大資料時代，資料的收集、儲存變得更加高效和便利。許多行業的商業模式也發生了變革，有越來越多的商家、廠家致力於將基於大資料的定量分析有效應用於貿易實踐，透過更加精細化的分析經營治理，晉升貿易市場表現，創造更多的效益和價值。在進行定量分析時，就大機率需要用到建模技術，透過基於歷史資料和公然資料建立恰當的模型，對存量資訊進行充分有效的擬合，在此基礎上結合未來貿易趨勢的變化，透過模型較為正確的猜測未來。從本質上講，建模是一種工具，也是一種過程，這一過程是用來解決實際中碰到的問題，這一問題可以是理論學術研究，好比研究區域經濟增長和工業進級、知識轉移之間的影響關係，也可以是貿易領域應用，好比研究手機遊戲玩家體驗評價影響因素、研究客戶的滿意度水平。建模使用的方法可以是最小二乘線性迴歸分析、因子分析等經典傳統分析方法，也可以是較為前沿和流行的神經網路、決策樹等分析方法。在SPSS中，有很多種建模技術方法，讀者需要根據自己的研究需要，結合可以獲得的資料情況，選取恰當的建模技術。但是需要提示的是，建模並不老是輕鬆和順利的，在建模的過程中，會有一些常見誤區，讀者需要特別加以正視。本章將基於作者自身的學術研究經歷和貿易實踐經歷，對SPSS建模技術進行先容和講解，供大家參考。首先依次先容SPSS中的各類建模技術方法，對常用建模模組進行闡述，然後講解建模中的注意事項，針對建模中的常見誤區和價值導向進行剖析，最後扼要先容完整的研究方案設計過程，供讀者參考。
2.2.1注意事項一：建模是為了解決詳細的問題
建模是為了解決詳細的問題。這一問題既可以是理論學術研究，也可以是詳細貿易應用。大到研究商業銀行經營效率與股權集中度之間的關係，小到研究美容行業小型企業對目標客戶的選擇與營銷策略制定，進行建模開展定量分析的目的都是為了研究並解決企業出產經營過程中碰到的市場營銷、產品調研、客戶選擇與維護策略軌制等方方面面的問題，進而據此進步經營的效率和效果。
所以，固然我們提到的概念是建模技術，但是從解決問題的角度來說，建模並不僅僅是一種技術，而是一種過程，一種面向詳細業務目標解決問題的過程，我們在選擇並應用建模過程時也必需堅持這一點，要以解決實際問題為導向選擇恰當的建模技術，合適的模型並不一定是複雜的，而是能夠解釋、猜測相關問題的，所以一定不能以模型統計分析方法的複雜性，而是要以模型解決問題的能力來評判模型的優劣。好比我們在猜測客戶違約行為時，我們可以選擇神經網路、決策樹等更為前沿和流行的分析建模技術，也可以選擇logistic迴歸、聚類分析等傳統的分析建模技術，但是不能籠統的說神經網路、決策樹等前沿技術就一定比logistic迴歸、聚類分析等傳統好，而是要看它們解決問題的效率和效果，假如我們使用logistic迴歸建立的模型猜測的準確性更高更好，那麼顯然logistic迴歸在解決這一詳細問題方面是更加優秀的，要優於其他建模技術。
2.2.2注意事項二：有效建模的條件是具備問題領域的專業知識
