市场需求分析是市场调查与统计分析专业的核心应用场景之一。SPSS作为专业统计软件，能够高效完成数据清洗、建模和可视化分析。以下是结合CDA数据分析师认证要求的完整操作流程。
数据准备与清洗
原始数据需转换为SPSS可识别的.sav格式。常见数据问题包括缺失值、异常值和重复值，需通过以下方式处理：
| 操作步骤 | SPSS路径 | 应用场景 |
|---|---|---|
| 缺失值替换 | 转换 > 替换缺失值 | 问卷未填项处理 |
| 异常值检测 | 分析 > 描述统计 > 探索 | 价格数据极端值筛查 |
| 数据标准化 | 分析 > 描述统计 > 描述 | 消除量纲差异 |
表1：数据清洗关键操作
CDA认证强调数据质量评估，建议使用KMO检验验证数据适用性（需>0.6）：
spss
FACTOR /VARIABLES var1 var2 var3
/MISSING LISTWISE
/ANALYSIS var1 var2 var3
/PRINT INITIAL KMO EXTRACTION
/CRITERIA MINEIGEN(1) ITERATE(25)
/EXTRACTION PC
/ROTATION VARIMAX
/METHOD=CORRELATION.描述性统计分析
通过基础统计量把握市场特征，关键指标包括均值、标准差和频数分布：
| 统计量 | 解读要点 | SPSS操作路径 |
|---|---|---|
| 频数分析 | 品类偏好分布 | 分析 > 描述统计 > 频数 |
| 交叉表分析 | 性别与品牌关联性 | 分析 > 描述统计 > 交叉表 |
| 均值比较 | 不同区域价格差异 | 分析 > 比较均值 > 均值 |
表2：描述性分析工具选择
示例输出表格（虚构数据）：
| 年龄段 | 平均购买频次 | 标准差 |
|---|---|---|
| 18-25岁 | 3.2 | 1.1 |
| 26-35岁 | 4.5 | 0.9 |
| 36-45岁 | 2.8 | 1.3 |
表3：分年龄段消费行为差异
预测建模技术
CDA考试重点考察回归分析和聚类方法的应用：
线性回归模型
分析价格敏感度时使用：
spss
REGRESSION
/MISSING LISTWISE
/STATISTICS COEFF R ANOVA
/CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10)
/NOORIGIN
/DEPENDENT 销售额
/METHOD=ENTER 价格 促销力度.K-means聚类
市场细分典型方法：
spss
QUICK CLUSTER var1 var2 var3
/MISSING=LISTWISE
/CRITERIA=CLUSTER(3) MCONVERGE(0)
/PRINT INITIAL.模型评估指标对照：
| 模型类型 | 核心指标 | 达标阈值 |
|---|---|---|
| 回归模型 | Adjusted R² | >0.6 |
| 聚类模型 | Silhouette系数 | >0.5 |
表4：模型验证标准
可视化呈现
符合CDA认证要求的图表规范：
| 图表类型 | 适用场景 | SPSS生成路径 |
|---|---|---|
| 条形图 | 品类市场份额对比 | 图形 > 旧对话框 > 条形图 |
| 散点矩阵 | 多变量相关性展示 | 图形 > 图表构建器 |
| 热力图 | 区域需求密度分布 | 图形 > 图形板模板选择器 |
表5：可视化工具匹配
示例热力图数据格式：
| 区域 | 产品A需求指数 | 产品B需求指数 |
|---|---|---|
| 华东 | 78 | 65 |
| 华南 | 92 | 58 |
| 华北 | 63 | 71 |
表6：区域需求热力数据
CDA认证衔接要点
- 考试内容覆盖：SPSS操作占CDA Level I考试的30%，重点考察数据转换和基础建模
- 技能验证方式：需提交完整分析报告（含SPSS输出结果）
- 加分项 ：
- 使用语法编程而非菜单操作
- 包含模型诊断过程（如残差分析）
- 报告符合CRISP-DM标准流程
项目报告结构建议
| 章节 | SPSS对应输出 | 页数占比 |
|---|---|---|
| 方法论 | 分析流程截图 | 10% |
| 数据诊断 | 缺失值报告表+直方图 | 20% |
| 模型构建 | 回归系数表+聚类树状图 | 40% |
| 商业建议 | 需求预测趋势图 | 30% |
表7：报告内容框架
通过系统运用SPSS分析工具，结合CDA认证的标准化要求，可产出具有商业决策支持价值的市场需求分析报告。注意在呈现时避免直接暴露敏感数据，采用百分比或指数化处理原始数值。