首页 > 选课中心 > 数据分析 > 【快班】SPSS数据分析入门与提高
【快班】SPSS数据分析入门与提高
此课程所属 【数据分析师专业方向】, 【数据分析师专业方向】专业,报名专业套餐,可享受0元学习特惠!点击了解详情
2016年12月19日 15点 共13课 ★★☆
开课时间 课程周期 难易度
招生中

立即报名
基础 数据分析 案例 SPSS 统计分析
课程介绍
说到统计分析软件,不得不提到SPSS。与R、SAS等统计分析软件不一样,SPSS是基于图形界面操作,对于没有编程基础的用户来说十分友好,而且SPSS的统计分析与数据准备功能十分强大,基本满足用户的需求。 这门课程将从基础入手,在学习SPSS的基本操作过程中,结合相应的统计概率知识,让学员更能掌握数据分析的本质!

SPSS简介:
SPSS是Statistical Product andService solutions(统计产品与服务解决方案)的简称,是成立于1975年的美国SPSS公司的软件产品,是专门为广大非统计专业人士设计提供的统计分析软件包,目前广泛应用于教育、心理、市场调查与分析、医疗、生物、金融等领域和行业。SPSS统计分析软件以其强大的统计分析功能、方便易用的用户操作方式、灵活的表格式分析报告和精美的图形展现形式,赢得了各领域广大数据分析人员的喜爱,SPSS是获得全世界认可的通用统计工具软件。IBM公司2009年用12亿美元收购了分析软件提供商SPSS。如今SPSS已出至版本20.0,而且更名为IBM SPSS。

SPSS在全球约有25万家产品用户,它们分布于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研教育等多个领域和行业,是世界上应用最广泛的专业统计软件。SPSS最突出的特点就是操作界面极为友好,输出结果美观漂亮,它使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能,使用对话框展示出各种功能选择项,只要掌握一定的Windows操作技能,粗通统计分析原理,就可以使用该软件为特定的科研工作服务。

课程内容:
1 基础数据分析知识,包括一些概率统计里的概念、术语,和基本统计量的计算方法等。
2 一些常用的数据分析和数据挖掘算法,以及有关的各种领域里的实际应用案例分析
3 流行数据分析软件SPSS操作和使用方法

课程大纲
第一课:SPSS入门介绍
SPSS软件简介,操作方法介绍

第二课:好的开始是成功的一半——数据录入与数据整理
数据录入、外部数据导入方法介绍;变量级别数据、文件级别数据整理方法介绍,基本编程基础;案例:调查问卷的数据录入与整理

第三课:化繁为简——描述性统计分析
连续变量的统计描述,案例:学生身高体重分析;分类变量的统计描述,案例:家庭还款情况分析;数据分析报告制作

第四课:看图说话——统计图表分析
直方图、茎叶图、箱型图、饼图、柱形图与误差线、散点图等常用图表介绍与应用

第五课:真假博弈1——假设检验概述与t检验
假设检验的概述;t分布适用情景介绍与案例分析

第六课:真假博弈2——非参数检验与卡方检验
常见的非参数检验介绍与案例分析;卡方检验适用场景与案例分析

第七课:万物皆有联系——相关分析与回归案例
简单相关分析;偏相关分析;距离分析;线性回归分析;实例:年龄与信心指数的关系探索        

第八课:影响因素判断——方差分析
单因素方差分析,探究单个因素的影响;多因素方差分析,探究多个因素的影响

第九课:与时俱进——时间序列分析
时间序列分析概述;指数平滑模型;ARIMA模型;季节模型;案例:股价预测

第十课:泾渭分明——分类算法
线性判别法;贝叶斯分类器;logistic二分法;决策树等;案例:客户流失分析

第十一课:物以类聚——聚类算法
层次聚类;k-means等;案例:客户细分

第十二课:大道至简——降维方法研究
主成分分析;因子分析

第十三课:实践是检验真理的唯一标准——综合案例分析
授课讲师
何翠仪,中山大学统计学专业毕业,炼数成金专职讲师,在过去曾负责多门炼数成金数据分析课程的助教工作,目前正在主持建设炼数成金的认证题库系统。

