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请问SPSS中，采集到得数据是132秒一次，共4000个数据，怎么在SPSS中define dates中定义？是不是必须使用使用custom方式编程？
载入中......
我的意思就是数据并不是整点整分的，怎么按照一定的时间间隔做上时间标记？
同求，这个问题也困扰我好长时间！
0 132 164.....以此类推一直往下不就好了？
怒了，只回答有质量的提问......
但是有好几千个数据，不可能手敲进去啊
求助啊，大侠帮忙啊
还有一个问题，就是用专家建模器靠谱不？我的数据明显有24小时的周期成分，可是专家建模器说是ARIMA（0,1,7），根本没有season成分sd，sp，sq等
用语法DATE WEEK DAY HOUR MINUTE SECOND BY 132.这样可以了。
但是数据格式为什么SPSS不认呢？
用语法算出来的时间点，SPSS说不认识，unsupported or invalid date variable怎么回事？难道必须通过date-&define date的SPSS才能认识吗？
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18章主要介绍各种统计分析方法及对应的操作方式，包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、
相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、生存分析、时间序列分析、多重响应分析等几大
类。第19章介绍各种统计图形的生成和编辑。第20～25章列举了用SPSS处理多种行业数据的案
例，包括上市公司财务数据分析、影响汇率的因素分析、多因素试验设计等多方面的应用。
决策树一般分为两大类型。分类决策树主要用于对离散因变量的分类；回归决策树主要用于对连续因变量的预测。可见决策树主要应用于分类和预测分析中，例如判断某些顾客是否为理想的潜在客户；预测具有某种特征的客户在未来的消费金额等。用决策树对一个新的观测作预测时，它自动根据输入变量的取值决定穿越决策树并达到最终叶节点的路径；如果是分类树，就根据最终节点的因变量取值确定对新观测的分类，并给出相应的可信度；如果是回归树，就计算最终节点里的因变量均值作为对新观测的预测值。
决策树模型有各种各样的算法，但各自都有一些优势和不足。一般地，决策树算法主要围绕两大核心问题展开。第一，决策树的生长问题，即利用训练样本集建立决策树的过程；第二，决策树的剪枝问题，即如何对建立的初始决策树进行节点合并及优化处理。下面就对这两个方面加以简要介绍。
2.决策树的生长
决策树生长的本质是一个对训练样本集不断分组的过程，树上的分枝正是在这个过程中逐渐生长出来的。当所有分枝的数据均无法继续细分时，一棵完整的决策树就形成了。
决策树生长的核心算法就是确定它的分枝准则，这涉及两方面的问题。第一，如何从众多的输入变量中选择一个最佳的分枝变量；第二，如何从指定分枝变量的众多取值中找到一个最佳的分枝阈值。现已有很多算法实现决策树的生长，例如ID3、C4.5／C5、CHAID、CRT等，它们大都能够在常用的数据挖掘软件中找到，用户在使用时，只需要设置或调整几个简单的参数，就能方便地建立决策树模型，同时完成对决策树的优化处理。
3.决策树的修剪
随着决策树的生长，叶节点含有的样本量不断减少，它们对总体的代表性也不断降低，越深处的节点所体现的特征就越具体，一般性也越差，甚至可能出现如此的结论：只有年收入大于50000元、年龄大于50岁，且姓名是张三的人，才是企业的理想客户。
第1章 SPSS 19.0概述 11.1 SPSS简介 11.2 SPSS的安装、启动和退出 31.2.1 SPSS 19.0的安装 31.2.2 SPSS 19.0的启动 41.2.3 SPSS 19.0的退出 51.3 SPSS 19.0的界面及设置 61.3.1 常用界面 61.3.2 常规选项参数 81.3.3 查看器选项参数 111.3.4 文件位置选项参数 121.3.5 输出选项参数 121.3.6 图表选项参数 131.3.7 多重归因选项参数 141.3.8 枢纽表选项参数 151.3.9 数据选项参数 171.3.10 货币选项参数 181.3.11 脚本选项参数 181.3.12 语法编辑器选项参数 19第2章 数据文件的建立与操作 202.1 数据编辑器与数据文件 