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SPSS Statistics初中级培训

   培训特点
       个性化、顾问式培训,互动式授课,针对实际需求,项目案例教学,实战项目演示,超级精品小班。
   培训讲师

       华为,中科院,上海贝尔,中兴,Xilinx,Intel英特尔,TI德州仪器,NI公司,Cadence公司,Synopsys,IBM,Altera,Oracle,synopsys,微软,飞思卡尔,等大型公司高级工程师,项目经理,技术支持专家,曙海教育集团,资深讲师。

       大多名牌大学,硕士以上学历,相关技术专业,有丰富的理论素养,十多年实际项目经历,开发过多个大型项目,热情,乐于技术分享。针对客户实际需求,案例教学,边讲边练,互动式沟通,学有所获。

       更多师资力量信息请参见曙海师资团队,请点击这儿查看

   培训报名与课程定制
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   班级规模及环境--热线:4008699035 手机:15921673576/13918613812( 微信同号)
       坚持小班授课,为保证培训效果,增加互动环节,每期人数限3到5人。
   开课时间和上课地点
             上课地点:【上海】:同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院 【北京分部】:北京中山/福鑫大楼 【南京分部】:金港大厦(和燕路) 【武汉分部】:佳源大厦(高新二路) 【成都分部】:领馆区1号(中和大道) 【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品 【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦 【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦 【广州分部】:广粮大厦 【西安分部】:协同大厦
最近开课时间(周末班/连续班/晚班):SPSS Statistics初中级培训开班时间:即将开课,详情请咨询客服。
   实验设备和授课方式

     ☆资深工程师授课

        
        ☆注重质量
        ☆边讲边练

        ☆合格学员免费推荐工作

        

        专注高端培训17年,曙海提供的课程得到本行业的广泛认可,学员的能力
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   最新优惠
       ☆在读学生凭学生证,可优惠500元。
   质量保障

        1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
        2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。

   课程大纲
 

课程一、?SPSS?基础培训和统计基础

?培训对象

业务分析师,考虑购买SPSS?for?Windows?的人员

?必要技能

?Windows操作技能

?培训内容

?1.SPSS软件及统计分析方法论简介

?2.?统计分析方法论应用:一个调查研究的实例

?3.?SPSS?for?Windows简介

?4.?数据输入与建立

?数据文件获取:Excel、制表符分隔文件和其它各种ASCII文本文件,数据库数据等各种格式数据的读取;

?数据文件的建立:变量名、变量标签、值标签、变量类型、缺失值等的处理方式,收集数据时的错误和误差

?一些节省时间的特性:数据模板、数据字典等?

?5.?数据管理与变换

?数据分段

?衍生变量

?变量重新编码?

?6.?SPSS统计图表和报表展示:

?饼图、直方图、三维直方图、散点图、条型图、折线图、茎叶图、箱线图、帕雷托图、Q-Q图、P-P图、控制图等

?7.?交叉表分析方法及SPSS实现:

?交叉列表的分析对象、解决的问题,应用SPSS实现交叉列表分析?

?8.?多选题变量分析及SPSS实现

?多选题变量的编码形式、分析指标;多选题变量的建立、频数分析、交叉列表分析;多选题变量的探索性分析?

?9.?打印与存储输出

?增加变量与值标签

?打开?Excel、DBase?和固定格式的ASCII文件

?选择合适的统计学方法

?饼图、直方图、散点图

?培训目
? 的及效果

?培训人员能够使用SPSS进行简单的数据统计分析操作。

?

课程二、?SPSS?中级培训

?培训对象

经常使用SPSS,并希望了解软件使用的最有效的方式的用户

?必要技能

?经过SPSS?基础培训

?培训内容

?1.?高级数据修改:

?过滤和选择案例

?Do?if?…Else?if

?字符串函数

?处理日期变量

?日期和字符串函数的结合使用?

?2.?文件管理:

?合并文件

?数据聚合

?拆分文件?

?3.?SPSS编程:

?Syntax命令编程及Production?Mode来自动化SPSS?包括语法规则、语法文件的构建、及运行方式?

?4.?一些实用特性举例

?保存变量子集

?Utilities(实用程序):定义和使用变量子集

?标识重复个案

?数据流程化校验?

?5.?枢轴表编辑器的用户化输出

?6.?移动?SPSS?结果到其它软件

?7.?运行SPSS的不同形式

?培训目
? 的及效果

?培训人员能够有效地使用SPSS来进行较为复杂的数据处理。

?

