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精選乾貨
本期精選數據分析與SPSS視頻課程資料,一共12個課程。
課程內容包括:
1 基礎數據分析知識,包括一些概率統計裡的概念、術語,和基本統計量的計算方法等。
2 一些常用的數據分析和數據挖掘算法,以及有關的各種領域裡的實際應用案例分析
3 流行數據分析軟體SPSS操作和使用方法
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「大數據」,是當下被全球熱議的話題之一,它已被用於承載所有類型的概念,包括海量數據、下一代數據管理能力、實時數據、社交媒體分析等等。
在業界,尤其像諮詢、金融等用數據說話的行業,數據分析能力的重要性不言而喻。
說到統計分析軟體,不得不提到SPSS。與R、SAS等統計分析軟體不一樣,SPSS是基於圖形界面操作,對於沒有編程基礎的用戶來說十分友好,而且 SPSS的統計分析與數據準備功能十分強大,基本滿足用戶的需求。
SPSS軟體易於操作、易於入門,結果易於閱讀,對統計軟體的學習不會衝淡統計的主題,這樣研究人員就可以將精力集中在社會研究方法、市場研究方法、營銷的業務問題上,而不是忙於編程和統計。一般稍有統計基礎的人經過幾天的培訓即可用SPSS 做簡單的數據分析,包括繪製圖表、簡單回歸、相關分析等等。
SPSS簡介
SPSS 是Statistical Product andService solutions(統計產品與服務解決方案)的簡稱,是成立於1975年的美國SPSS公司的軟體產品,是專門為廣大非統計專業人士設計提供的統計分析 軟體包,目前廣泛應用於教育、心理、市場調查與分析、醫療、生物、金融等領域和行業。
SPSS統計分析軟體以其強大的統計分析功能、方便易用的用戶操作方 式、靈活的表格式分析報告和精美的圖形展現形式,贏得了各領域廣大數據分析人員的喜愛,SPSS是獲得全世界認可的通用統計工具軟體。IBM公司2009 年用12億美元收購了分析軟體提供商SPSS。如今SPSS已出至版本20.0,而且更名為IBM SPSS。
SPSS 在全球約有25萬家產品用戶,它們分布於通訊、醫療、銀行、證券、保險、製造、商業、市場研究、科研教育等多個領域和行業,是世界上應用最廣泛的專業統計 軟體。SPSS最突出的特點就是操作界面極為友好,輸出結果美觀漂亮,它使用Windows的窗口方式展示各種管理和分析數據方法的功能,使用對話框展示 出各種功能選擇項,只要掌握一定的Windows操作技能,粗通統計分析原理,就可以使用該軟體為特定的科研工作服務。
本視頻課程介紹
這門課程把各應用領域的業務專家、數據分析專家、IT專家推薦給學習者,向有志於學習數據分析知識發揮數據價值的朋友能得學習的機會。使同學們對SPSS算法有一定的了解,有一定的使用SPSS解決問題的能力
課程內容:
1 基礎數據分析知識,包括一些概率統計裡的概念、術語,和基本統計量的計算方法等。
2 一些常用的數據分析和數據挖掘算法,以及有關的各種領域裡的實際應用案例分析
3 流行數據分析軟體SPSS操作和使用方法
課程大綱:
第一課 SPSS概覽, SPSS安裝與進入,數據文件的管理, 建立與保存數據文件-File,能夠編輯數據文件,從原有變量計算新變量
第二課 Descriptive Statistics菜單, Frequencies,Explore,Crosstabs過程,Compare Means菜單, Means過程,One-Samples T Test過程,Independent-Samples TTest過程
第三課 Compare Means菜單, General Linear Model菜單,兩因素方差分析,univarate協方差分析,其他較簡單的方差分析問題
第四課 General Linear Model菜單,多元方差分析,重複測量的方差分析 , Correlate菜單
第五課 Regression菜單,Linear過程 ,Binary Logistic過程,NonparametricTests菜單
第六課 SPSS結果窗口用法,結果瀏覽窗口,掌握WORD等軟體中使用輸出結果,進行圖片編輯, SPSS統計繪圖功能, 常用統計圖 ,因素分析
第七課 SPSS Clementine軟體功能演練,熟悉SPSS Clementine軟體功能,了解SPSS Clementine 軟體的各選項面板和操作方法。
第八課 SPSS Clementine 數據可視化,熟悉SPSS Clementine 繪圖,了解SPSSClementine 圖形選項面板各節點的使用方法;熟練掌握SPSS Clementine 數據可視化流程。
第九課 決策樹C5.0 建模(結合案例),熟悉SPSS Clementine 軟體建模方法和技術,掌握SPSS Clementine分布圖、散點圖、網絡圖的創建方法,掌握決策樹C5.0 建模方法。
第十課 關聯規則挖掘(超市購物籃分析),熟悉C5.0 規則歸納、掌握購物籃分析的方法。
第十一課 欺詐屏蔽/異常檢測/神經網絡,熟悉各種聚類分析方法;了解神經網絡分析方法與過程;掌握異常檢測的方法。
第十二課 分類和回歸樹節點(C&RT),掌握C&RT分類算法,掌握決策樹的建立和修剪,了解C&RT分類算法在管理決策中的應用。
綜合實驗:熟悉Clementine軟體從數據導入到結果輸出的全過程。應用各種數據挖掘算法解決實際問題
授課講師:呂威 博士,北京師範大學珠海分校副教授,碩士導師。中山大學海量數據與雲計算中心成員。
多年數據挖掘專業課程授課經驗,主要的興趣包括數據挖掘算法與應用、雲 計算安全、隱私保護的數據挖掘與數據發布、機器學習和數據質量優化等。有20多篇研究論文發表在國內外核心刊物上。
最近主持國家自然科學基金關於雲計算安 全的研究項目。作為主要成員參與了多個電子商務、電信運營商數據挖掘項目,對將數據挖掘理論如何應用於實際行業有深刻的理解。
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