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             華為,中科院,上海貝爾,中興,Xilinx,Intel英特爾,TI德州儀器,NI公司,Cadence公司,Synopsys,IBM,Altera,Oracle,synopsys,微軟,飛思卡爾,等大型公司高級工程師,項目經理,技術支持專家,曙?萍迹Y深講師。

             大多名牌大學,碩士以上學歷,相關技術專業,有豐富的理論素養,十多年實際項目經歷,開發過多個大型項目,熱情,樂于技術分享。針對客戶實際需求,案例教學,邊講邊練,互動式溝通,學有所獲。

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             堅持小班授課,為保證培訓效果,增加互動環節,每期人數限3到5人。
         開課時間和上課地點
                   上課地點:【上海】:同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院 【北京分部】:北京中山/福鑫大樓 【南京分部】:金港大廈(和燕路) 【武漢分部】:佳源大廈(高新二路) 【成都分部】:領館區1號(中和大道) 【沈陽分部】:沈陽理工大學/六宅臻品 【鄭州分部】:鄭州大學/錦華大廈 【石家莊分部】:河北科技大學/瑞景大廈 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協同大廈
      近開課時間(周末班/連續班/晚班):SPSS Statistics初中級培訓開班時間:2025年5月1日....--即將開課--...............................(歡迎您垂詢,視教育質量為生命!)
         實驗設備和授課方式

           ☆資深工程師授課

              
              ☆注重質量
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         新優惠
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         質量保障

              1、培訓過程中,如有部分內容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
              2、課程完成后,授課老師留給學員手機和Email,保障培訓效果,免費提供半年的技術支持。
              3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

         課程大綱
       

      課程一、?SPSS?基礎培訓和統計基礎

      ?培訓對象

      業務分析師,考慮購買SPSS?for?Windows?的人員

      ?必要技能

      ?Windows操作技能

      ?培訓內容

      ?1.SPSS軟件及統計分析方法論簡介

      ?2.?統計分析方法論應用:一個調查研究的實例

      ?3.?SPSS?for?Windows簡介

      ?4.?數據輸入與建立

      ?數據文件獲。篍xcel、制表符分隔文件和其它各種ASCII文本文件,數據庫數據等各種格式數據的讀取;

      ?數據文件的建立:變量名、變量標簽、值標簽、變量類型、缺失值等的處理方式,收集數據時的錯誤和誤差

      ?一些節省時間的特性:數據模板、數據字典等?

      ?5.?數據管理與變換

      ?數據分段

      ?衍生變量

      ?變量重新編碼?

      ?6.?SPSS統計圖表和報表展示:

      ?餅圖、直方圖、三維直方圖、散點圖、條型圖、折線圖、莖葉圖、箱線圖、帕雷托圖、Q-Q圖、P-P圖、控制圖等

      ?7.?交叉表分析方法及SPSS實現:

      ?交叉列表的分析對象、解決的問題,應用SPSS實現交叉列表分析?

      ?8.?多選題變量分析及SPSS實現

      ?多選題變量的編碼形式、分析指標;多選題變量的建立、頻數分析、交叉列表分析;多選題變量的探索性分析?

      ?9.?打印與存儲輸出

      ?增加變量與值標簽

      ?打開?Excel、DBase?和固定格式的ASCII文件

      ?選擇合適的統計學方法

      ?餅圖、直方圖、散點圖

      ?培訓目
      ? 的及效果

      ?培訓人員能夠使用SPSS進行簡單的數據統計分析操作。

      ?

      課程二、?SPSS?中級培訓

      ?培訓對象

      經常使用SPSS,并希望了解軟件使用的有效的方式的用戶

      ?必要技能

      ?經過SPSS?基礎培訓

      ?培訓內容

      ?1.?高級數據修改:

      ?過濾和選擇案例

      ?Do?if?…Else?if

      ?字符串函數

      ?處理日期變量

      ?日期和字符串函數的結合使用?

      ?2.?文件管理:

      ?合并文件

      ?數據聚合

      ?拆分文件?

      ?3.?SPSS編程:

      ?Syntax命令編程及Production?Mode來自動化SPSS?包括語法規則、語法文件的構建、及運行方式?

      ?4.?一些實用特性舉例

      ?保存變量子集

      ?Utilities(實用程序):定義和使用變量子集

      ?標識重復個案

      ?數據流程化校驗?

      ?5.?樞軸表編輯器的用戶化輸出

      ?6.?移動?SPSS?結果到其它軟件

      ?7.?運行SPSS的不同形式

      ?培訓目
      ? 的及效果

      ?培訓人員能夠有效地使用SPSS來進行較為復雜的數據處理。

      ?

      課程三、?SPSS高級培訓?(一)

      ?培訓對象

      想學習SPSS的統計功能,擴展適當統計過程的背景知識的用戶

      ?必要技能

      ?初級、中級SPSS培訓,?基本的統計學知識,包括基本統計分析、方差分析、因子分析、主成份、回歸分析等

      ?培訓內容

      ?1.?抽樣方案設計:如何確定樣本及樣本大小影響

      ?2.?數據描述

      ?數據的圖形描述方法

      ?數據的描述的數值方法

      ?異常值探查

      ?描述分類數據:

      ?分組比較:分類數據

      ?探索性數據分析:區間尺度數據

      ?3.?假設檢驗

      ?假設檢驗的基本思想、概念、基本步驟

      ?組間的均值差異:簡單情況

      ?方差的齊性檢驗

      ?單樣本均值檢驗

      ?獨立樣本均值比較

      ?配對樣本均值比較?