有效建模的條件是具備問題領域的專業知識。建模的本質是用一系列資料探勘演算法來建立模型，同時解釋模型和業務目標的特點。我們在建模時有時候考慮的是因果關係，好比研究客戶行為特徵對其產生購買行為的影響，我們把因變數（又稱被解釋變數、目標變數）設定為客戶的購買行為，把自變數（又稱解釋變數、猜測變數）設定為客戶的性別、春秋、學歷、年收入水平、可支配收入、邊際消費傾向等，我們之所以這麼設定，選取這些自變數，是基於我們在問題領域的專業知識，或者說，我們是基於經濟學理論或者貿易運營經驗，可以相對比較清楚的知道哪些因素可能會影響消費者的購買行為，所以才能夠順利的建立一個這些的模型。我們在建模的時候有時考慮的是相關關係，好比某商業銀行發現做完住房按揭貸款的客戶在業務辦理後半年到一年時間裡大機率會有辦理小額消費貸款的需求，那麼做完住房按揭貸款和辦理小額消費貸款需求之間有沒有因果關係，假如有因果關係是怎麼詳細傳導的，好比有的銀行客戶經理解釋為客戶做完住房按揭貸款之後通常有裝修的需求，有的解釋為客戶有購買家電傢俱的需求，有的解釋為住房按揭貸款的按月還款會在一定程度上使得消費者原來的收入無法支援現有消費、需要藉助銀行消費貸款來維持，那麼畢竟哪種解釋、哪種傳導機制是真實的、準確的？這時候我們通常是很難而且也沒有必要去深入分析研究的，我們只需要知道做完住房按揭貸款和辦理小額消費貸款需求之間具有強烈的相關關係，那麼就可以了，我們可以據此制定針對性的營銷策略，開展相應的客戶營銷，精準的滿意客戶需求，在這一過程中，我們依據的就是貿易運營經驗，透過資料的積累和經營的分析，找到了這兩者之間的聯絡關係關係，從而才可以針對性的進行建模。所以，資料和實踐之間是有差距的，資料只是實踐的一部分反映，關於實踐的更多資訊則需要我們透過問題領域的專業知識來彌補，只有將資料和專業知識充分融合，才能夠更加全面完整的去解釋貿易歷史行為、更加正確有效的猜測貿易未來表現。
2.2.3注意事項三：建模之前必需進行資料的預備
……
以上內容節選自：
《SPSS統計分析商用建模與綜合案例精解》（楊維忠、張甜著，清華大學出版社）
這是一本可以用SPSS來實現資料探勘與商用建模的教材，目前已被多所高等院校及培訓機構選作核心專業課程教材。全書共12章，第1章為SPSS操縱快速入門，旨在告訴讀者SPSS軟體啟動與封閉，資料編纂錄入、資料讀取、資料排序、缺失值處理、資料查詢、資料合併等對資料的基礎操縱，教會讀者如何使用SPSS處理資料。第2章為SPSS建模技術要點先容，旨在告訴讀者SPSS中的各類建模技術方法，建模中的注意事項，建模中的常見誤區、需要遵循的價值導向，以及完整的研究方案設計要點等。第3章為SPSS在電子商務平臺商戶營銷中的應用，講解如何使用SPSS的直銷模組來進行建模，以便應用到電子商務平臺商戶營銷中。第4章為商業銀行授信客戶信用風險評估，講解如何使用SPSS軟體的神經網路-多層感知器，應用到商業銀行授信客戶信用風險評估領域。第5章為線上旅遊供應商客戶分類建模技術，講解如何使用SPSS軟體的神經網路-徑向基函式，以便應用到線上旅遊供應商客戶分類中。第6章為小額快貸大資料審批建模技術，講解如何使用SPSS軟體的決策樹模組，應用到小額快貸大資料審批中。第7章為汽車消費市場調研建模技術，講解如何使用SPSS軟體的聯合分析模組和交叉表分析模組，應用到汽車消費市場調研中。第8章為住宅小區訂奶量猜測分析建模技術，講解如何使用SPSS軟體時間序列猜測模組進行建模，應用到住宅小區訂奶量猜測分析中。第9章為手機遊戲玩家體驗評價影響因素分析，講解如何使用SPSS軟體的線性迴歸分析模組和方差分析模組，研究手機遊戲玩家體驗評價影響因素。第10章為家政行業客戶滿意度調研建模技術，講解如何使用SPSS軟體可靠性分析、描述性分析相關性分析、有序迴歸分析等模組開展家政行業客戶滿意度調研工作。第11章為軟體和資訊科技服務業估值建模技術，講解如何使用SPSS軟體描述性分析、相關性分析、線性迴歸分析研究軟體和資訊科技服務業上市公司估值。第12章為美容連鎖企業按門店特徵分類分析建模技術，講解如何使用SPSS軟體因子分析模組和聚類分析模組對美容連鎖企業按門店特徵分類。