202.1.1 数据编辑器 202.1.2 数据文件 232.2 常量、变量、操作符和表达式 232.2.1 常量与变量 232.2.2 操作符与表达式 282.2.3 如何定义一个变量 282.2.4 概率事件 322.3 输入数据 322.3.1 输入数据的方法 322.3.2 查看文件信息和变量信息 332.4 编辑数据文件 342.4.1 在单元格中编辑数据 342.4.2 插入变量与删除变量 342.4.3 插入观测量与删除观测量 352.4.4 数据的剪切、复制和粘贴 352.4.5 撤销操作 362.5 对数据文件的操作 362.5.1 数据文件的打开与保存 372.5.2 数据库文件的转换 37习题2 42第3章 数据文件的操作 433.1 数据文件的一般操作 433.1.1 数据排序 433.1.2 数据文件的拆分 443.1.3 数据文件的合并 463.1.4 数据文件的转置 493.1.5 变量取值的求秩 503.1.6 变量值的重新编码 523.1.7 计算新变量 563.2 分类汇总 583.2.1 数据描述 583.2.2 分类汇总的参数设置 583.2.3 分类汇总的结果 603.3 观测量的加权 603.4 数据文件的结构重组 623.4.1 选择数据重组方式 633.4.2 变量组到观测量组的重组 633.4.3 观测量组到变量组的重组 663.4.4 转置重组 69习题3 69第4章 基本统计分析功能 704.1 OLAP在线分析过程 704.1.1 数据描述 704.1.2 OLAP过程的操作和设置 704.2 个案汇总分析 734.2.1 个案汇总分析的参数设置 734.2.2 输出结果 754.3 按行和列的汇总分析 754.3.1 按行汇总过程 754.3.2 按列汇总过程 794.4 频数分析 814.4.1 数据描述 814.4.2 对分类变量的频数分析 814.4.3 对连续变量的频数分析 834.5 描述性统计分析 854.5.1 数据描述 854.5.2 描述分析过程 854.6 探索分析过程 864.6.1 数据描述 864.6.2 探索分析实例 874.7 列联表分析过程 904.7.1 数据描述 904.7.2 列联表分析的参数设置 904.7.3 列联表分析的输出结果 934.8 Bootstrap简介与设置 954.8.1 Bootstrap简介 954.8.2 Bootstrap参数设置 95习题4 96第5章 均值比较和T检验 975.1 均值分析过程 985.1.1 原理与方法 985.1.2 SPSS实例分析 985.2 单样本T检验 1005.2.1 原理与方法 1005.2.2 SPSS实例分析 1005.3 独立样本T检验 1015.3.1 原理与方法 1015.3.2 SPSS实例分析 1025.4 配对样本T检验 1035.4.1 原理与方法 1035.4.2 SPSS实例分析 104习题5 105第6章 非参数检验 1066.1 非参数检验的简介 1076.1.1 非参数检验与参数检验 1076.1.2 非参数检验的优点 1076.1.3 非参数检验的缺点 1086.2 卡方检验 1086.2.1 原理与方法 1086.2.2 数据和问题描述 1096.2.3 卡方检验实例分析 1096.3 二项式检验 1116.3.1 原理与方法 1116.3.2 数据和问题描述 1116.3.3 二项检验实例分析 1116.4 游程检验 1126.4.1 原理与方法 1126.4.2 数据和问题描述 1136.4.3 游程检验实例分析 1136.5 Kolmogorov-Smirnov单样本检验 1146.5.1 原理与方法 1146.5.2 数据和问题描述 1156.5.3 K-S单样本检验实例分析 1156.6 两独立样本检验 1166.6.1 原理与方法 1166.6.2 数据和问题描述 1176.6.3 两独立样本检验实例分析 1176.7 k个独立样本的检验 1196.7.1 原理与方法 1196.7.2 数据和问题描述 1206.7.3 k个独立样本检验实例分析 1206.8 两个相关样本的检验 1216.8.1 原理与方法 1216.8.2 数据和问题描述 1236.8.3 两个相关样本检验的实例分析 1236.9 k个相关样本的检验 1236.9.1 原理与方法 1246.9.2 数据和问题描述 1256.9.3 k个相关样本检验的实例分析 125习题6 126第7章 多重响应分析 1277.1 多重响应概述 1277.2 多重响应变量集的定义 128
