Stata 統計分析商用建模與綜合案例精解

Stata作為一款流行的經典統計分析軟件，非常適合作為各行業進行數據建模分析的工具。本書將 Stata建模技術應用於當下熱門的商業領域，為各類有志於改善自身商業運營能力或致力於提升自身競爭力的讀者提供借鑒。 本書第1章為Stata操作快速入門，第2章為建模技術要點介紹，第3章為Stata基本分析檢驗，後續各章均以實際商業應用案例的形式介紹Stata在商業運營實踐建模中的應用。本書**的特色和優勢在於將Stata建模技術和商業領域應用有機結合，從使用的Stata建模技術來看，包括線性回歸分析、Logit回歸分析、Probit回歸分析、截取回歸分析、斷尾回歸分析、相關分析、主成分分析、因子分析、聚類分析、描述性分析、方差分析、平穩時間序列分析、非平穩時間序列分析、長面板數據分析、短面板數據分析等多種常見統計建模技術。研究應用領域全部為當下熱門的商業運營領域，涉及的行業包括商超連鎖、美容連鎖、醫藥製造業、國際貿易、財險公司、酒水飲料、手機游戲、家政行業、健身行業、生產製造、影音企業等，涉及的商業運營環節包括利潤分析、市場營銷、客戶滿意度調查、連鎖門店分類管理、上市公司估值等。 本書內容豐富，結構安排合理，採用由淺入深、循序漸進的講述方法進行介紹。企業中的經營預測者與決策者，財會、市場營銷、生產管理等部門的工作者，經濟管理部門或政府的廣大工作者都可將本書用作參考書。同時，本書還可供大專院校經濟管理類專業的高年級本科生、研究生和MBA學員學習和參考。

張甜,山東大學金融學博士生，金融風險領域研究專家，參與《地方金融運行動態監測及系統性風險預警研究》等多項重大項目，精通SPSS、Stata、R語言，編著有《SPSS統計分析與行業應用案例詳解》 《Stata統計分析與行業應用案例詳解》等暢銷書。

楊維忠,山東大學經濟學碩士，CPA，十年商業銀行工作經歷，歷任運營、風控、營銷、內控等多個職位，擅長商務建模，精通SPSS、Stata、EViews，編著有《SPSS數據挖掘與案例分析應用實踐》 《Stata統計分析與實驗指導》等近十本暢銷書。

目錄
1章 Stata作快速入門 1
1.1 Stata 16.0窗口說明 1
1.1.1 設定偏好的界面語言 2
1.1.2 編輯數據與變量 4
1.1.3 讀取以前創建的Stata格式的數據文件 6
1.2 Stata 16.0變量與數據常用作 7
1.2.1 創建和替代變量 7
1.2.2 分類變量和定序變量的基本作10
1.2.3 數據的基本作13
1.2.4 定義數據的子集概述17
1.3 Stata描述統計20
1.3.1 定距變量的描述性統計20
1.3.2 正態性檢驗和數據轉換24
1.4 Stata 製圖簡介27
1.4.1 直方圖27
1.4.2 散點圖30
1.4.3 曲線標繪圖33
1.4.4 實例—連線標繪圖36
1.4.5 實例五—箱圖38
1.4.6 餅圖40
1.4.7 條形圖42
1.4.8 點圖44

2章 Stata建模技術要點介紹47
2.1 Stata中的建模技術47
2.1.1 匯總、表格和假設檢驗模塊47
2.1.2 線性模型及相關模塊53
2.1.3 二元結果模塊58
2.1.4 序數結果模塊59
2.1.5 分類結果模塊60
2.1.6 多元分析模塊61
2.1.7 時間序列模塊66
2.1.8 多元時間序列模塊70
2.1.9 縱向/面板數據模塊73
2.1.10 生存分析模塊75
2.1.11 貝葉斯分析模塊79
2.1.12 本書寫作思路79
2.2 建模注意事項80
2.2.1 注意事項一：建模是為了解決具體的問題80
2.2.2 注意事項二：有效建模的前提是具備問題領域的專業知識80
2.2.3 注意事項三：建模之前必須進行數據的準備81
2.2.4 注意事項：終模型的生成在多數情況下並不是一步到位的82
2.2.5 注意事項五：模型要能夠用來預測，但預測並不僅含直接預測82
2.2.6 注意事項六：對模型的評價方面要堅持結果導向和價值導向83
2.2.7 注意事項七：建立的模型應該是持續動態優化完善的，而非一成不變的84
2.3 研究方案設計84
2.3.1 要有明確的研究目的，在此基礎上製定可行的研究計劃85
2.3.2 根據已製定的研究計劃蒐集研究所需要的資料85
2.3.3 運用數據統計分析軟件對蒐集到的資料進行整理86
2.3.4 使用合適的分析方法和工具對資料進行各種分析86
2.3.5 分析研究結果，得出研究結論86

