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SPSS数据统计分析师认证培训,本周六北京&全球远程开课，报名从速！            
      
  当今社会，统计软件已经广泛应用于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研、教育等多个行业和领域。
        SPSS是统计中的一个重要软件，对处理统计方法具有重要的价值。SPSS不仅在数据处理、计量分析、数据挖掘等方面发挥着优势，而且是学术研究中的一把利器，现代研究工作更看重对数据的计量分析、更看重对客观事实的研究，掌握统计分析软件的应用，无疑有助于学术研究水平和能力的提升，有益于更有效率的产出学术成果。

企业需要从消费者的角度出发，了解消费者的喜好——通过市场调研方式分析消费者的需求，并以此为依据制定营销策略是目前企业最常用的手段之一。通过科学的方法收集及分析市场信息及消费者信息，并以此为依据做出营销决策，从而降低决策失误所带来的风险和损失，避免陷入拍脑袋式的主观性决策所造成的营销近视症。

      在市场调查分析方面，SPSS解决方案提供从抽样、问卷设计、问卷编码、数据录入、数据审核、数据分析、图表制作、数据报告等一整套完整解决方案，使您从消费者调研数据中抽取有价值有意义的信息，获取市场洞察力，为您赢得市场，赢得未来。

培训信息：

◆培训时间：（北京）：2015年12月19-20日，26-27日【四天周末班】

                                   2015年12月21—25日【五天连续班】         

                   （广州）：2015年12月10-13日【四天连续班】

◆培训费用： 3600元/人；全日制学生2500元/人

                   差旅及住宿费用自理

◆在线直播： 2600元/人；全日制学生八折。   

◆证书费用： 400元，可以申请《数据统计分析师》证书。

◆授课安排：

  授课方式： SPSS课程基于SPSS22.0系统，多媒体互动。

  授课时间： 9:00am-12:00pm，1:30pm-4:30pm

  答疑时间： 4:30pm-5:00pm

  课间餐饮： 提供午餐一份，咖啡饮料常备。

讲师介绍      
    丁亚军、 数据分析总监，任职于南京上度市场咨询有限公司，人大经济论坛SAS、SPSS统计学讲师，中国学习路径图国际中心技术顾问。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。

课程特色

     《SPSS数据统计分析师认证》课程注重培养学员的实证分析能力，通过诸多案例讲解不同的应用背景。我们一方面尽可能呈现SPSS  全貌，使学员对软件有总体的认识。另一方面则强调实际问题的解决能力，例如，在问题情境中的变量选择及其适用的统计方法，做到统计应用的简明易懂。本课程的主要特色包括：

(1) 以统计方法与软件应用为主线，辅以大量实例，有助于学员快速掌握SPSS的数据预处理、统计分析、 结果输出等方面的基本技巧。

(2) 课程面向基础学员，强调案例情境的分析应用及其解决实际问题的能力，同时兼顾对试题规律的解析。

SPSS数据统计分析师认证要求掌握的技术如下：

   （1）能根据实际问题熟练地掌握SPSS录入数据、定义变量格式，导入与导出数据的功能。

   （2）掌握数据预处理的基本过程，掌握数据探索的基本方法，尤其是通过图形探索变量间的关系。同时需学会使用软件侦察异常值、缺失值探索变量分布的能力。

   （3）具备处理实际问题的基本统计分析能力，具体包括T检验、方差分析、卡方分析、相关分析、回归分析与聚类分析。

   （4）可以根据数据特点生成简单的统计报表。

   （5）掌握运用SPSS程序的基本技巧。

培训优惠及注意事项

(1)赠送SPSS数据统计分析师视频课程。

(2)现场班老学员可以享受9折优惠。

(3)同一机构3人以上报名，9折优惠。

(4)同一机构6人以上报名，8折优惠。

(5)赠送1000论坛币。

  

咨询联系

曹老师
电话: 010—53605625
手机: 18810531180
QQ：2881989706
邮箱：caolibo@pinggu.org

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邮 箱：fanyuliang@pinggu.org

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关键词：数据统计分析 spss数据 统计分析师 统计分析 数据统计 认证培训 解决方案 市场调研 营销策略 市场调查

SPSS数据统计分析师课程大纲

1．spss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(ridgeregression)
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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