文彤老师带你学SPSS--类别预测模型

先弄清楚：这门课教的不是“统计入门”，是类别预测

文彤老师这套 SPSS 内容，主题很明确：用 SPSS 做分类结果的预测。也就是说，因变量通常是“是/否”“会/不会”“属于哪一类”这种类别型的变量，比如客户是否会流失、某个样本属于哪一类。如果你之前只学过描述统计、t 检验、相关分析，直接跳进来会有点吃力，因为它会牵涉到回归的思路，只是把线性回归换成了更适合分类的形式。所以我的建议是：先确认自己能不能看懂一张交叉表、知不知道显著性是什么，再决定要不要现在开始。

建议的观看顺序

不要按文件夹顺序一个不落地刷。这套内容合理的走法是：

• 先看讲“为什么用 Logistic 回归而不是普通回归”的那一讲。这一讲是整门课的地基，听不懂，后面全是硬背。
• 接着看二分类那一块，把 SPSS 菜单里怎么放变量、怎么读输出表格走一遍。这一段最值得反复，因为后面的多分类和判别分析都是它的变体。
• 然后才轮到多分类、判别分析、以及聚类相关的部分。它们是顺次加深的，不是并列的。

如果你只是想先跑通一次，二分类那几讲吃透，就已经能应付不少实际问题了。

可以跳过的部分，以及跳过的代价

课里有一些偏理论推导的段落，如果你只是要会用，第一遍可以快进，知道结论就行，不必跟着推公式。但有两处不建议跳：一是关于“参照类别怎么选”的解释，二是输出结果里那些系数怎么翻译成人话。这两块跳过，你会在写结论时卡住，甚至会写出方向相反的解读。

另外，样本量、共线性、类别不平衡这些提醒性的小节，看着像边角料，其实是决定你能不能信自己结果的关键。时间紧可以第二遍再补，但别忘了它们存在。

资料怎么配合着用

配套的材料更适合当“跑之前翻一眼、跑之后再对一遍”的东西，而不是当教材通读。建议的做法是：自己先在 SPSS 里打开一份数据，按讲解的操作做完，再回头看文档里对应的说明，看有没有哪一步的默认设置被自己漏掉了。每两三讲停下来，用自己的话写一段小结，重点写“这一步的输出我该怎么念”。写不出来，说明那一讲还没真正过。

如果手上没有合适的数据，随便找一份带分类变量的公开数据也能练，关键是变量类型对得上，别拿连续变量硬套。

学不会的地方，允许自己慢

这门内容最容易卡住的是两处：一是统计输出的解读，二是把实际问题翻译成“谁做因变量、谁做自变量”。前者靠多跑几遍形成手感，后者靠先想清楚问题再动鼠标。真的一时绕不过来，可以先照着一份做好的结果抄一遍结论，再回头对照系数，慢慢就顺了。不必要求自己一次全懂，这本来就不是那种一遍能过的东西。

image.webp 下载附件   保存到相册 2025-9-19 14:30 上传

课程推荐

《文彤老师带你学SPSS--类别预测模型》image.webp 下载附件   保存到相册 2025-9-19 14:30 上传【技能收获】学完可掌握：Embedding 向量检索、Python 编程。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向岗位：Linux 运维工程师、SRE、云计算工程师、DevOps 工程师。云原生与自动化运维仍是企业 IT 刚需方向，认证 + 实战项目组合能显著提升面试通过率，适合向中高级运维或架构岗进阶。 若你已有一定编程或运维基础，本课程可帮助你在现有技能栈上快速叠加热门方向能力，提升求职时的项目说服力与薪资谈判空间。

视频目录（41 节）

*   1-1 SPSS的python扩展插件安装.mp4

*   1-2 SPSS的R插件安装与配置.mp4

*   1-3 如何使用模型进行新案例预测.mp4

*   2-1 logistic回归模型的基本概念.mp4

*   2-2 分析案例.mp4

*   2-3 哑变量.mp4

*   2-4 多变量的综合筛选.mp4

*   2-5 模型中的其余功能设定.mp4

*   3-1 配对设计的基本概念.mp4

*   3-2 病例对照研究中的个案控制匹配.mp4

*   3-3 病例对照研究中的倾向得分匹配（PSM）.mp4

*   3-4 条件logitisc回归的基本原理.mp4

*   3-5 1：1条件logitisc回归的分析操作.mp4

*   3-6 1：m条件logitisc回归的分析操作.mp4

*   4-1 无序分类因变量的Logistic回归.mp4

*   4-2 有序分类因变量的Logistic回归.mp4

*   4-3 弗斯logistic回归模型.mp4

*   5-1 树模型的基本概念.mp4

*   5-2 树模型的信息量计算.mp4

*   5-3 树模型的各种算法.mp4

*   5-4 CRT树模型的基本操作.mp4

*   5-5 树模型对话框的选项设定.mp4

*   5-6 树模型的错分成本和利润计算.mp4

*   5-7 CHAID和QUEST算法的实现.mp4

*   5-8 C5算法的实现.mp4

*   6-1 随机森林的基本原理.mp4

*   6-2 随机森林的软件实现.mp4

*   7-1 神经网络的基本原理.mp4

*   7-2 神经网络的算法实质.mp4

*   7-3 BP神经网络的基本操作.mp4

*   7-4 BP神经网络的选项设定.mp4

*   7-5 径向基神经网络.mp4

*   8-1 支持向量机的基本原理.mp4

*   8-2 SVM中的核函数.mp4

*   8-3 SVM分类.mp4

*   8-4 SVM的参数优化.mp4

*   8-5 SVM回归.mp4

*   8-6 异常值检测的基本理论.mp4

*   8-7 用单类SVM查找异常值.mp4

*   9-1 最近邻分析的基本原理.mp4

*   9-2 最近邻分析的实现.mp4