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SPSS數據培訓

【培訓對象】
本(ben)課程(cheng)的對象為企業營銷、財務、人事、生產研發(fa)等方面的各種層次的人員(yuan)，為了方便學(xue)(xue)員(yuan)理解本(ben)課程(cheng)，授課講師已經將SPSS中比(bi)較(jiao)晦澀(se)和學(xue)(xue)術化的部分剔除，即使學(xue)(xue)員(yuan)沒有正規(gui)的統計分析基礎(chu)，也能夠較(jiao)好較(jiao)快地(di)學(xue)(xue)習并應用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）提升數據分析和挖掘(jue)能力(li)

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(shu)據數(shu)值(zhi)值(zhi)（數(shu)據、分類、有序等）

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(tu)形分析的效果優化

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
專業版的(de)EXCEL數據透視(shi)表，在(zai)展(zhan)示(shi)數據的(de)同時考慮數據之間(jian)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(dan)高效使用廣泛的(de)數據間關(guan)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(de)選擇的(de)分析，例如汽車尾(wei)氣標(biao)準“歐(ou)III”、“歐(ou)IV”、“歐(ou)V”這樣的(de)選擇的(de)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（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）模型的選擇及結果分析

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(gou)買(mai)傾向分析通過建立模型(xing)來(lai)預測客(ke)戶購(gou)買(mai)產(chan)品的可能性(xing)。

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
根據消(xiao)費者的特征進行判別，看他(ta)屬于哪一分類？

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
周期性數(shu)據的(de)近(jin)乎完美的(de)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）模型的優化(hua) 

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