定义多重响应变量集的实例 1287.3 多重响应变量集的频率分析 129
多重响应变量频数分析的实例 1297.4 多重响应变量集的交叉表分析 131
多重响应变量交叉表分析的实例 1317.5 用表过程研究多重响应变量集 1337.5.1 多重响应变量集的定义 1337.5.2 建立包含多重响应变量集的表格 134习题7 135第8章 回归分析 1378.1 线性回归 1378.1.1 一元线性回归的基本原理 1378.1.2 多元线性回归的基本原理 1398.1.3 模型假设的其他检验 1408.1.4 问题描述和数据准备 1418.1.5 线性回归分析的设置和操作 1418.1.6 案例的结果分析 1468.2 曲线回归 1488.2.1 曲线回归的基本原理 1498.2.2 问题描述和数据准备 1498.2.3 曲线回归分析的设置和操作 1508.2.4 案例的结果分析 1518.3 非线性回归 1528.3.1 非线性回归简介 1538.3.2 问题描述和数据准备 1548.3.3 非线性回归的参数设置 1558.3.4 案例的结果分析 1588.4 二元Logistic回归 1598.4.1 二元Logistic回归的数学原理 1598.4.2 问题描述和数据准备 1608.4.3 二元Logistic回归的参数设置 1618.4.4 案例的结果分析 1648.5 多元Logistic回归分析 1678.5.1 多元Logistic回归的原理简介 1688.5.2 问题描述和数据准备 1688.5.3 多元Logistic回归参数设置 1698.5.4 案例的结果分析 1738.6 有序回归 1758.6.1 问题描述和数据准备 1758.6.2 有序回归的参数设置 1758.6.3 案例的结果分析 1788.7 概率单位回归分析 1808.7.1 概率单位回归分析简介 1808.7.2 问题描述和数据准备 1808.7.3 概率单位回归的参数设置 1818.7.4 案例的结果分析 1828.8 加权回归分析 1838.8.1 加权回归分析简介 1848.8.2 问题描述和数据准备 1848.8.3 加权回归的参数设置 1858.8.4 案例结果分析 1868.9 二阶段最小二乘回归 1868.9.1 二阶段最小二乘回归的基本原理 1868.9.2 问题描述和数据准备 1878.9.3 二阶段最小二乘回归的参数设置 1888.9.4 案例的结果分析 1888.10 最佳尺度回归 1898.10.1 最佳尺度回归原理 1908.10.2 问题描述和数据准备 1908.10.3 最佳尺度回归的参数设置 1908.10.4 案例的结果分析 194习题8 196第9章 方差分析 1989.1 方差分析简介 1989.1.1 t检验与方差分析的比较 1989.1.2 方差分析的基本原理 1999.2 单因素方差分析 2019.2.1 原理与方法 2019.2.2 单因素方差分析实例 2019.3 多因素方差分析过程 2059.3.1 原理与方法 2069.3.2 二因素方差分析实例 2089.3.3 协方差分析实例 2159.3.4 交互效应中随机因素的分析 2189.4 多元方差分析 2219.4.1 原理与方法 2219.4.2 多元方差分析实例 2229.5 重复测量设计的方差分析 2239.5.1 原理与方法 2239.5.2 SPSS实例分析 2249.6 方差成分分析 2279.6.1 原理简介 2279.6.2 SPSS实例分析 2289.7 正交实验设计 2309.7.1 正交实验设计简述 2309.7.2 SPSS实例分析 2319.7.3 正交实验设计的方差分析 232习题9 233第10章 相关分析 23410.1 相关分析的基本概念 23410.1.1 相关分析的特点和应用 23410.1.2 相关系数的计算 23510.1.3 SPSS提供的相关分析功能 23610.2 两变量相关分析 23710.2.1 问题描述和数据准备 23710.2.2 相关分析的参数设置 23710.2.3 案例的结果分析 23810.3 偏相关分析 23910.3.1 偏相关分析的基本原理 23910.3.2 偏相关分析实例 24010.4 距离分析 24110.4.1 距离分析的基本概念 24110.4.2 距离分析的参数设置 24210.4.3 距离分析实例 245习题10 246第11章 因子分析 