SPSS暑期特训
从入门到精通,最系统最全面的名师课程!
培训时间:2015年8月8日-13日(初中级和高级各3天) 2015年8月15日-17日(SPSS Modeler数据挖掘3天) 培训地点:北京,中国人民大学
现在报名送新书 ◆证书费用: 400元,可以申请《数据统计分析师》证书,教育部颁发 标准价格包含发票,讲义,教材,工作餐;全日制学生优惠。差旅及食宿费用自理。 授课安排: |
讲师介绍
张文彤博士,实证分析、数据挖掘、市场研究、统计软件开发/教学/应用领域专家。现任著名咨询公司全国技术总监。
华西医科大学卫生统计学硕士,复旦大学流行病与卫生统计学博士。曾在复旦大学公共卫生学院任教数载,积累了丰富的教学经验。期间在国内权威期刊及国外SCI期刊发表论文十余篇,主持国家自然科学基金一项,获复旦大学“世纪之星”称号。精通各种统计软件,主编SPSS、SAS、Stata等统计软件教材7本,其中一本SPSS教材被教育部评为2003-2004年度教育部研究生推荐教材。
张老师是国内统计软件教学和统计学网络教学,特别是SPSS软件教学的开拓者,2001年以来协助SPSS中国公司一手建立了其国内的培训体系,是国内最为知名的SPSS培训师之一。张文彤博士在复旦大学任教期间,同时保持着与统计应用相关业界各前沿领域的密切接触,在数据挖掘应用、市场研究应用等领域经验丰富。市场研究方面,曾为知名跨国公司完成了中国城市女性市场细分模型、销量预测模型、商圈选址模型等项目,数据挖掘方面则在基因数据分析、医疗费用数据分析、公共卫生应急预警系统等方面进行了深入研究,并协助完 成多项IT、电信、税务、银行等行业的数据挖掘项目。
2007年1月改变生涯规划,从原先的兼职转为全职进入商业领域,致力于中国消费者及消费市场相关的、并符合国际标准的数据产品及决策工具,特别是连续性研究产品的研发工作。期间与美国密歇根大学的Richard Curtin博士合作研发完成了中国消费者信心调研产品,该产品现已成为德意志证券交易所集团旗下产品
,其中的消费者信心指数成为预测中国未来经济走向的重要风向标之一。
学员对象
各高校在校教师,或者在读本科/进修/研究生,
希望从头学习SPSS操作,或者进一步强化软件应用能力者均可报名。
教师以从事统计学及统计软件相关教学为宜,在读学生则应至少具有基本的统计理论知识。
在市场营销、金融、财务、人力资源管理中需要应用数据分析的人士;
希望提升统计分析实战能力的数据分析人员。
课程目标
通过培训,系统提高统计分析相关专业教师的SPSS软件操作水平和教学水平,强化使用SPSS进行相关科研工作的能力,并普及相应的软件知识与统计学知识。具体来说是:
使得学员真正了解SPSS强大的统计分析功能,并熟悉SPSS提供的各种复杂统计分析模型的用途和适用条件。
掌握常用高级统计分析方法的原理、在SPSS中的操作和结果阅读。
能将相应的统计模型结合实际问题加以具体运用,并懂得如何在SPSS中实现。
学员可分别单独报名学习前三天的基础课程,或者后三天的高级课程。
培训教材
张文彤,邝春伟. SPSS统计分析基础教程(第2版). 北京:高等教育出版社. 2011
张文彤,董伟. SPSS统计分析高级教程(第2版). 北京:高等教育出版社. 2012
授课时会同时提供讲课用幻灯片的讲义。
本次培训班将基于IBM SPSS Statistic 22的最新功能进行讲解。
课程大纲
8.8--8.10 初中级
-----第一天-----
课程名称 | 课程内容 |
介绍 | 培训说明和讲师自我介绍 |
SPSS简介 | 了解SPSS系统的构成,界面设定,中文兼容问题 |
操作入门 | 中国消费者信心调研(CCSS)项目简介 |
以CCSS为例,掌握数据管理界面的一般操作,问卷中单选题、多选题、开放题等的数据库设定格式,可以独立完成在SPSS中建库、录入数据工作,并熟悉常用数据转换命令的用法。 | |
程序操作 | 熟悉SPSS程序的基本结构,懂得如何使用粘贴命令自动生成SPSS程序。 |
了解SPSS宏程序的基本结构 | |
了解OMS(输出管理系统)在实际项目操作中的应用价值 | |
数据管理 | 熟悉常用数据转换命令的用法,掌握计算新变量、变量转换、筛选变量、数据查重等操作,熟悉数据库合并、拼接等复杂操作。重点学习以下过程:compute、sort、split、weight、merge file。 |
了解和大型数据库管理相关的数据字典功能 | |
CCSS案例数据管理实战讲解 | 介绍如何利用SPSS进行CCSS案例数据的数据管理,包括如何构建查错流程,如何利用程序每月进行数据的例行自动分析。 |
-----第二天----- | |
课程名称 | 课程内容 |
统计描述 | 熟悉统计描述指标体系 |
针对不同类型数据格式能够正确选用描述方法 | |
掌握常用描述性指标的操作和结果阅读 | |
掌握多选题的常用指标和分析方法。 | |
