大数据时代，数据的收集、存储变得更加高效和便利。很多行业的商业模式也发生了变革，有越来越多的商家、厂家致力于将基于大数据的定量分析有效应用于商业实践，通过更加精细化的分析经营管理，提升商业市场表现，创造更多的效益和价值。在进行定量分析时，就大概率需要用到建模技术，通过基于历史数据和公开数据建立恰当的模型，对存量信息进行充分有效的拟合，在此基础上结合未来商业趋势的变化，通过模型较为准确的预测未来。从本质上讲，建模是一种工具，也是一种过程，这一过程是用来解决实际中遇到的问题，这一问题可以是理论学术研究，比如研究区域经济增长和产业升级、知识转移之间的影响关系，也可以是商业领域应用，比如研究手机游戏玩家体验评价影响因素、研究客户的满意度水平。建模使用的方法可以是最小二乘线性回归分析、因子分析等经典传统分析方法，也可以是较为前沿和流行的神经网络、决策树等分析方法。在SPSS中，有很多种建模技术方法，读者需要根据自己的研究需要，结合可以获得的数据情况，选取恰当的建模技术。但是需要提示的是，建模并不总是轻松和顺利的，在建模的过程中，会有一些常见误区，读者需要特别加以重视。本章将基于作者自身的学术研究经历和商业实践经历，对SPSS建模技术进行介绍和讲解，供大家参考。首先依次介绍SPSS中的各类建模技术方法，对常用建模模块进行阐述，然后讲解建模中的注意事项，针对建模中的常见误区和价值导向进行剖析，最后简要介绍完整的研究方案设计过程，供读者参考。

2.2.1注意事项一：建模是为了解决具体的问题

建模是为了解决具体的问题。这一问题既可以是理论学术研究，也可以是具体商业应用。大到研究商业银行经营效率与股权集中度之间的关系，小到研究美容行业小型企业对目标客户的选择与营销策略制定，进行建模开展定量分析的目的都是为了研究并解决企业生产经营过程中遇到的市场营销、产品调研、客户选择与维护策略制度等方方面面的问题，进而据此提高经营的效率和效果。

所以，虽然我们提到的概念是建模技术，但是从解决问题的角度来说，建模并不仅仅是一种技术，而是一种过程，一种面向具体业务目标解决问题的过程，我们在选择并应用建模过程时也必须坚持这一点，要以解决实际问题为导向选择恰当的建模技术，合适的模型并不一定是复杂的，而是能够解释、预测相关问题的，所以一定不能以模型统计分析方法的复杂性，而是要以模型解决问题的能力来评判模型的优劣。比如我们在预测客户违约行为时，我们可以选择神经网络、决策树等更为前沿和流行的分析建模技术，也可以选择logistic回归、聚类分析等传统的分析建模技术，但是不能笼统的说神经网络、决策树等前沿技术就一定比logistic回归、聚类分析等传统好，而是要看它们解决问题的效率和效果，如果我们使用logistic回归建立的模型预测的准确性更高更好，那么显然logistic回归在解决这一具体问题方面是更加优秀的，要优于其他建模技术。

2.2.2注意事项二：有效建模的前提是具备问题领域的专业知识

有效建模的前提是具备问题领域的专业知识。建模的本质是用一系列数据挖掘算法来创建模型，同时解释模型和业务目标的特点。我们在建模时有时候考虑的是因果关系，比如研究客户行为特征对其产生购买行为的影响，我们把因变量（又称被解释变量、目标变量）设定为客户的购买行为，把自变量（又称解释变量、预测变量）设定为客户的性别、年龄、学历、年收入水平、可支配收入、边际消费倾向等，我们之所以这么设置，选取这些自变量，是基于我们在问题领域的专业知识，或者说，我们是基于经济学理论或者商业运营经验，可以相对比较清晰的知道哪些因素可能会影响消费者的购买行为，所以才能够顺利的建立一个这些的模型。我们在建模的时候有时考虑的是相关关系，比如某商业银行发现做完住房按揭贷款的客户在业务办理后半年到一年时间里大概率会有办理小额消费贷款的需求，那么做完住房按揭贷款和办理小额消费贷款需求之间有没有因果关系，如果有因果关系是怎么具体传导的，比如有的银行客户经理解释为客户做完住房按揭贷款之后通常有装修的需求，有的解释为客户有购买家电家具的需求，有的解释为住房按揭贷款的按月还款会在一定程度上使得消费者原来的收入无法支持现有消费、需要借助银行消费贷款来维持，那么究竟哪种解释、哪种传导机制是真实的、正确的？这时候我们通常是很难而且也没有必要去深入分析研究的，我们只需要知道做完住房按揭贷款和办理小额消费贷款需求之间具有强烈的相关关系，那么就可以了，我们可以据此制定针对性的营销策略，开展相应的客户营销，精准的满足客户需求，在这一过程中，我们依据的就是商业运营经验，通过数据的积累和经营的分析，找到了这两者之间的关联关系，从而才可以针对性的进行建模。所以，数据和实践之间是有差距的，数据只是实践的一部分反映，关于实践的更多信息则需要我们通过问题领域的专业知识来弥补，只有将数据和专业知识充分融合，才能够更加全面完整的去解释商业历史行为、更加准确有效的预测商业未来表现。

