SPSS数据分析:从入门到实战(11月上海开课)
SPSS作为一款数据分析软件,因其界面友好、功能齐全等优点而广泛应用于各个科学领域。然而对于初学者来说,要想通过自学的方式熟练掌握SPSS,除了要掌握统计学相关的理论知识,在软件操作方面也是一个不小的挑战。
但是很多时候,重要的不是你会用SPSS,重要的是你要懂统计方法,遇到实际问题,知道用什么方法可以解决。不懂方法,最后你会发现,学了没用。如何让学了能有用?C君不得不安利下CDA数据分析师11月上海开课的SPSS课程,丁亚军老师亲自讲授,方法操作兼顾,真正的从入门到实战。
讲师介绍
丁亚军
南京上度市场咨询数据分析总监,CDA数据分析研究院SPSS、SAS讲师,中古学习路径图国际中心技术顾问。曾参与2012年国家宏观经济预测、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,具有丰富的数据分析经验。
课程特色
1:现场教学,可现场和老师互动,解决当下的课程疑惑;
2:课程内容丰富,囊括了许多老师本身的数据分析从业经验;
3:课程内容新颖,应用前沿的学术理论;
4:教学过程深入浅出, 以实例与实作印证所学;
5:学员能快速掌握SPSS,能在现实中通过此工具解决工作中遇到的数据分析问题;
6:可操作性强,将所介绍理论在实战中一一展示,即学即用,在实战中搭建课程的整体脉络。
时间:2017年11月2-5日 (四天)
安排:上午9:00-12:00;下午1:30-4:30;答疑4:30-5:00
地点:上海市闵行区古北路1838号创新园区3号楼4层
学费:现场:3600元 / 2800元 (仅限全日制在读本科生及硕士生优惠价)
远程;1900元;食宿自理
课程大纲
Day 1
1.SPSS的介绍
2.数据的输入与保存
2.1 数据获取及其格式
3. 数据预分析
3.1 数据管理与清理
Day 2
3.2 新变量生成,SPSS函数
3.3 变换数据结构—转置和重组
3.4 描述统计分析功能
3.5 SPSS统计图形输出
4. 数据分析
4.1 假设检验
4.2 差异分析及相关分析过程
4.2.1 t检验与方差分析的均值检验
案例分析:产品质量差异分析
4.2.2 卡方分析
案例分析:企业选址的区位分析
Day 3
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
案例分析:产品合格率的影响因素—— 及其预测分析
4.3.3 分类因变量回归
案例分析:客户违约信息研究
案例分析:客户购买力信息调查
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
案例分析:客户购买力信息研究
Day 4
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)
案例分析:企业选址的区位分析(案例2)
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
报名流程
1:扫描下方二维码或点击“阅读原文”,网上填写信息提交;
2:给予反馈,确认报名信息;
3:网上订单缴费;
4:开课前一周发送课程电子版讲义,软件准备及交通住宿指南。
课程优惠
现场班老学员9折优惠;
同一单位三人以上同时报名9折优惠;
以上优惠不叠加。
数据分析咨询请扫描二维码
需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21大数据技术专业主要学习计算机科学、数学、统计学和信息技术等领域的基础理论和技能,旨在培养具备大数据处理、分析和应用能力的 ...
2024-11-21《Python数据分析极简入门》 第2节 3 Pandas数据查看 这里我们创建一个DataFrame命名为df: importnumpyasnpi ...
2024-11-21越老越吃香的行业主要集中在需要长时间经验积累和专业知识的领域。这些行业通常知识更新换代较慢,因此随着年龄的增长,从业者能 ...
2024-11-20数据导入 使用pandas库的read_csv()函数读取CSV文件或使用read_excel()函数读取Excel文件。 支持处理不同格式数据,可指定分隔 ...
2024-11-20大数据与会计专业是一门结合了大数据分析技术和会计财务理论知识的新型复合型学科,旨在培养能够适应现代会计业务新特征的高层次 ...
2024-11-20要成为一名数据分析师,需要掌握一系列硬技能和软技能。以下是成为数据分析师所需的关键技能: 统计学基础 理解基本的统计概念 ...
2024-11-20是的,Python可以用于数据分析。Python在数据分析领域非常流行,因为它拥有丰富的库和工具,能够高效地处理从数据清洗到可视化的 ...
2024-11-20在这个数据驱动的时代,数据分析师的角色变得愈发不可或缺。他们承担着帮助企业从数据中提取有价值信息的责任,而这些信息可以大 ...
2024-11-20数据分析作为现代信息时代的支柱之一,已经成为各行业不可或缺的工具。无论是在商业、科研还是日常决策中,数据分析都扮演着至关 ...
2024-11-20数字化转型已成为当今商业世界的热点话题。它不仅代表着技术的提升,还涉及企业业务流程、组织结构和文化的深层次变革。理解数字 ...
2024-11-20