内容简介 本书共5章，涉及使用SPSS Statistics和SAS EG做商业数据分析的主要分析方法。其中，第1章的主要内容为数据分析方法概述；第2章至第4章的主要内容为横截面数据分析方法；第5章的主要内容为时间序列分析方法。每章都根据所涉及的知识点的不同，选取了实用的案例，并为读者准备了相应的思考和练习题。 本书是一本面向商业数据分析初学者的教材，从具体的商业数据分析案例入手，使读者掌握数据分析的目的、理念、思路与分析步骤。本书力图淡化技术，对于方法的介绍也尽量避免涉及过多的数学内容，和高等数学相关的内容只在线形回归和主成分分析这两节中涉及到，而且都辅以图形作形象的展现。因此本书的读者只需要具有高中水平的数学基础即可。 序言：这是一个用数据说话的时代 在CDA（注册数据分析师）Level I级教材付诸印刷之际，关于数据分析这个职业及其价值的报道就有很多。比如，下面两条报道就充分体现了在大数据时代下，数据分析的价值。这在以前是从来没有过的。 LinkedIn的最新投票结果显示，‘统计分析和数据挖掘’是2014年最大的求职法宝。LinkedIn对全球超过3.3亿用户的工作经历和技能进行分析，公布2014年最受雇主喜欢、最炙手可热的25项技能，其中位列榜首的是统计分析和数据挖掘。 麦肯锡公司的一份研究预测称，到2018年，在“具有深入分析能力的人才”方面，美国可能面临着14万到19万人的缺口，而“可以利用大数据分析来做出有效决策的经理和分析师”缺口则会达到150万人。数据科学家将成为2015年最热门的职业。 早在2010年2月，肯尼斯·库克尔在《经济学人》上发表了一份关于管理信息的特别报告——《数据，无所不在的数据》，文中写道：“世界上有着无法想象的巨量数字信息，并以极快的速度增长……从经济界到科学界，从政府部门到艺术领域，很多地方都已感受到了这种巨量信息的影响。”20…