SPSS數據分析

【培訓對象】
本課程的對象為企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)、財務(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)有正規的統計分析基礎，也能夠較好較快地學(xué)習并應用SPSS。

【培訓收益】
（1）掌握統計分析的基本概念、術(shù)語(yǔ)、分析流程 （2）全面系統掌握SPSS （3）提升數據分析和挖掘能力

1.統計分析基礎
1.1統計分析基本概念
包括假設檢驗、平均值、標準差、峰度、偏度、中位數、眾數、R2、曲線(xiàn)擬合等。
1.2SPSS基本操作
（1）從EXCEL中導入數據（突破EXCEL 100萬(wàn)數據的限制）
（2）給數據添加值標簽
（3）修改數據數值值（數據、分類(lèi)、有序等）

2.分析報表和圖形
可以根據自己的分析需要，使用SPSS輸出自己的專(zhuān)業(yè)數據報表。
2.1報表
（1）按照觀(guān)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）強大的面板圖
（3）圖形分析的效果優(yōu)化

3.數據的描述統計
描述統計可以對數據規律有著(zhù)很好的把握。
（1）頻率表
快速了解數據的結構分布以及與標準正態(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據之間的差異。
（3）探索
快速探索數據的規律，包括著(zhù)名的莖葉圖。
（4）交叉表
專(zhuān)業(yè)版的EXCEL數據透視表，在展示數據的同時(shí)考慮數據之間的關(guān)系。

4.數據之間有關(guān)系嗎？
從數據樣本的角度考察數據之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系：
（1）獨立樣本T檢驗
數據之間有關(guān)聯(lián)嗎？關(guān)聯(lián)度如何？
（2）配對樣本T檢驗
用于分析成對數據的前后的績(jì)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據間關(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(hù)是否來(lái)銀行存款、客戶(hù)是否會(huì )欠款、客戶(hù)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(hù)是否購買(mǎi)（”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)國家留學(xué)：“美國”、“歐洲”、“澳洲”這樣的選擇的問(wèn)題，進(jìn)行分析。
5.3有序類(lèi)的Logistic回歸
針對有序的選擇的分析，例如汽車(chē)尾氣標準“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，例如分析消費者對汽車(chē)顏色的偏好（1：黑色，2：紅色，3：白色，4：灰色，5：藍色）與購車(chē)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）連續變量離散化的隨意性缺陷
（2）模型的選擇及結果分析

7.直銷(xiāo)模塊-多種強大的分析小工具的組合
直銷(xiāo)模塊是IBM收購S(chǎng)PSS后推出的新的商務(wù)分析模塊：
（1）客戶(hù)評級工具（RFM模型）
根據消費者的最近消費日期、消費頻次、總消費金額來(lái)給消費者評級并甄選出最佳客戶(hù)。
（2）生成潛在客戶(hù)概要文件
根據市場(chǎng)活動(dòng)的結果，生成客戶(hù)的概要文件。在將來(lái)的產(chǎn)品銷(xiāo)售中，可以根據該文件，決定銷(xiāo)售對象，以提高成功率。
（3）選擇最有可能購買(mǎi)的消費者工具
購買(mǎi)傾向分析通過(guò)建立模型來(lái)預測客戶(hù)購買(mǎi)產(chǎn)品的可能性。

8.分類(lèi)
（1）聚類(lèi)
針對多種指標下的分類(lèi)，例如銀行客戶(hù)的分類(lèi)、旅游景點(diǎn)的分類(lèi)、財務(wù)數據的分類(lèi)等等。
包括二步聚類(lèi)、K-均值聚類(lèi)和系統聚類(lèi)等，三種聚類(lèi)的應用場(chǎng)景不盡相同。
（2）最近鄰元素分析
聚類(lèi)方法在商業(yè)分析中的進(jìn)一步應用。
（3）判別分析
根據消費者的特征進(jìn)行判別，看他屬于哪一分類(lèi)？