24811.1 因子分析的原理简介 24811.1.1 因子分析的基本思想 24811.1.2 因子分析和主成分分析的联系 24911.1.3 因子分析的基本步骤 24911.2 SPSS因子分析的应用实例 25011.2.1 数据描述 25011.2.2 SPSS因子分析过程的设置 25111.2.3 结果分析 255习题11 258第12章 分类分析 26012.1 聚类分析的原理简介 26012.1.1 聚类分析的基本概念 26012.1.2 聚类分析的一般原理 26112.2 快速样本聚类过程 26312.2.1 快速聚类简介 26312.2.2 问题描述和数据准备 26312.2.3 SPSS快速聚类的设置 26412.2.4 案例的结果分析 26612.3 系统聚类 26712.3.1 系统聚类简介 26712.3.2 问题描述和数据准备 26812.3.3 SPSS系统聚类的设置 26812.3.4 案例的结果分析 27112.3.5 对聚类结果的进一步分析 27212.4 两步聚类分析 27412.4.1 两步聚类简介 27412.4.2 问题描述和数据准备 27512.4.3 SPSS两步聚类的设置 27512.4.4 案例的结果分析 27812.5 一般判别分析 28012.5.1 判别分析的基本原理 28012.5.2 问题描述和数据准备 28212.5.3 判别分析的参数设置 28212.5.4 案例的结果分析 28412.6 逐步判别分析实例 28712.6.1 问题描述和数据准备 28812.6.2 逐步判别的参数设置 28812.6.3 案例的结果分析 29012.7 决策树分析 29212.7.1 决策树分类的基本原理 29212.7.2 决策树过程的参数设置 29412.7.3 问题描述和数据准备 30512.7.4 案例分析 305习题12 309第13章 生存分析 31113.1 生存分析简介 31113.1.1 生存分析的基本概念 31113.1.2 生存分析的数据特点 31313.1.3 生存分析的常用方法 31313.1.4 SPSS中的生存分析过程 31313.2 寿命表分析 31413.2.1 寿命表分析简介 31413.2.2 寿命表分析的基本步骤 31413.2.3 寿命表实例分析 31513.3 Kaplan-Meier分析 31813.3.1 Kaplan-Meier分析的步骤 31813.3.2 生存曲线的比较和检验 31913.3.3 Kaplan-Meier分析的实例 31913.4 Cox回归模型 32213.4.1 Cox回归模型的原理简介 32213.4.2 Cox回归实例分析 324习题13 329第14章 信度分析 33114.1 信度分析 33114.1.1 信度分析的基本原理 33114.1.2 问题描述和数据准备 33314.1.3 信度分析的参数设置 33314.1.4 案例的结果分析 33514.2 多维尺度分析 33614.2.1 多维尺度分析简介 33614.2.2 问题描述和数据准备 33614.2.3 ALSCAL过程的参数设置 33714.2.4 案例的结果分析 339习题14 340第15章 时间序列分析 34215.1 SPSS的时间序列分析概览 34215.1.1 创建模型的通用设置选项 34315.1.2 应用模型的通用设置选项 34715.2 时间序列数据的预分析 34815.2.1 缺失值替换 34815.2.2 定义日期变量 34915.2.3 时间序列的平稳化 34915.3 指数平滑模型 35115.3.1 指数平滑的基本原理 35115.3.2 指数平滑模型的参数设置 35215.3.3 指数平滑模型实例分析 35415.4 ARIMA模型 35715.4.1 ARIMA模型的基本原理 35715.4.2 ARIMA模型的参数设置 35915.4.3 ARIMA模型实例分析 36015.5 季节分解模型 36215.5.1 季节分解法概述 36215.5.2 季节分解模型实例分析 363习题15 366第16章 对数线性模型 36716.1 对数线性模型概述 36716.1.1 简单列联表分析的不足 36716.1.2 对数线性模型的基本形式 36816.2 常规对数线性模型过程 36816.2.1 常规过程概述 36816.2.2 问题描述和数据准备 36916.2.3 常规过程的参数设置 36916.2.4 案例的结果分析 37116.3 Logit过程 37216.3.1 