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SPSS軟件應用培訓班

課程背景

SPSS Statistics統計分析軟件簡介

SPSS Statistics 統計分析軟件是一款在調查統計行業、市場研究行業、醫學統計、政府和企業的數據分析應用中久享盛名的統計分析工具，是世界上最早的統計分析軟件，由美國斯坦福大學的三位研究生于1968年研制，1984年SPSS首先推出了世界上第一個統計分析軟件微機版本SPSS/PC+，極大地擴充了它的應用范圍，并使其能很快地應用于自然科學、技術科學、社會科學的各個領域，世界上許多有影響的報刊雜志紛紛就SPSS的自動統計繪圖、數據的深入分析、使用方便、功能齊全等方面給予了高度的評價與稱贊。在國際學術界有條不成文的規定，即在國際學術交流中，凡是用SPSS軟件完成的計算和統計分析，可以不必說明算法，由此可見其影響之大和信譽之高。

功能全面的統計分析軟件

SPSS Statistics非常全面地涵蓋了數據分析的整個流程，提供了數據獲取、數據管理與準備、數據分析、結果報告這樣一個數據分析的完整過程。特別適合設計調查方案、對數據進行統計分析，以及制作研究報告中的相關圖表。對于閱讀統計分析報告的用戶來講，也已經非常熟悉由SPSS Statistics軟件制作完畢的圖表。

班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號)

每期人數限3到5人。

培訓特點

個性化、顧問式培訓，互動式授課，針對實際需求，項目案例教學，實戰項目演示，超級精品小班。

培訓講師

華為，中科院，上海貝爾，中興，Xilinx,Intel英特爾,TI德州儀器，NI公司，Cadence公司,Synopsys，IBM，Altera，Oracle，synopsys，微軟，飛思卡爾，等大型公司高級工程師，項目經理，技術支持專家，曙海教育集團，資深講師。

大多名牌大學，碩士以上學歷，相關技術專業，有豐富的理論素養，十多年實際項目經歷，開發過多個大型項目，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。

更多師資力量信息請參見端海師資團隊，請點擊這兒查看。

開課時間和上課地點

上課地點：【上海】：同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院【北京分部】：北京中山學院/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】：領館區1號（中和大道）【沈陽分部】：沈陽理工大學/六宅臻品【鄭州分部】：鄭州大學/錦華大廈【石家莊分部】：河北科技大學/瑞景大廈【廣州分部】：廣糧大廈【西安分部】：協同大廈
最近開課時間(周末班/連續班/晚班）：SPSS軟件開課時間：2020年3月16日

實驗設備和授課方式

　    ☆資深工程師授課


        ☆注重質量
        ☆邊講邊練
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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、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

課程大綱

第一階段

1. 統計分析概述與SPSS軟件

1) 時間序列實例；
2) 時間序列的組成成分；
3) 時間序列分析方法簡介；
4) 平穩時間序列；

2. SPSS之數據輸入與建立

1) 統計分析要求的數據格式
2) 單選題、多選題、開放題的數據錄入；
3) 變量屬性：變量名、變量標簽、值標簽、變量類型、缺失值；
4) 讀取SPSS格式、Excel格式、文本格式、數據庫等格式數據；

3. SPSS之數據描述

1) 時間序列實例；
2) 時間序列的組成成分；
3) 抽樣分布；
4) 參數估計；
5) 假設檢驗；

4. 方差分析模型

1) 功率表設計n單因素方差分析的數據格式、操作方法與結果解讀；
2) 方差分析中各種兩兩比較方法的選擇、操作和結果解讀；
3) 一元多因素方差分析模型的原理、操作和結果解讀；
4) 多元方差分析模型的原理、操作方法和結果解讀；
5) 相應的圖形工具在分析中的應用；

5. 相關、回歸分析模型

1) 線性回歸模型的原理、分析步驟、操作和結果解讀；
2) 逐步、前進、后退三種篩選方法的含義與用法、分析結果的閱讀；
3) 各種常用模型診斷工具（分類圖等）的用法；
4) 加權最小二乘法、兩階段最小二乘法的原理、操作和結果解讀；

6. 分類數據分析

1) 列聯表分析；
2) 離散選擇模型；
3) nlogit模型；

7. 常用抽樣技術

1) 抽樣技術概述；
2) 概率抽樣技術；
3) 非概率抽樣技術；

第二階段

1. 高級數據修改
過濾和選擇案例
Do if …Else if
字符串函數
處理日期變量
日期和字符串函數的結合使用?
2. 文件管理
合并文件
數據聚合
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
數據流程化校驗?
5. 樞軸表編輯器的用戶化輸出
6. 移動 SPSS 結果到其他軟件
7. 運行SPSS的不同形式