9.商業(yè)預測
9.1一元和多元線(xiàn)性回歸
（1）什么是數據擬合？
（2）回歸方法的選擇
（3）回歸模型的結論解釋
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）指數平滑分析
包括一次、二次和三次指數平滑
（3）ARIMA分析
ARIMA分析的內涵以及參數的調優(yōu)
（4）季節分解
周期性數據的近乎完美的分解

10. 主成分分析
對于銷(xiāo)售、財務(wù)、人事、綜合競爭力等多指標的數據進(jìn)行降維處理，構建評估分析模型。
（1）數據收集
（2）模型構建
（3）結果分析
（4）模型的優(yōu)化 

紀賀元，男，本科畢業(yè)于大連理工大學(xué)計算機系，復旦大學(xué)MBA。長(cháng)期從事數據分析、python、市場(chǎng)調查、EXCEL、信息檢索與收集、Access、PPT、SPSS等方面的培訓工作，為上海交通大學(xué)EDP中心、上海交通大學(xué)繼續教育學(xué)院、時(shí)代光華（北京）、肯耐珂薩（上海）、益策、華嗣、卓華等國內知名培訓機構開(kāi)設過(guò)多次內訓和公開(kāi)課課程。立邦涂料長(cháng)期合作講師，華晨寶馬長(cháng)期合作講師（數據統計分析方向、三年一簽）。Excel、數據分析方面年授課量在85天左右。
2017年出版《數據分析實(shí)戰：基于EXCEL和SPSS系列工具的實(shí)踐》一書(shū)，受到了業(yè)界的歡迎，https://item.jd.com/12080023.html。

現在第二本專(zhuān)著(zhù)《從編程小白到python數據分析高手》正在寫(xiě)作中，預計2021年春季出版：

紀賀元曾經(jīng)在上海貝爾、MOTOROLA、Lucent、新加坡比技公司、上海全成等公司長(cháng)期工作，在過(guò)去的實(shí)際工作中，本人積累了較多的在數據分析和挖掘的實(shí)戰經(jīng)驗， 1995年即開(kāi)始使用EXCEL VBA對于Motorola電信交換機的運營(yíng)數據進(jìn)行分析和編程處理，1998年即開(kāi)始采用SPSS軟件進(jìn)行數據分析和市場(chǎng)調查報表的分析工作，在新加坡比技公司、上海全成通信等公司組織和領(lǐng)導了多項移動(dòng)通信增值業(yè)務(wù)數據的數據挖掘項目（采用COGNOS商業(yè)報表軟件和CLEMENTINE軟件）。
紀老師擅長(cháng)的課程有：

本人也曾經(jīng)參與或主持過(guò)多項數據分析方面、市場(chǎng)調研等方面的咨詢(xún)項目，包括：
2018年：
（1）上海大眾2019年培訓內部需求調研分析，問(wèn)卷800多份，包括調研數據分析以及分析報告撰寫(xiě)
（2）天順風(fēng)能常熟工廠(chǎng)生產(chǎn)部及BOM運維報表系統，用VBA編程，代碼2.3萬(wàn)行
（3）思南智庫營(yíng)帳系統，用VBA編程，代碼0.9萬(wàn)行
（4）寶鋼集團數據分析輪訓（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(chǎng)調研數據分析
2016年：
基于百度和bing的類(lèi)爬蟲(chóng)軟件設計和編制
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(jì)效分析項目（分析工具提供）（VBA實(shí)現DEA算法）
迪皮埃復材構件（太倉、大豐）兩公司生產(chǎn)部報表項目（VBA實(shí)現）
某證券私募企業(yè)股票指標數據跟蹤與分析系統（VBA實(shí)現）
上海卷煙銷(xiāo)售公司低焦油香煙消費者調研
2014年:
上海印鈔廠(chǎng)統計分析培訓專(zhuān)題咨詢(xún)
蘇州工業(yè)園區軟環(huán)境滿(mǎn)意度調研
上海某涂料公司3-5年發(fā)展規劃-市場(chǎng)信息檢索與利用
2013年：
（1）迪皮埃復材構件（太倉）有限公司，生產(chǎn)部數據流程整合咨詢(xún)項目（包括VBA編碼調試）
（2）上海印鈔廠(chǎng)統計分析專(zhuān)題咨詢(xún)
2011年：
內蒙古杏仁露產(chǎn)品上市前調研
2010年：
我國電子閱讀器市場(chǎng)用戶(hù)消費模式調研
2009年：
格林動(dòng)力汽車(chē)尾氣凈化劑數據分析
楊浦區商管公司下屬商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)調研
2005年：
2005年上海移動(dòng)有限公司新產(chǎn)品發(fā)展模式市場(chǎng)調研

