sem数据分析案例，sem 分析

极智分析保姆级教学:结构方程模型SEM

1、结构方程模型（SEM）是社会科学、心理学、经济学等领域常用的统计分析方法，旨在通过构建理论模型来分析观测数据，验证或修改理论假设。SEM包含观测变量和潜在变量两部分。观测变量指可以直接测量的变量，如身高、体重等；潜在变量则是无法直接测量的变量，如能力、态度等。

2、结构方程模型应用中需考虑模型的整体拟合情况，常用指标包括RMSEA、CFI、SRMR等。通过代码运行，获取模型指标值，如RMSEA、CFI和SRMR，评估模型拟合度。若指标不满足标准，需调整模型结构以改善拟合情况。在论文撰写时，还需汇报卡方值和显著性，以展示模型的统计显著性和模型的适用性。

结构方程模型SEM

结构方程模型SEM作为第二代多变量数据分析技术，与第一代技术如多变量回归、logistic回归、方差分析、因子分析等不同，SEM分为CB-SEM（covariance-based SEM）和PLS-SEM（partial least squares SEM）。CB-SEM主要应用于理论模型验证，而PLS-SEM则用于模型探索和预测。

什么情况要用结构方程模型如下 1，当你需要研究多个变量之间的关系时：SEM可以同时考虑多个预测变量和结果变量之间的关系，研究变量之间的复杂关系。2，当你的数据包含缺失值时：SEM可以处理含有缺失值的数据，不需要像某些统计分析方法那样必须删除含有缺失值的行或列。

SEM结构方程模型是一种在社会科学研究中广泛应用的方法，尤其在经济、市场和管理等领域中。这种模型在20世纪80年代就已经成熟，但由于国内研究者对该方法的认知度不高，其应用并未得到充分的推广。

结构方程模型（SEM）在应用时需遵守严格的统计假设，如多元正态、同质性、样本独立等。其分析流程分为以下步骤： 模型设定：这是SEM分析的重要步骤，研究者需有合理的理论依据和文献支持。 模型识别：确保理论模型可以分析，提供足够的信息求解数学上的最优解。

SEM数据怎么分析

对于营销效果的账户层级分析，包括对账户的投入产出比、历史数据预测以及不同地域和时段的投放效果的评估。 账户的投入产出数据是基础分析，涉及消费、点击、点击率和转化率等关键指标。 账户效果预测需要至少半年的数据支持，通过对比分析来预测未来一个月内的产出，并据此制定投放策略。

趋势分析法 趋势分析法又叫比较分析方法，水平分析方法，主要通过数据连续的相同指标或比率进行定基对比或环比对比，得出他们的变动方向，数额，幅度，来感知整体的趋势。这种方法粗略而简单，体现的是一个行业的总体趋势。

sem做数据分析时要先对比数据，通过对比发现问题，再通过收集数据来找出问题。从计划、单元再到关键词，一步一步细化数据，最后落实到具体操作上，解决问题。日消费数据分析 这个日消费报表一般有日消费报表，周消费报表，月度消费报表组成。