Logit过程概述 37216.3.2 问题描述和数据准备 37216.3.3 Logit过程的参数设置 37316.3.4 案例的结果分析 37316.4 模型选择过程 37516.4.1 模型选择过程概述 37516.4.2 问题描述和数据准备 37616.4.3 层次对数线性模型的操作过程 37616.4.4 案例的结果分析 377习题16 379第17章 对应分析 38017.1 对应分析的基本原理 38017.1.1 对应分析与因子分析 38017.1.2 SPSS中的对应分析 38117.1.3 使用对应分析的注意事项 38117.2 简单对应分析 38217.2.1 简单对应分析的数学原理 38217.2.2 SPSS简单对应分析实例 38317.3 多元对应分析 38717.3.1 多元对应分析基本概念及其特点 38717.3.2 多元对应分析的参数设置 38817.3.3 实例的结果分析 392习题17 395第18章 缺失值分析 39618.1 缺失值分析的概念 39618.1.1 缺失值的表现方式 39618.1.2 SPSS中的缺失值处理方法 39718.2 缺失值分析的参数设置 39818.3 缺失值分析的实例 401习题18 404第19章 统计图形 40519.1 概述 40519.1.1 数据和变量的准备 40519.1.2 图表构建程序的基本操作 40619.1.3 旧对话框作图 40819.1.4 图形的编辑 40819.2 条形图 40819.2.1 数据和问题描述 40919.2.2 用图表构建程序作条形图 40919.2.3 用对话框创建条形图 41219.3 线形图 41419.3.1 数据和问题描述 41419.3.2 用图表构建程序作线形图 41419.3.3 用对话框创建线形图 41519.4 面积图 41619.4.1 数据和问题描述 41619.4.2 用图表构建程序作面积图 41719.4.3 用对话框创建面积图 41819.5 饼图 41919.5.1 数据和问题描述 41919.5.2 用图表构建程序作饼图 41919.5.3 用对话框创建饼图 42019.6 高低图 42019.6.1 数据和问题描述 42019.6.2 用图表构建程序作高低图 42119.6.3 用对话框创建高低图 42119.7 帕累托图 42519.7.1 数据和问题描述 42519.7.2 用对话框创建帕累托图 42519.8 控制图 42719.8.1 数据和问题描述 42719.8.2 用对话框创建控制图 42719.9 箱图 43219.9.1 数据和问题描述 43219.9.2 用图表构建程序作箱图 43219.9.3 用对话框创建箱图 43419.10 误差条图 43419.10.1 数据和问题描述 43419.10.2 用对话框创建误差条图 43519.11 散点图 43519.11.1 数据和问题描述 43619.11.2 用图表构建程序作散点图 43619.11.3 用对话框创建散点图 43819.12 直方图 43919.12.1 数据和问题描述 44019.12.2 用图表构建程序作直方图 44019.13 P-P概率图 44119.13.1 数据和问题描述 44119.13.2 用对话框创建P-P概率图 44119.14 Q-Q概率图 44319.14.1 数据和问题描述 44319.14.2 用对话框创建Q-Q概率图 44319.15 时间序列图 44419.15.1 普通序列图 44519.15.2 自相关序列图 44719.15.3 互相关序列图 44919.16 双轴线图 45019.16.1 数据和问题描述 45019.16.2 用图表构建程序作双轴线图 450习题19 452第20章 上市公司财务危机预警分析 45320.1 财务危机预警的应用简介 45320.1.1 财务危机的定量定义方法 45320.1.2 财务危机预警的模型选择 45420.2 数据描述 45420.2.1 数据说明 45420.2.2 指标选择 45520.2.3 补充说明 45520.3 分析方法概述 45620.3.1 判别分析 45620.3.2 logistic回归方法 45620.4 SPSS建模过程和结论分析 45720.4.1 SPSS数据筛选操作 45720.4.2 SPSS判别分析建模与分析 46020.4.3 logistic回归建模与分析 46320.5 进一步的分析与应用 46620.5.1 分类结果的应用分析 