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文档简介
1、SPSS数据统计分析师认证培训 人大经济论坛 课程介绍 经济30年快速发展,正在使我们渐渐窥探到数据时代的特征,随着企业级数据的积累,相应的使现代统计软件分析过程也发生变化,由传统基本的数据挖掘技术,渐渐趋向于数据库技术应用。与此同时各家软件相应推出应对策略,像SAS、STATA、SPSS三大统计软件,相序推出多线程、分布式等数据处理技术,这对于企业日益庞大的数据现状来说,无疑在一定程度上缓解了大数据处理的压力。SPSS20的推出,在海量数据分析方面有了显著改善,同时SPSS兼备数据管理、数据库访问等技术,这在企业数据处理方面可以说是很完备的。
2、 SPSS技术与岗位需求零距离,使学员能够快速有效的了解和处理企业数据要求。 (1)数据管理。企业的数据收集主要涉及3个方面:原始数据录入、数据文件读入和数据库的访问,这些我们将在前三节具体介绍,这里以实际企业要求为背景,强调学员的上机动手实践能力。 a、数据获取。 企业需求:数据库访问、外部数据文件读入 &
3、#160; 案例分析: 使用产品信息文件演示spss的数据读入共能。 b、数据管理。 企业需求:对大型数据进行编码、清理、转换。 案例分析: 使用银行信用违约信息文件spss相应过程。&
4、#160; 1)数据的选择、合并与拆分、检查异常值。 2)新变量生成,SPSS函数。 3)使用SPSS变换数据结构转置和重组。
5、160; 4)常用的描述性统计分析功能。频率过程、描述过程、探索过程。 c、数据探索和报表呈现。 企业需求:对企业级数据进行探索,主要涉及图形的使用。spss报表输出。 案例分析: 企业绩效文件,如何生成美观清晰的报告。 &
6、#160; 1)制作报表前对变量的检查 2)制作报表的中对不同类型的数据处理 3) 报表生成功能与其他选项的区别 (2)数据处理 a、相关与差异分析。
7、0; 企业需求:企业往往需要探索影响企业效率的因素间的相关关系,这是最基础的过程,并在此基础上了解存在的差异。 案例分析: 产品合格率的相关与差异分析。 b、线性预测。 企业需求:
8、160;探索影响企业效率的因素,并进一步预测企业效率。 案例分析: 产品合格率的影响因素及其预测分析。 c、因子分析。 企业需求: 需要抽取影响企业效率的主要因素,进行重点投资。
9、0; 案例分析: 客户购买力信息研究 d、聚类分析。 企业需求: 需要了解购买产品的客户信息 案例分析: 客户购买力信息研究
10、60; e、bootstrap。 企业需求: 针对某新产品的调研活动。收集的信息有时可能会因抽样偏差或样本小,会导致结果有偏,这里使用bootstrap。 案例分析: bootstrap抽样。 (3)SPSS代码
11、 SPSS代码应用 企业需求:企业数据分析要求中,存在大量重复性质的工作,这样就需要使用SPSS代码,来减轻分析人员的工作量。 案例分析:演示数据分析的整个流程。课程大纲1.SPSS的介绍1.1 实例演示。1.2 spss的特点。1.3 spss界面介绍(综合设置、help帮助介绍)。1.4 sps
12、s数据变量详解:变量类型、缺失值、变量测量等。-2.数据的输入与保存2.1 数据获取:2.1.1 单选题、多选题与开放题的数据的录入。2.1.2 spss不同文件格式及外部数据(非spss数据格式)的导入。2.2 个体水平数据集(宽型数据)与测量水平(长型数据)数据集的异同。 3. 数据预分析3.1 数据清理3.1.1 数据的选择3.1.2 数据的合并3.1.3 数据的拆分3.1.4 检查异常值3.1.5 个案的加权3.1.6 缺失值3.2 新变量生成,SPSS函数3.3 使用SPSS变换数据结构转置和重组3.4 常用的描述性统计分析功能3.4.1 频率过程3.4.2 描述过程3.
13、4.3 探索过程3.5 使用SPSS绘制常用统计图形3.5.1散点图3.5.2条图3.5.3控制图3.5.4 ROC曲线 4. 数据分析4.1 假设检验4.1.1 假设检验的原理4.1.2 了解均值的显著性检验4.2 差异分析及相关分析过程4.2.1 均值过程、T检验与方差分析4.2.2 案例分析1:产品质量差异分析4.2.2 卡方分析4.2.2.1 卡方分析原理4.2.2.2 案例分析2:企业选址的区位分析4.2.3 相关分析4.2.4 偏相关分析4.2.5 距离分析4.3 回归分析基础4.3.1 简单回归分析4.3.2 多元回归分析4.3.2.1 逐步回归4.3.2.
14、2回归预测与残差分析4.3.2.3方差不齐与强影响点的处理加权最小二乘法与最小一乘法4.3.2.4共线性的处理岭回归(ridge regression)4.3.2.5注意问题4.3.2.6案例分析3:产品合格率的影响因素及其预测分析4.3.3 logistic回归分析案例分析4:客户违约信息研究4.3.4 曲线估计4.4 因子分析与聚类分析4.4.1 主成分分析与因子分析 4.4.2 快速聚类法与聚类法4.4.3 判别分析4.4.4案例分析5:客户购买力信息研究4.5 对应分析4.5.1对应分析原理4.5.2简单对应分析4.5.3多元对应分析(最优尺度分析)4.5.4案例分析6:企业
15、选址的区位分析(案例2)4.6 bootstrap技术4.6.1 bootstrap原理4.6.2 bootstrap应用4.6.3 bootstrap功能在SPSS中的实现5. 使用SPSS制作数据分析的统计报表5.1 制作报表前对变量的检查5.2 制作报表的中对不同类型的数据处理5.3 报表生成功能与其他选项的区别5.4 注意事项 -6. SPSS编程操作6.1 程序编辑窗口操作入门6.2 基本语句6.3 结构化语句6.4 实例讲解spss编程培训目标 SPSS版式数据统计分析师认证要求掌握的技术如下: (
16、1)能根据实际问题熟练地掌握SPSS录入数据、定义变量格式,导入与导出数据的功能。 (2)掌握数据预处理的基本过程,掌握数据探索的基本方法,尤其是通过图形探索变量间的关系。同时需学会使用软件侦察异常值、缺失值探索变量分布的能力。 (3)学员需具备处理实际问题的基本统计分析能力,具体包括T检验、方差分析、卡方分析、相关分析、回归分析与聚类分析。 (4)可以根据数据特点生成简单的统计报表。 (5)学员需要掌握运用SPSS程序的基本技巧。培训对象 (1)从事企业数据挖掘及相关工作的决
17、策分析、工程技术人员; (2)需要进行大数据统计分析的高校、科研院所的科技工作者; (3)打算从事数据统计分析的在校生、在职人员。课程特色 数据统计分析师SPSS认证课程注重培养学员的实证分析能力,通过诸多案例讲解不同的应用背景。我们一方面尽可能呈现SPSS全貌,使学员对软件有总体的认识。另一方面则强调实际问题的解决能力,例如,在问题情境中的变量选择及其适用的统计方法,做到统计应用的简明易懂。本课程的主要特色包括: (1) 以统计方法与软件应用为主线,辅以大量实例,有助于学员快速掌握SPSS的数据预处理、统计分析、结果输出等方面的基本技巧。 (2) 课程面向基础学员,强调案例情境的分析应用及
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