第三階段 高級（一）

1. 如何確定樣本及樣本大小影響?
2. 數據描述
數據的圖形描述方法?
數據的描述的數值方法
異常值探查
描述分類數據：
分組比較: 分類數據?
探索性數據分析: 區間尺度數據?
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
單因數方差分析
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
協方差分析簡介?
5. 相關性分析
變量之間的關系
相關分析基本方法簡介
Person相關系數的計算及檢驗
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. 雙變量畫圖和統計
8. 非參數檢驗
9. 相關性分析
相關分析基本方法簡介
Person相關系數的計算及檢驗
偏相關分析?
10. 方差分析：
組間的均值差異II: 單因數 ANOVA?
組間的均值差異 III: 兩因數 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. 數據降維技術
主成份分析?
因子分析?
13. 檢驗數據分布的正態性
14. 多元均值的推斷

第四階段高級（二）

1. 多元線性回歸
多元線性回歸簡介：回歸方程及系數的檢驗、自變量篩選方法
多元線性回歸：SPSS實現
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
回歸系數的檢驗
回歸系數的解釋
累積Logistic回歸簡介
累積Logistic回歸：SPSS實現
多項logistic回歸簡介
多項Logistic回歸：SPSS實現?
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
系統聚類方法簡介
系統聚類分析實例
非系統聚類方法，Two-Step聚類、K均值聚類方法簡介
非系統聚類方法分析實例?
4. 判別分析
判別分析簡介：基本目標、與聚類分析區別、常用方法
判別分析應用實例?
5. 數據降維技術
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、與因子分析區別
因子/主成份個數的確定
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

第五階段 SPSS?Modeler復雜數據分析與智能建模

第一部分：
數據挖掘概述
矩陣數據分析
分類分析
聚類分析?
從數據庫建模

第二部分：
稀疏數據分析
關聯分析與關聯計算
高維數據分類與聚類
推薦系統與推薦技術

第三部分：
文本與圖像數據處理
網絡數據分析
知識展示
數據挖掘研究與項目申請淺談

第四部分

1、?數據挖掘及其Clementine軟件概述
2、?Clementine進行數據預處理
數據的讀入（讀入數據與合并數據）
變量的管理（變量的說明、變量值的重新計算、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對數據的基本分析
質量的探索
基本描述分析
兩分類變量相關性的研究
兩總體均值的比較
變量重要性的分析
4、?分類預測方法
K近鄰方法
Rule-based?Methods
決策樹
神經網絡
樸素貝葉斯和信念貝葉斯網絡
Boosting方法
支持向量機
案例與Clementine軟件操作
5、?關聯規則
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）商業理解

??2）數據理解

??3）數據準備

??4）建立模型

??5）模型的評估

??6）結果的導出

2.案例：基于姓名的性別預測

目的：

??1）加強對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據

??3）掌握模型的訓練過程與模型的應用過程

??4）掌握貝葉斯網絡模型的基本使用方法

第六部分：

1.案例：數據庫營銷優化

背景：

??1）我們通常需要對用戶進行定向營銷，但是哪些用戶更有可能會響應，哪些根本不會響應，會直接影響營銷的ROI，我們需要知道如何挑選營銷目標

目的：

??1）了解如何通過自動節點來快速選擇模型

??2）掌握通過數據審核節點查看數據特點

3）掌握決策樹C5.0模型的基本使用方法

2.案例：用戶的細分

背景：

??1）根據網上的用戶行為數據，嘗試對用戶進行分組，刻畫出典型畫像，以便進行定向精準營銷

目的：

??1）了解聚類與分類的區別

2）掌握K-Means聚類算法的基本使用方法

??3）掌握對聚類結果的解讀

??4）了解實際應用中的聚類算法的利弊

4.案例：音樂分類與推薦

背景：

1）??如何進行更加有效的個性化的音樂推薦？

2）??如何對客戶進行新歌推薦?？

目的：

1）??了解數據預處理的重要性

2）??掌握關聯模型的使用（案例使用Apriori進行關聯分析）

??3）?掌握分類模型的使用（案例使用神經網絡模型進行分類）

??4）?了解音樂推薦領域的相關技術

5.案例：社交網絡分析（備選）

背景

??1）如何利用社交網絡來識別關鍵角色，尋找激發口碑的關鍵點？

目標：

??1）了解兩種社交網絡算法

??2）掌握社交網絡分析建模過程

3）掌握使用社交網絡分析的GA算法和DA算法

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