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SPSS軟件應(yīng)用培訓(xùn)班

   課程背景


SPSS Statistics統(tǒng)計(jì)分析軟件簡(jiǎn)介
SPSS Statistics 統(tǒng)計(jì)分析軟件是一款在調(diào)查統(tǒng)計(jì)行業(yè)、市場(chǎng)研究行業(yè)、醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)、政府和企業(yè)的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用中久享盛名的統(tǒng)計(jì)分析工具,是世界上早的統(tǒng)計(jì)分析軟件,由美國(guó)斯坦福大學(xué)的三位研究生于1968年研制,1984年SPSS首先推出了世界上第一個(gè)統(tǒng)計(jì)分析軟件微機(jī)版本SPSS/PC+,極大地?cái)U(kuò)充了它的應(yīng)用范圍,并使其能很快地應(yīng)用于自然科學(xué)、技術(shù)科學(xué)、社會(huì)科學(xué)的各個(gè)領(lǐng)域,世界上許多有影響的報(bào)刊雜志紛紛就SPSS的自動(dòng)統(tǒng)計(jì)繪圖、數(shù)據(jù)的深入分析、使用方便、功能齊全等方面給予了高度的評(píng)價(jià)與稱贊。在國(guó)際學(xué)術(shù)界有條不成文的規(guī)定,即在國(guó)際學(xué)術(shù)交流中,凡是用SPSS軟件完成的計(jì)算和統(tǒng)計(jì)分析,可以不必說(shuō)明算法,由此可見其影響之大和信譽(yù)之高。
功能全面的統(tǒng)計(jì)分析軟件
SPSS Statistics非常全面地涵蓋了數(shù)據(jù)分析的整個(gè)流程,提供了數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)管理與準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)分析、結(jié)果報(bào)告這樣一個(gè)數(shù)據(jù)分析的完整過(guò)程。特別適合設(shè)計(jì)調(diào)查方案、對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,以及制作研究報(bào)告中的相關(guān)圖表。對(duì)于閱讀統(tǒng)計(jì)分析報(bào)告的用戶來(lái)講,也已經(jīng)非常熟悉由SPSS Statistics軟件制作完畢的圖表。

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   培訓(xùn)特點(diǎn)
       個(gè)性化、顧問(wèn)式培訓(xùn),互動(dòng)式授課,針對(duì)實(shí)際需求,項(xiàng)目案例教學(xué),實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目演示,超級(jí)精品小班。
   培訓(xùn)講師

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       大多名牌大學(xué),碩士以上學(xué)歷,相關(guān)技術(shù)專業(yè),有豐富的理論素養(yǎng),十多年實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)歷,開發(fā)過(guò)多個(gè)大型項(xiàng)目,熱情,樂(lè)于技術(shù)分享。針對(duì)客戶實(shí)際需求,案例教學(xué),邊講邊練,互動(dòng)式溝通,學(xué)有所獲。

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   開課時(shí)間和上課地點(diǎn)
             上課地點(diǎn):【上!浚和瑵(jì)大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號(hào)線白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號(hào)線大劇院站)/深圳大學(xué)成教院 【北京分部】:北京中山/福鑫大樓 【南京分部】:金港大廈(和燕路) 【武漢分部】:佳源大廈(高新二路) 【成都分部】:領(lǐng)館區(qū)1號(hào)(中和大道) 【沈陽(yáng)分部】:沈陽(yáng)理工大學(xué)/六宅臻品 【鄭州分部】:鄭州大學(xué)/錦華大廈 【石家莊分部】:河北科技大學(xué)/瑞景大廈 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協(xié)同大廈
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   實(shí)驗(yàn)設(shè)備和授課方式

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       ☆在讀學(xué)生憑學(xué)生證,可優(yōu)惠500元。
   質(zhì)量保障

        1、培訓(xùn)過(guò)程中,如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好,可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽;
        2、課程完成后,授課老師留給學(xué)員手機(jī)和Email,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供半年的技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)。

   專家講師--張老師
18年的相關(guān)經(jīng)驗(yàn),資深SPSS培訓(xùn)師,曾在SPSS公司擔(dān)任多年的統(tǒng)計(jì)資深顧問(wèn)。講學(xué)過(guò)多所高校,包括重慶交通大學(xué)、中國(guó)醫(yī)藥大學(xué)、北京工商大學(xué)、重慶師范大學(xué)等。多年來(lái)所培訓(xùn)之學(xué)者及碩、博士生已逾三千人。
   課程大綱

