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課程簡介

SPSS是著名的統(tǒng)計(jì)分析軟件，2009年SPSS被IBM收購后，IBM逐步將其改造，并正將SPSS打造為適用于營銷、財(cái)務(wù)、人事、生產(chǎn)、研發(fā)、綜合經(jīng)濟(jì)分析等多領(lǐng)域的商業(yè)智能分析軟件。

本課程首先介紹統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)，隨后介紹SPSS的基本概念和基本操作，講解SPSS的專業(yè)報(bào)表制作的專業(yè)圖形分析技巧，系統(tǒng)介紹了SPSS在數(shù)據(jù)間關(guān)系分析、離散型因變量、離散型自變量、直銷、分類、預(yù)測、企業(yè)主成分分析等方面的應(yīng)用，課程案例全部來自于XXX公司提供的實(shí)際數(shù)據(jù)以及其他實(shí)際數(shù)據(jù)。

本課程全部案例均采用SPSS和EXCEL軟件進(jìn)行講解。

課程適用對象：本課程的對象為企業(yè)營銷、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。

授課老師有長期的統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)據(jù)挖掘的商業(yè)培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)，善于將復(fù)雜艱深的內(nèi)容講解得生動有趣、深入淺出，受到廣大客戶歡迎和好評。

課程收獲

（1）掌握統(tǒng)計(jì)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

課程教學(xué)方式

講師講授+互動+EXCEL現(xiàn)場操作

課程對學(xué)員要求

（1）有數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)

（2）自帶筆記本電腦并安裝SPSS

課程大綱

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）配對樣本T檢驗(yàn)

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(jìn)行分析。

5.1二值Logistic回歸

針對客戶是否購買（”yes” or “no”）、股價(jià)是否上漲（”yes” or “no”）這樣的問題進(jìn)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(xué)畢業(yè)生去哪個國家留學(xué)：“美國”、“歐洲”、“澳洲”這樣的選擇的問題，進(jìn)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(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SPSS后推出的新的商務(wù)分析模塊：

（1）客戶評級工具（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)金額來給消費(fèi)者評級并甄選出最佳客戶。

（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(fèi)者工具

購買傾向分析通過建立模型來預(yù)測客戶購買產(chǎn)品的可能性。

8.分類

（1）聚類

針對多種指標(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

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(cái)務(wù)、人事、綜合競爭力等多指標(biāo)的數(shù)據(jù)進(jìn)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

紀(jì)老師

本科畢業(yè)于大連理工大學(xué)計(jì)算機(jī)系，碩士和博士均畢業(yè)于復(fù)旦大學(xué)。長期從事數(shù)據(jù)分析、python、powerbi、VBA、人工智能、大數(shù)據(jù)、數(shù)字化轉(zhuǎn)型、市場調(diào)查、EXCEL、信息檢索與收集、Access、PPT、SPSS等方面的培訓(xùn)工作，為上海交通大學(xué)EDP中心、上海交通大學(xué)海外教育中心、上海交通大學(xué)繼續(xù)教育學(xué)院、中智、時(shí)代光華（北京）、肯耐珂薩（上海）、益策、華嗣、卓華等國內(nèi)知名培訓(xùn)機(jī)構(gòu)開設(shè)過多次內(nèi)訓(xùn)和公開課課程。立邦涂料長期合作講師，華晨寶馬長期合作講師（數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析方向、三年一簽）。數(shù)據(jù)分析方面年授課量在110天左右。

紀(jì)賀元相關(guān)工作經(jīng)歷如下：

時(shí)間工作單位職位工作內(nèi)容

1993-1995上海貝爾電話設(shè)備制造有限公司交換機(jī)工程師交換機(jī)局?jǐn)?shù)據(jù)生成，局?jǐn)?shù)據(jù)批量數(shù)據(jù)處理及分析，IBM大型機(jī)上編程分析

