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SPSS統(tǒng)計(jì)分析與數(shù)據(jù)挖掘

主講老師: 陳則 陳則

主講師資:陳則

課時安排: 3天/6小時一天
學(xué)習(xí)費(fèi)用: 面議
課程預(yù)約: 隋老師 (微信同號)
課程簡介: 行政辦公是企業(yè)或組織運(yùn)營中不可或缺的一環(huán),它涵蓋了文件管理、會議組織、日程安排、資源協(xié)調(diào)等多個方面。行政辦公人員需具備高效的組織能力和敏銳的協(xié)調(diào)能力,以確保各項(xiàng)事務(wù)的順利進(jìn)行。他們是企業(yè)內(nèi)部溝通的橋梁,不僅保障日常辦公的順暢,還助力企業(yè)高效應(yīng)對突發(fā)狀況。在快節(jié)奏的現(xiàn)代商業(yè)環(huán)境中,優(yōu)秀的行政辦公能力是企業(yè)穩(wěn)定運(yùn)營的重要保障,為組織發(fā)展提供堅(jiān)實(shí)的后盾。
內(nèi)訓(xùn)課程分類: 綜合管理 | 人力資源 | 市場營銷 | 財(cái)務(wù)稅務(wù) | 基層管理 | 中層管理 | 領(lǐng)導(dǎo)力 | 管理溝通 | 薪酬績效 | 企業(yè)文化 | 團(tuán)隊(duì)管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權(quán)激勵 | 生產(chǎn)管理 | 采購物流 | 項(xiàng)目管理 | 安全管理 | 質(zhì)量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業(yè)技能 | 互聯(lián)網(wǎng)+ | 新媒體 | TTT培訓(xùn) | 禮儀服務(wù) | 商務(wù)談判 | 演講培訓(xùn) | 宏觀經(jīng)濟(jì) | 趨勢發(fā)展 | 金融資本 | 商業(yè)模式 | 戰(zhàn)略運(yùn)營 | 法律風(fēng)險 | 沙盤模擬 | 國企改革 | 鄉(xiāng)村振興 | 黨建培訓(xùn) | 保險培訓(xùn) | 銀行培訓(xùn) | 電信領(lǐng)域 | 房地產(chǎn) | 國學(xué)智慧 | 心理學(xué) | 情緒管理 | 時間管理 | 目標(biāo)管理 | 客戶管理 | 店長培訓(xùn) | 新能源 | 數(shù)字化轉(zhuǎn)型 | 工業(yè)4.0 | 電力行業(yè) |
更新時間: 2024-06-19 12:19


基礎(chǔ)篇(1天)

第一部分 軟件入門與數(shù)據(jù)管理

第一章 SPSS入門

1.1 軟件概述

1.2 SPSS操作入門

1.3 SPSS的窗口、菜單項(xiàng)和結(jié)果輸出

1.4 SPSS的系統(tǒng)選項(xiàng)與擴(kuò)展資源

1.5 SPSS的幫助系統(tǒng)

1.6 數(shù)據(jù)分析方法論概述

第二章 數(shù)據(jù)錄入與數(shù)據(jù)獲取

2.1 CCSS案例項(xiàng)目背景介紹

2.2 數(shù)據(jù)格式概述

2.3 在SPSS中直接建立數(shù)據(jù)集

2.4 讀入外部數(shù)據(jù)

2.5 數(shù)據(jù)的保存

2.6 數(shù)據(jù)編輯窗口常用操作技巧集錦

第三章 變量級別的數(shù)據(jù)管理

3.1 變量賦值

3.2 已有變量值的分組合并

3.3 連續(xù)變量的離散化

3.4 自動重編碼、編秩與數(shù)值計(jì)數(shù)

3.5 轉(zhuǎn)換菜單中的其他功能

第四章 文件級別的數(shù)據(jù)管理

4.1 幾個常用過程

4.2 多個數(shù)據(jù)文件的合并

4.2 數(shù)據(jù)文件的重組與轉(zhuǎn)置

4.3 數(shù)據(jù)菜單中的其他功能

第五章 大型研究項(xiàng)目的數(shù)據(jù)管理

5.1 數(shù)據(jù)字典

5.2 數(shù)據(jù)核查

5.3 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

第六章 SPSS編程

6.1 CCSS項(xiàng)目的數(shù)據(jù)處理需求

6.2 SPSS編程入門

6.3 語法編輯窗口操作入門

6.4 宏程序與INSERT命令

6.5 OMS系統(tǒng)與程序自動化

第二部分 統(tǒng)計(jì)描述與統(tǒng)計(jì)圖表

第七章 連續(xù)變量的統(tǒng)計(jì)描述與參數(shù)估計(jì)