第一階段
1. 統(tǒng)計(jì)分析概述與SPSS軟件
1) 時(shí)間序列實(shí)例;
2) 時(shí)間序列的組成成分;
3) 時(shí)間序列分析方法簡(jiǎn)介;
4) 平穩(wěn)時(shí)間序列;
2. SPSS之?dāng)?shù)據(jù)輸入與建立
1) 統(tǒng)計(jì)分析要求的數(shù)據(jù)格式
2) 單選題、多選題、開放題的數(shù)據(jù)錄入;
3) 變量屬性:變量名、變量標(biāo)簽、值標(biāo)簽、變量類型、缺失值;
4) 讀取SPSS格式、Excel格式、文本格式、數(shù)據(jù)庫(kù)等格式數(shù)據(jù);
3. SPSS之?dāng)?shù)據(jù)描述
1) 時(shí)間序列實(shí)例;
2) 時(shí)間序列的組成成分;
3) 抽樣分布;
4) 參數(shù)估計(jì);
5) 假設(shè)檢驗(yàn);
4. 方差分析模型
1) 功率表設(shè)計(jì)n單因素方差分析的數(shù)據(jù)格式、操作方法與結(jié)果解讀;
2) 方差分析中各種兩兩比較方法的選擇、操作和結(jié)果解讀;
3) 一元多因素方差分析模型的原理、操作和結(jié)果解讀;
4) 多元方差分析模型的原理、操作方法和結(jié)果解讀;
5) 相應(yīng)的圖形工具在分析中的應(yīng)用;
5. 相關(guān)、回歸分析模型
1) 線性回歸模型的原理、分析步驟、操作和結(jié)果解讀;
2) 逐步、前進(jìn)、后退三種篩選方法的含義與用法、分析結(jié)果的閱讀;
3) 各種常用模型診斷工具(分類圖等)的用法;
4) 加權(quán)小二乘法、兩階段小二乘法的原理、操作和結(jié)果解讀;
6. 分類數(shù)據(jù)分析
1) 列聯(lián)表分析;
2) 離散選擇模型;
3) nlogit模型;
7. 常用抽樣技術(shù)
1) 抽樣技術(shù)概述;
2) 概率抽樣技術(shù);
3) 非概率抽樣技術(shù);


