A. 如何做面板數據的聚類分析
如果你要考慮到面板數據本身的特定 還要再進行聚類的話，spss是沒法做的，因為spss無法處理面板分析。
但是如果只是進行聚類的話，無論是否有時間序列因素在，都可以直接採用一般的聚類方式進行操作就可以了。
實際上做聚類分析，不需要考慮面板的時間序列因素，所以你可以直接按照一般聚類方法做就好了
B. 需要做聚類，分類，時間序列分析，用什麼工具比較好
用stata，eviews都可以的
C. 怎麼用聚類分析對多個時間序列進行分區
這取決於你想怎麼分，你認為什麼樣的叫做類似，聚類首先要定義距離，在進行數學定義之前，你首先給出一個物理上的目標。
D. spss怎麼做聚類分析
如果你要考慮到面板數據本身的特定還要再進行聚類的話，spss是沒法做的，因為spss無法處理面板分析。但是如果只是進行聚類的話，無論是否有時間序列因素在，都可以直接採用一般的聚類方式進行操作就可以了。實際上做聚類分析，不需要考慮面板的時間序列因素，所以你可以直接按照一般聚類方法做就好了
E. 如何用MATLAB對股票數據做聚類分析
直接調kmeans函數。
k = 3;%類別數
idx = kmeans(X, k);%idx就是每個樣本點的標號。
F. 求教：需要做聚類，分類，時間序列分析，用什麼工具
先做單位根
要做專業數據分析，看我的名字吧
G. spss能做時間序列的聚類分析嗎，怎麼做，或者其他軟體也可以，誰能教我
理解了時間序列與普通數據的區別就明白了。按順序排列的多個普通數據點構成了時間序列，比如一個單詞或短語的發音，在這個發音時間內，頻率隨時間按一定規律變化，幅值也按自己的規律變化；如果你通過分析很多小段的語音，發現了相似的（頻率、幅值）變化規律，就把它們聚類為同一個單詞或短語。不知這樣比喻是否恰當。
H. 時間序列數據的聚類有什麼好方法
聚類方法仍然是那些聚類方法，只是如何更好得對兩個序列進行相似度度量，可以把序列看做高維向量，但是兩個時間序列可能長度不一樣，發生了位移等等，因此普通的距離計算方法或者相似度計算方法不能夠適應了，因此需要改進，比如DTW。
I. 時間序列的聚類不知道怎麼聚 求幫助！
時間序列是指將某種現象某一個統計指標在不同時間上的各個數值，按時間先後順序排列而形成的序列。
時間序列法是一種定量預測方法，亦稱簡單外延方法。在統計學中作為一種常用的預測手段被廣泛應用。