spss在旅游业中的应用(编辑修改稿)

spss在旅游业中的应用(编辑修改稿)内容摘要：

在主对话框中单击 【 Statistics】 按钮，弹出相应对话框。 点选 【 Single solution(单一方案 )】 单选钮，并在 【 Number of clusters(聚类数 )】文本框中键入数字 “ 3”表示利用聚类分析将十个地区分为三类。 其他选项保持系统默认，单击 【 Continue】 按钮返回主对话框。 问题一操作详解 Step04： 输出聚类图 在主对话框中单击 【 Plots】 按钮，弹出 【 Plots(绘制 )】 对话框。 勾选 【 Dendrogram(树状图 )】 复选框，表示输出样品的聚类树形图。 其他选项保持系统默认，单击 【 Continue】 按钮返回主对话框。 Step05： 聚类方法选择 在主对话框中单击 【 Method】 按钮，弹出 【 Method(方法 )】对话框。 在 【 Transform Values(转换值 )】 选项组的 【 Standardize】下拉菜单中选择 【 Z scores(Z得分 )】 标准化方法。 其他选项保持系统默认，单击 【 Continue按 】 钮返回主对话框。 Step06： 单击 【 OK】 按钮，完成操作。 问题一操作详解 问题二操作详解 Step01： 计算各项业务的日平均流量 打开数据文件 ，选择菜单栏中的 【 Analyze(分析 )】 → 【 Compare Means(比较均值 )】 → 【 Means(均值 )】命令，弹出 【 Means(均值 )】 对话框。 在左侧的候选变量列表框中选择 “ 股票点播 ” 、 “ 指数点播 ” 等业务。 其他选项保持系统默认，单击 【 OK】 按钮完成操作。 接着根据输出的业务流量统计数据表 ，可以确定日平均流量最大的三项业务 “ 股票点播 ” 、 “ 每日运程 ”和 “ 劲爆笑话 ” 为点播业务最大的业务。 问题二操作详解 问题二操作详解 Step02： 业务流量的差异性研究 选择菜单栏中的 【 Analyze(分析 )】 → 【 Nonparametric Tests（非参数检验） 】 → 【 Legacy Dialogs(旧对话框 )】→ 【 K Related Samples(K个相关样本 )】 命令，弹出 【 Tests for Sevearl Related Samples(多个关联样本检验 )】 对话框。 在候选变量列表框中同时选择 “ 股票点播 ” 、 “ 每日运程 ” 和 “ 劲爆笑话 ” 变量作为配对检验变量，将其同时添加至 【 Test Variable(s)(检验变量 )】 列表框中。 在 【 Test Type(检验类型 )】 选项组中勾选 【 Friedman】 复选框作为配对样本检验的方法。 最后单击主对话框中的 【 OK】按钮，完成操作。 问题二操作详解 问题三操作详解 1. Step01： 绘制序列图 打开数据文件 ，选择菜单栏中的 【 Analyze(分析 )】 → 【 Forecasting(预测 )】 → 【 Sequence Charts(序列图 )】 命令，弹出 【 Sequence Charts(序列图 )】 对话框。 在左侧的候选变量列表框中选择 “ 股票点播 ” 进入右侧的 【 Variables(变量 )】 列表框。 其他选项保持系统默认，单击 【 OK】 按钮完成操作。 根据序列图，观测到股票点播数据虽然平稳，但具有明显的周期性波动特征，因此可以利用 ARMA模型来描述点播数据的波动性。 问题三操作详解 问题三操作详解 Step02： 时间序列 ARMA模型 选择菜单栏中的 【 Analyze(分析 )】 → 【 Forecasting(预测 )】→ 【 Create Models(创建模型 )】 命令，弹出 【 Time Series Modeler(时间序列建模器 )】 对话框。 在左侧的候选变量列表框中选择“ 股票点播 ” 进入右侧的 【 Dependent Variables(因变量 )】 列表框，表示对其进行 ARMA模型分析。 选择 【 Method(方法 )】 下拉菜单中的 【 ARIMA】 选项，表示进行 ARMA模型估计。 接着单击 【。