SPSS數(shù)據(jù)分析和挖掘(2天)
SPSS數(shù)據(jù)分析和挖掘(2天)詳細(xì)內(nèi)容
SPSS數(shù)據(jù)分析和挖掘(2天)
SPSS數(shù)據(jù)分析
課程時(shí)間:2天(12小時(shí))
紀(jì)賀元
課程簡(jiǎn)介:SPSS是著名的統(tǒng)計(jì)分析軟件,2009年SPSS被IBM收購(gòu)后,IBM逐步將其改造,并正將SPSS打造為適用于營(yíng)銷、財(cái)務(wù)、人事、生產(chǎn)、研發(fā)、綜合經(jīng)濟(jì)分析等多領(lǐng)域的商業(yè)智能分析軟件。
本課程首先介紹統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ),隨后介紹SPSS的基本概念和基本操作,講解SPSS的專業(yè)報(bào)表制作的專業(yè)圖形分析技巧,系統(tǒng)介紹了SPSS在數(shù)據(jù)間關(guān)系分析、離散型因變量、離散型自變量、直銷、分類、預(yù)測(cè)、企業(yè)主成分分析等方面的應(yīng)用,課程案例全部來(lái)自于XXX公司提供的實(shí)際數(shù)據(jù)以及其他實(shí)際數(shù)據(jù)。
本課程全部案例均采用SPSS和EXCEL軟件進(jìn)行講解。
課程適用對(duì)象:本課程的對(duì)象為企業(yè)營(yíng)銷、財(cái)務(wù)、人事、生產(chǎn)研發(fā)等方面的各種層次的人員,為了方便學(xué)員理解本課程,授課講師已經(jīng)將SPSS中比較晦澀和學(xué)術(shù)化的部分剔除,即使學(xué)員沒(méi)有正規(guī)的統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ),也能夠較好較快地學(xué)習(xí)并應(yīng)用SPSS。
授課老師有長(zhǎng)期的統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)據(jù)挖掘的商業(yè)培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn),善于將復(fù)雜艱深的內(nèi)容講解得生動(dòng)有趣、深入淺出,受到廣大客戶歡迎和好評(píng)。
課程收獲:
掌握統(tǒng)計(jì)分析的基本概念、術(shù)語(yǔ)、分析流程
全面系統(tǒng)掌握SPSS
提升數(shù)據(jù)分析和挖掘能力
課程教學(xué)方式:講師講授+互動(dòng)+EXCEL現(xiàn)場(chǎng)操作
課程對(duì)學(xué)員要求:
(1)有數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)
(2)自帶筆記本電腦并安裝SPSS
統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)
統(tǒng)計(jì)分析基本概念
包括假設(shè)檢驗(yàn)、平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、峰度、偏度、中位數(shù)、眾數(shù)、R2、曲線擬合等。
SPSS基本操作
從EXCEL中導(dǎo)入數(shù)據(jù)(突破EXCEL 100萬(wàn)數(shù)據(jù)的限制)
給數(shù)據(jù)添加值標(biāo)簽
修改數(shù)據(jù)數(shù)值值(數(shù)據(jù)、分類、有序等)
分析報(bào)表和圖形
可以根據(jù)自己的分析需要,使用SPSS輸出自己的專業(yè)數(shù)據(jù)報(bào)表。
報(bào)表
按照觀測(cè)量概述
按行概述
按列概述
分析圖形
多維度圖形的繪制
強(qiáng)大的面板圖
圖形分析的效果優(yōu)化
數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計(jì)
描述統(tǒng)計(jì)可以對(duì)數(shù)據(jù)規(guī)律有著很好的把握。
頻率表
快速了解數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)分布以及與標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)圖的對(duì)比情況。
分組求均值
從平均值等的角度考慮分組數(shù)據(jù)之間的差異。
探索
快速探索數(shù)據(jù)的規(guī)律,包括著名的莖葉圖。
交叉表
專業(yè)版的EXCEL數(shù)據(jù)透視表,在展示數(shù)據(jù)的同時(shí)考慮數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。
數(shù)據(jù)之間有關(guān)系嗎?
從數(shù)據(jù)樣本的角度考察數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系:
獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)
數(shù)據(jù)之間有關(guān)聯(lián)嗎?關(guān)聯(lián)度如何?