本書最大的特色和上風在於將SPSS建模技術和貿易領域應用有機結合，從使用的SPSS建模技術來看，既包括傳統經典的線性迴歸分析、相關分析、因子分析、聚類分析、描述性分析、方差分析、交叉表分析等一般統計建模技術，也包括神經網路多層感知器、徑向基函式、決策樹等熱點大資料處理建模技術，也包括專業用於市場營銷的聯合分析、直銷模組分析等專業建模技術。
從研究應用的領域來看，全部為當下流行熱點的貿易運營領域，涉及的行業包括商業銀行、美容連鎖、汽車製造銷售、電子商務、線上旅遊、網路信貸、手機遊戲、家政行業、奶製品行業、軟體和資訊科技服務業等，涉及的貿易運營環節包括市場調研、市場營銷、客戶滿意度調查、連鎖門店分類管理、奶製品物流配送、客戶關係分級分類維護、業務審批、消費者綜合體驗、上市公司估值等。
這些案例都是作者基於自身從業經歷，在大量實際調研的基礎上改編的，非常貼近實際餬口，也非常便於直接吸收應用。作者之所以傾心將SPSS建模技術與當下熱點貿易應用領域融合，一方面由於非常貼近生活便於讀者更好地理解這些建模技術，另一方面也可以使直接從事這些領域或者相近領域工作的讀者可以直接應用到本職工作中，快速晉升職場競爭力。
2022年，在51CTO舉辦的“2021年度最受讀者喜愛的IT圖書作者評比”中，《SPSS統計分析商用建模與綜合案例精解》榮獲“資料科學領域最受讀者喜愛的圖書TOP5”。
大資料時代，資料的收集、儲存變得更加高效和便利。許多行業的商業模式也發生了變革，有越來越多的商家、廠家致力於將基於大資料的定量分析有效應用於貿易實踐，透過更加精細化的分析經營治理，晉升貿易市場表現，創造更多的效益和價值。在進行定量分析時，就大機率需要用到建模技術，透過基於歷史資料和公然資料建立恰當的模型，對存量資訊進行充分有效的擬合，在此基礎上結合未來貿易趨勢的變化，透過模型較為正確的猜測未來。從本質上講，建模是一種工具，也是一種過程，這一過程是用來解決實際中碰到的問題，這一問題可以是理論學術研究，好比研究區域經濟增長和工業進級、知識轉移之間的影響關係，也可以是貿易領域應用，好比研究手機遊戲玩家體驗評價影響因素、研究客戶的滿意度水平。建模使用的方法可以是最小二乘線性迴歸分析、因子分析等經典傳統分析方法，也可以是較為前沿和流行的神經網路、決策樹等分析方法。在SPSS中，有很多種建模技術方法，讀者需要根據自己的研究需要，結合可以獲得的資料情況，選取恰當的建模技術。但是需要提示的是，建模並不老是輕鬆和順利的，在建模的過程中，會有一些常見誤區，讀者需要特別加以正視。本章將基於作者自身的學術研究經歷和貿易實踐經歷，對SPSS建模技術進行先容和講解，供大家參考。首先依次先容SPSS中的各類建模技術方法，對常用建模模組進行闡述，然後講解建模中的注意事項，針對建模中的常見誤區和價值導向進行剖析，最後扼要先容完整的研究方案設計過程，供讀者參考。
2.2.1注意事項一：建模是為了解決詳細的問題