46620.5.2 建模方法的改进 46720.6 建议和推广 46720.6.1 时间序列研究 46720.6.2 数据的有效预警期 46720.6.3 指标的简化方法 467第21章 影响汇率的因素分析 46921.1 汇率影响因素的简介 46921.2 数据描述 47021.3 分析方法概述 47121.3.1 探索性分析 47121.3.2 多元回归分析 47221.4 SPSS建模过程和结论分析 47221.4.1 数据准备 47221.4.2 探索性分析 47321.4.3 多元回归分析 47421.5 进一步的分析与应用 47721.5.1 剔除存在共线性的外汇储备变量 47721.5.2 回归模型的进一步改进 47821.5.3 两个回归模型的比较 47921.6 建议和推广 47921.6.1 时间序列研究 47921.6.2 汇率影响因素的定性分析 480第22章 因子分析在成绩综合评价中的应用 48122.1 学生成绩的综合评价简介 48122.2 数据描述 48222.3 分析方法概述 48222.3.1 应用因子分析进行成绩综合评价的步骤 48222.3.2 应用因子分析法进行成绩综合评价的注意事项 48322.4 SPSS建模过程和结论分析 48422.4.1 数据准备 48422.4.2 SPSS因子分析建模与分析 48622.5 进一步的分析与应用 48922.6 建议和推广 49022.6.1 高中生的成绩综合评价 49022.6.2 对缺失数据的处理 49022.6.3 多种方法结合的综合评价模型 491第23章 高等教育办学条件的聚类分析 49223.1 数据描述 49223.1.1 关于基本办学条件指标合格与否的判定 49323.1.2 指标选取 49423.1.3 数据格式 49423.2 聚类分析法简述 49423.3 SPSS建模过程和结论分析 49523.3.1 对专科院校进行聚类的设置操作 49523.3.2 对本科院校的分析 49923.4 建议和推广 501第24章 试卷信度的检验与分析 50224.1 试卷信度检验的背景简介 50224.1.1 测验内容的自身方面 50224.1.2 施测过程 50224.1.3 被测试者的自身因素 50324.2 数据描述 50324.3 分析方法概述 50324.3.1 试卷信度的基本计算公式 50424.3.2 试卷信度的估计方法 50424.4 SPSS建模过程和结论分析 50524.4.1 SPSS信度分析的参数设置 50524.4.2 结果分析 50524.5 建议和推广 507第25章 多因素试验的设计与分析 50825.1 试验设计简介 50825.1.1 试验设计的应用 50925.1.2 试验设计问题的解决步骤 50925.2 数据描述 51025.3 分析方法概述 51025.3.1 正交设计方法 51025.3.2 综合评分方法 51225.4 SPSS建模过程和结论分析 51225.4.1 数据标准化 51225.4.2 性能指标权重的确定 51425.4.3 利用权重求综合指标 51525.4.4 对综合得分的进一步分析 51525.5 建议和推广 516习题提示 518参考文献 524
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SPSS作业关于时间序列分析
导读：七、预测序列未来走势，3.0从数据中我们可以发现序列1、2增长状况相对来讲波动都不，四、结果分析及合理化建议，从上述数据的分析中可知，应坚持产业转换序列的多元化模式，(3)跨越产业更替和转换的梯度序列，七、预测序列未来走势根据模型对未来两年做以下预测，如图：同时做出未来两年预测值的置信区间：故预测未来两年里，GDP将仍处于稳定状态，第三产业百分比将达到3.
七、预测序列未来走势
根据模型对未来两年做以下预测，如图：
同时做出未来两年预测值的置信区间：
故预测未来两年里，GDP将仍处于稳定状态，第三产业百分比将达到
3.0从数据中我们可以发现序列1、2增长状况相对来讲波动都不算太大，基本趋于稳定。
四、结果分析及合理化建议
从上述数据的分析中可知，我省GDP在未来两年里仍将保持原有水平，而第三产业百分比将有所下降，我们知道第三产业的发展是生产力提高和社会进步的必然结果。它的兴旺发达是现代化经济的一个必要特征。大力发展第三产业有利于增强农业生产的后劲，促进工农业生产的社会化和专业化水平的提高，有利于优化生产结构，促进市场充分发育，缓解就业压力，从而促进整个经济持续、快速健康发展，对于我省此种经济的发展状况，前景不容乐观，所以希望有关部门郑重考虑并实施有效措施从根本上解决相关问题，在此提出以下建议：