1995-1999摩托羅拉上海分公司交換機(jī)工程師通信交換機(jī)軟件測試，switchmate數(shù)據(jù)整理與分析

1999-2001朗訊科技上海辦事處技術(shù)支持產(chǎn)品的技術(shù)支持，負(fù)責(zé)相應(yīng)的數(shù)據(jù)處理以及產(chǎn)品newsletter的資料收集和發(fā)布

2001-2003新加坡比技公司技術(shù)市場經(jīng)理手機(jī)相關(guān)產(chǎn)品和增值業(yè)務(wù)的開發(fā)工作

2003-2007上海全成通信技術(shù)有限公司項(xiàng)目經(jīng)理中移動和中國電信下屬多個省公司的數(shù)據(jù)分析與挖掘方案的供應(yīng)商，曾經(jīng)領(lǐng)導(dǎo)了多個“移動業(yè)務(wù)營銷支撐系統(tǒng)”及中移動省公司數(shù)據(jù)部和大客戶部的數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目

2007-至今數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)師從事數(shù)據(jù)分析和挖掘方面的培訓(xùn)咨詢工作 2017年出版《數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)：基于EXCEL和SPSS系列工具的實(shí)踐》一書，受到了業(yè)界的歡迎，https://item.jd.com/12080023.html。

現(xiàn)在第二本專著《從編程小白到python數(shù)據(jù)分析高手》已經(jīng)和機(jī)械工業(yè)出版社簽訂出版合同，書稿正在寫作中，預(yù)計(jì)2023年1月出版：

紀(jì)賀元曾經(jīng)在上海貝爾、MOTOROLA、Lucent、新加坡比技公司、上海全成等公司長期工作，在過去的實(shí)際工作中，本人積累了較多的在數(shù)據(jù)分析和挖掘的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)， 1995年即開始使用EXCEL VBA對于Motorola電信交換機(jī)的運(yùn)營數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和編程處理，1998年即開始采用SPSS軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和市場調(diào)查報(bào)表的分析工作，在新加坡比技公司、上海全成通信等公司組織和領(lǐng)導(dǎo)了多項(xiàng)移動通信增值業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目（采用COGNOS商業(yè)報(bào)表軟件和CLEMENTINE軟件）。

紀(jì)老師擅長的課程有：

本人也曾經(jīng)參與或主持過多項(xiàng)數(shù)據(jù)分析方面、市場調(diào)研等方面的咨詢項(xiàng)目，包括 ：

2020年：

（1）基于大數(shù)據(jù)的基金購買及止盈方式回測

（2）基金隨心查項(xiàng)目

2018年：

（3）上海大眾2019年培訓(xùn)內(nèi)部需求調(diào)研分析，問卷800多份，包括調(diào)研數(shù)據(jù)分析以及分析報(bào)告撰寫

（2）天順風(fēng)能常熟工廠生產(chǎn)部及BOM運(yùn)維報(bào)表系統(tǒng)，用VBA編程，代碼2.3萬行

（3）思南智庫營帳系統(tǒng)，用VBA編程，代碼0.9萬行

（4）寶鋼集團(tuán)數(shù)據(jù)分析輪訓(xùn)（9天，包括寶鋼上海下屬子公司、寶鋼國際、新疆八一鋼鐵等

2017年：某潤滑油企業(yè)市場調(diào)研數(shù)據(jù)分析

2016年：

基于百度和bing的類爬蟲軟件設(shè)計(jì)和編制

2015年：

上海張江高科科技園政府扶持企業(yè)資金投入產(chǎn)出績效分析項(xiàng)目（分析工具提供）（VBA實(shí)現(xiàn)DEA算法）

迪皮埃復(fù)材構(gòu)件（太倉、大豐）兩公司生產(chǎn)部報(bào)表項(xiàng)目（VBA實(shí)現(xiàn)）

某證券私募企業(yè)股票指標(biāo)數(shù)據(jù)跟蹤與分析系統(tǒng)（VBA實(shí)現(xiàn)）

上海卷煙銷售公司低焦油香煙消費(fèi)者調(diào)研

2014年:

上海印鈔廠統(tǒng)計(jì)分析培訓(xùn)專題咨詢

蘇州工業(yè)園區(qū)軟環(huán)境滿意度調(diào)研

上海某涂料公司3-5年發(fā)展規(guī)劃-市場信息檢索與利用

2013年：

（1）迪皮埃復(fù)材構(gòu)件（太倉）有限公司，生產(chǎn)部數(shù)據(jù)流程整合咨詢項(xiàng)目（包括VBA編碼調(diào)試）

（2）上海印鈔廠統(tǒng)計(jì)分析專題咨詢

2011年：

內(nèi)蒙古杏仁露產(chǎn)品上市前調(diào)研

2010年：

我國電子閱讀器市場用戶消費(fèi)模式調(diào)研

2009年：

格林動力汽車尾氣凈化劑數(shù)據(jù)分析

楊浦區(qū)商管公司下屬商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)調(diào)研

2005年：

2005年上海移動有限公司新產(chǎn)品發(fā)展模式市場調(diào)研

本人擅長數(shù)據(jù)分析和市場調(diào)研等方面的培訓(xùn)，包括用EXCEL、EXCEL VBA、水晶易表、SPSS、SAS、CLEMENTINE等軟件進(jìn)行營銷、生產(chǎn)制造、財(cái)務(wù)等方面的數(shù)據(jù)分析。

服務(wù)客戶（僅列知名企業(yè)）：

汽車：上汽大眾鄭州、永達(dá)汽車、東風(fēng)雪鐵龍、東風(fēng)標(biāo)致、大陸汽車、奇瑞技術(shù)中心、上汽集團(tuán)、標(biāo)致雪鐵龍、奇瑞汽車、大眾汽車、大眾聯(lián)合、大眾電子、重慶康明斯、寶馬發(fā)動機(jī)、華晨寶馬、優(yōu)美科（中國）、天合汽車、偉巴斯特、大連中升之星、一汽大眾、保時(shí)捷、天津殼牌、中石化殼牌

金融：浦發(fā)銀行、交行總行、平安產(chǎn)險(xiǎn)廣州分公司、平安銀行天津分行、360金融、陸金所、西安招商銀行、深圳民生銀行、建行第二總行（上海）、富邦華一、江蘇中行、太平洋保險(xiǎn)（2019輪訓(xùn)，10天）、富邦華一銀行、平安銀行、廣東佛山中國人壽保險(xiǎn)、平安產(chǎn)險(xiǎn)、平安證券、匯添富基金、成都某貸款公司

醫(yī)藥保?。罕本┐簌i、因美納、康寶萊、廣州健之寶、賽諾菲、阿斯利康、上海醫(yī)療器械集團(tuán)、國藥集團(tuán)、英特格拉、貝泰妮

互聯(lián)網(wǎng)：歐冶云商、寶尊電商、攜程、蘑菇街

電信：中移在線安徽分公司、臺州移動、海南移動、湖州移動、常州移動、北京移動、北京聯(lián)通、中移在線、深圳電信、中國移動集團(tuán)公司、中國網(wǎng)通北京分公司、河南移動、杭州華數(shù)集團(tuán)

工業(yè)：中廣核、北京國投氫能、施耐德、晶科能源、西門子、上海電氣、寶武集團(tuán)、南京巴斯夫、公牛電器、德賽藍(lán)微電子、三洋電池（蘇州）、博威合金、上海印鈔廠、上海造幣廠、江南造船廠、可耐福（石膏板）蕪湖、賽默飛世爾、金泰線業(yè)、迪皮埃（太倉）

航空：吉祥航空、諾翼航空

食品及廚具：賓三得利、蘇泊爾、旺旺食品

商業(yè)及超市：華聯(lián)超市、百聯(lián)

其他：上海中心、上海外聯(lián)發(fā)、廣州景興、中石化殼牌、浦東新區(qū)發(fā)改委（統(tǒng)計(jì)局）、立邦涂料、上海強(qiáng)生、依視路（中國）、廣東國筆、大賽璐（中國）、地中海游輪（上海）

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