第二階段
1. 高級(jí)數(shù)據(jù)修改
過(guò)濾和選擇案例
Do if …Else if
字符串函數(shù)
處理日期變量
日期和字符串函數(shù)的結(jié)合使用?
2. 文件管理
合并文件
數(shù)據(jù)聚合
拆分文件?
3. SPSS編程:Syntax命令編程及Production Mode來(lái)自動(dòng)化SPSS 包括語(yǔ)法規(guī)則、語(yǔ)法文件的構(gòu)建、及運(yùn)行方式?
4. 一些實(shí)用特性舉例
保存變量子集
Utilities(實(shí)用程序):定義和使用變量子集
標(biāo)識(shí)重復(fù)個(gè)案
數(shù)據(jù)流程化校驗(yàn)?
5. 樞軸表編輯器的用戶化輸出
6. 移動(dòng) SPSS 結(jié)果到其他軟件
7. 運(yùn)行SPSS的不同形式
第三階段 高級(jí)(一
1. 如何確定樣本及樣本大小影響?
2. 數(shù)據(jù)描述
數(shù)據(jù)的圖形描述方法?
數(shù)據(jù)的描述的數(shù)值方法
異常值探查
描述分類數(shù)據(jù):
分組比較: 分類數(shù)據(jù)?
探索性數(shù)據(jù)分析: 區(qū)間尺度數(shù)據(jù)?
3. 假設(shè)檢驗(yàn)
假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想、概念、基本步驟
組間的均值差異:簡(jiǎn)單情況
方差齊性檢驗(yàn)
單樣本均值檢驗(yàn)
獨(dú)立樣本均值比較
配對(duì)樣本均值比較?
4. 方差分析
單因數(shù)方差分析
方差分析中的多重比較
因素水平影響程度的對(duì)比設(shè)計(jì)及檢驗(yàn)
多因素方差分析
協(xié)方差分析簡(jiǎn)介?
5. 相關(guān)性分析
變量之間的關(guān)系
相關(guān)分析基本方法簡(jiǎn)介
Person相關(guān)系數(shù)的計(jì)算及檢驗(yàn)
偏相關(guān)分析?
6. 回歸分析初階
一元線性回歸分析簡(jiǎn)介:回歸方程的假定條件、分析步驟、常用指標(biāo)
一元線性回歸分析實(shí)例
回歸診斷?
7. 雙變量畫圖和統(tǒng)計(jì)
8. 非參數(shù)檢驗(yàn)
9. 相關(guān)性分析
相關(guān)分析基本方法簡(jiǎn)介
Person相關(guān)系數(shù)的計(jì)算及檢驗(yàn)
偏相關(guān)分析?
10. 方差分析:
組間的均值差異II: 單因數(shù) ANOVA?
組間的均值差異 III: 兩因數(shù) ANOVA?
方差分析中的多重比較
因素水平影響程度的對(duì)比設(shè)計(jì)及檢驗(yàn)
多因素方差分析
協(xié)方差分析簡(jiǎn)介?
11. 回歸分析簡(jiǎn)介
線性回歸分析簡(jiǎn)介:回歸方程的假定條件、分析步驟、常用指標(biāo)一元線性回歸分析實(shí)例
回歸診斷?
12. 數(shù)據(jù)降維技術(shù)
主成份分析?
因子分析?
13. 檢驗(yàn)數(shù)據(jù)分布的正態(tài)性
14. 多元均值的推斷
第四階段 高級(jí)(二)
1. 多元線性回歸
多元線性回歸簡(jiǎn)介:回歸方程及系數(shù)的檢驗(yàn)、自變量篩選方法
多元線性回歸:SPSS實(shí)現(xiàn)
多重共線性問(wèn)題
逐步回歸分析
回歸診斷?
2. Logistic回歸
Logistic 回歸簡(jiǎn)介:應(yīng)用背景、、回歸模型、模型的評(píng)價(jià)指標(biāo)等
Logistic回歸:SPSS實(shí)現(xiàn)
回歸系數(shù)的檢驗(yàn)
回歸系數(shù)的解釋
累積Logistic回歸簡(jiǎn)介
累積Logistic回歸:SPSS實(shí)現(xiàn)
多項(xiàng)logistic回歸簡(jiǎn)介
多項(xiàng)Logistic回歸:SPSS實(shí)現(xiàn)?
3. 聚類分析
聚類分析簡(jiǎn)介:基本目標(biāo)、應(yīng)用領(lǐng)域、基本思想、主要方法
系統(tǒng)聚類方法簡(jiǎn)介
系統(tǒng)聚類分析實(shí)例
非系統(tǒng)聚類方法,Two-Step聚類、K均值聚類方法簡(jiǎn)介
非系統(tǒng)聚類方法分析實(shí)例?
4. 判別分析
判別分析簡(jiǎn)介:基本目標(biāo)、與聚類分析區(qū)別、常用方法
判別分析應(yīng)用實(shí)例?
5. 數(shù)據(jù)降維技術(shù)
因子分析:?jiǎn)栴}背景、目的、分析的原則、基本思想、因子分析模型
主成份分析簡(jiǎn)介:指導(dǎo)思想、目的、與因子分析區(qū)別
因子/主成份個(gè)數(shù)的確定
因子旋轉(zhuǎn)
因子得分
注意事項(xiàng)及應(yīng)用建議
因子/主成分分析應(yīng)用實(shí)例?
6. 生存分析
生存分析簡(jiǎn)介:?jiǎn)栴}背景、基本概念與有關(guān)的統(tǒng)計(jì)問(wèn)題、常用分析方法
Kaplan- Meier及Life table方法原理
Kaplan-Meier分析實(shí)例
Cox回歸原理
Cox回歸分析實(shí)例
帶著隨時(shí)間變化協(xié)變量的Cox回歸?
7. 高級(jí)方差分析
MANOVA( 多變量方差分析):?jiǎn)栴}背景、原理、分析實(shí)例
重復(fù)測(cè)量方差分析:?jiǎn)栴}背景、原理、分析實(shí)例
8. 時(shí)間序列分析簡(jiǎn)介
第五階段 SPSS?Modeler復(fù)雜數(shù)據(jù)分析與智能建模

第一部分:
數(shù)據(jù)挖掘概述
矩陣數(shù)據(jù)分析
分類分析
聚類分析?
從數(shù)據(jù)庫(kù)建模

第二部分:
稀疏數(shù)據(jù)分析
關(guān)聯(lián)分析與關(guān)聯(lián)計(jì)算
高維數(shù)據(jù)分類與聚類
推薦系統(tǒng)與推薦技術(shù)