建模是為了解決詳細的問題。這一問題既可以是理論學術研究，也可以是詳細貿易應用。大到研究商業銀行經營效率與股權集中度之間的關係，小到研究美容行業小型企業對目標客戶的選擇與營銷策略制定，進行建模開展定量分析的目的都是為了研究並解決企業出產經營過程中碰到的市場營銷、產品調研、客戶選擇與維護策略軌制等方方面面的問題，進而據此進步經營的效率和效果。
所以，固然我們提到的概念是建模技術，但是從解決問題的角度來說，建模並不僅僅是一種技術，而是一種過程，一種面向詳細業務目標解決問題的過程，我們在選擇並應用建模過程時也必需堅持這一點，要以解決實際問題為導向選擇恰當的建模技術，合適的模型並不一定是複雜的，而是能夠解釋、猜測相關問題的，所以一定不能以模型統計分析方法的複雜性，而是要以模型解決問題的能力來評判模型的優劣。好比我們在猜測客戶違約行為時，我們可以選擇神經網路、決策樹等更為前沿和流行的分析建模技術，也可以選擇logistic迴歸、聚類分析等傳統的分析建模技術，但是不能籠統的說神經網路、決策樹等前沿技術就一定比logistic迴歸、聚類分析等傳統好，而是要看它們解決問題的效率和效果，假如我們使用logistic迴歸建立的模型猜測的準確性更高更好，那麼顯然logistic迴歸在解決這一詳細問題方面是更加優秀的，要優於其他建模技術。
2.2.2注意事項二：有效建模的條件是具備問題領域的專業知識
有效建模的條件是具備問題領域的專業知識。建模的本質是用一系列資料探勘演算法來建立模型，同時解釋模型和業務目標的特點。我們在建模時有時候考慮的是因果關係，好比研究客戶行為特徵對其產生購買行為的影響，我們把因變數（又稱被解釋變數、目標變數）設定為客戶的購買行為，把自變數（又稱解釋變數、猜測變數）設定為客戶的性別、春秋、學歷、年收入水平、可支配收入、邊際消費傾向等，我們之所以這麼設定，選取這些自變數，是基於我們在問題領域的專業知識，或者說，我們是基於經濟學理論或者貿易運營經驗，可以相對比較清楚的知道哪些因素可能會影響消費者的購買行為，所以才能夠順利的建立一個這些的模型。我們在建模的時候有時考慮的是相關關係，好比某商業銀行發現做完住房按揭貸款的客戶在業務辦理後半年到一年時間裡大機率會有辦理小額消費貸款的需求，那麼做完住房按揭貸款和辦理小額消費貸款需求之間有沒有因果關係，假如有因果關係是怎麼詳細傳導的，好比有的銀行客戶經理解釋為客戶做完住房按揭貸款之後通常有裝修的需求，有的解釋為客戶有購買家電傢俱的需求，有的解釋為住房按揭貸款的按月還款會在一定程度上使得消費者原來的收入無法支援現有消費、需要藉助銀行消費貸款來維持，那麼畢竟哪種解釋、哪種傳導機制是真實的、準確的？這時候我們通常是很難而且也沒有必要去深入分析研究的，我們只需要知道做完住房按揭貸款和辦理小額消費貸款需求之間具有強烈的相關關係，那麼就可以了，我們可以據此制定針對性的營銷策略，開展相應的客戶營銷，精準的滿意客戶需求，在這一過程中，我們依據的就是貿易運營經驗，透過資料的積累和經營的分析，找到了這兩者之間的聯絡關係關係，從而才可以針對性的進行建模。所以，資料和實踐之間是有差距的，資料只是實踐的一部分反映，關於實踐的更多資訊則需要我們透過問題領域的專業知識來彌補，只有將資料和專業知識充分融合，才能夠更加全面完整的去解釋貿易歷史行為、更加正確有效的猜測貿易未來表現。
2.2.3注意事項三：建模之前必需進行資料的預備
……
以上內容節選自：