课程三、?SPSS高级培训?(一)

?培训对象

想学习SPSS的统计功能,扩展适当统计过程的背景知识的用户

?必要技能

?初级、中级SPSS培训,?基本的统计学知识,包括基本统计分析、方差分析、因子分析、主成份、回归分析等

?培训内容

?1.?抽样方案设计:如何确定样本及样本大小影响

?2.?数据描述

?数据的图形描述方法

?数据的描述的数值方法

?异常值探查

?描述分类数据:

?分组比较:分类数据

?探索性数据分析:区间尺度数据

?3.?假设检验

?假设检验的基本思想、概念、基本步骤

?组间的均值差异:简单情况

?方差的齐性检验

?单样本均值检验

?独立样本均值比较

?配对样本均值比较?

?4.?方差分析

?单因素方差分析

?方差分析中的多重比较

?因素水平影响程度的对比设计及检验

?多因素方差分析

?协方差分析简介

?5.?相关性分析

?相关分析基本方法简介

?变量之间的关系

?相关分析基本方法简介

?Person相关系数的计算及检验

?偏相关分析?

?6.?回归分析初阶

?一元线性回归分析简介:回归方程的假定条件、分析步骤、常用指标

?一元线性回归分析实例

?回归诊断?

?7.?双变量画图和统计

?8.?非参数检验

?9.?方差分析:

?组间的均值差异II:?单因素?ANOVA?

?组间的均值差异?III:?两因素?ANOVA?

?方差分析中的多重比较

?因素水平影响程度的对比设计及检验

?多因素方差分析

?协方差分析简介?

?11.?回归分析简介

?线性回归分析简介:回归方程的假定条件、分析步骤、常用指标一元线性回归分析实例

?回归诊断?

?12.?数据降维技术

?主成份分析简介

?因子分析简介

?聚类分析简介

?13.?检验数据分布的正态性

?14.?多元均值的推断

?培训目
? 的及效果

?培训人员能够使用SPSS进行基本数据分析和操作,能解释统计结果。

?

?

课程四、?SPSS高级培训?(二)

?培训对象

有使用SPSS?for?Windows的经验,?坚实的统计学基础

?必要技能

?经过SPSS?for?Windows初中级及统计分析培训

?培训内容

?1.?多元线性回归

?多元线性回归简介:回归方程及系数的检验、自变量筛选方法

?多元线性回归:SPSS实现

?多重共线性问题

?逐步回归分析

?回归诊断?

?2.?Logistic回归

?Logistic?回归简介:应用背景、、回归模型、模型的评价指标等

?Logistic回归:SPSS实现

?回归系数的检验

?回归系数的解释

?累积Logistic回归简介

?累积Logistic回归:SPSS实现

?多项logistic回归简介

?多项Logistic回归:SPSS实现?

?3.?聚类分析

?聚类分析简介:基本目标、应用领域、基本思想、主要方法

?系统聚类方法简介

?系统聚类分析实例

?非系统聚类方法,Two-Step聚类、K均值聚类方法简介

?非系统聚类方法分析实例?

?4.?判别分析

?判别分析简介:基本目标、与聚类分析区别、常用方法

?判别分析应用实例?

?5.?数据降维技术

?因子分析:问题背景、目的、分析的原则、基本思想、因子分析模型

?主成份分析简介:指导思想、目的、与因子分析区别

?因子/主成份个数的确定

?因子旋转

?因子得分

?注意事项及应用建议

?因子/主成分分析应用实例?

?6.?生存分析

?生存分析简介:问题背景、基本概念与有关的统计问题、常用分析方法

?Kaplan-?Meier及Life?table方法原理

?Kaplan-Meier分析实例

?Cox回归原理

?Cox回归分析实例

?带着随时间变化协变量的Cox回归?

?7.?高级方差分析

?MANOVA(?多变量方差分析):问题背景、原理、分析实例

?重复测量方差分析:问题背景、原理、分析实例

?8.?时间序列分析简介

?培训目
? 的及效果

?培训人员能够使用SPSS回归技术分析、聚类分析、方差分析和时间序列分析等来解决实际问题。

?

课程五、?SPSS?高级培训(三):时间序列分析

?培训对象

更有效地使用SPSS预测功能的用户。

?必要技能

?初中级SPSS?for?Windows培训。?对回归分析的基本理解。

?培训内容

?时间序列介绍

?预测基础

?平滑时间序列数据

?时间序列数据的离群值和误差

?使用Expert?Modeler自动预测

?评估模型性能

?时间序列数据的拟合曲线

?时间序列数据的回归分析

?指数光滑模型

?ARIMA?模型

?应用一个模型到新数据

?季节性分解

?季节性建模

?干涉分析

?ARIMA中的转移函数

?培训目
? 的及效果

?培训人员能够使用SPSS?Trends(时间序列分析)等来解决实际的预测问题。

 


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





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