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SPSS數(shù)據(jù)培訓(xùn)

【培訓(xùn)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。

【培訓(xùn)收益】
（1）掌握統(tǒng)計(jì)分析的基本概念、術(shù)語(yǔ)、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(jì)分析基礎(chǔ)
1.1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。
1.2SPSS基本操作
（1）從EXCEL中導(dǎo)入數(shù)據(jù)（突破EXCEL 100萬(wàn)數(shù)據(jù)的限制）
（2）給數(shù)據(jù)添加值標(biāo)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(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。
2.1報(bào)表
（1）按照觀測(cè)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(qiáng)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(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。
（1）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。
（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(shí)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(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？
（2）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。
（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(jiǎn)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(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。
5.1二值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。
5.2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)：“*”、“歐洲”、“澳洲”這樣的選擇的問(wèn)題，進(jìn)行分析。
5.3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。

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(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。
（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(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*客戶。
（2）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。

8.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？

9.商業(yè)預(yù)測(cè)
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(shí)間序列分析
（1）移動(dòng)平均分析
包括一次、二次和三次移動(dòng)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(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。
（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(xùn)