      ?4.?方差分析

      ?單因素方差分析

      ?方差分析中的多重比較

      ?因素水平影響程度的對比設計及檢驗

      ?多因素方差分析

      ?協方差分析簡介

      ?5.?相關性分析

      ?相關分析基本方法簡介

      ?變量之間的關系

      ?相關分析基本方法簡介

      ?Person相關系數的計算及檢驗

      ?偏相關分析?

      ?6.?回歸分析初階

      ?一元線性回歸分析簡介:回歸方程的假定條件、分析步驟、常用指標

      ?一元線性回歸分析實例

      ?回歸診斷?

      ?7.?雙變量畫圖和統計

      ?8.?非參數檢驗

      ?9.?方差分析:

      ?組間的均值差異II:?單因素?ANOVA?

      ?組間的均值差異?III:?兩因素?ANOVA?

      ?方差分析中的多重比較

      ?因素水平影響程度的對比設計及檢驗

      ?多因素方差分析

      ?協方差分析簡介?

      ?11.?回歸分析簡介

      ?線性回歸分析簡介:回歸方程的假定條件、分析步驟、常用指標一元線性回歸分析實例

      ?回歸診斷?

      ?12.?數據降維技術

      ?主成份分析簡介

      ?因子分析簡介

      ?聚類分析簡介

      ?13.?檢驗數據分布的正態性

      ?14.?多元均值的推斷

      ?培訓目
      ? 的及效果

      ?培訓人員能夠使用SPSS進行基本數據分析和操作,能解釋統計結果。

      ?

      ?

      課程四、?SPSS高級培訓?(二)

      ?培訓對象

      有使用SPSS?for?Windows的經驗,?堅實的統計學基礎

      ?必要技能

      ?經過SPSS?for?Windows初中級及統計分析培訓

      ?培訓內容

      ?1.?多元線性回歸

      ?多元線性回歸簡介:回歸方程及系數的檢驗、自變量篩選方法

      ?多元線性回歸:SPSS實現

      ?多重共線性問題

      ?逐步回歸分析

      ?回歸診斷?

      ?2.?Logistic回歸

      ?Logistic?回歸簡介:應用背景、、回歸模型、模型的評價指標等

      ?Logistic回歸:SPSS實現

      ?回歸系數的檢驗

      ?回歸系數的解釋

      ?累積Logistic回歸簡介

      ?累積Logistic回歸:SPSS實現

      ?多項logistic回歸簡介

      ?多項Logistic回歸:SPSS實現?

      ?3.?聚類分析

      ?聚類分析簡介:基本目標、應用領域、基本思想、主要方法

      ?系統聚類方法簡介

      ?系統聚類分析實例

      ?非系統聚類方法,Two-Step聚類、K均值聚類方法簡介

      ?非系統聚類方法分析實例?

      ?4.?判別分析

      ?判別分析簡介:基本目標、與聚類分析區別、常用方法

      ?判別分析應用實例?

      ?5.?數據降維技術

      ?因子分析:問題背景、目的、分析的原則、基本思想、因子分析模型

      ?主成份分析簡介:指導思想、目的、與因子分析區別

      ?因子/主成份個數的確定

      ?因子旋轉

      ?因子得分

      ?注意事項及應用建議

      ?因子/主成分分析應用實例?

      ?6.?生存分析

      ?生存分析簡介:問題背景、基本概念與有關的統計問題、常用分析方法

      ?Kaplan-?Meier及Life?table方法原理

      ?Kaplan-Meier分析實例

      ?Cox回歸原理

      ?Cox回歸分析實例

      ?帶著隨時間變化協變量的Cox回歸?

      ?7.?高級方差分析

      ?MANOVA(?多變量方差分析):問題背景、原理、分析實例

      ?重復測量方差分析:問題背景、原理、分析實例

      ?8.?時間序列分析簡介

      ?培訓目
      ? 的及效果

      ?培訓人員能夠使用SPSS回歸技術分析、聚類分析、方差分析和時間序列分析等來解決實際問題。

      ?

      課程五、?SPSS?高級培訓(三):時間序列分析

      ?培訓對象

      更有效地使用SPSS預測功能的用戶。

      ?必要技能

      ?初中級SPSS?for?Windows培訓。?對回歸分析的基本理解。

      ?培訓內容

      ?時間序列介紹

      ?預測基礎

      ?平滑時間序列數據

      ?時間序列數據的離群值和誤差

      ?使用Expert?Modeler自動預測

      ?評估模型性能

      ?時間序列數據的擬合曲線

      ?時間序列數據的回歸分析

      ?指數光滑模型

      ?ARIMA?模型

      ?應用一個模型到新數據

      ?季節性分解

      ?季節性建模

      ?干涉分析

      ?ARIMA中的轉移函數

      ?培訓目
      ? 的及效果

      ?培訓人員能夠使用SPSS?Trends(時間序列分析)等來解決實際的預測問題。

       


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      .(2014年7月11)..................................................................................

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