课程介绍
SPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件。最初软件全称为“社会科学统计软件包”（SolutionsStatistical Package for the Social Sciences），但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”，这标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，有Windows和Mac OS X等版本。
课程目录
第一课：SPSS入门介绍
SPSS软件简介，操作方法介绍
第二课：好的开始是成功的一半——数据录入与数据整理
数据录入、外部数据导入方法介绍；变量级别数据、文件级别数据整理方法介绍，基本编程基础；案例：调查问卷的数据录入与整理
第三课：化繁为简——描述性统计分析
连续变量的统计描述，案例：学生身高体重分析；分类变量的统计描述，案例：家庭还款情况分析；数据分析报告制作
第四课：看图说话——统计图表分析
直方图、茎叶图、箱型图、饼图、柱形图与误差线、散点图等常用图表介绍与应用
第五课：真假博弈1——假设检验概述与t检验
假设检验的概述；t分布适用情景介绍与案例分析
第六课：真假博弈2——非参数检验与卡方检验
常见的非参数检验介绍与案例分析；卡方检验适用场景与案例分析
第七课：万物皆有联系——相关分析与回归案例
简单相关分析；偏相关分析；距离分析；线性回归分析；实例：年龄与信心指数的关系探索
第八课：影响因素判断——方差分析
单因素方差分析，探究单个因素的影响；多因素方差分析，探究多个因素的影响
第九课：与时俱进——时间序列分析
时间序列分析概述；指数平滑模型；ARIMA模型；季节模型；案例：股价预测
第十课：泾渭分明——分类算法
线性判别法；贝叶斯分类器；logistic二分法；决策树等；案例：客户流失分析
第十一课：物以类聚——聚类算法
层次聚类；k-means等；案例：客户细分
第十二课：大道至简——降维方法研究
主成分分析；因子分析
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