京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
SPSS数据分析:从入门到实战(11月上海开课)
SPSS作为一款数据分析软件,因其界面友好、功能齐全等优点而广泛应用于各个科学领域。然而对于初学者来说,要想通过自学的方式熟练掌握SPSS,除了要掌握统计学相关的理论知识,在软件操作方面也是一个不小的挑战。
但是很多时候,重要的不是你会用SPSS,重要的是你要懂统计方法,遇到实际问题,知道用什么方法可以解决。不懂方法,最后你会发现,学了没用。如何让学了能有用?C君不得不安利下CDA数据分析师11月上海开课的SPSS课程,丁亚军老师亲自讲授,方法操作兼顾,真正的从入门到实战。
讲师介绍
丁亚军
南京上度市场咨询数据分析总监,CDA数据分析研究院SPSS、SAS讲师,中古学习路径图国际中心技术顾问。曾参与2012年国家宏观经济预测、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,具有丰富的数据分析经验。
课程特色
1:现场教学,可现场和老师互动,解决当下的课程疑惑;
2:课程内容丰富,囊括了许多老师本身的数据分析从业经验;
3:课程内容新颖,应用前沿的学术理论;
4:教学过程深入浅出, 以实例与实作印证所学;
5:学员能快速掌握SPSS,能在现实中通过此工具解决工作中遇到的数据分析问题;
6:可操作性强,将所介绍理论在实战中一一展示,即学即用,在实战中搭建课程的整体脉络。
时间:2017年11月2-5日 (四天)
安排:上午9:00-12:00;下午1:30-4:30;答疑4:30-5:00
地点:上海市闵行区古北路1838号创新园区3号楼4层
学费:现场:3600元 / 2800元 (仅限全日制在读本科生及硕士生优惠价)
远程;1900元;食宿自理
课程大纲
Day 1
1.SPSS的介绍
2.数据的输入与保存
2.1 数据获取及其格式
3. 数据预分析
3.1 数据管理与清理
Day 2
3.2 新变量生成,SPSS函数
3.3 变换数据结构—转置和重组
3.4 描述统计分析功能
3.5 SPSS统计图形输出
4. 数据分析
4.1 假设检验
4.2 差异分析及相关分析过程
4.2.1 t检验与方差分析的均值检验
案例分析:产品质量差异分析
4.2.2 卡方分析
案例分析:企业选址的区位分析
Day 3
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
案例分析:产品合格率的影响因素—— 及其预测分析
4.3.3 分类因变量回归
案例分析:客户违约信息研究
案例分析:客户购买力信息调查
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
案例分析:客户购买力信息研究
Day 4
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)
案例分析:企业选址的区位分析(案例2)
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
报名流程
1:扫描下方二维码或点击“阅读原文”,网上填写信息提交;
2:给予反馈,确认报名信息;
3:网上订单缴费;
4:开课前一周发送课程电子版讲义,软件准备及交通住宿指南。
课程优惠
现场班老学员9折优惠;
同一单位三人以上同时报名9折优惠;
以上优惠不叠加。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析实战中,我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时,需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十 ...
2026-02-04在数据分析场景中,基准比是衡量指标表现、评估业务成效、对比个体/群体差异的核心工具,广泛应用于绩效评估、业务监控、竞品对 ...
2026-02-04业务数据分析是企业日常运营的核心支撑,其核心价值在于将零散的业务数据转化为可落地的业务洞察,破解运营痛点、优化业务流程、 ...
2026-02-04在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性,决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具,为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27