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SPSS数据统计分析师认证培训

课时:1200 分钟| 2012人学习 分享 收藏
《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其解决实际问题的能力,同时兼顾对试题规律的解析。

上课信息

上课时间: 北京:2019年11月21日-24日
9:00am-12:00pm,1:30pm-4:30pm

上课地点: 北京市海淀区厂洼街丹龙大厦B座3018

SPSS数据统计分析师认证培训

1.SPSS的介绍

1.1 实例演示。(可免费试听)立即播放

1.2 spss的特点。

1.3 spss界面介绍(综合设置、help帮助介绍)。

1.4 spss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

3.4.3 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

4.3.2.2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


报名时间
培训时间 北京:2019年11月21日-24日
培训地点 北京市海淀区厂洼街丹龙大厦B座3018
培训费用 成人3600元; 学生2800元(凭学生证报名,不享受优惠); 差旅及住宿费用自理
授课安排 9:00am-12:00pm,1:30pm-4:30pm


培训时间:2019年8月8日-11

培训地点: 北京市海淀区西二旗辉煌国际大厦东6号楼350室

培训费用: 3600元/人(18年报名享9折优惠3240元 );全日制学生2800元/人 (不享受9折优惠)

              (差旅及住宿费用自理)

在线直播: 2600元/人    
证书费用: 400元,可以自愿申请数据分析师证书
授课安排:
     授课方式: SPSS课程基于SPSS22.0系统,多媒体互动
     授课时间: 9:00am-12:00pm,1:30pm-4:30pm(答疑时间: 4:30pm-5:00pm)
     课间餐饮: 咖啡饮料常备。


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。

讲师介绍

丁亚军

首席数据分析师,现任职于经管之家评谷数据处理与分析研究中心,兼职中国学习路径图国际培训中心技术顾问,SAS、SPSS 高级统计学讲师。曾参与 2012 国家宏观经济预测、中国城镇居民家庭投资调查、泸州老窖目标管理与绩效考核等大型数据处理项目,具有丰富的数据处理经验。  


钱兵

中国电信北京研究院大数据产品线产品总监,CDA二级数学建模师

工作经历:3年传统市场研究+3年大数据研究+8年统计培训。现从事大数据领域数据分析和产品研发等工作,主要覆盖消费者购买路径、商业地理洞察、广告效果评估等研究。

数据分析方面的获奖经历:

•2017年宝洁数据挖掘黑马大赛一等奖

•第十三届中国市场研究“宝洁论文奖”专业组一等奖

•第十五/十一届中国市场研究“宝洁论文奖”专业组三等奖

(以首字母排序。本课程讲师,根据两位老师课程安排调整。)


课程大纲


.SPSS介绍

· 实例演示

· SPSS的特点

· SPSS界面介绍

.数据的输入与保存

· 数据获取及其格式

· SPSS数据变量详解

. 数据预分析

· 数据管理与清理

· 新变量生成,SPSS函数

· 变换数据结构转置和重组

· 描述统计分析功能

· SPSS统计图形输出

.数据分析

· 假设检验

· 差异分析及相关分析过程

· 案例分析商品质量差异分析

· 案例分析商品投诉因素分析

· 回归分析基础

· 异常案例诊断

· —WLS(权重估计)与LAD(非线性)

· 案例分析1:商品韧性材料的影响因素及其预测分析

· 案例分析2:客户违约信息预测

· 案例分析3:客户购买力信息调查

· 因子分析与聚类分析

· 联合分析

· 案例分析:消费者的购买行为组合与预测

· 客户价值模型

· 案例分析:电商客户价值评分

.统计报表过程

· 制作报表过程

· 表格的编辑

· 表格模板技术

· 其他制表过程


课程目标

1.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

3.具备处理实际问题的基本统计分析能力

4.可以根据数据特点生成简单的统计报表

5.掌握运用SPSS程序的基本技巧

6.【最重要的一点就是可以获得免考高级数据分析师认证的资格】


涉及案例

【使用产品信息文件演示spss的数据读入功能】

【使用银行信用违约信息文件spss相应过程】

【企业绩效文件,如何生成美观清晰的报告】

【产品合格率的相关与差异分析】

【产品合格率的影响因素及其预测分析】

【客户购买力信息研究】


培训对象

 (1)从事企业数据分析、数据挖掘及相关工作的决策分析、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其解决实际问题的能力,同时兼顾对试题规律的解析。


培训优惠及注意事项(后三项优惠不叠加)

    (1)赠送SPSS数据统计分析师视频课程。

    (2)现场班老学员可以享受9折优惠。

    (3)同一机构3人以上报名,9折优惠。

    (4)同一机构6人以上报名,8折优惠。

   

联系方式

王老师
电话:010-53605625
手机:15600706208(微信)

Q  Q:  1281241407

邮 箱:wangxingang@pinggu.org




壹手曹刀 2017-04-01 10:37

很实用哦 。 回复(0)
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壹手曹刀 2017-04-01 10:35

非常不错哦。支持 。 回复(0)
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潘耘力 2016-06-09 16:47

真他妈贵啊!

潘耘力 2016-06-09 16:47

真他妈贵啊!

2016-02-06 12:01

真他妈贵啊!

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