SPSSAU功能探索
长久以来，SPSSAU在用户心中的形象始终与SPSS及问卷分析紧密相连。我们经常收到这样的咨询：
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SPSSAU与SPSS之间有何渊源？
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SPSSAU主要用于分析论文数据吗？
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难道SPSSAU仅限于问卷分析吗？
实际上，SPSSAU作为一款在线数据分析平台工具，其功能丰富且独特。不仅可用于调查问卷或论文数据分析，还在许多领域中助力用户深入挖掘数据价值、提升分析效率。
今天，让我们一同深入探索SPSSAU那些鲜为人知的实用功能。
一、满意度分析
一键式操作，轻松量化满意度结果。
在当今市场环境中，满意度调查已成为企业和机构进行市场研究的关键一环。提高客户满意度更是众多企业的主要运营目标之一。那么，如何客观地衡量客户满意度呢？
净推荐值（NPS）——衡量客户忠诚度和推荐意愿的指标。
Kano模型——评估客户满意度的经典模型。
IPA（重要性-性能分析）——明确客户期望与实际性能之间的差距。
二、RFM模型应用
深入挖掘客户价值。
当企业拥有大量客户时，如何细分客户，区分出低价值客户与高价值客户，并为他们提供个性化服务，是提升企业效益的关键。RFM模型正是解决这一问题的利器。
三、综合评价
多方法齐备的综合评估工具。
综合评价是对包含多个指标的复杂系统进行的全面评价，适用于项目管理、工程技术及科学决策等领域。SPSSAU提供了如AHP层次分析、熵值法、模糊综合评价、TOPSIS法等多种综合评价方法。
四、计量经济分析
实用计量经济模型一览无余。
在SPSSAU的计量经济研究模块中，我们提供了多种常用的计量经济模型，如OLS回归、Robust回归、分位数回归等。这些模型不仅使用简单，操作起来也十分便捷。通过查看帮助手册及视频教程，您可以轻松了解每个模型的具体操作步骤及原理说明。
OLS回归（最小二乘法回归）——用于预测响应变量与一系列预测变量之间的关系。
Robust回归——针对存在异方差问题的OLS回归的改进方法。
分位数回归——用于研究X对Y的影响关系及影响趋势情况。
ADF检验（单位根检验）——用于检验时间序列是否存在单位根，是时间序列平稳性的关键检验之一。如果时间序列数据不平稳，会影响后续如ARIMA模型的建模分析。
ARIMA预测（移动平均自回归模型）——最常用时间序列预测方法之一，利用历史数据预测未来情况。
面板模型——用于面板数据的影响关系研究，SPSSAU将根据检验结果推荐最适合的模型进行使用。