 班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號) |
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每期人數限3到5人。 |
| 上課時間和地點 |
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）：2020年3月16日 |
| 實驗設備 |
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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 |
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課程一、?SPSS?基礎培訓和統計基礎
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培訓對象
業務分析師，考慮購買SPSS?for?Windows?的人員
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必要技能
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Windows操作技能
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培訓內容
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1.SPSS軟件及統計分析方法論簡介
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2.?統計分析方法論應用：一個調查研究的實例
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3.?SPSS?for?Windows簡介
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4.?數據輸入與建立
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數據文件獲取：Excel、制表符分隔文件和其它各種ASCII文本文件，數據庫數據等各種格式數據的讀取；
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數據文件的建立：變量名、變量標簽、值標簽、變量類型、缺失值等的處理方式，收集數據時的錯誤和誤差
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一些節省時間的特性：數據模板、數據字典等?
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5.?數據管理與變換
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數據分段
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衍生變量
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變量重新編碼?
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6.?SPSS統計圖表和報表展示：
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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
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7.?交叉表分析方法及SPSS實現：
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交叉列表的分析對象、解決的問題，應用SPSS實現交叉列表分析?
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8.?多選題變量分析及SPSS實現
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多選題變量的編碼形式、分析指標；多選題變量的建立、頻數分析、交叉列表分析；多選題變量的探索性分析?
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9.?打印與存儲輸出
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增加變量與值標簽
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打開?Excel、DBase?和固定格式的ASCII文件
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選擇合適的統計學方法
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餅圖、直方圖、散點圖
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培訓目
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的及效果
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培訓人員能夠使用SPSS進行簡單的數據統計分析操作。
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課程二、?SPSS?中級培訓
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培訓對象
經常使用SPSS，并希望了解軟件使用的最有效的方式的用戶
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必要技能
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經過SPSS?基礎培訓
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培訓內容
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1.?高級數據修改：
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過濾和選擇案例
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Do?if?…Else?if
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字符串函數
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處理日期變量
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日期和字符串函數的結合使用?
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2.?文件管理：
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合并文件
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數據聚合
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拆分文件?
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3.?SPSS編程：
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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?
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4.?一些實用特性舉例
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保存變量子集
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Utilities（實用程序）：定義和使用變量子集
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標識重復個案
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數據流程化校驗?
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5.?樞軸表編輯器的用戶化輸出
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6.?移動?SPSS?結果到其它軟件
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7.?運行SPSS的不同形式
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培訓目
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的及效果
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培訓人員能夠有效地使用SPSS來進行較為復雜的數據處理。
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課程三、?SPSS高級培訓?（一）
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培訓對象
想學習SPSS的統計功能，擴展適當統計過程的背景知識的用戶
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必要技能
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初級、中級SPSS培訓，?基本的統計學知識，包括基本統計分析、方差分析、因子分析、主成份、回歸分析等
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培訓內容
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1.?抽樣方案設計：如何確定樣本及樣本大小影響
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2.?數據描述
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數據的圖形描述方法
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數據的描述的數值方法
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異常值探查
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描述分類數據：
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分組比較：分類數據
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探索性數據分析：區間尺度數據
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3.?假設檢驗
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假設檢驗的基本思想、概念、基本步驟
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組間的均值差異：簡單情況
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方差的齊性檢驗
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單樣本均值檢驗
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獨立樣本均值比較
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配對樣本均值比較?
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4.?方差分析
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單因素方差分析
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方差分析中的多重比較
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因素水平影響程度的對比設計及檢驗
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多因素方差分析
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協方差分析簡介
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5.?相關性分析
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相關分析基本方法簡介
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變量之間的關系
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相關分析基本方法簡介
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Person相關系數的計算及檢驗
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偏相關分析?
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6.?回歸分析初階
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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
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一元線性回歸分析實例
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回歸診斷?
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7.?雙變量畫圖和統計
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8.?非參數檢驗
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9.?方差分析：
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組間的均值差異II:?單因素?ANOVA?
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組間的均值差異?III:?兩因素?ANOVA?
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方差分析中的多重比較
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因素水平影響程度的對比設計及檢驗
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多因素方差分析
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協方差分析簡介?
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11.?回歸分析簡介
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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
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回歸診斷?
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12.?數據降維技術
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主成份分析簡介
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因子分析簡介
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聚類分析簡介
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13.?檢驗數據分布的正態性
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14.?多元均值的推斷
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培訓目
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的及效果
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培訓人員能夠使用SPSS進行基本數據分析和操作，能解釋統計結果。
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課程四、?SPSS高級培訓?（二）
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培訓對象
有使用SPSS?for?Windows的經驗，?堅實的統計學基礎
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必要技能
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經過SPSS?for?Windows初中級及統計分析培訓
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培訓內容
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1.?多元線性回歸
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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
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多元線性回歸：SPSS實現
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多重共線性問題
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逐步回歸分析
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回歸診斷?
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2.?Logistic回歸
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Logistic?回歸簡介：應用背景、、回歸模型、模型的評價指標等
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Logistic回歸：SPSS實現
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回歸系數的檢驗
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回歸系數的解釋
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累積Logistic回歸簡介
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累積Logistic回歸：SPSS實現
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多項logistic回歸簡介
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多項Logistic回歸：SPSS實現?
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3.?聚類分析
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聚類分析簡介：基本目標、應用領域、基本思想、主要方法
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系統聚類方法簡介
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系統聚類分析實例
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非系統聚類方法，Two-Step聚類、K均值聚類方法簡介
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非系統聚類方法分析實例?
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4.?判別分析
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判別分析簡介：基本目標、與聚類分析區別、常用方法
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判別分析應用實例?
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5.?數據降維技術
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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
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主成份分析簡介：指導思想、目的、與因子分析區別
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因子/主成份個數的確定
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因子旋轉
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因子得分
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注意事項及應用建議
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因子/主成分分析應用實例?
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6.?生存分析
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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
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Kaplan-?Meier及Life?table方法原理
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Kaplan-Meier分析實例
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Cox回歸原理
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Cox回歸分析實例
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帶著隨時間變化協變量的Cox回歸?
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7.?高級方差分析
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MANOVA（?多變量方差分析）：問題背景、原理、分析實例
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重復測量方差分析：問題背景、原理、分析實例
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8.?時間序列分析簡介
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培訓目
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的及效果
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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。
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課程五、?SPSS?高級培訓（三）：時間序列分析
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培訓對象
更有效地使用SPSS預測功能的用戶。
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必要技能
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初中級SPSS?for?Windows培訓。?對回歸分析的基本理解。
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培訓內容
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時間序列介紹
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預測基礎
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平滑時間序列數據
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時間序列數據的離群值和誤差
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使用Expert?Modeler自動預測
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評估模型性能
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時間序列數據的擬合曲線
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時間序列數據的回歸分析
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指數光滑模型
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ARIMA?模型
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應用一個模型到新數據
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季節性分解
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季節性建模
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干涉分析
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ARIMA中的轉移函數
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培訓目
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的及效果
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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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