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SPSS數(shù)據(jù)培訓

【培訓對象】
本課程的對象為企業(yè)營銷、財務、人事、生產(chǎn)研發(fā)等方面的各種層次的人員，為了方便學員理解本課程，授課講師已經(jīng)將SPSS中比較晦澀和學術(shù)化的部分剔除，即使學員沒有正規(guī)的統(tǒng)計分析基礎(chǔ)，也能夠較好較快地學習并應用SPSS。

【培訓收益】
（1）掌握統(tǒng)計分析的基本概念、術(shù)語、分析流程 
（2）全面系統(tǒng)掌握SPSS 
（3）提升數(shù)據(jù)分析和挖掘能力

1.統(tǒng)計分析基礎(chǔ)
1.1統(tǒng)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(shù)、眾數(shù)、R2、曲線擬合等。
1.2SPSS基本操作
（1）從EXCEL中導入數(shù)據(jù)（突破EXCEL 100萬數(shù)據(jù)的限制）
（2）給數(shù)據(jù)添加值標簽
（3）修改數(shù)據(jù)數(shù)值值（數(shù)據(jù)、分類、有序等）

2.分析報表和圖形
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）圖形分析的效果優(yōu)化

3.數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計
描述統(tǒng)計可以對數(shù)據(jù)規(guī)律有著很好的把握。
（1）頻率表
快速了解數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)分布以及與標準正態(tài)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(shù)據(jù)之間的差異。
（3）探索
快速探索數(shù)據(jù)的規(guī)律，包括著名的莖葉圖。
（4）交叉表
專業(yè)版的EXCEL數(shù)據(jù)透視表，在展示數(shù)據(jù)的同時考慮數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。

4.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：
（1）獨立樣本T檢驗
數(shù)據(jù)之間有關(guān)聯(lián)嗎？關(guān)聯(lián)度如何？
（2）配對樣本T檢驗
用于分析成對數(shù)據(jù)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(guān)分析
簡單高效使用廣泛的數(shù)據(jù)間關(guān)系分析方法。

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(chǎn)品的質(zhì)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(yè)生去哪個國家留學：“美國”、“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，例如汽車尾氣標準“歐III”、“歐IV”、“歐V”這樣的選擇的分析。

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(yè)（1：學生，2：公務員，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。
（1）連續(xù)變量離散化的隨意性缺陷
（2）模型的選擇及結(jié)果分析

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(jù)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(jù)市場活動的結(jié)果，生成客戶的概要文件。在將來的產(chǎn)品銷售中，可以根據(jù)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預測客戶購買產(chǎn)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(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，三種聚類的應用場景不盡相同。
（2）最近鄰元素分析
聚類方法在商業(yè)分析中的進一步應用。
（3）判別分析
根據(jù)消費者的特征進行判別，看他屬于哪一分類？

9.商業(yè)預測
9.1一元和多元線性回歸
（1）什么是數(shù)據(jù)擬合？
（2）回歸方法的選擇
（3）回歸模型的結(jié)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(shù)平滑分析
包括一次、二次和三次指數(shù)平滑
（3）ARIMA分析
ARIMA分析的內(nèi)涵以及參數(shù)的調(diào)優(yōu)
（4）季節(jié)分解
周期性數(shù)據(jù)的近乎完美的分解

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(shù)據(jù)進行降維處理，構(gòu)建評估分析模型。
（1）數(shù)據(jù)收集
（2）模型構(gòu)建
（3）結(jié)果分析
（4）模型的優(yōu)化 

SPSS數(shù)據(jù)培訓