《SPSS統計分析商用建模與綜合案例精解》（楊維忠、張甜著，清華大學出版社）
這是一本可以用SPSS來實現資料探勘與商用建模的教材，目前已被多所高等院校及培訓機構選作核心專業課程教材。全書共12章，第1章為SPSS操縱快速入門，旨在告訴讀者SPSS軟體啟動與封閉，資料編纂錄入、資料讀取、資料排序、缺失值處理、資料查詢、資料合併等對資料的基礎操縱，教會讀者如何使用SPSS處理資料。第2章為SPSS建模技術要點先容，旨在告訴讀者SPSS中的各類建模技術方法，建模中的注意事項，建模中的常見誤區、需要遵循的價值導向，以及完整的研究方案設計要點等。第3章為SPSS在電子商務平臺商戶營銷中的應用，講解如何使用SPSS的直銷模組來進行建模，以便應用到電子商務平臺商戶營銷中。第4章為商業銀行授信客戶信用風險評估，講解如何使用SPSS軟體的神經網路-多層感知器，應用到商業銀行授信客戶信用風險評估領域。第5章為線上旅遊供應商客戶分類建模技術，講解如何使用SPSS軟體的神經網路-徑向基函式，以便應用到線上旅遊供應商客戶分類中。第6章為小額快貸大資料審批建模技術，講解如何使用SPSS軟體的決策樹模組，應用到小額快貸大資料審批中。第7章為汽車消費市場調研建模技術，講解如何使用SPSS軟體的聯合分析模組和交叉表分析模組，應用到汽車消費市場調研中。第8章為住宅小區訂奶量猜測分析建模技術，講解如何使用SPSS軟體時間序列猜測模組進行建模，應用到住宅小區訂奶量猜測分析中。第9章為手機遊戲玩家體驗評價影響因素分析，講解如何使用SPSS軟體的線性迴歸分析模組和方差分析模組，研究手機遊戲玩家體驗評價影響因素。第10章為家政行業客戶滿意度調研建模技術，講解如何使用SPSS軟體可靠性分析、描述性分析相關性分析、有序迴歸分析等模組開展家政行業客戶滿意度調研工作。第11章為軟體和資訊科技服務業估值建模技術，講解如何使用SPSS軟體描述性分析、相關性分析、線性迴歸分析研究軟體和資訊科技服務業上市公司估值。第12章為美容連鎖企業按門店特徵分類分析建模技術，講解如何使用SPSS軟體因子分析模組和聚類分析模組對美容連鎖企業按門店特徵分類。
本書最大的特色和上風在於將SPSS建模技術和貿易領域應用有機結合，從使用的SPSS建模技術來看，既包括傳統經典的線性迴歸分析、相關分析、因子分析、聚類分析、描述性分析、方差分析、交叉表分析等一般統計建模技術，也包括神經網路多層感知器、徑向基函式、決策樹等熱點大資料處理建模技術，也包括專業用於市場營銷的聯合分析、直銷模組分析等專業建模技術。
大資料時代，資料的收集、儲存變得更加高效和便利。許多行業的商業模式也發生了變革，有越來越多的商家、廠家致力於將基於大資料的定量分析有效應用於貿易實踐，透過更加精細化的分析經營治理，晉升貿易市場表現，創造更多的效益和價值。在進行定量分析時，就大機率需要用到建模技術，透過基於歷史資料和公然資料建立恰當的模型，對存量資訊進行充分有效的擬合，在此基礎上結合未來貿易趨勢的變化，透過模型較為正確的猜測未來。從本質上講，建模是一種工具，也是一種過程，這一過程是用來解決實際中碰到的問題，這一問題可以是理論學術研究，好比研究區域經濟增長和工業進級、知識轉移之間的影響關係，也可以是貿易領域應用，好比研究手機遊戲玩家體驗評價影響因素、研究客戶的滿意度水平。建模使用的方法可以是最小二乘線性迴歸分析、因子分析等經典傳統分析方法，也可以是較為前沿和流行的神經網路、決策樹等分析方法。