SPSS數(shù)據(jù)分析和挖掘（2天）

  培訓(xùn)講師：紀(jì)賀元

講師背景：
紀(jì)賀元，男，本科畢業(yè)于大連理工大學(xué)計(jì)算機(jī)系，碩士和博士均畢業(yè)于復(fù)旦大學(xué)。長期從事數(shù)據(jù)分析、python、powerbi、VBA、人工智能、大數(shù)據(jù)、數(shù)字化轉(zhuǎn)型、市場調(diào)查、EXCEL、信息檢索與收集、Access、PPT、SPSS等方面的培訓(xùn)工 詳細(xì)>>

紀(jì)賀元
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SPSS數(shù)據(jù)分析和挖掘（2天）詳細(xì)內(nèi)容

SPSS數(shù)據(jù)分析和挖掘（2天）

SPSS數(shù)據(jù)分析
課程時(shí)間：2天（12小時(shí)）
紀(jì)賀元
課程簡介：SPSS是著名的統(tǒng)計(jì)分析軟件，2009年SPSS被IBM收購后，IBM逐步將其改造，并正將SPSS打造為適用于營銷、財(cái)務(wù)、人事、生產(chǎn)、研發(fā)、綜合經(jīng)濟(jì)分析等多領(lǐng)域的商業(yè)智能分析軟件。
本課程首先介紹統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)，隨后介紹SPSS的基本概念和基本操作，講解SPSS的專業(yè)報(bào)表制作的專業(yè)圖形分析技巧，系統(tǒng)介紹了SPSS在數(shù)據(jù)間關(guān)系分析、離散型因變量、離散型自變量、直銷、分類、預(yù)測、企業(yè)主成分分析等方面的應(yīng)用，課程案例全部來自于XXX公司提供的實(shí)際數(shù)據(jù)以及其他實(shí)際數(shù)據(jù)。
本課程全部案例均采用SPSS和EXCEL軟件進(jìn)行講解。
課程適用對象：本課程的對象為企業(yè)營銷、財(cái)務(wù)、人事、生產(chǎn)研發(fā)等方面的各種層次的人員，為了方便學(xué)員理解本課程，授課講師已經(jīng)將SPSS中比較晦澀和學(xué)術(shù)化的部分剔除，即使學(xué)員沒有正規(guī)的統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)，也能夠較好較快地學(xué)習(xí)并應(yīng)用SPSS。
授課老師有長期的統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)據(jù)挖掘的商業(yè)培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)，善于將復(fù)雜艱深的內(nèi)容講解得生動(dòng)有趣、深入淺出，受到廣大客戶歡迎和好評。
課程收獲：
掌握統(tǒng)計(jì)分析的基本概念、術(shù)語、分析流程
全面系統(tǒng)掌握SPSS
提升數(shù)據(jù)分析和挖掘能力
課程教學(xué)方式：講師講授+互動(dòng)+EXCEL現(xiàn)場操作
課程對學(xué)員要求：
（1）有數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)
（2）自帶筆記本電腦并安裝SPSS
統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)
統(tǒng)計(jì)分析基本概念
包括假設(shè)檢驗(yàn)、平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、峰度、偏度、中位數(shù)、眾數(shù)、R2、曲線擬合等。
SPSS基本操作
從EXCEL中導(dǎo)入數(shù)據(jù)（突破EXCEL 100萬數(shù)據(jù)的限制）
給數(shù)據(jù)添加值標(biāo)簽
修改數(shù)據(jù)數(shù)值值（數(shù)據(jù)、分類、有序等）
分析報(bào)表和圖形
可以根據(jù)自己的分析需要，使用SPSS輸出自己的專業(yè)數(shù)據(jù)報(bào)表。
報(bào)表
按照觀測量概述
按行概述
按列概述
分析圖形
多維度圖形的繪制
強(qiáng)大的面板圖
圖形分析的效果優(yōu)化
數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計(jì)
描述統(tǒng)計(jì)可以對數(shù)據(jù)規(guī)律有著很好的把握。
頻率表
