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       大多名牌大學,碩士以上學歷,相關技術專業(yè),有豐富的理論素養(yǎng),十多年實際項目經(jīng)歷,開發(fā)過多個大型項目,熱情,樂于技術分享。針對客戶實際需求,案例教學,邊講邊練,互動式溝通,學有所獲。

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   新優(yōu)惠
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   質量保障

        1、培訓過程中,如有部分內容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
        2、課程完成后,授課老師留給學員手機和Email,保障培訓效果,免費提供半年的技術支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業(yè)機會。

   課程大綱
 

課程一、?SPSS?基礎培訓和統(tǒng)計基礎

?培訓對象

業(yè)務分析師,考慮購買SPSS?for?Windows?的人員

?必要技能

?Windows操作技能

?培訓內容

?1.SPSS軟件及統(tǒng)計分析方法論簡介

?2.?統(tǒng)計分析方法論應用:一個調查研究的實例

?3.?SPSS?for?Windows簡介

?4.?數(shù)據(jù)輸入與建立

?數(shù)據(jù)文件獲取:Excel、制表符分隔文件和其它各種ASCII文本文件,數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)等各種格式數(shù)據(jù)的讀;

?數(shù)據(jù)文件的建立:變量名、變量標簽、值標簽、變量類型、缺失值等的處理方式,收集數(shù)據(jù)時的錯誤和誤差

?一些節(jié)省時間的特性:數(shù)據(jù)模板、數(shù)據(jù)字典等?

?5.?數(shù)據(jù)管理與變換

?數(shù)據(jù)分段

?衍生變量

?變量重新編碼?

?6.?SPSS統(tǒng)計圖表和報表展示:

?餅圖、直方圖、三維直方圖、散點圖、條型圖、折線圖、莖葉圖、箱線圖、帕雷托圖、Q-Q圖、P-P圖、控制圖等

?7.?交叉表分析方法及SPSS實現(xiàn):

?交叉列表的分析對象、解決的問題,應用SPSS實現(xiàn)交叉列表分析?

?8.?多選題變量分析及SPSS實現(xiàn)

?多選題變量的編碼形式、分析指標;多選題變量的建立、頻數(shù)分析、交叉列表分析;多選題變量的探索性分析?

?9.?打印與存儲輸出

?增加變量與值標簽

?打開?Excel、DBase?和固定格式的ASCII文件

?選擇合適的統(tǒng)計學方法

?餅圖、直方圖、散點圖

?培訓目
? 的及效果

?培訓人員能夠使用SPSS進行簡單的數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析操作。

?

課程二、?SPSS?中級培訓

?培訓對象

經(jīng)常使用SPSS,并希望了解軟件使用的有效的方式的用戶

?必要技能

?經(jīng)過SPSS?基礎培訓

?培訓內容

?1.?高級數(shù)據(jù)修改:

?過濾和選擇案例

?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來自動化SPSS?包括語法規(guī)則、語法文件的構建、及運行方式?

?4.?一些實用特性舉例

?保存變量子集

?Utilities(實用程序):定義和使用變量子集

?標識重復個案

?數(shù)據(jù)流程化校驗?

?5.?樞軸表編輯器的用戶化輸出

?6.?移動?SPSS?結果到其它軟件

?7.?運行SPSS的不同形式

?培訓目
? 的及效果

?培訓人員能夠有效地使用SPSS來進行較為復雜的數(shù)據(jù)處理。

?

課程三、?SPSS高級培訓?(一)

?培訓對象

想學習SPSS的統(tǒng)計功能,擴展適當統(tǒng)計過程的背景知識的用戶

?必要技能

?初級、中級SPSS培訓,?基本的統(tǒng)計學知識,包括基本統(tǒng)計分析、方差分析、因子分析、主成份、回歸分析等

?培訓內容

?1.?抽樣方案設計: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.?假設檢驗

?假設檢驗的基本思想、概念、基本步驟

?組間的均值差異:簡單情況

?方差的齊性檢驗

?單樣本均值檢驗

?獨立樣本均值比較

?配對樣本均值比較?

?4.?方差分析

?單因素方差分析

?方差分析中的多重比較

?因素水平影響程度的對比設計及檢驗

?多因素方差分析

?協(xié)方差分析簡介

?5.?相關性分析

?相關分析基本方法簡介

?變量之間的關系

?相關分析基本方法簡介

?Person相關系數(shù)的計算及檢驗

?偏相關分析?