统计表 | 熟悉SPSS结果窗口的常用操作方法,熟悉SPSS表格的结构与功能特点,掌握制表的基本方法,掌握结果表格的编辑、结果的导出。 |
了解Table模块的交互界面操作方式以及功能特点 | |
统计绘图 | 掌握常用统计图(线图、条图、饼图、散点、直方图等)的绘制方法,熟悉其他统计图的绘制方法,熟悉统计图的一般编辑方法。 |
通过学习,能够独立判断遇到的统计问题应当采用何种统计图形,用SPSS独立完成各种常用统计图的绘制,并基于图形描述回答研究问题。能根据目的对统计图进行一定的编辑。 | |
数据实战案例 | 探索消费者信心指数随背景资料的变化规律 |
CCSS项目分析报告的自动化生产 | |
均数间的比较(1) | 了解假设检验的基本原理 |
掌握成组、配伍t检验的操作方法和结果阅读 | |
熟悉Bootstrap抽样等计算统计学方法的分析结果 | |
-----第三天----- | |
课程名称 | 课程内容 |
均数间的比较(2) | 掌握单因素方差分析的操作方法和结果阅读。 |
能根据分析目的正确选择两两比较方法 | |
了解组间精确比较的操作和结果阅读 | |
卡方检验 | 成组卡方检验 |
配对卡方检验 | |
分层卡方检验 | |
相关分析与回归分析 | 掌握相关分析的操作,掌握其结果阅读。 |
偏相关分析的原理、操作与结果阅读。 | |
熟悉一元线性回归模型的分析步骤、操作和结果阅读 | |
如何正确选用常用统计分析方法 | 系统串讲各种常用方法的适用条件,协助学员建立起完整的方法体系 |
综合案例讲解 | 咖啡屋需求调查案例 |
牙膏新品购买倾向研究案例 | |
通过对这些案例的学习,帮助学员强化实战应用的经验,融汇所学的统计方法 | |
讨论与答疑 | 统一回答或者讨论之前学员的疑问 |
8.11-8.13 高级 | |
-----第四天----- | |
课程名称 | 课程内容 |
高级统计分析方法体系简介 | 协助学员快速建立起完整的统计分析方法体系,为随后的培训内容给出清晰的结构 |
方差分析模型 | 单因素方差分析的数据格式、操作方法与结果解读 |
方差分析中各种两两比较方法的选择、操作和结果解读 | |
一元多因素方差分析模型的原理、操作和结果解读 | |
相应的图形工具在分析中的应用 | |
方差分析模型进阶 | 了解基于一元多因素方差分析模型衍生出的多元方差分析模型、重复测量方差分析模型、线性混合模型等方法的原理和应用价值 |
线性回归模型 | 相关分析与回归模型的联系与区别 |
多元线性回归模型的原理、分析步骤、操作和结果阅读 | |
逐步、前进、后退三种筛选方法的含义与用法、分析结果的阅读 | |
各种常用模型诊断工具(分类图等)的用法 | |
线性回归模型进阶 | 曲线拟合 |
加权最小二乘法 | |
岭回归 | |
最优尺度回归 | |
自动线性建模过程简介 | |
非线性回归 | 熟悉非线性回归模型的分析操作和结果阅读 |
-----第五天----- | |
课程名称 | 课程内容 |
Logistic模型 | 掌握二分类Logistic回归模型的原理、分析步骤、操作和结果阅读 |
Logistic模型进阶 | 了解无序多分类、有序多分类Logistic回归模型的原理和功能 |
主成分分析 | 熟悉因子分析和主成分分析的用途、目的,掌握如何判断因子分析的适用条件,能正确选择适当的因子。熟悉因子旋转的含义并能正确使用。掌握分析结果的阅读。 |
因子分析 | |
对应分析 | 熟悉对应分析的原理、用途、目的、掌握其使用方法、结果阅读。 |
多维尺度分析 | 熟悉多维尺度分析的原理、用途、掌握其使用方法、结果阅读。 |
-----第六天----- | |
课程名称 | 课程内容 |
聚类分析 | 掌握快速聚类和系统聚类的操作,了解各种距离,能按要求将样本进行分类,重点掌握对其结果的阅读,尤其是冰柱图和树状图结果的解释。了解两步聚类、最邻近元素聚类方法的原理和功能 |
判别分析 | 了解判别方法的分类,熟悉判别分析的适用条件和结果验证方法,掌握判别分析的操作,重点掌握对结果的阅读(领域图、未标化典型判别函数、Bayes判别函数)和如何使用模型结果对新纪录进行分类。 |
判别分析进阶 | 了解树模型、神经网络方法的原理和功能特点。 |
信度分析 | 熟悉信度分析的用途、使用方法、结果阅读。 |
时间序列分析 | 熟悉时间序列模型的基本原理、用途、基本操作流程、建模时常用的诊断工具。 |
生存分析 | 熟悉生存分析的基本原理、基本概念和用途。 |
掌握Cox模型的原理、操作方法和结果的阅读。 | |
讨论与答疑 | 统一回答或者讨论之前学员的疑问 |
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电话: (010)68472707
手机:18611083334
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