3章 Stata基本分析檢驗87
3.1 Stata參數檢驗87
3.1.1 單一樣本T檢驗87
3.1.2 獨立樣本T檢驗89
3.1.3 配對樣本T檢驗91
3.1.4 單一樣本方差的假設檢驗93
3.1.5 雙樣本方差的假設檢驗94
3.2 Stata非參數檢驗96
3.3 分類變量描述統計105

4章 商連鎖企業按門店特徵聚類建模技術111
4.1 建模技術111
4.2 建模思路113
4.3 數據準備113
4.4 聚類分析114
4.4.1 劃分聚類分析過程115
4.4.2 劃分聚類結果分析115
4.4.3 層次聚類分析過程128
4.4.4 層次聚類結果分析130
4.5 研究結論147

5章 醫藥製造業上市公司估值建模技術149
5.1 建模數據來源與研究思路149
5.2 描述性分析151
5.2.1 Stata分析過程151
5.2.2 結果分析152
5.3 相關性分析162
5.3.1 Stata分析過程162
5.3.2 結果分析163
5.4 建立模型167
5.4.1 市盈率口徑估值與業績表現研究167
5.4.2 市淨率口徑估值與業績表現研究175
5.5 研究結論183

6章 財險公司客戶服務滿意度調研建模技術185
6.1 建模背景與理論基礎185
6.2 建模數據來源與研究思路188
6.3 描述性分析190
6.3.1 Stata分析過程190
6.3.2 結果分析191
6.4 信度分析196
6.4.1 Stata分析過程196
6.4.2 結果分析196
6.5 相關性分析197
6.5.1 Stata分析過程197
6.5.2 結果分析198
6.6 建立模型199
6.6.1 客戶滿意度影響因素的實證分析199
6.6.2 客戶再次購買行為影響因素的實證分析205
6.6.3 關於客戶推薦購買行為影響因素的實證分析211
6.7 優化模型215
6.7.1 客戶滿意度影響因素的實證分析216
6.7.2 客戶再次購買行為影響因素的實證分析221
6.7.3 關於客戶推薦購買行為影響因素的實證分析226
6.8 研究結論232

7章 影音企業會員量與價值貢獻分析建模技術234
7.1 建模技術234
7.2 建模思路235
7.3 數據準備235
7.4 建模分析236
7.4.1 研究過程236
7.4.2 結果分析238
7.5 研究結論244

8章 生產製造企業利潤驅動因素分析建模技術245
8.1 建模思路245
8.2 描述性分析246
8.2.1 Stata分析過程246
8.2.2 結果分析247
8.3 時間序列趨勢圖249
8.3.1 Stata分析過程249
8.3.2 結果分析249
8.4 相關性分析252
8.4.1 Stata分析過程252
8.4.2 結果分析252
8.5 單位根檢驗254
8.5.1 Stata分析過程254
8.5.2 結果分析255
8.6 建立模型262
8.7 研究結論263

9章 手機遊戲玩家體驗評價影響因素建模分析265
9.1 建模技術265
9.2 數據來源267
9.3 建立模型268
9.3.1 回歸分析269
9.3.2 單因素方差分析283
9.3.3 單因變量多因素方差分析286
9.4 研究結論287

10章 家政行業客戶消費滿意度調研建模技術289
10.1 建模技術289
10.2 建模數據來源與分析思路291
10.3 建模前的數據準備294
10.3.1 數據整理294
10.3.2 信度分析296
10.3.3 描述性分析298
10.3.4 相關性分析301
10.3.5 主成分分析303
10.4 建立斷尾回歸分析模型306
10.4.1 客戶消費滿意度影響因素建模技術307
10.4.2 客戶消費次數影響因素建模技術325
10.4.3 客戶推薦次數影響因素建模技術328
10.5 研究結論331

11章 國際貿易行業建模分析應用舉例333
11.1 建模數據來源與研究思路333
11.2 描述性分析334
11.1.1 Stata分析過程334
11.1.2 結果分析335
11.2 時間序列趨勢圖336
11.2.1 Stata分析過程336
11.2.2 結果分析337
11.3 相關性分析342
11.3.1 Stata分析過程342
11.3.2 結果分析342
11.4 單位根檢驗345
11.4.1 Stata分析過程345
11.4.2 結果分析346
11.5 格蘭傑因果關係檢驗350
11.5.1 Stata分析過程351
11.5.2 結果分析351
11.6 建立模型353
11.7 研究結論354

12章 美容連鎖企業按門店特徵分類分析建模技術356
12.1 建模技術356
12.2 建模思路357
12.3 數據準備357
12.4 因子分析358
12.4.1 分析過程359
12.4.2 結果分析362
12.5 研究結論388

13章 酒水飲料行業營銷診斷短面板數據建模技術390
13.1 建模技術390
13.2 建模思路390
13.3 數據準備391
13.4 建模分析392
13.4.1 研究過程392
13.4.2 結果分析394
13.5 研究結論407

14章 健身行業經營分析長面板數據建模技術408
14.1 建模技術408
14.2 建模思路408
14.3 數據準備409
14.4 建模分析410
14.4.1 研究過程410
14.4.2 結果分析412
14.5 研究結論424