?6.?回歸分析初階

?一元線性回歸分析簡介:回歸方程的假定條件、分析步驟、常用指標

?一元線性回歸分析實例

?回歸診斷?

?7.?雙變量畫圖和統(tǒng)計

?8.?非參數(shù)檢驗

?9.?方差分析:

?組間的均值差異II:?單因素?ANOVA?

?組間的均值差異?III:?兩因素?ANOVA?

?方差分析中的多重比較

?因素水平影響程度的對比設計及檢驗

?多因素方差分析

?協(xié)方差分析簡介?

?11.?回歸分析簡介

?線性回歸分析簡介:回歸方程的假定條件、分析步驟、常用指標一元線性回歸分析實例

?回歸診斷?

?12.?數(shù)據(jù)降維技術

?主成份分析簡介

?因子分析簡介

?聚類分析簡介

?13.?檢驗數(shù)據(jù)分布的正態(tài)性

?14.?多元均值的推斷

?培訓目
? 的及效果

?培訓人員能夠使用SPSS進行基本數(shù)據(jù)分析和操作,能解釋統(tǒng)計結果。

?

?

課程四、?SPSS高級培訓?(二)

?培訓對象

有使用SPSS?for?Windows的經(jīng)驗,?堅實的統(tǒng)計學基礎

?必要技能

?經(jīng)過SPSS?for?Windows初中級及統(tǒng)計分析培訓

?培訓內容

?1.?多元線性回歸

?多元線性回歸簡介:回歸方程及系數(shù)的檢驗、自變量篩選方法

?多元線性回歸:SPSS實現(xiàn)

?多重共線性問題

?逐步回歸分析

?回歸診斷?

?2.?Logistic回歸

?Logistic?回歸簡介:應用背景、、回歸模型、模型的評價指標等

?Logistic回歸:SPSS實現(xiàn)

?回歸系數(shù)的檢驗

?回歸系數(shù)的解釋

?累積Logistic回歸簡介

?累積Logistic回歸:SPSS實現(xiàn)

?多項logistic回歸簡介

?多項Logistic回歸:SPSS實現(xiàn)?

?3.?聚類分析

?聚類分析簡介:基本目標、應用領域、基本思想、主要方法

?系統(tǒng)聚類方法簡介

?系統(tǒng)聚類分析實例

?非系統(tǒng)聚類方法,Two-Step聚類、K均值聚類方法簡介

?非系統(tǒng)聚類方法分析實例?

?4.?判別分析

?判別分析簡介:基本目標、與聚類分析區(qū)別、常用方法

?判別分析應用實例?

?5.?數(shù)據(jù)降維技術

?因子分析:問題背景、目的、分析的原則、基本思想、因子分析模型

?主成份分析簡介:指導思想、目的、與因子分析區(qū)別

?因子/主成份個數(shù)的確定

?因子旋轉

?因子得分

?注意事項及應用建議

?因子/主成分分析應用實例?

?6.?生存分析

?生存分析簡介:問題背景、基本概念與有關的統(tǒng)計問題、常用分析方法

?Kaplan-?Meier及Life?table方法原理

?Kaplan-Meier分析實例

?Cox回歸原理

?Cox回歸分析實例

?帶著隨時間變化協(xié)變量的Cox回歸?

?7.?高級方差分析

?MANOVA(?多變量方差分析):問題背景、原理、分析實例

?重復測量方差分析:問題背景、原理、分析實例

?8.?時間序列分析簡介

?培訓目
? 的及效果

?培訓人員能夠使用SPSS回歸技術分析、聚類分析、方差分析和時間序列分析等來解決實際問題。

?

課程五、?SPSS?高級培訓(三):時間序列分析

?培訓對象

更有效地使用SPSS預測功能的用戶。

?必要技能

?初中級SPSS?for?Windows培訓。?對回歸分析的基本理解。

?培訓內容

?時間序列介紹

?預測基礎

?平滑時間序列數(shù)據(jù)

?時間序列數(shù)據(jù)的離群值和誤差

?使用Expert?Modeler自動預測

?評估模型性能

?時間序列數(shù)據(jù)的擬合曲線

?時間序列數(shù)據(jù)的回歸分析

?指數(shù)光滑模型

?ARIMA?模型

?應用一個模型到新數(shù)據(jù)

?季節(jié)性分解

?季節(jié)性建模

?干涉分析

?ARIMA中的轉移函數(shù)

?培訓目
? 的及效果

?培訓人員能夠使用SPSS?Trends(時間序列分析)等來解決實際的預測問題。

 


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

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