生成一个频率表
要开始统计分析，首先需要生成一个频率表。
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从 Analyze 菜单中选择 Descriptive Statistics> Frequencies 选项，如图 7 所示。图 7. Analyze 菜单项的 Descriptive Statistics 子菜单下的 Frequencies 选项
这将打开 Frequencies 对话框窗口，如图 8 所示。图 8. Frequencies 对话框
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使用 Frequencies 对话框中的选项来配置您想要显示的频率表。要在频率表中包含您的任何变量（PPC、Blog、LandingPage等），可从左侧列表中选择这些变量，然后单击箭头按钮。图 9 显示选择了PPC和Blog变量并移动到右侧窗格。图 9. 选择PPC和Blog变量来绘制频率表
Frequencies 对话框中的其他按钮（Statistics、Charts、Format、Style 和 Bootstrap）将在本系列的其他文章中介绍。 -
单击 OK。查看器窗口（图 2）现在显示了每个变量的频率表，如图 10 所示。图 10. 查看器窗口中显示了PPC和Blog变量的频率表
因为频率表就是一个简单的计数表，所以 PPC 变量的频率表显示了 PPC 变量的每个值（也即对于 PPC 营销活动 1 到 5 中的每一个）的会话的计数和百分比。
PPC = 0 的会话频率最大，因为它表示未从 PPC 开始的会话（比如那些从任何博客文章开始的会话）。所有非 PPC 会话都包含在 PPC = 0 行中。
另外，请注意，当 PPC = 1 时，PPC 频率表中提到的频率为 14。这意味着 14 位访问者从 PPC 1 营销活动到达了您的网站。另外请注意百分比列。PPC 为 1 时，百分比列显示 9.1%，这意味着 14 位访问者占 198（访问者总数）的 9.1%。这显示在 Frequency 列中的最后一行中。
频率表还在最后一列中显示了累积百分比，显示了每个 PPC 和 Blog 值的正常百分比。请注意，第一行 (PPC = 0) 中的累积百分比为 61.1%，第二行 (PPC = 1) 中的累积百分比为 68.8%，相当于 61.1 + 7.1%（PPC = 1 行的 Percent 列）。累积数字会将以前的所有数字添加到当前列中。
从频率表创建业务级推断
查看图 10 中显示的 PPC 和 Blog 频率表的计数和百分比数据，可以做出以下业务级推断：
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带来最多流量的 PPC 营销活动是 PPC 2 和 5。 -
最受欢迎的博客文章是 3 和 4。 -
在频率表中，PPC= 0 的百分比列为 61.1%。这表示来自非PPC营销活动的来源的所有访问者的百分比。剩余的 38.9%（比所有流量的 1/3 稍多）来自PPC营销活动。 -
Blog频率表的Blog = 0行的百分比列为 50.5%。这表示来自非博客的来源的所有访问者的百分比，表示所有流量中的 49.5%（接近一半）来自博客。
这些是基本推断，让您对在线流量的来源有所了解。
使用 SPSS Statistics 显示条形图
您可以使用相同的示例数据来回答该问题：我们的博客将用户推向登录页面的效果如何？
您需要确定有多少用户在阅读博客后单击访问了登录页面。这也是一个频率计数统计场景，您需要在其中统计特定情况的数量。
但是，这比第一种情况稍微复杂一点，在第一种情况下，只统计了通过 PPC 或博客到达网站的流量，未考虑以后发生的情况。要回答这个稍微复杂点的问题，可以使用 SPSS Statistics 为每篇博客生成一个条形图。
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要生成条形图，可以选择 Graphs > ChartBuilder，如图 11 所示。图 11. Graph 菜单的 Chart Builder 子菜单
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您可能看到一条警告消息，要求您在绘制图形之前设置度量级别。单击 OK 忽略该消息。将打开 Chart Builder 窗口，如图 12 所示。图 12. Chart builder 窗口
Chart builder 窗口有 3 个主要部分。chart builder 的左上侧部分是变量区域，包含来自示例数据的所有 8 个变量。右上侧部分是图表预览区域。您可以将想要在条形图中使用的变量从变量区域拖到图表预览区域中。Chart Builder 的下半部分有 4 个选项卡：-
Gallery -
Basic Elements -
Groups/Point ID -
Titles/Footnotes
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单击 Gallery 选项卡绘制条形图。Gallery 选项卡显示了用于构建图表的各种图形元素，比如 Bar、Line、Area。选择您想要构建的图表类型。选择您喜欢的图表类型后，您将看到该类型的每种图表的分类。如果选择 Bar，您有 8 种类型的条形图可供选择。已选择最简单的条形图，如图 12 中的红圈中所示。图 13 显示了在将红圈内的条形图从 Gallery 选项卡拖到图表预览区域中后，Chart Builder 的外观。图 13. 选择条形图
