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数据分析与数据挖掘之...

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数据分析与数据挖掘之SPSS工具入门与提高

发布日期:2016-01-27

423

课程对象

企业全体员工

课程收益

本课程主要面向数据分析与数据挖掘的工具培训,帮助学员 1、了解相应的统计、概率知识。 2、掌握数据分析的基本方法和步骤,掌握数据分析的思路,框架。 3、熟练掌握SPSS基本操作,能利用SPSS解决实际的商业问题。

老师介绍

傅一航

数据分析和数据挖掘讲师

常驻地址:深圳
擅长领域:【数据分析】【数据挖掘】【大数据】
详细介绍: 傅一航,计算机软件与理论硕士研究生,数据分析和数据挖掘讲师。 傅一航在华为工作十年,数篇国家专利;并曾在英国、日本等国做项目,对欧洲、日本的电信市场有比较深的了解。 ...

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数据分析与数据挖掘之SPSS工具入门与提高

发布日期:2016-01-27

423

课程大纲

第一部分:数据统计基础知识(基础,决定你的高度)

1、 三大统计软件工具介绍

Ø SAS统计分析系统

Ø SPSS统计产品与服务解决方案

Ø BMDP生物医学数据处理软件

2、 数据统计基础知识

Ø 集中程度:均值、中位数、众数

Ø 离开程度:方差、标准差、极差

Ø 分布趋势:偏度、峰度

3、 概率统计基础知识

Ø 概率基本概念

Ø 条件概率

4、 数据挖掘概述

5、 数据挖掘标准流程(CRISP-DM)

Ø 商业理解

Ø 数据准备

Ø 数据理解

Ø 模型建立

Ø 模型评估

Ø 模型应用

案例演练:客户匹配度模型—数据建模


第二部分:SPSS操作入门(预处理、探索性分析)

1、 数据挖掘基础操作

Ø SPSS功能介绍

Ø 数据录入

Ø 数据外部数据导入(文本、Excel表格、数据库、其它)

2、 数据预处理

Ø 数据排序(排序个案)

Ø 重复数据处理(标识重复个案)

Ø 缺失值处理(替换缺失值)

Ø 生成新变量(计算变量、重新编码)

Ø 数据分组(分类汇总)

Ø 数据合并(合并文件)

3、 描述性统计

Ø 连续变量统计描述

Ø 分类变量统计描述


第三部分: 统计图表分析(看图说话)

1、 柱状图

2、 线图

3、 饼图

4、 高低图

5、 箱图

6、 散点图

7、 直方图

8、 茎叶图

Ø 案例演练:图形绘制


第四部分: 基于统计方法论的数据分析

1、 参数检验分析(样本均值检验)

Ø 假设检验概述

Ø 参数检验适用场景

Ø 案例演练:电信ARPU值评估分析

Ø 案例演练:促销效果评估

2、 非参数检验(样本分布检验)

Ø 非参数检验概述

Ø 非参数检验适用场景

案例演练:产品合格率检验

案例演练:儿童身高差异检验

案例演练:训练新方法有效性检验

案例演练:促销方式效果检验

案例演练:客户满意度差异检验

3、 相关分析(相关程度计算)

Ø 相关分析概述

案例演练:腰围与体重的相关分析

案例演练:家庭生活开支的相关分析

4、 方差分析(影响因素分析)

Ø 方差分析概述

Ø 方差分析适用场景

案例演练:广告形式、地区对销量的影响因素分析

案例演练:饲料与生猪体重的影响分析

5、 时间序列分析(预测分析)

Ø 时序分析概述

Ø 时序分析适用场景

案例演练:电视机销量预测分析

案例演练:证券交易所综合指数收益率序列分析

案例演练:汽车销量预测分析

6、 回归分析(预测分析)

Ø 回归分析概述

Ø 回归分析适用场景

Ø 线性回归分析

案例演练:工资与工龄的关系分析

Ø 逻辑回归分析

案例演练:客户购买预测分析

案例演练:品牌选择预测分析


第五部分:SPSS高级数据挖掘分析

7、 聚类分析(Clustering)

Ø 聚类方法原理介绍

Ø 聚类方法适用场景

Ø 系统聚类

案例演练:小康指数划分(Q型聚类)

案例演练:裁判标准一致性分析(R型聚类)

Ø K均值聚类

案例演练:商场服务奖项奖选择

8、 分类分析(Classification)

Ø 决策树原理介绍

Ø 分类适用场景

案例演练:银行低信用客户特征分析

案例演练:电信行业客户流失预警与客户挽留

9、 关联分析(Association)

Ø 关联规则原理介绍

Ø 关联规则适用场景

案例演练:产品交叉销售与布局优化分析

10、 客户价值评估RFM模型

Ø RFM模型介绍

Ø RFM模型适用场景

案例演练:客户价值评估分析

案例演练:重购用户特征分析


第六部分:电信客户流失之真实数据分析实践


结束:课程总结与问题答疑。



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