第三部分:
文本與圖像數(shù)據(jù)處理
網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析
知識(shí)展示
數(shù)據(jù)挖掘研究與項(xiàng)目申請(qǐng)淺談

第四部分

1、?數(shù)據(jù)挖掘及其Clementine軟件概述
2、?Clementine進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理
數(shù)據(jù)的讀入(讀入數(shù)據(jù)與合并數(shù)據(jù))
變量的管理(變量的說(shuō)明、變量值的重新計(jì)算、生成新變量)
樣本的管理(樣本的排序、條件篩選、抽樣、濃縮、分類匯總、平衡處理等)
3、?Clementine對(duì)數(shù)據(jù)的基本分析
質(zhì)量的探索
基本描述分析
兩分類變量相關(guān)性的研究
兩總體均值的比較
變量重要性的分析
4、?分類預(yù)測(cè)方法
K近鄰方法
Rule-based?Methods
決策樹
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
樸素貝葉斯和信念貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
Boosting方法
支持向量機(jī)
案例與Clementine軟件操作
5、?關(guān)聯(lián)規(guī)則
基本概念與算法
案例與Clementine軟件操作
6、?聚類分析
K-均值聚類
層次聚類法
基于密度的聚類方法
案例與Clementine軟件操作

第五部分

1.建模流程

??1)商業(yè)理解

??2)數(shù)據(jù)理解

??3)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

??4)建立模型

??5)模型的評(píng)估

??6)結(jié)果的導(dǎo)出

2.案例:基于姓名的性別預(yù)測(cè)

目的:

??1)加強(qiáng)對(duì)建模流程的理解及掌握具體的建模操作

??2)了解如何選用模型與處理數(shù)據(jù)

??3)掌握模型的訓(xùn)練過(guò)程與模型的應(yīng)用過(guò)程

??4)掌握貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的基本使用方法

第六部分:

?

1.案例:數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷優(yōu)化

背景:

??1)我們通常需要對(duì)用戶進(jìn)行定向營(yíng)銷,但是哪些用戶更有可能會(huì)響應(yīng),哪些根本不會(huì)響應(yīng),會(huì)直接影響營(yíng)銷的ROI,我們需要知道如何挑選營(yíng)銷目標(biāo)

目的:

??1)了解如何通過(guò)自動(dòng)節(jié)點(diǎn)來(lái)快速選擇模型

??2)掌握通過(guò)數(shù)據(jù)審核節(jié)點(diǎn)查看數(shù)據(jù)特點(diǎn)

3)掌握決策樹C5.0模型的基本使用方法

?

?

2.案例:用戶的細(xì)分

背景:

??1)根據(jù)網(wǎng)上的用戶行為數(shù)據(jù),嘗試對(duì)用戶進(jìn)行分組,刻畫出典型畫像,以便進(jìn)行定向精準(zhǔn)營(yíng)銷

目的:

??1)了解聚類與分類的區(qū)別

2)掌握K-Means聚類算法的基本使用方法

??3)掌握對(duì)聚類結(jié)果的解讀

??4)了解實(shí)際應(yīng)用中的聚類算法的利弊

?

?

4.案例:音樂(lè)分類與推薦

背景:

1)??如何進(jìn)行更加有效的個(gè)性化的音樂(lè)推薦?

2)??如何對(duì)客戶進(jìn)行新歌推薦??

目的:

1)??了解數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要性

2)??掌握關(guān)聯(lián)模型的使用(案例使用Apriori進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析)

??3)?掌握分類模型的使用(案例使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行分類)

??4)?了解音樂(lè)推薦領(lǐng)域的相關(guān)技術(shù)

?

5.案例:社交網(wǎng)絡(luò)分析(備選)

背景

??1)如何利用社交網(wǎng)絡(luò)來(lái)識(shí)別關(guān)鍵角色,尋找激發(fā)口碑的關(guān)鍵點(diǎn)?

目標(biāo):

??1)了解兩種社交網(wǎng)絡(luò)算法

??2)掌握社交網(wǎng)絡(luò)分析建模過(guò)程

3)掌握使用社交網(wǎng)絡(luò)分析的GA算法和DA算法



 
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.(2014年7月11)........................................................................................................
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