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讲师风采：
丁亚军,首席数据分析师，现任职于人大经济论坛评谷数据处理与分析研究中心，兼职中国学习路径图国际培训中心技术顾问，SAS、SPSS高级统计学讲师。曾参与2012国家宏观经济预测、中国城镇居民家庭投资调查、泸州老窖目标管理与绩效考核等大型数据处理项目，具有丰富的数据处理经验。
SPSS视频目录（现场班全程录制）：
| 1.SPSS的介绍 1.1 实例演示。 1.2 spss的特点。 1.3 spss界面介绍（综合设置、help帮助介绍）。 1.4 spss数据变量详解：变量类型、缺失值、变量测量等。 2.数据的输入与保存 2.1 数据获取： 2.1.1 单选题、多选题与开放题的数据的录入。 | 2.1.2 spss不同文件格式及外部数据（非spss数据格式）的导入。 2.2 个体水平数据集（宽型数据）与测量水平（长型数据）数据集的异同。 3. 数据预分析 3.1 数据清理 3.1.1 数据的选择 3.1.2 数据的合并 3.1.3 数据的拆分 3.1.4 检查异常值 3.1.5 个案的加权 3.1.6 缺失值 | 3.2 新变量生成，SPSS函数 3.3 使用SPSS变换数据结构——转置和重组 3.4 常用的描述性统计分析功能 3.4.1 频率过程 3.4.2 描述过程 3.4.3 探索过程 3.5 使用SPSS绘制常用统计图形 3.5.1散点图 3.5.2条图 3.5.3控制图 3.5.4 ROC曲线 |
| 4. 数据分析 4.1 假设检验 4.1.1 假设检验的原理 4.1.2 了解均值的显著性检验 4.2 差异分析及相关分析过程 4.2.1 均值过程、T检验与方差分析 4.2.2 案例分析1：产品质量差异分析 4.2.2 卡方分析 4.2.2.1 卡方分析原理 4.2.2.2 案例分析2：企业选址的区位分析 4.2.3 相关分析 4.2.4 偏相关分析 4.2.5 距离分析 4.3 回归分析基础 4.3.1 简单回归分析 4.3.2 多元回归分析 4.3.2.1 逐步回归 4.3.2.2回归预测与残差分析 4.3.2.3方差不齐与强影响点的处理 —加权最小二乘法与最小一乘法 | 4.3.2.4共线性的处理—岭回归(ridge regression) 4.3.2.5注意问题 4.3.2.6案例分析3：产品合格率的影响因素及其预测分析 4.3.3 logistic回归分析 案例分析4：客户违约信息研究 4.3.4 曲线估计 4.4 因子分析与聚类分析 4.4.1 主成分分析与因子分析 4.4.2 快速聚类法与聚类法 4.4.3 判别分析 4.4.4案例分析5：客户购买力信息研究 4.5 对应分析 4.5.1对应分析原理 4.5.2简单对应分析 4.5.3多元对应分析（最优尺度分析） 4.5.4案例分析6：企业选址的区位分析（案例2） 4.6 bootstrap技术 4.6.1 bootstrap原理 | 4.6.2 bootstrap应用 4.6.3 bootstrap功能在SPSS中的实现 5. 使用SPSS制作数据分析的统计报表 5.1 制作报表前对变量的检查 5.2 制作报表的中对不同类型的数据处理 5.3 报表生成功能与其他选项的区别 5.4 注意事项 ----------------------------------------------- 6. SPSS编程操作 6.1 程序编辑窗口操作入门 6.2 基本语句 6.3 结构化语句 6.4 实例讲解spss编程 |
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SAS视频目录（现场班全程录制）：
SAS程序基础篇
| 1 SAS总体概览 1.1 课程介绍 1.2 SAS系统介绍 1.3 SAS 模块介绍 1.4 SAS界面讲解 | 2.1 SAS 数据集 2.1.1 SAS逻辑库 2.1.2 直接创建数据 2.1.3 间接获取数据 | 2.2 SAS 语法 2.2.1 基本概念 2.2.2 语法规则 2.2.3 语法错误诊断与修正 |
| 2.3 SAS编程之data步 #文件操作语句: Input、put、File、Set、Merge、Infile 4.2运行语句 赋值和累加语句、Stop、abort、Where、output、Call 4.3控制语句 Do、If、Return、Go to、Link、Continue、leave、select(do) 4.4信息语句 Array、Informat、Format、Drop和keep、Retain、Attrib | 5 SAS编程之proc步 Transpose、Means、Format、Plot、Standard、Rank、 Univariate、Options、Printto、Compare、Datasets、SQL | 6 SAS运算符与函数 6.1 SAS运算符及其优先级 6.2 SAS函数 6.2.1 数学函数 6.2.2截取函数 6.2.3字符函数 6.2.4概率统计函数 6.2.5随机数函数 6.2.6日期函数 |
| 7 t检验 7.1 单样本t检验 7.2独立样本t检验 7.3配对样本t检验 | 8 方差分析 8.1单因素方差分析 8.2多因素方差分析 | 9 相关分析 9.1 变量关系之基：pearson线性相关 9.2 “万能”之spearman秩相关 9.3 多变量的度量：典型相关 9.3.1 典型相关系数及检验 9.3.2 典型结构分析 9.3.3 典型冗余分析 |
| 10 回归分析 10.1 简单回归分析 10.1.1 数据的预分析 10.1.2 反映变量关联程度：散点图 10.1.3 截距意义何在——变量变换 10.2 多元回归分析 10.2.1 多元回归分析：整体概览 10.2.2 处理异方差：加权回归分析 10.2.3 共线性处理1：主成分回归 10.2.4 共线性处理2：岭回归分析 10.2.5 是调节还是交互？： 交互效应分解 10.2.6 盘根错节的“因果”关联： 路径分析 10.3logistic回归分析 10.3.1 哑变量的重要角色 10.3.2 模型诊断与修正 10.3.3 自变量的筛选：逐步回归 10.3.4 多分类因变量（名义、有序） | 10.4poisson回归 10.4.1 poisson回归的诊断 10.4.1 贝叶斯poisson回归 10.5 对应分析 10.5.1 定量资料的对应分析 10.5.2 定性资料的对应分析 10.6 稳健回归 10.6.1 稳健性之模型诊断 10.6.2 稳健性之M估计 10.6.3 稳健回归分析比较 11.列联表分析 11.1 卡方分析 11.1.1 卡方配合度检验(goodness of fit test) 11.1.2 卡方独立性检验（test of independence） 11.1.3 分层卡方分析 11.1.4 配对卡方分析 12.因子分析 12.1 模型检验与修正 12.2 因子得分 | 13.聚类分析 13.1 大样本的快速聚类（fastclus）. 13.2 观测聚类过程（cluster） 13.3 变量聚类过程（varclus） 13.4 树形结构图（tree） 14.判别分析 14.1 一般判别分析（dicscrim） 14.2 典型判别分析（candisc） 14.3 逐步判别分析（stepdisc） 15.数据挖掘（SAS/EM） 构建预测模型： 一个消费者购买行为的例子 回归/决策树/神经网络模型的预测 案例(3个): 1电商客户调查的数据分析流程; 2耐用消费品预期销售的序列预报; 3用户体验的文本信息关联度分析. |
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◆联系方式
樊老师
电话：010+68472707
手机：18611083334
QQ:646658992
邮 箱：fanyuliang@pinggu.org
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