配對(duì)樣本T檢驗(yàn)
用于分析成對(duì)數(shù)據(jù)的前后的績(jī)效差異。
單因素方差分析
使用頻率超高的分析方法。
相關(guān)分析
簡(jiǎn)單高效使用廣泛的數(shù)據(jù)間關(guān)系分析方法。
離散型因變量的回歸
Logistic回歸是研究離散型因變量回歸的重要手段,例如客戶是否來(lái)銀行存款、客戶是否會(huì)欠款、客戶喜歡什么品牌、產(chǎn)品的質(zhì)量情況等等,都可以用Logistic回歸進(jìn)行分析。
二值Logistic回歸
針對(duì)客戶是否購(gòu)買(”yes” or “no”)、股價(jià)是否上漲(”yes” or “no”)這樣的問(wèn)題進(jìn)行分析。
名義值的Logistic回歸
針對(duì)不同的選擇的分析,例如上海的大學(xué)畢業(yè)生去哪個(gè)國(guó)家留學(xué):“美國(guó)”、“歐洲”、“澳洲”這樣的選擇的問(wèn)題,進(jìn)行分析。
有序類的Logistic回歸
針對(duì)有序的選擇的分析,例如汽車尾氣標(biāo)準(zhǔn)“歐III”、“歐IV”、“歐V”這樣的選擇的分析。
離散型自變量的回歸
適合于自變量是離散變量的回歸分析,例如分析消費(fèi)者對(duì)汽車顏色的偏好(1:黑色,2:紅色,3:白色,4:灰色,5:藍(lán)色)與購(gòu)車者性別(1:男,2:女)以及職業(yè)(1:學(xué)生,2:公務(wù)員,3:公司職員,4自由職業(yè)者,5:其他職業(yè))等之間的關(guān)系。
連續(xù)變量離散化的隨意性缺陷
模型的選擇及結(jié)果分析
直銷模塊-多種強(qiáng)大的分析小工具的組合
直銷模塊是IBM收購(gòu)SPSS后推出的新的商務(wù)分析模塊:
(1)客戶評(píng)級(jí)工具(RFM模型)
根據(jù)消費(fèi)者的最近消費(fèi)日期、消費(fèi)頻次、總消費(fèi)金額來(lái)給消費(fèi)者評(píng)級(jí)并甄選出最佳客戶。
生成潛在客戶概要文件
根據(jù)市場(chǎng)活動(dòng)的結(jié)果,生成客戶的概要文件。在將來(lái)的產(chǎn)品銷售中,可以根據(jù)該文件,決定銷售對(duì)象,以提高成功率。
(3)選擇最有可能購(gòu)買的消費(fèi)者工具
購(gòu)買傾向分析通過(guò)建立模型來(lái)預(yù)測(cè)客戶購(gòu)買產(chǎn)品的可能性。
分類
(1)聚類
針對(duì)多種指標(biāo)下的分類,例如銀行客戶的分類、旅游景點(diǎn)的分類、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的分類等等。
包括二步聚類、K-均值聚類和系統(tǒng)聚類等,三種聚類的應(yīng)用場(chǎng)景不盡相同。
(2)最近鄰元素分析
聚類方法在商業(yè)分析中的進(jìn)一步應(yīng)用。
(3)判別分析
根據(jù)消費(fèi)者的特征進(jìn)行判別,看他屬于哪一分類?
商業(yè)預(yù)測(cè)
一元和多元線性回歸
什么是數(shù)據(jù)擬合?
回歸方法的選擇
回歸模型的結(jié)論解釋
時(shí)間序列分析
移動(dòng)平均分析
包括一次、二次和三次移動(dòng)平均
指數(shù)平滑分析
包括一次、二次和三次指數(shù)平滑
ARIMA分析
ARIMA分析的內(nèi)涵以及參數(shù)的調(diào)優(yōu)
季節(jié)分解
周期性數(shù)據(jù)的近乎完美的分解
主成分分析
對(duì)于銷售、財(cái)務(wù)、人事、綜合競(jìng)爭(zhēng)力等多指標(biāo)的數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理,構(gòu)建評(píng)估分析模型。
數(shù)據(jù)收集
模型構(gòu)建
結(jié)果分析
模型的優(yōu)化
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