7.1 連續(xù)變量的統(tǒng)計(jì)描述指標(biāo)體系

7.2 連續(xù)變量的參數(shù)估計(jì)指標(biāo)體系

7.3 案例:信心指數(shù)的統(tǒng)計(jì)描述

7.4 Bootstrap方法

第八章 分類變量的統(tǒng)計(jì)描述與參數(shù)估計(jì)

8.1 指標(biāo)體系概述

8.2 案例:對學(xué)歷等背景變量進(jìn)行描述

8.3 案例:對多選題C0還貸狀況進(jìn)行描述

第九章 數(shù)據(jù)的報表呈現(xiàn)

9.1 統(tǒng)計(jì)表入門

9.2 簡單案例:題目A3的標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)報表制作

9.3 復(fù)雜案例:題目A3a的標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)報表制作

9.4 表格的編輯

9.5 表格模板技術(shù)

第十章 數(shù)據(jù)的圖形展示

10.1 統(tǒng)計(jì)圖概述

10.2 直方圖和莖葉圖

10.3 箱圖

10.4 餅圖

10.5 條圖與誤差圖

10.6 線圖、面積圖、點(diǎn)圖與垂線圖

10.7 散點(diǎn)圖

10.8 P-P圖和Q-Q圖

10.9 控制圖與Pareto圖

10.10 其他統(tǒng)計(jì)圖

第三部分 常用假設(shè)檢驗(yàn)方法

第十一章 分布類型的檢驗(yàn)

11.1 假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想

11.2 正態(tài)分布檢驗(yàn)

11.3 二項(xiàng)分布檢驗(yàn)

11.4 游程檢驗(yàn)

11.6 本章小結(jié)

第十二章 連續(xù)變量的統(tǒng)計(jì)推斷(一)――t檢驗(yàn)

12.1 t檢驗(yàn)概述

12.2 樣本均數(shù)與總體均數(shù)的比較

12.3 成組設(shè)計(jì)兩樣本均數(shù)的比較

12.4 正態(tài)性、方差齊性的考察與應(yīng)對策略

12.5 配對設(shè)計(jì)樣本均數(shù)的比較

12.6 本章小結(jié)

第十三章 連續(xù)變量的統(tǒng)計(jì)推斷(二) ――單因素方差分析

13.1 方差分析概述

13.2 案例:北京消費(fèi)者不同時點(diǎn)信心指數(shù)的比較

13.3 均數(shù)間的多重比較

13.4 各組均數(shù)的精細(xì)比較

13.5 組間均數(shù)的趨勢檢驗(yàn)

13.6 本章小結(jié)

第十四章 有序分類變量的統(tǒng)計(jì)推斷 ――非參數(shù)檢驗(yàn)

14.1 非參數(shù)檢驗(yàn)概述

14.2 兩個配對樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)

14.3 兩個獨(dú)立樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)

14.4 多個獨(dú)立樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)

14.5 多個相關(guān)樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)

14.6 秩變換分析方法

14.7 本章小結(jié)

第十六章 無序分類變量的統(tǒng)計(jì)推斷――卡方檢驗(yàn)

16.1 卡方檢驗(yàn)概述

16.2 單樣本案例:考察抽樣數(shù)據(jù)的性別分布

16.3 兩樣本案例:不同收入級別家庭的轎車擁有率比較

16.4 卡方檢驗(yàn)的事后兩兩比較

16.5 確切概率法和蒙特卡洛法

16.6 兩分類變量間關(guān)聯(lián)程度的度量

16.7 一致性檢驗(yàn)與配對卡方檢驗(yàn)

16.8 分層卡方檢驗(yàn)

16.9 本章小結(jié)