在SPSS中，有很多種建模技術方法，讀者需要根據自己的研究需要，結合可以獲得的資料情況，選取恰當的建模技術。但是需要提示的是，建模並不老是輕鬆和順利的，在建模的過程中，會有一些常見誤區，讀者需要特別加以正視。本章將基於作者自身的學術研究經歷和貿易實踐經歷，對SPSS建模技術進行先容和講解，供大家參考。首先依次先容SPSS中的各類建模技術方法，對常用建模模組進行闡述，然後講解建模中的注意事項，針對建模中的常見誤區和價值導向進行剖析，最後扼要先容完整的研究方案設計過程，供讀者參考。
2.2.1注意事項一：建模是為了解決詳細的問題
建模是為了解決詳細的問題。這一問題既可以是理論學術研究，也可以是詳細貿易應用。大到研究商業銀行經營效率與股權集中度之間的關係，小到研究美容行業小型企業對目標客戶的選擇與營銷策略制定，進行建模開展定量分析的目的都是為了研究並解決企業出產經營過程中碰到的市場營銷、產品調研、客戶選擇與維護策略軌制等方方面面的問題，進而據此進步經營的效率和效果。
所以，固然我們提到的概念是建模技術，但是從解決問題的角度來說，建模並不僅僅是一種技術，而是一種過程，一種面向詳細業務目標解決問題的過程，我們在選擇並應用建模過程時也必需堅持這一點，要以解決實際問題為導向選擇恰當的建模技術，合適的模型並不一定是複雜的，而是能夠解釋、猜測相關問題的，所以一定不能以模型統計分析方法的複雜性，而是要以模型解決問題的能力來評判模型的優劣。好比我們在猜測客戶違約行為時，我們可以選擇神經網路、決策樹等更為前沿和流行的分析建模技術，也可以選擇logistic迴歸、聚類分析等傳統的分析建模技術，但是不能籠統的說神經網路、決策樹等前沿技術就一定比logistic迴歸、聚類分析等傳統好，而是要看它們解決問題的效率和效果，假如我們使用logistic迴歸建立的模型猜測的準確性更高更好，那麼顯然logistic迴歸在解決這一詳細問題方面是更加優秀的，要優於其他建模技術。
2.2.2注意事項二：有效建模的條件是具備問題領域的專業知識
有效建模的條件是具備問題領域的專業知識。建模的本質是用一系列資料探勘演算法來建立模型，同時解釋模型和業務目標的特點。我們在建模時有時候考慮的是因果關係，好比研究客戶行為特徵對其產生購買行為的影響，我們把因變數（又稱被解釋變數、目標變數）設定為客戶的購買行為，把自變數（又稱解釋變數、猜測變數）設定為客戶的性別、春秋、學歷、年收入水平、可支配收入、邊際消費傾向等，我們之所以這麼設定，選取這些自變數，是基於我們在問題領域的專業知識，或者說，我們是基於經濟學理論或者貿易運營經驗，可以相對比較清楚的知道哪些因素可能會影響消費者的購買行為，所以才能夠順利的建立一個這些的模型。我們在建模的時候有時考慮的是相關關係，好比某商業銀行發現做完住房按揭貸款的客戶在業務辦理後半年到一年時間裡大機率會有辦理小額消費貸款的需求，那麼做完住房按揭貸款和辦理小額消費貸款需求之間有沒有因果關係，假如有因果關係是怎麼詳細傳導的，好比有的銀行客戶經理解釋為客戶做完住房按揭貸款之後通常有裝修的需求，有的解釋為客戶有購買家電傢俱的需求，有的解釋為住房按揭貸款的按月還款會在一定程度上使得消費者原來的收入無法支援現有消費、需要藉助銀行消費貸款來維持，那麼畢竟哪種解釋、哪種傳導機制是真實的、準確的？