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SPSS数据分析入门与提高

说到统计分析软件，不得不提到SPSS。与R、SAS等统计分析软件不一样，SPSS是基于图形界面操作，对于没有编程基础的用户来说十分友好，而且 SPSS的统计分析与数据准备功能十分强大，基本满足用户的需求。 这门课程将从基础入手，在学习SPSS的基本操作过程中，结合相应的统计概率知识，让学员更能掌握数据分析的本质！

SPSS简介：
SPSS 是Statistical Product andService solutions（统计产品与服务解决方案）的简称，是成立于1975年的美国SPSS公司的软件产品，是专门为广大非统计专业人士设计提供的统计分析 软件包，目前广泛应用于教育、心理、市场调查与分析、医疗、生物、金融等领域和行业。SPSS统计分析软件以其强大的统计分析功能、方便易用的用户操作方 式、灵活的表格式分析报告和精美的图形展现形式，赢得了各领域广大数据分析人员的喜爱，SPSS是获得全世界认可的通用统计工具软件。IBM公司2009 年用12亿美元收购了分析软件提供商SPSS。如今SPSS已出至版本20.0，而且更名为IBM SPSS。

SPSS 在全球约有25万家产品用户，它们分布于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研教育等多个领域和行业，是世界上应用最广泛的专业统计 软件。SPSS最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮，它使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，使用对话框展示 出各种功能选择项，只要掌握一定的Windows操作技能，粗通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务。

课程目标：
（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。

讲师介绍
丁亚军  首席数据分析师，现任职于经管之家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。

培训对象
（1）从事企业数据挖掘及相关工作的决策分析、工程技术人员；
（2）需要进行大数据统计分析的高校、科研院所的科技工作者；
（3）打算从事数据统计分析的在校生、在职人员。

课程大纲
第一章、SPSS介绍
第二章、数据的输入与保存  
第三章、数据预分析  
第四章、数据分析  
第五章、使用SPSS制作数据分析的统计报表  
第六章、SPSS编程操作  

培训详情：
上海：2016年4月21-24日【四天连续班】
北京：2016年5月14-15,21-22【四天周末班】
           2016年5月19-22 【四天连续班】
培训费用： 现场班： 3600元/人；全日制学生 2800元/人
授课安排：
(1) 授课方式：使用 SPSS 22 中文试用版。中文多媒体互动式授课方式
(2) 授课时间：上午 9:00-12:00，下午 13:30-16:30(16:30-17:00 答疑)



咨询联系
座机：010-53605625
QQ：2881989706（曹老师）

QQ：2881989705（樊老师）

手机：18810531180              
邮箱：caolibo@pinggu.org     
          fanyuliang@pinggu.org

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关键词：spss数据分析 spss数据 数据分析入门 入门与提高 数据分析 解决方案 分析报告 市场调查 全世界 软件包

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(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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spss其实还是很实用的，但现在期刊编辑好像不太瞧得上，哈