【零基础如何入门数据分析？】零基础入门数据分析，建议先从Excel开始，因为Excel是数据分析最常用的工具，功能强大，入门容易 。
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从Excel开始Excel需要学习的有3点，Excel公式、数据透视表和Excel图表 。
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1、Excel公式
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2、数据透视表
3、Excel图表
学习一些SQL基础接着建议学习MySQL，因为数据分析跟数据打交道，懂点sql知识还是很有必要的 。
懂点统计学理论很有必要统计学是必须的，不懂统计学根本算不上数据分析师，具体内容有：统计学基础、参数估计、假设检验、方差分析、线性回归、时间序列、聚类分析、主成分分析及因子分析等 。
SPSS分析工具除了Excel，推荐SPSS，使用广泛，容易上手 。
因为统计学很有些分析方法通过Excel就可以搞定；有些不行，必须通过其他工具才能搞定，例如多元线性回归、聚类分析、主成分分析及因子分析，都需要用到SPSS 。
在掌握了统计学的基础上，在学习SPSS是很容易的，因为SPSS只是一个工具而已 。
编程学习（可选）另外，有精力的话，懂点编程也是必须的，因为用Excel做数据分析，少量数据（大约几十万甚至百万）没有问题，但是再大一点的数据通过程序来程序会更高效 。
1、Python/R
Python和R都可以，R在数据分析方面更加强大，也更成熟，但是想往机器学习方向发展的话，Python还是主流语言，推荐学习Python 。
2、Excel VBA
虽然Excel为我们提供了很多好用的公式和功能，但是还有很多工作无法用现有的公式和功能批量完成，比如Excel表格的批量拆分、数据批量分类等，而借助于VBA代码，可以很方便地处理这些问题 。
回答完毕！
用SPSS进行分类变量频率分析？1、数据录入SPSS 。
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2、选择Analyze→Regression→Binary?Logistic 。
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3、主对话框设置：将因变量cancer送入Dependent框中，将纳入模型的自变量sex,?age,?BMI和COPD变量Covariates中 。本研究中，纳入age变量仅仅是为了调整该变量带来的混杂（不关心该变量的OR值），因此将age直接将改变量纳入Logistic回归模型 。
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4、Categorical设置：该选项可将多分类变量（包括有序多分类和无序多分类）变换成哑变量，指定某一分类为参照 。本研究中，COPD是多分类变量，我们指定“无COPD病史”的研究对象为参照组，分别比较“轻／中度”和“重度”组相对于参照组患肺癌的风险变化 。
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5、点击Categorical→将左侧Covariates中的COPD变量送入右侧Categorical?Covariates中 。
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6、Hosmer-Lemeshow?goodness-of-fit：检验模型的拟合优度；?CI?for?exp(B)：结果给出OR值的95%可信区间；?Display→At?last?step：仅展示变量筛选的最后一步结果 。?→Continue→回到主界面→OK 。
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