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SPSS數據培訓

【培訓對象】
本課程的(de)(de)(de)對象(xiang)為(wei)企業營銷、財(cai)務(wu)、人事、生產研發(fa)等方面的(de)(de)(de)各(ge)種層次(ci)的(de)(de)(de)人員(yuan)，為(wei)了方便學(xue)員(yuan)理解本課程，授課講師已經(jing)將(jiang)SPSS中比(bi)較(jiao)晦澀和學(xue)術化的(de)(de)(de)部分(fen)剔除，即(ji)使學(xue)員(yuan)沒(mei)有正規(gui)的(de)(de)(de)統計分(fen)析基礎，也能夠較(jiao)好較(jiao)快地(di)學(xue)習并(bing)應用SPSS。

【培訓收益】
（1）掌握統計分析的基本概念、術語、分析流程 
（2）全面系統掌握SPSS 
（3）提(ti)升數(shu)據分(fen)析和挖掘能力

1.統計分析基礎
1.1統計分析基本概念
包括假設檢驗、平均值、標準差、峰度、偏度、中位數、眾數、R2、曲線擬合等。
1.2SPSS基本操作
（1）從EXCEL中導入數據（突破EXCEL 100萬數據的限制）
（2）給數據添加值標簽
（3）修改(gai)數據(ju)數值值（數據(ju)、分類、有序等(deng)）

2.分析報表和圖形
可以根據自己的分析需要，使用SPSS輸出自己的專業數據報表。
2.1報表
（1）按照觀測量概述
（2）按行概述
（3）按列概述
2.2分析圖形
（1）多維度圖形的繪制
（2）強大的面板圖
（3）圖形分析(xi)的效果優化(hua)

3.數據的描述統計
描述統計可以對數據規律有著很好的把握。
（1）頻率表
快速了解數據的結構分布以及與標準正態圖的對比情況。
（2）分組求均值
從平均值等的角度考慮分組數據之間的差異。
（3）探索
快速探索數據的規律，包括著名的莖葉圖。
（4）交叉表
專業(ye)版的(de)EXCEL數(shu)(shu)據(ju)透(tou)視(shi)表，在展示數(shu)(shu)據(ju)的(de)同(tong)時(shi)考(kao)慮數(shu)(shu)據(ju)之間的(de)關(guan)系。

4.數據之間有關系嗎？
從數據樣本的角度考察數據之間的關聯關系：
（1）獨立樣本T檢驗
數據之間有關聯嗎？關聯度如何？
（2）配對樣本T檢驗
用于分析成對數據的前后的績效差異。
（3）單因素方差分析
使用頻率超高的分析方法。
（4）相關分析
簡單高效使(shi)用廣泛的數據間關系分析(xi)方(fang)法。

5.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，例如客戶是否來銀行存款、客戶是否會欠款、客戶喜歡什么品牌、產品的質量情況等等，都可以用Logistic回歸進行分析。
5.1二值Logistic回歸
針對客戶是否購買（”yes” or “no”）、股價是否上漲（”yes” or “no”）這樣的問題進行分析。
5.2名義值的Logistic回歸
針對不同的選擇的分析，例如上海的大學畢業生去哪個國家留學：“*”、“歐洲”、“澳洲”這樣的選擇的問題，進行分析。
5.3有序類的Logistic回歸
針對有序的選擇的分析(xi)，例(li)如汽車尾氣(qi)標準“歐(ou)(ou)III”、“歐(ou)(ou)IV”、“歐(ou)(ou)V”這樣的選擇的分析(xi)。

6.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，例如分析消費者對汽車顏色的偏好（1：黑色，2：紅色，3：白色，4：灰色，5：藍色）與購車者性別（1：男，2：女）以及職業（1：學生，2：公務員，3：公司職員，4自由職業者，5：其他職業）等之間的關系。
（1）連續變量離散化的隨意性缺陷
（2）模型的選(xuan)擇及(ji)結果(guo)分(fen)析(xi)

7.直銷模塊-多種強大的分析小工具的組合
直銷模塊是IBM收購SPSS后推出的新的商務分析模塊：
（1）客戶評級工具（RFM模型）
根據消費者的最近消費日期、消費頻次、總消費金額來給消費者評級并甄選出*客戶。
（2）生成潛在客戶概要文件
根據市場活動的結果，生成客戶的概要文件。在將來的產品銷售中，可以根據該文件，決定銷售對象，以提高成功率。
（3）選擇最有可能購買的消費者工具
購買傾向分析通過建立模型來(lai)預測客戶購買產品的可能性。

8.分類
（1）聚類
針對多種指標下的分類，例如銀行客戶的分類、旅游景點的分類、財務數據的分類等等。
包括二步聚類、K-均值聚類和系統聚類等，三種聚類的應用場景不盡相同。
（2）最近鄰元素分析
聚類方法在商業分析中的進一步應用。
（3）判別分析
根據(ju)消費者的特征進行判(pan)別，看他屬于(yu)哪一分類(lei)？

9.商業預測
9.1一元和多元線性回歸
（1）什么是數據擬合？
（2）回歸方法的選擇
（3）回歸模型的結論解釋
9.2時間序列分析
（1）移動平均分析
包括一次、二次和三次移動平均
（2）指數平滑分析
包括一次、二次和三次指數平滑
（3）ARIMA分析
ARIMA分析的內涵以及參數的調優
（4）季節分解
周期(qi)性數據的(de)近(jin)乎(hu)完美(mei)的(de)分解(jie)

10. 主成分分析
對于銷售、財務、人事、綜合競爭力等多指標的數據進行降維處理，構建評估分析模型。
（1）數據收集
（2）模型構建
（3）結果分析
（4）模(mo)型(xing)的(de)優(you)化(hua) 

SPSS數據培訓