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数据分析师

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(1)数据管理
企业的数据收集主要涉及3个方面:原始数据录入、数据文件读入和数据库的访问。
这些我们将在前三节具体介绍,这里以实际企业要求为背景,强调学员的上机动手实践能力。
a、数据获取
企业需求:数据库访问、外部数据文件读入。
案例分析: 使用产品信息文件演示spss的数据读入共能。
b、数据管理
企业需求:对大型数据进行编码、清理、转换。
案例分析: 使用银行信用违约信息文件spss相应过程。
1)数据的选择、合并与拆分、检查异常值。
2)新变量生成,SPSS函数。
3)使用SPSS变换数据结构——转置和重组。
4)常用的描述性统计分析功能。频率过程、描述过程、探索过程。
c、数据探索和报表呈现
企业需求:对企业级数据进行探索,主要涉及图形的使用。spss报表输出。
案例分析: 企业绩效文件,如何生成美观清晰的报告。
1)制作报表前对变量的检查
2)制作报表的中对不同类型的数据处理
3) 报表生成功能与其他选项的区别
(2)数据处理
a、相关与差异分析
企业需求:企业往往需要探索影响企业效率的因素间的相关关系,这是最基础的过程,并在此基础上了解存在的差异。
案例分析: 产品合格率的相关与差异分析。
b、线性预测
企业需求: 探索影响企业效率的因素,并进一步预测企业效率。
案例分析: 产品合格率的影响因素及其预测分析。
c、因子分析
企业需求: 需要抽取影响企业效率的主要因素,进行重点投资。
案例分析: 客户购买力信息研究。
d、聚类分析
企业需求: 需要了解购买产品的客户信息。
案例分析: 客户购买力信息研究。
e、bootstrap
企业需求: 针对某新产品的调研活动。收集的信息有时可能会因抽样偏差或样本小,会导致结果有偏,这里使用bootstrap。
案例分析: bootstrap抽样。
(3)SPSS代码
SPSS代码应用
企业需求:企业数据分析要求中,存在大量重复性质的工作,这样就需要使用SPSS代码,来减轻分析人员的工作量。
案例分析:演示数据分析的整个流程。
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