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条形图需要 X 轴和 Y 轴的变量。对于本示例，将 Blog 变量（图 13 中的红圈内的变量）拖到 X 轴区域（显示为红色箭头）。结果为图 14 中显示的图表。SPSS Statistics 自动选择了 Count 作为 Y 轴的变量。Count 是默认选择的，但 SPSS Statistics 也支持您选择其他选项来在 Y 轴上显示：percentage、mean、sum。请注意，SPSS Statistics 根据示例数据的性质来选择正确的选项。图 14. 选择Blog作为 X 轴变量后的 Chart Builder
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单击 OK。Blog条形图将在查看器窗口中打开，如图 15 所示。图 15. 显示了博客的条形图
您可能已经注意到，图 15 中显示的博客条形图只显示了访问每篇博客的用户数量，没有显示其他任何信息。您可以增强该图表，让它变得更有用。
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选择 Graphs >Chart Builder 来打开 Chart Builder 对话框。 -
选择 Chart Builder 下半部分中的 Groups/Point ID 选项卡，如图 15 所示。图 16. 选择了 Groups/Point ID 选项卡的 Chart Builder
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选择 Clustering variable on X 选项，如 图 16 所示。这个集群选项为每篇博客的竖条生成一个集合或集群。图 17 中的图表预览区域现在显示了每篇博客的一个竖条集群，而不只是您在 图 16 中看到的一个竖条。这个竖条集群应与另一个称为集群变量 的变量结合使用，使集群变量的每个值在集群中都有一个竖条。图表预览区域的右上角显示了一个 Cluster on X 矩形。图 17. 选择了 Clustering variable on X 选项的 Chart Builder
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使用LandingPage作为集群变量，让每个登录页面在每篇博客的竖条集群中都有一个竖条。将LandingPage变量从变量区域拖到 Cluster on X 矩形中，如图 18 所示。图 18. 选择 X 轴上的集群变量
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选择 OK。查看器窗口中出现了一个集群化的条形图。这个集群化的条形图显示了每个登录页面从每篇博客获得的流量（计数）。图 19 显示了每篇博客的一组竖条。博客 2 的最长竖条为黄色，根据 图 19 中显示的图例，它表示登录页面编号 4。因此，登录页面 4 从博客 2 获得了最多的流量。类似地，登录页面 2 从博客 3 获得了最多的流量。集群化的条形图在从原始数据中提取业务级信息的过程中很有用。图 19. 集群化的条形图显示了每个登录页面从每篇博客获取的流量
采用类似的方式，您还可以在 X 轴上使用 Signup 和 Purchase 变量，通过集群为每篇博客生成集群化的条形图，如图 20 和图 21 所示。为此，将 Signup 和 Purchase 变量拖放到 Cluster on X 框中，而不是拖放 LandingPage 变量。
图 20. 集群化的条形图显示了在阅读一篇博客后注册的流量
图 21. 集群化的条形图显示了在阅读一篇博客后购买了产品的流量
以这种方式查看数据时，很容易看到哪些博客引导了更多用户注册和购买产品。
使用 SPSS Statistics 的交叉表
交叉表是数据的一种表列表示，可帮助您获得业务级洞察。交叉表与各种线图和条形图形成了优秀的 BI 组合。因此，是时候将同样的原始示例数据放在交叉表中，创建一个交叉表来显示访问某篇特定博客的用户的统计数据了。
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从 Analyze 菜单中选择 Descriptive Statistics> Crosstabs，如 图 22 所示。图 22. 使用 SPSS Statistics 中的 Crosstabs 选项
SPSS Statistics 生成一组交叉表，其中包含有多少访问了一篇博客的用户前进到一个登录页面面，有多少用户注册，以及其中有多少用户购买了产品等详细的计数。将打开 Crosstabs 窗口，如图 23 所示。图 23. Crosstabs 对话框
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交叉表包含行和列，所以您需要选择想要使用哪些变量作为交叉表中的行，哪些变量作为列。在本示例中，LandingPage是行变量，Signup和Purchase是列变量。-
从 Crosstabs 对话框左侧的变量列表中选择LandingPage本文地址：http://www.sd124.com/article/2018/1024/226513.html
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