一、SPSS數據分析的流程

二、SPSS特性

易用性強：操作界面極為友好，操作簡單

                良好的幫助系統和自學系統

                為高級用戶提高編程能力

功能強大：成熟的統計過程

                完美的圖形處理功能

                提供多種數據準備技術

兼容性好：數據輸入：Excel、lotus、Oracle、SQLserver、access、 dBASE、文本

                數據輸出：Word、HTML、XML、Excel、PowerPoint、PDF

三、數據的編輯

（一）常量

1、數值型常量：除了普通寫法外還可以用科學計數法，如：1.3E18；

2、字符型常量：用單引號或雙引號括起來如果字符中包含單引號，則必須使用雙引號；

3、日期常量：日期個數的數據，一般需要使用日期函數進行轉換；

（二）變量

1、變量名長度不能超過8；

2、三種基本的類型：數值、字符和日期；

3、可以在variableview界面設定變量的長度及小數位、變量的描述、變量值的描述、missing值、顯示寬度、對齊方式和變量的測度方式；

（三）變量的測試方式

1、Scale：定距變量，如：身高、體重等；

2、Ordinal：定序變量，如：教育程度、級別等；

3、Nominal：定類變量，如：性別、民族等；

相關性分析是一項重要的數據分析工具，可以幫助我們理解變量之間的關系并做出相應的推斷。通過散點圖、相關系數和回歸分析等方法，我們可以定量地衡量變量之間的相關程度，并將其應用于各個領域的研究與實踐中。深入理解相關性分析的原理和應用，對于數據科學家和決策者來說都是至關重要的技能。

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（四）操作符與表達式

1、三種基本的運算：數學、關系和邏輯

2、數學運算符：+– * / ** ()

3、關系運算符：>>= < <= = ~=

4、邏輯運算符：&(AND)|(OR) ~(NOT)

5、三種運算對應三種表達式

（五）常用的數據操作命令

1、Data->SortCases

2、Transform->RankCases
3、Transform->Count
4、Transform->Recode
5、Transform->Automatic Recode
6、Transform->Compute
7、Data->Transpose
8、Data->Split Files
9、Data->Merge Files

（六）Compute

1、數值型：computenum1=value.

2、字符型：StringA(a11).compute a=’hello world’.

3、日期型：computedata1=date.mdy(month,day, year).

（七）Recode

1、recodevariable name(old value=new value).

2、recodevariable name(old value=new value) into new variable name.

3、字符型變量使用auto recode

（八）Splitfile

1、有的時候需要對變量做些分組的分析，但一些分析方法并不提供分組變量的設置選項這就需要用到Split file命令；

例如使用 Descriptives 做描述性分析，如果想分年齡做分析，這樣就可以用年齡變量做為分組變量；

2、可以看到這里的Split其實是分組，而不是拆分文件；

3、analyzeall case分析所有的樣本，不產生分組；

4、comparegroups產生對比分析組；
5、output by groups分組輸入分析結果；

（九）MergeFile

1、add cases合并變量相同，但是case不同的文件；

2、addvariables合并變量不同，case相同的文件這里的變量不同可以是部分的變量不同，case相同也可以是一個文件的case是另外一個文件的子集；

（十）數據的分類匯總

1、使用Aggregate命令

2、指定分類變量對觀測量進行分組，對每組觀測量的各變量求描述統計量；

3、檢查重復的數據

4、使用identifyduplicate cases

5、數據的加權

6、使用weightcase

7、選取一定的case進行分析

8、使用selectcases：在對數據的子集進行分析的時候需要用到這個命令；

（十一）常用的數學函

1、取絕對值：abs（數字型表達式）

2、求余數函數：mod（數字型表達式，模數），模數不能為0該函數在需要對某一變量求模數的余數時使用，如果對一個順序編號或自然數序列求模數的余數，可將該序列按模數等距分類，從而實行等距抽樣；

3、四舍五入函數：rnd（數字型表達式）

4、開方函數：sqrt（數字型表達式）

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培訓時間：北京：2018年1月6-7日，13-14日【四天周末班】；11-14日（四天連續班）

培訓地點：北京市海淀區廠洼街3號丹龍大廈B座3018
授課安排：上午9:00至12:00; 下午1:30至4:30; 答疑4:30至5:00
培訓費用：現場：3600元/人；全日制學生2800元/人（差旅及住宿費用自理）;