一、重视发展措施
1、创造就业机会就要改善对中小企业、民营经济、乡镇企业等的金融服务，大力推广小额信贷，鼓励创业和自谋职业。
2、明确个体、私营经济是创造就业的一个最重要的渠道，解决其市场准入问题，并减轻税费负担。
3、高度重视职业培训工作，尤其是农村劳动力的培训。
4、一定要取消城乡壁垒。建立市场经济条件下新型的城乡关系，不合理的就业限制一定要取消，加快户籍制度改革的步伐。
5、就如何发展生活服务业而言，解决的办法是社会分工细化，创造新型的社区服务组织，找到更多的服务内容，发掘更多的就业岗位。对于老百姓支付能力太低这个制约第三产业发展的最大障碍，可以多学习类似的经验，并积极进行探索。
6、就业与失业统计体系的不完善，信息失真与传递不畅通，也是影响就业政策的一个重要原因。专家们建议，要正确认识不同地区的就业形势，对不同地区要制定不同的就业政策。
二、重视发展原则、载体、结构、科技等问题
1、第三产业的发展，要采取分类指导和突出重点的原则
第三产业是一个庞杂的混合产业群。应根据第三产业内部各行业的性质、特点、在国民经济中的地位作用及其经营管理、盈利水平等因素，采取区别对待、分类指导的原则。其中，应特别注意盈利性和非盈利部门、基础性产业和竞争性产业部门、全额拨款和差额拨款单位等方面的差异，采取不同的政策导向。科学地确定第三产业的行业发展重点和优先顺序，并从区位条件、自然人文景观、商品经济发展程度、经营人才素质等方面综合第三产业中的行业区域比较优势，寻找和培养那些具有现实优势和潜在优势的行业作为发展重点。
2、第三产业的发展，要以城市和专业市场为载体
城市往往是一个区域的商业、交通、通信、金融、文化、教育、科技、信息等方面的中心，第三产业相对集中；专业市场作为商品交换的场所，它的扩展本身就是第三产业发展的重要体现，同时专业市场的兴起还会带动交通运输、邮电通信、金融业务以及各类中介服务业等第三产业的发展。从浙江的实际出发，当前应特别重视通过城市化来推进第三产业的发展。在产业结构升级转换方面，总的趋势应坚持“三、二、一”的产业发展方针，促进产业结构向高级化和现代化方向发展。要强化中心市区的金融、贸易、信息、中介服务以及生活服务等功能。
有条件的还可以建设中央商务区。
3、第三产业的发展，应坚持产业转换序列的多元化模式
(1)遵循产业结构演变的一般规律，努力实现三大产业转移的依次推进，使第三产业比重随着经济发展和产业结构的调整而“水涨船高”；
(2)以二、三产业同步起飞为契机，缩短三大产业依次推进的过程，加速产业重心的变迁，实现第三产业的总量扩张和比重提高；
(3)跨越产业更替和转换的梯度序列，以第三产业率先起飞的态势(尤其是以商品市场为起点的第三产业发展)，携带整个经济的发展，从而把第三产业的发展定位在较高的起点上。应根据各地经济发展的实际，分别采取适合各自特点的产业转移顺序，以促进第三产业快速、高效的发展。
4、第三产业的发展，也要坚持依靠科技进步
第三产业中的一些新兴产业如网络服务业，本身就是高科技发展的产物。当今世界，电子计算机在第三产业的渗透最为广泛，第三产业已成为拥有计算机最多的部门，由此产生的影响十分巨大：拓展了第三产业的服务领域，导致了经营方式和管理方式的革命性变革；提高了企业管理的现代化水平，带来了高效率和高效益；提供了优质、便捷的服务，为社会生产和生活消费创造了全新的服务方式。依靠现代科学技术革命，将从根本上改变第三产业的面貌和促进第三产业的兴起。为了实现“科技兴三产”的基本方针，加大第三产业中的科技含量，必须明确科技长入第三产业的远期目标和近期重点。当前的主攻方向，除了努力实现城市交通通信的现代化外，还要加快电子计算机在商业外贸、金融保险、旅游宾馆、信息管理等领域的应用，以促进第三产业发展规模、服务质量和经济效益的显著提高。
三、处理好与第一、二产业的关系
1、第一、二产业是第三产业发展的前提和基础。第一产业是国民经济的基础，加强第一产业是国民经济发展的首要问题。只有第一产业发展了，才能为第
二、三产业提供重要原材料和广阔的市场。世界上经济发达的国家，差不多都拥有发达的农业。
2、正确处理好三大产业的关系。既有利于经济的协调发展，也有利于社会的稳定。大力发展第三产业并不是说先把第三产业发展起来以后再发展第一、二
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