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       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。
   上课时间和地点
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】:北京中山学院/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):即将开课,详情请咨询客服!
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   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
 
一、课程目标
掌握数据分析工具SPSS的体系结构以及方法论                             
掌握SPSS的基本操作                                                 
掌握SPSS应用中常采用的算法和具体操作;                              
掌握SPSS进行数据挖掘的流程和步骤;    
二、培训内容
  

 

第一讲
SPSS概述
SPSS基本操作介绍,方法论介绍
第二讲
方差分析模型
1. 单因素方差分析案例的数据格式、操作方法与结果解读
2. 方差分析中各种两两案例比较方法的选择、操作和结果解读
3. 一元多因素方差分析模型的原理、案例操作和结果解读
4. 多元方差分析模型和重复测量方差分析模型的原理、案例操作方法和结果解读
5. 相应的图形工具在分析中的应用和操作
第三讲
相关分析模型
1. 相关分析的操作与结果阅读
2. 偏相关分析模型的原理、分析步骤、操作和结果阅读
第四讲
线性回归分析模型
1. 线性回归模型的原理、分析步骤、操作和结果阅读
2. 逐步、前进、后退三种筛选方法的含义与操作用法、分析结果的解读
3. 各种常用模型诊断工具(分类图等)的操作使用
4. 加权最小二乘法、两阶段最小二乘法的原理、操作和结果阅读
5. 最优尺度回归的功能和操作
第五讲
Logistic回归模型
1. 二分类Logistic回归模型的原理、分析步骤、操作和结果阅读
非线性回归模型
2. 无序多分类、有序多分类Logistic回归模型、Probit模型的原理、分析步骤、操作和结果阅读
 
3. 非线性回归模型的操作和结果阅读
第六讲
聚类分析
基本原理:快速聚类、距离和相似性测量、测量尺度和标准化、如何决定分类个数、如何选择聚类的方法
如何用SPSS做聚类分析:SPSS操作步骤和方法、如何解释聚类结果
第七讲
因子分析和主成份分析
1. 基本原理:因子分析和主成份分析的概念、主成份的作用、如何决定因子个数、因子负荷和因子得分、因子旋转的含义、因子命名
2. 如何用SPSS做因子和主成份分析:SPSS操作步骤和方法、因子得分应用聚类分析、概念图二元图分析
3、案例分析
第八讲
时间序列分析
1. 时间序列模型的基本原理、用途
2. SPSS基本操作流程
3. 实例分析
第九讲
生存分析
1. 基本原理:寿命表法、K-M曲线、Cox模型
2. SPSS中K-M曲线的一般操作方法、结果阅读,案例分析
3. SPSS中Cox模型的操作方法、结果阅读、案例分析
第十讲
案例实际演练
客户细分具体案例过程和SPSS流程

 




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