周伟珠,IBM大数据分析部门资深数据分析师,从事数据分析行业10年,致力于SPSS统计分析与数据挖掘应用及推广工作
课程环境
windows
授课对象
这是一门数学+IT的课程,适合对SPSS感兴趣的学员。
收获预期
熟练掌握SPSS的基本操作,对相应的统计概率知识有一定的认识,能利用SPSS解决实际的问题
课程试听
课程学费
学费:400元(固定学费:300元 + 逆向学费:100元)
新颖的课程收费形式:“逆向收费”约等于免费学习,课程收取300元固定收费 + 100元逆向学费,学习圆满则全额奖励返还给学员!
特别说明如下
本门课程本来打算完全免费,某位大神曾经说过“成功就是正确的方向再加上适度的压力”。考虑到讲师本身要付出巨大的劳动,为了防止一些朋友在学习途中半途而废,浪费了讲师的付出,为此我们计划模仿某些健身课程,使用“逆向收费”的方法。 在 报名时每位报名者收取400元,其中300元为固定 收费,另外100元是暂存学费,即如果学员能完成全部课程要求,包括完成全部的书面作业,则100元全款退回。如果学员未能坚持到完全所有的学习计划任务,则会被扣款。期望这种方式可以转化为大家强烈的学习愿望和驱动力!
课程授课方式

1、 学习方式:老师发布教学资料、教材,幻灯片和视频,学员通过网络下载学习。同时通过论坛互动中老师对学员进行指导及学员之间相互交流。

2、 学习作业:每课均有布置课后作业,学员完成书面作业后则可进入下一课学习。

3、 老师辅导:通过论坛站内信及邮件等多种方式与老师进行一对一互动。

4、 完成课程:最后一课作业交纳后,老师完成作业批改,即可完成课程并取回相应剩余的逆向学费。

联系我们
咨询Email :edu01@dataguru.cnedu02@dataguru.cn
课程入门讨论咨询QQ群:706821899(群内有培训公开课视频供大家免费观看)
咨询QQ: 点击这里给我发消息 点击这里给我发消息
您是否对此课程还有疑问,那么请 点击进入FAQ,您的问题将基本得到解答
全国统一咨询热线: 4008-010-006
最新技术热点、 最新行业资讯,最新培训课程信息,尽在炼数成金官方微信,低成本传递高端知识!技术成就梦想!欢迎关注!
打开微信,使用扫一扫功能,即刻关注炼数成金官方微信账户,不容错过的精彩,期待您的体验!!!

授课老师

何翠仪何翠仪
何翠仪:中山大学统计学专业毕业,炼数成金专职讲师,在过去曾讲授《大数据的统计学基础》课程,并负责多门炼数成金数据分析课程的助教工作,参与主持建设炼数成金的R语言认证题库系统(即将上线)。