第十七章 相關(guān)分析

17.1 相關(guān)分析簡介

17.2 簡單相關(guān)分析

17.3 偏相關(guān)分析

17.4本章小結(jié)

第十八章 線性回歸模型入門

18.1 線性回歸模型簡介

18.2 案例:建立用年齡預(yù)測總信心指數(shù)值的回歸方程

18.3 多重線性回歸模型入門

18.4 本章小結(jié)

第四部分 統(tǒng)計(jì)實(shí)戰(zhàn)案例集錦

第十九章  統(tǒng)計(jì)實(shí)戰(zhàn)案例集錦

19.1 CCSS項(xiàng)目的自動化生產(chǎn)

19.2 X藥物治療原發(fā)性高血壓的臨床試驗(yàn)研究

19.3 咖啡屋需求調(diào)查

19.4 牙膏新品購買傾向研究

19.5 證券業(yè)市場績效與市場結(jié)構(gòu)關(guān)系的實(shí)證分析

 

高級篇(2天)

 

第一部分 一般線性、混合線性與廣義線性模型

1章 方差分析模型

1.1 模型簡介

1.2 案例:膠合板磨損深度的比較

1.3 兩因素方差分析模型

1.4 因素各水平間的精細(xì)比較

1.5 方差分析模型進(jìn)階

2章 常用實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)分析方法

2.1 僅研究主效應(yīng)的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方案

2.2 考慮交互作用的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方案

2.3 誤差項(xiàng)變動的特殊實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方案

2.4 協(xié)方差分析

3章 多元方差分析與重復(fù)測量方差分析

3.1 多元方差分析

3.2 重復(fù)測量資料的方差分析

4章 線性混合模型

4.1 模型簡介

4.2 層次聚集性數(shù)據(jù)案例

4.3 重復(fù)測量數(shù)據(jù)案例

4.4 線性混合模型進(jìn)階

5章 廣義線性模型,廣義估計(jì)方程 與廣義線性混合模型

5.1 廣義線性模型

5.2 廣義估計(jì)方程

5.3 廣義線性混合模型

第二部分 回歸模型

6章 多重線性回歸模型

6.1 模型簡介

6.2 案例:銷量影響因素分析

6.3 回歸預(yù)測與區(qū)間估計(jì)

6.4 殘差分析

6.5 逐步回歸

6.6 模型的進(jìn)一步診斷與修正

6.7 自動線性建模

7章 線性回歸的衍生模型

7.1 非直線趨勢的處理:曲線直線化

7.2 方差不齊的處理:加權(quán)最小二乘法

7.3 共線性的處理:嶺回歸

7.4 分類變量的數(shù)值化:最優(yōu)尺度回歸

7.5 強(qiáng)影響點(diǎn)的弱化:穩(wěn)健回歸與分位數(shù)回歸

7.6 其余回歸方法簡介

8章 路徑分析入門

8.1 兩階段最小二乘法

8.2 路徑分析入門

8.3 偏最小二乘法入門

9章 非線性回歸模型

9.1 模型簡介

9.2 案例:通風(fēng)時間和毒物濃度的曲線方程

9.3 自定義損失函數(shù):最小一乘法

9.4 分段回歸模型的擬合

9.5 非線性回歸模型進(jìn)階

10章 二分類logistic回歸模型

10.1 模型簡介

10.2 案例:低出生體重兒影響因素研究

10.3 分類自變量的定義與比較方法

10.4 自變量的篩選方法與逐步回歸

10.5 弗斯Logistic回歸

10.6 Logistic模型進(jìn)階

11章 多分類、配對logistic回歸與probit回歸模型

11.1 有序多分類logistic回歸模型

11.2 無序多分類logistic回歸模型

11.3 1:1配對logistic回歸

11.4 probit回歸模型

12章 對數(shù)線性模型、Poisson回歸模型 與潛類別分析

12.1 對數(shù)線性模型簡介

12.2 一般對數(shù)線性模型

12.3 因果關(guān)系明確時的對數(shù)線性模型

12.4 對數(shù)線性模型的自動篩選

12.5 對數(shù)線性模型與其它模型的關(guān)系

12.6 Poisson回歸模型

12.7 潛類別分析簡介

第三部分 多元統(tǒng)計(jì)分析方法

13章 主成份分析、因子分析與多維偏好分析

13.1 主成份分析

13.2 因子分析

13.3 因子分析進(jìn)階

13.4 分類數(shù)據(jù)的主成份分析(多維偏好分析)