快速了解數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)分布以及與標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)圖的對比情況。
分組求均值
從平均值等的角度考慮分組數(shù)據(jù)之間的差異。
探索
快速探索數(shù)據(jù)的規(guī)律，包括著名的莖葉圖。
交叉表
專業(yè)版的EXCEL數(shù)據(jù)透視表，在展示數(shù)據(jù)的同時(shí)考慮數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。
數(shù)據(jù)之間有關(guān)系嗎？
從數(shù)據(jù)樣本的角度考察數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系：
獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)
數(shù)據(jù)之間有關(guān)聯(lián)嗎？關(guān)聯(lián)度如何？
配對樣本T檢驗(yàn)
用于分析成對數(shù)據(jù)的前后的績效差異。
單因素方差分析
使用頻率超高的分析方法。
相關(guān)分析
簡單高效使用廣泛的數(shù)據(jù)間關(guān)系分析方法。
離散型因變量的回歸
Logistic回歸是研究離散型因變量回歸的重要手段，例如客戶是否來銀行存款、客戶是否會(huì)欠款、客戶喜歡什么品牌、產(chǎn)品的質(zhì)量情況等等，都可以用Logistic回歸進(jìn)行分析。
二值Logistic回歸
針對客戶是否購買（”yes” or “no”）、股價(jià)是否上漲（”yes” or “no”）這樣的問題進(jìn)行分析。
名義值的Logistic回歸
針對不同的選擇的分析，例如上海的大學(xué)畢業(yè)生去哪個(gè)國家留學(xué)：“美國”、“歐洲”、“澳洲”這樣的選擇的問題，進(jìn)行分析。
有序類的Logistic回歸
針對有序的選擇的分析，例如汽車尾氣標(biāo)準(zhǔn)“歐III”、“歐IV”、“歐V”這樣的選擇的分析。
離散型自變量的回歸
適合于自變量是離散變量的回歸分析，例如分析消費(fèi)者對汽車顏色的偏好（1：黑色，2：紅色，3：白色，4：灰色，5：藍(lán)色）與購車者性別（1：男，2：女）以及職業(yè)（1：學(xué)生，2：公務(wù)員，3：公司職員，4自由職業(yè)者，5：其他職業(yè)）等之間的關(guān)系。
連續(xù)變量離散化的隨意性缺陷
模型的選擇及結(jié)果分析
直銷模塊-多種強(qiáng)大的分析小工具的組合
直銷模塊是IBM收購SPSS后推出的新的商務(wù)分析模塊：
（1）客戶評級工具（RFM模型）
根據(jù)消費(fèi)者的最近消費(fèi)日期、消費(fèi)頻次、總消費(fèi)金額來給消費(fèi)者評級并甄選出最佳客戶。
生成潛在客戶概要文件
根據(jù)市場活動(dòng)的結(jié)果，生成客戶的概要文件。在將來的產(chǎn)品銷售中，可以根據(jù)該文件，決定銷售對象，以提高成功率。
（3）選擇最有可能購買的消費(fèi)者工具
購買傾向分析通過建立模型來預(yù)測客戶購買產(chǎn)品的可能性。
分類
（1）聚類
針對多種指標(biāo)下的分類，例如銀行客戶的分類、旅游景點(diǎn)的分類、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的分類等等。
包括二步聚類、K-均值聚類和系統(tǒng)聚類等，三種聚類的應(yīng)用場景不盡相同。
（2）最近鄰元素分析
聚類方法在商業(yè)分析中的進(jìn)一步應(yīng)用。
（3）判別分析
根據(jù)消費(fèi)者的特征進(jìn)行判別，看他屬于哪一分類？
商業(yè)預(yù)測
一元和多元線性回歸
什么是數(shù)據(jù)擬合？
回歸方法的選擇
回歸模型的結(jié)論解釋
時(shí)間序列分析
移動(dòng)平均分析
包括一次、二次和三次移動(dòng)平均
指數(shù)平滑分析
包括一次、二次和三次指數(shù)平滑
ARIMA分析
ARIMA分析的內(nèi)涵以及參數(shù)的調(diào)優(yōu)
季節(jié)分解
周期性數(shù)據(jù)的近乎完美的分解
主成分分析
對于銷售、財(cái)務(wù)、人事、綜合競爭力等多指標(biāo)的數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，構(gòu)建評估分析模型。
數(shù)據(jù)收集
模型構(gòu)建
結(jié)果分析
模型的優(yōu)化

 

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