 製圖簡介 27
1.4.1 直方圖 27
1.4.2 散點圖 30
1.4.3 曲線標繪圖 33
1.4.4 實例四—連線標繪圖 36
1.4.5 實例五—箱圖 38
1.4.6 餅圖 40
1.4.7 條形圖 42
1.4.8 點圖 44
第2章 Stata建模技術要點介紹 47
2.1 Stata中的建模技術 47
2.1.1 匯總、表格和假設檢驗模組 47
2.1.2 線性模型及相關模組 53
2.1.3 二元結果模組 58
2.1.4 序數結果模組 59
2.1.5 分類結果模組 60
2.1.6 多元分析模組 61
2.1.7 時間序列模組 66
2.1.8 多元時間序列模組 70
2.1.9 縱向/面板數據模組 73
2.1.10 生存分析模組 75
2.1.11 貝葉斯分析模組 79
2.1.12 本書寫作思路 79
2.2 建模注意事項 80
2.2.1 注意事項一：建模是為了解決具體的問題 80
2.2.2 注意事項二：有效建模的前提是具備問題領域的專業知識 80
2.2.3 注意事項三：建模之前必須進行數據的準備 81
2.2.4 注意事項四：最終模型的生成在多數情況下並不是一步到位的 82
2.2.5 注意事項五：模型要能夠用來預測，但預測並不僅含直接預測 82
2.2.6 注意事項六：對模型的評價方面要堅持結果導向和價值導向 83
2.2.7 注意事項七：建立的模型應該是持續動態最佳化完善的，而非一成不變的 84
2.3 研究方案設計 84
2.3.1 要有明確的研究目的，在此基礎上制定可行的研究計畫 85
2.3.2 根據已制定的研究計畫蒐集研究所需要的資料 85
2.3.3 運用數據統計分析軟體對蒐集到的資料進行整理 86
2.3.4 使用合適的分析方法和工具對資料進行各種分析 86
2.3.5 分析研究結果，得出研究結論 86
第3章 Stata基本分析檢驗 87
3.1 Stata參數檢驗 87
3.1.1 單一樣本T檢驗 87
3.1.2 獨立樣本T檢驗 89
3.1.3 配對樣本T檢驗 91
3.1.4 單一樣本方差的假設檢驗 93
3.1.5 雙樣本方差的假設檢驗 94
3.2 Stata非參數檢驗 96
3.3 分類變數描述統計 105
第4章 商超連鎖企業按門店特徵聚類建模技術 111
4.1 建模技術 111
4.2 建模思路 113
4.3 數據準備 113
4.4 聚類分析 114
4.4.1 劃分聚類分析過程 115
4.4.2 劃分聚類結果分析 115
4.4.3 層次聚類分析過程 128
4.4.4 層次聚類結果分析 130
4.5 研究結論 147
第5章 醫藥製造業上市公司估值建模技術 149
5.1 建模數據來源與研究思路 149
5.2 描述性分析 151
5.2.1 Stata分析過程 151
5.2.2 結果分析 152
5.3 相關性分析 162
5.3.1 Stata分析過程 162
5.3.2 結果分析 163
5.4 建立模型 167
5.4.1 市盈率口徑估值與業績表現研究 167
5.4.2 市淨率口徑估值與業績表現研究 175
5.5 研究結論 183
第6章 財險公司客戶服務滿意度調研建模技術 185
6.1 建模背景與理論基礎 185
6.2 建模數據來源與研究思路 188
6.3 描述性分析 190
6.3.1 Stata分析過程 190
6.3.2 結果分析 191
6.4 信度分析 196
6.4.1 Stata分析過程 196
6.4.2 結果分析 196
6.5 相關性分析 197
6.5.1 Stata分析過程 197
6.5.2 結果分析 198
6.6 建立模型 199
6.6.1 客戶滿意度影響因素的實證分析 199
6.6.2 客戶再次購買行為影響因素的實證分析 205
6.6.3 關於客戶推薦購買行為影響因素的實證分析 211
6.7 最佳化模型 215
6.7.1 客戶滿意度影響因素的實證分析 216
6.7.2 客戶再次購買行為影響因素的實證分析 221
6.7.3 關於客戶推薦購買行為影響因素的實證分析 226
6.8 研究結論 232
第7章 影音企業會員量與價值貢獻分析建模技術 234
7.1 建模技術 234
7.2 建模思路 235
7.3 數據準備 235
7.4 建模分析 236
7.4.1 研究過程 236
7.4.2 結果分析 238
7.5 研究結論 244
第8章 生產製造企業利潤驅動因素分析建模技術 245
8.1 建模思路 245
8.2 描述性分析 246
8.2.1 Stata分析過程 246
8.2.2 結果分析 247
8.3 時間序列趨勢圖 249
8.3.1 Stata分析過程 249
8.3.2 結果分析 249
8.4 相關性分析 252
8.4.1 Stata分析過程 252
8.4.2 結果分析 252
8.5 單位根檢驗 254
8.5.1 Stata分析過程 254
8.5.2 結果分析 255
8.6 建立模型 262
8.7 研究結論 263
第9章 手機遊戲玩家體驗評價影響因素建模分析 265
9.1 建模技術 265
9.2 數據來源 267
9.3 建立模型 268
9.3.1 回歸分析 269
9.3.2 單因素方差分析 283
9.3.3 單因變數多因素方差分析 286
9.4 研究結論 287
第10章 家政行業客戶消費滿意度調研建模技術 289
10.1 建模技術 289
10.2 建模數據來源與分析思路 291
10.3 建模前的數據準備 294
10.3.1 數據整理 294
10.3.2 信度分析 296
10.3.3 描述性分析 298
10.3.4 相關性分析 301
10.3.5 主成分分析 303
10.4 建立斷尾回歸分析模型 306
10.4.1 客戶消費滿意度影響因素建模技術 307
10.4.2 客戶消費次數影響因素建模技術 325
10.4.3 客戶推薦次數影響因素建模技術 328
10.5 研究結論 331
第11章 國際貿易行業建模分析套用舉例 333
11.1 建模數據來源與研究思路 333
11.2 描述性分析 334
11.1.1 Stata分析過程 334
11.1.2 結果分析 335
11.2 時間序列趨勢圖 336
11.2.1 Stata分析過程 336
11.2.2 結果分析 337
11.3 相關性分析 342
11.3.1 Stata分析過程 342
11.3.2 結果分析 342
11.4 單位根檢驗 345
11.4.1 Stata分析過程 345
11.4.2 結果分析 346
11.5 格蘭傑因果關係檢驗 350
11.5.1 Stata分析過程 351
11.5.2 結果分析 351
11.6 建立模型 353
11.7 研究結論 354
第12章 美容連鎖企業按門店特徵分類分析建模技術 356
12.1 建模技術 356
12.2 建模思路 357
12.3 數據準備 357
12.4 因子分析 358
12.4.1 分析過程 359
12.4.2 結果分析 362
12.5 研究結論 388
第13章 酒水飲料行業行銷診斷短面板數據建模技術 390
13.1 建模技術 390
13.2 建模思路 390
13.3 數據準備 391
13.4 建模分析 392
13.4.1 研究過程 392
13.4.2 結果分析 394
13.5 研究結論 407
第14章 健身行業經營分析長面板數據建模技術 408
14.1 建模技術 408
14.2 建模思路 408
14.3 數據準備 409
14.4 建模分析 410
14.4.1 研究過程 410
14.4.2 結果分析 412
14.5 研究結論 424