在線直播：1900元/人      

證書費用：400元，可以自愿申請工信部數據分析師證書

培訓優惠（后三項優惠不疊加）
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講師介紹      
      丁亞軍、 數據分析總監，任職于南京上度市場咨詢有限公司，SAS、SPSS統計學講師，中國學習路徑圖國際中心技術顧問。曾參與2012國家宏觀經濟預測、中國城鎮居民家庭投資調查、瀘州老窖目標管理與績效考核等大型數據處理項目，具有豐富的數據處理經驗  

課程大綱
1.SPSS的介紹
1.1 實例演示。
1.2 spss的特點。
1.3 spss界面介紹（綜合設置、help幫助介紹）。
1.4 spss數據變量詳解：變量類型、缺失值、變量測量等。

2.數據的輸入與保存
2.1 數據獲?。?/span>
2.1.1 單選題、多選題與開放題的數據的錄入。
2.1.2 spss不同文件格式及外部數據（非spss數據格式）的導入。
2.2 個體水平數據集（寬型數據）與測量水平（長型數據）數據集的異同。

3. 數據預分析
3.1 數據清理
3.1.1 數據的選擇
3.1.2 數據的合并
3.1.3 數據的拆分
3.1.4 檢查異常值
3.1.5 個案的加權
3.1.6 缺失值
3.2 新變量生成，SPSS函數
3.3 使用SPSS變換數據結構——轉置和重組
3.4 常用的描述性統計分析功能
3.4.1 頻率過程
3.4.2 描述過程
3.4.3 探索過程
3.5 使用SPSS繪制常用統計圖形
3.5.1散點圖
3.5.2條圖
3.5.3控制圖
3.5.4 ROC曲線

4. 數據分析
4.1 假設檢驗
4.1.1 假設檢驗的原理
4.1.2 了解均值的顯著性檢驗
4.2 差異分析及相關分析過程
4.2.1 均值過程、T檢驗與方差分析
4.2.2 案例分析1：產品質量差異分析
4.2.2 卡方分析
4.2.2.1 卡方分析原理
4.2.2.2 案例分析2：企業選址的區位分析
4.2.3 相關分析
4.2.4 偏相關分析
4.2.5 距離分析
4.3 回歸分析基礎
4.3.1 簡單回歸分析
4.3.2 多元回歸分析
4.3.2.1 逐步回歸
4.3.2.2回歸預測與殘差分析
4.3.2.3方差不齊與強影響點的處理—加權最小二乘法與最小一乘法
4.3.2.4共線性的處理—嶺回歸(ridge regression)
4.3.2.5注意問題
4.3.2.6案例分析3：產品合格率的影響因素及其預測分析
4.3.3 logistic回歸分析
案例分析4：客戶違約信息研究
4.3.4 曲線估計
4.4 因子分析與聚類分析
4.4.1 主成分分析與因子分析
4.4.2 快速聚類法與聚類法
4.4.3 判別分析
4.4.4案例分析5：客戶購買力信息研究
4.5 對應分析
4.5.1對應分析原理
4.5.2簡單對應分析
4.5.3多元對應分析（最優尺度分析）
4.5.4案例分析6：企業選址的區位分析（案例2）
4.6 bootstrap技術
4.6.1 bootstrap原理
4.6.2 bootstrap應用
4.6.3 bootstrap功能在SPSS中的實現

5. 使用SPSS制作數據分析的統計報表
5.1 制作報表前對變量的檢查
5.2 制作報表的中對不同類型的數據處理
5.3 報表生成功能與其他選項的區別
5.4 注意事項

6. SPSS編程操作
6.1 程序編輯窗口操作入門
6.2 基本語句
6.3 結構化語句
6.4 實例講解spss編程

課程特色

1、結構有層次、內容全面、通俗易懂，通過SPSS工具一步步帶您走進數據分析的世界，探索數據分析的價值，讓數據分析變得既簡單又有趣。

2、從工作實際問題出發，總結并提煉工作中SPSS經常用到并且非常實用的數據處理、數據分析實戰方法和技巧。

3、力求通俗易懂的介紹數據分析方法與技巧，在不影響學習理解的前提下，盡可能避免使用晦澀難懂的統計術語或模型公式

培訓對象
1、從事企業數據分析、數據挖掘及相關工作的決策分析、工程技術人員；
2、需要進行大數據統計分析的高校、科研院所的科技工作者；
3、打算從事數據統計分析的在校生、在職人員。

報名流程及咨詢
1. 點擊“立即報名”提交報名信息；
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3. 網上交費
4. 開課前一周發送培訓教室路線圖，培訓現場領取發票