這時候我們通常是很難而且也沒有必要去深入分析研究的，我們只需要知道做完住房按揭貸款和辦理小額消費貸款需求之間具有強烈的相關關係，那麼就可以了，我們可以據此制定針對性的營銷策略，開展相應的客戶營銷，精準的滿意客戶需求，在這一過程中，我們依據的就是貿易運營經驗，透過資料的積累和經營的分析，找到了這兩者之間的聯絡關係關係，從而才可以針對性的進行建模。所以，資料和實踐之間是有差距的，資料只是實踐的一部分反映，關於實踐的更多資訊則需要我們透過問題領域的專業知識來彌補，只有將資料和專業知識充分融合，才能夠更加全面完整的去解釋貿易歷史行為、更加正確有效的猜測貿易未來表現。
2.2.3注意事項三：建模之前必需進行資料的預備
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以上內容節選自：
《SPSS統計分析商用建模與綜合案例精解》（楊維忠、張甜著，清華大學出版社）
這是一本可以用SPSS來實現資料探勘與商用建模的教材，目前已被多所高等院校及培訓機構選作核心專業課程教材。全書共12章，第1章為SPSS操縱快速入門，旨在告訴讀者SPSS軟體啟動與封閉，資料編纂錄入、資料讀取、資料排序、缺失值處理、資料查詢、資料合併等對資料的基礎操縱，教會讀者如何使用SPSS處理資料。第2章為SPSS建模技術要點先容，旨在告訴讀者SPSS中的各類建模技術方法，建模中的注意事項，建模中的常見誤區、需要遵循的價值導向，以及完整的研究方案設計要點等。第3章為SPSS在電子商務平臺商戶營銷中的應用，講解如何使用SPSS的直銷模組來進行建模，以便應用到電子商務平臺商戶營銷中。第4章為商業銀行授信客戶信用風險評估，講解如何使用SPSS軟體的神經網路-多層感知器，應用到商業銀行授信客戶信用風險評估領域。第5章為線上旅遊供應商客戶分類建模技術，講解如何使用SPSS軟體的神經網路-徑向基函式，以便應用到線上旅遊供應商客戶分類中。第6章為小額快貸大資料審批建模技術，講解如何使用SPSS軟體的決策樹模組，應用到小額快貸大資料審批中。第7章為汽車消費市場調研建模技術，講解如何使用SPSS軟體的聯合分析模組和交叉表分析模組，應用到汽車消費市場調研中。第8章為住宅小區訂奶量猜測分析建模技術，講解如何使用SPSS軟體時間序列猜測模組進行建模，應用到住宅小區訂奶量猜測分析中。第9章為手機遊戲玩家體驗評價影響因素分析，講解如何使用SPSS軟體的線性迴歸分析模組和方差分析模組，研究手機遊戲玩家體驗評價影響因素。第10章為家政行業客戶滿意度調研建模技術，講解如何使用SPSS軟體可靠性分析、描述性分析相關性分析、有序迴歸分析等模組開展家政行業客戶滿意度調研工作。第11章為軟體和資訊科技服務業估值建模技術，講解如何使用SPSS軟體描述性分析、相關性分析、線性迴歸分析研究軟體和資訊科技服務業上市公司估值。第12章為美容連鎖企業按門店特徵分類分析建模技術，講解如何使用SPSS軟體因子分析模組和聚類分析模組對美容連鎖企業按門店特徵分類。
本書最大的特色和上風在於將SPSS建模技術和貿易領域應用有機結合，從使用的SPSS建模技術來看，既包括傳統經典的線性迴歸分析、相關分析、因子分析、聚類分析、描述性分析、方差分析、交叉表分析等一般統計建模技術，也包括神經網路多層感知器、徑向基函式、決策樹等熱點大資料處理建模技術，也包括專業用於市場營銷的聯合分析、直銷模組分析等專業建模技術。