2.2.3注意事项三：建模之前必须进行数据的准备

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以上内容节选自：《SPSS统计分析商用建模与综合案例精解》（杨维忠、张甜著，清华大学出版社）

这是一本可以用SPSS来实现数据挖掘与商用建模的教材，目前已被多所高等院校及培训机构选作核心专业课程教材。全书共12章，第1章为SPSS操作快速入门，旨在告诉读者SPSS软件启动与关闭，数据编辑录入、数据读取、数据排序、缺失值处理、数据查找、数据合并等对数据的基础操作，教会读者如何使用SPSS处理数据。第2章为SPSS建模技术要点介绍，旨在告诉读者SPSS中的各类建模技术方法，建模中的注意事项，建模中的常见误区、需要遵循的价值导向，以及完整的研究方案设计要点等。第3章为SPSS在电子商务平台商户营销中的应用，讲解如何使用SPSS的直销模块来进行建模，以便应用到电子商务平台商户营销中。第4章为商业银行授信客户信用风险评估，讲解如何使用SPSS软件的神经网络-多层感知器，应用到商业银行授信客户信用风险评估领域。第5章为在线旅游供应商客户分类建模技术，讲解如何使用SPSS软件的神经网络-径向基函数，以便应用到在线旅游供应商客户分类中。第6章为小额快贷大数据审批建模技术，讲解如何使用SPSS软件的决策树模块，应用到小额快贷大数据审批中。第7章为汽车消费市场调研建模技术，讲解如何使用SPSS软件的联合分析模块和交叉表分析模块，应用到汽车消费市场调研中。第8章为住宅小区订奶量预测分析建模技术，讲解如何使用SPSS软件时间序列预测模块进行建模，应用到住宅小区订奶量预测分析中。第9章为手机游戏玩家体验评价影响因素分析，讲解如何使用SPSS软件的线性回归分析模块和方差分析模块，研究手机游戏玩家体验评价影响因素。第10章为家政行业客户满意度调研建模技术，讲解如何使用SPSS软件可靠性分析、描述性分析相关性分析、有序回归分析等模块开展家政行业客户满意度调研工作。第11章为软件和信息技术服务业估值建模技术，讲解如何使用SPSS软件描述性分析、相关性分析、线性回归分析研究软件和信息技术服务业上市公司估值。第12章为美容连锁企业按门店特征分类分析建模技术，讲解如何使用SPSS软件因子分析模块和聚类分析模块对美容连锁企业按门店特征分类。

本书最大的特色和优势在于将SPSS建模技术和商业领域应用有机结合，从使用的SPSS建模技术来看，既包括传统经典的线性回归分析、相关分析、因子分析、聚类分析、描述性分析、方差分析、交叉表分析等一般统计建模技术，也包括神经网络多层感知器、径向基函数、决策树等热门大数据处理建模技术，也包括专业用于市场营销的联合分析、直销模块分析等专业建模技术。

从研究应用的领域来看，全部为当下流行热门的商业运营领域，涉及的行业包括商业银行、美容连锁、汽车制造销售、电子商务、在线旅游、网络信贷、手机游戏、家政行业、奶制品行业、软件和信息技术服务业等，涉及的商业运营环节包括市场调研、市场营销、客户满意度调查、连锁门店分类管理、奶制品物流配送、客户关系分级分类维护、业务审批、消费者综合体验、上市公司估值等。

这些案例都是作者基于自身从业经历，在大量实际调研的基础上改编的，非常贴近实际生活，也非常便于直接吸收应用。作者之所以倾心将SPSS建模技术与当下热门商业应用领域融合，一方面因为非常贴近生活便于读者更好地理解这些建模技术，另一方面也可以使直接从事这些领域或者相近领域工作的读者可以直接应用到本职工作中，快速提升职场竞争力。

2022年，在51CTO举办的“2021年度最受读者喜爱的IT图书作者评选”中，《SPSS统计分析商用建模与综合案例精解》荣获“数据科学领域最受读者喜爱的图书TOP5”。