14章 對應(yīng)分析

14.1 模型簡介

14.2 案例:頭發(fā)顏色與眼睛顏色的關(guān)聯(lián)

14.3 基于均數(shù)的對應(yīng)分析

14.4 對應(yīng)分析進(jìn)階

14.5 基于最優(yōu)尺度變換的多重對應(yīng)分析

15章 典型相關(guān)分析

15.1 模型簡介

15.2 案例:體力指標(biāo)和運(yùn)動能力指標(biāo)的相關(guān)分析

15.3 典型相關(guān)分析進(jìn)階

15.4 基于最優(yōu)尺度變換的非線性典型相關(guān)分析

16章 多維尺度分析

16.1 不考慮個體差異的MDS模型

16.2 考慮個體差異的MDS模型

16.3 基于最優(yōu)尺度變換的MDS模型

16.4 多維展開模型

17章 聚類分析

17.1 模型簡介

17.2 K-均值聚類法

17.3 聚類結(jié)果的驗(yàn)證與自動優(yōu)化

17.4 層次聚類法

17.4 兩步聚類法

17.5 聚類分析進(jìn)階

18章 經(jīng)典判別分析

18.1 模型簡介

18.2 案例:鳶尾花種類判別

18.3 貝葉斯判別分析

18.4 判別分析進(jìn)階

第四部分 其他統(tǒng)計(jì)分析方法

19章 樹模型、隨機(jī)森林與最近鄰元素法

19.1 樹模型簡介

19.2 案例:移動客戶流失預(yù)測

19.3 對案例的進(jìn)一步分析

19.4 常見的樹模型算法

19.5 隨機(jī)森林

19.6 最近鄰元素法

20章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與支持向量機(jī)

20.1 模型簡介

20.2 案例:對低出生體重兒案例的重新分析

20.3 對案例的進(jìn)一步分析

20.4 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

20.5 支持向量機(jī)簡介

21章 信度分析

21.1 信度理論入門

21.2 案例:問卷信度分析

21.3 其余常用的信度系數(shù)

21.4 概化理論簡介

21.5 項(xiàng)目反應(yīng)理論簡介

22章 聯(lián)合分析

22.1 模型簡介

22.2 聯(lián)合分析的正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)

22.3 聯(lián)合分析的數(shù)據(jù)建模

22.4 聯(lián)合分析進(jìn)階

23章 時間序列模型

23.1 模型簡介

23.2 時間序列的建立和平穩(wěn)化

23.3 時間序列的圖形化觀察

23.4 時間序列的建模與預(yù)測

23.5 季節(jié)分解

23.6 時間因果模型

24章 生存分析

24.1 生存分析簡介

24.2 生存函數(shù)的估計(jì)和檢驗(yàn)

24.3 Cox回歸模型

24.4 含時間依存變量的Cox模型

24.5 Cox模型進(jìn)階

24.6 加速失效時間模型

25章 缺失值分析

25.1 缺失值理論簡介

25.2 對缺失情況的基本分析

25.3 缺失值填充技術(shù)

25.4 多重填充

第五部分 數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn)案例

 

案例1 酸奶飲料新產(chǎn)品口味測試

案例2 偏態(tài)分布的激素水平影響因素分析

案例3 某車企汽車年銷量預(yù)測案例

案例4 腦外傷急救后遲發(fā)性顱腦損傷影響因素分析案例

案例5 中國消費(fèi)者信心指數(shù)影響因素分析

案例6 探討消費(fèi)者購買保健品的動機(jī)

案例7 1988年漢城奧運(yùn)會男子十項(xiàng)全能成績分析

案例8 住院費(fèi)用影響因素挖掘

案例9 淘寶大賣家之營銷數(shù)據(jù)分析

案例10 超市商品購買關(guān)聯(lián)分析

案例11 電信業(yè)客戶流失分析

案例12信用風(fēng)險評分方法

案例13 醫(yī)療保險業(yè)的欺詐發(fā)現(xiàn)

案例14 電子商務(wù)中的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用

 


 
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