SPSS数据统计分析师认证培训@上海.（全国同步网络视频直播）
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SPSS数据统计分析师认证培训@上海
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◆培训时间：2014年6月27日-30日
在线直播：全国在线网络直播
◆培训费用：3600元（含发票）；全日制学生2500元；
差旅及住宿费用自理
在线直播：2500
2014年起为中国梦贡献一份力量每期为中西部贫困地区预留一个免费参加培训名额
凭贫困证报名即可 （本期名额已用）
◆证书费用：400元，可以申请《数据统计分析师》证书，教育部颁发。◆授课安排：
(1) 授课方式：SPSS课程基于SPSS20.0系统，多媒体互动。
(2) 授课时间：9:00am-12:00pm，1:30pm-4:30pm
(3) 答疑时间：4:30pm-5:00pm
(4) 课间餐饮：提供午餐一份，咖啡饮料水果常备。
课程介绍
经济30年快速发展，正在使我们渐渐窥探到数据时代的特征，随着企业级数据的积累，相应的使现代统计软件分析过程也发生变化，由传统基本的数据挖掘技术，渐渐趋向于数据库技术应用。与此同时各家软件相应推出应对策略，像SAS、STATA、SPSS三大统计软件，相序推出多线程、分布式等数据处理技术，这对于企业日益庞大的数据现状来说，无疑在一定程度上缓解了大数据处理的压力。SPSS20的推出，在海量数据分析方面有了显著改善，同时SPSS兼备数据管理、数据库访问等技术，这在企业数据处理方面可以说是很完备的。
SPSS技术与岗位需求零距离，使学员能够快速有效的了解和处理企业数据要求。
（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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讲师介绍
SPSS培训讲师：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。
课程大纲
| 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 |
◆培训目标
SPSS版式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）学员需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）学员需要掌握运用SPSS程序的基本技巧。
◆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。
◆课程特色
《数据统计分析师SPSS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。
◆培训配套资料
课程配套资料：
SPSS版式数据统计分析师认证培训课程：
(1) 本课程中使用的word文档，对讲课过程中提到的相关名词解释。
(2) 课件PPT文件，便于学员在学习时进行同步操作练习。
(3) 数据文件包括10多个范例数据，其中有SPSS官方范例数据、调查数据等。
◆培训优惠及注意事项（后三项优惠不叠加）
(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)免费赠送论坛网络课堂功能。
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◆联系方式
樊老师
电话：010+68472707
手机：18611083334
QQ:646658992（北京、上海、广州）
邮 箱：fanyuliang@pinggu.org
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人大经济论坛评谷®(pinggu)数据统计分析培训中心2003年成立至今，已经培养了大量的数据统计分析方面的学员，积累了大量学员简历信息。我们的学员都是参加过我们专业的数据统计分析课程并且顺利结业，并且有不少学员从事过或正在从事数据统计分析方面的工作，不乏一些优秀的学员参加一对一的专业案例解决方案课程。
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