其他快班课程

【快班】Puppet 运维自动化
【快班】数据治理及数据仓库模型设计
【快班】DevSecOps安全交付应用实战
【快班】JavaScript突击-从精通到项目实战
【快班】R语言魔鬼训练营
【快班】基于案例学习bash脚本编程
【快班】量化投资基础计算与模型
【快班】老板说服术之玩转数据展示
【快班】数据库系统实现技术内幕
【快班】Goldengate从入门到精通
【快班】Oracle 12C RAC集群原理与管理实战
【快班】Mycat从入门到精通
【快班】基于案例学SQL优化
【快班】深入理解Storm与大数据实战
【快班】Java魔鬼训练营
【快班】Excel数据分析师突击—从入门到精通到项目实战
【快班】自己动手实践神经网络
【快班】自然语言处理软件实验
【快班】应用系统架构优化方法与案例实战
【快班】Hadoop数据分析平台
【快班】数据分析与SAS
【快班】比特币
【快班】机器读心术之文本挖掘与自然语言处理
【快班】机器读心术之神经网络与深度学习
【快班】快速上手Jmeter性能测试工具
【快班】软件性能测试
【快班】软件自动化测试Selenium2
【快班】大数据必知的java基础
【快班】快速数据挖掘平台RapidMiner
【快班】R语言编程技巧
【快班】深入BI之Kettle篇
【快班】基于案例学Java服务器端程序设计
【快班】Scala从基础到开发实战
【快班】供应链物流—电商发展的“核”动力
【快班】详解SQL与PL/SQL
【快班】Oracle职业直通车
【快班】深度玩转Excel
【快班】Hadoop应用开发实战案例
【快班】大数据的Linux基础
【快班】机器学习
【快班】量化投资
【快班】Python数据分析
【快班】NoSQL与NewSQL数据库引航
【快班】大数据算法导论
【快班】大数据的矩阵计算基础
【快班】R语言数据分析、展现与实例
【快班】大数据的统计学基础

热招课程

◆ ELKStack及Solr企业级搜索引擎实战(第八期)
◆ 数据库系统实现技术内幕(第12期)
◆ 深度学习框架Caffe学习与应用(第七期)
◆ Python数据分析案例实战(第八期)
◆ 【免费公开课】企业级Hadoop大数据平台实践(第15期)
◆ 左飞的机器学习十八般算法武艺详解(第四期)
◆ Spark企业级大数据项目实战(第三期)
◆ 金融的人工智能革命(第四期)
◆ Oracle 12c特性解读-容器数据库和灾备(第五期)
◆ 基于案例学习时间序列分析(第四期)
◆ python网络爬虫应用实战(第一期)
◆ 【免费公开课】R七种武器之金融数据分析quantmod(第36期)
◆ 深入浅出Oracle(第八期)
◆ 【百万年薪系列】视觉的盛宴:深度玩转人脸识别(第二期)
◆ 黄美灵的Spark ML机器学习实战(第三期)
◆ Python数据分析(第13期)
◆ 股票投资基础之技术分析(第二期)
◆ Oracle SQL Tuning(DSI系列Ⅲ)(第一期)
◆ 人工智能前沿系列之生成式对抗网络(第六期)
◆ 【免费公开课】R七种武器之网络爬虫RCurl(第18期)
◆ JavaScript从入门到精通(第七期)
◆ Hive数据仓库实践(第七期)
◆ Python机器学习Kaggle案例实战(第六期)
◆ Oracle特殊恢复原理与实战(DSI系列)(第三期)
◆ Java Web开发精讲(第二期)
◆ OpenAI强化学习实战(第一期)
◆ 【免费公开课】数据陷阱解读(第30期)
◆ 让服务飞起来:实时计算及其应用(第四期)
◆ 突击pyspark:数据挖掘的力量倍增器(第四期)
◆ R语言数据分析、展现与实例(第32期)
◆ Hadoop集群原理与运维实践(第四期)
◆ 大数据的统计学基础(第23期)
◆ 股票投资基础之缠论(第一期)
◆ 【免费公开课】数据库设计(第26期)
◆ 互联网金融中的交易反欺诈模型(第二期)
◆ Redis技术实战 (第十期)
◆ Python机器学习(第七期)
◆ OpenCV计算机视觉产品实战(第五期)
◆ HBase从入门到精通(第八期)
◆ DL4CV实战——构建基于深度学习的智能图像识别系统(第一期)
◆ 【免费公开课】Julia快速数据分析(第五期)
◆ 机器读心术之神经网络与深度学习(第11期)
◆ 大数据的矩阵计算基础(第15期)
◆ 知识图谱实战(第三期)
◆ MySQL DBA从小白到大神实战(第九期)
◆ django打造电商项目(第三期)
◆ 大型企业数据库自动化构建(第一期)

GMT+8, 2018-5-22 10:02 , Processed in 0.136132 second(s), 35 queries .