本人擅長(cháng)數據分析和市場(chǎng)調研等方面的培訓，包括用EXCEL、EXCEL VBA、水晶易表、SPSS、SAS、CLEMENTINE等軟件進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)、生產(chǎn)制造、財務(wù)等方面的數據分析。 

• 業(yè)務(wù)數據分析II（Excel）

   

  【課程背景】數據分析有多個(gè)含義，普通含義的數據分析包括展現數據的趨勢，對數據做分類(lèi)匯總，發(fā)現其中的TOPN數據，對比數據的不同與變化等。這些常規分析可以通過(guò)數據透視表來(lái)完成。這些內容在課程《業(yè)務(wù)數據分析I》中已經(jīng)詳細介紹了。而對數據的深入分析還包括發(fā)現數據之間的模式，規律，相關(guān)性及因果關(guān)系，預測未來(lái)業(yè)務(wù)數據，對數據進(jìn)行統計分析從而發(fā)現問(wèn)題等等。 ..

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• 業(yè)務(wù)數據分析I（Excel）

   

  【課程背景】數據分析是數據應用的重要目的。海量的，紛繁復雜的原始數據只有經(jīng)過(guò)分析才能抽取關(guān)鍵信息，獲得對數據的準確認知，才能對未來(lái)起到知道作用。本課程從準備數據開(kāi)始，一步一步的經(jīng)過(guò)數據整理，分析，最終做出報表呈現分析結果，并通過(guò)各個(gè)領(lǐng)域的案例，使您可以快速將學(xué)習到的分析和預測方法落實(shí)到您的實(shí)際工作中?！菊n程大綱】（..

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• 數據分析與圖示化呈現技巧

   

  課程背景據統計，我們日常工作中，通過(guò)視覺(jué)獲取的信息超過(guò)70%，所以如何將數據圖示化、視覺(jué)化，如果讓老板、領(lǐng)導或者客戶(hù)、消費者在短時(shí)間內迅速get到你想表達的信息在當今信息化時(shí)代顯得尤為重要?；谏虅?wù)應用需要，Office高效辦公專(zhuān)家李憲磊老師以多年的企業(yè)實(shí)戰工作經(jīng)驗和企業(yè)實(shí)際需求為出發(fā)點(diǎn)，開(kāi)發(fā)出《數據分析與圖示化呈現技巧》課程。本課程結合日常的數據信..

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• 服裝行業(yè)終端店長(cháng)——店鋪商品數據分析課程

   

  【課程大綱】1.店鋪商品的構成分析2.店鋪商品的訂貨方法3.店鋪商品數據分析的要點(diǎn)4.店鋪商品陳列的方法5.店鋪商品促銷(xiāo)管理方法6. 店鋪商品庫存管理

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• 新零售用戶(hù)行為數據分析與產(chǎn)品優(yōu)化

   

  第一單元 用戶(hù)分類(lèi)1.用戶(hù)分析集中的三個(gè)方面u用戶(hù)統計監控u用戶(hù)定向營(yíng)銷(xiāo)u用戶(hù)調研2.互聯(lián)網(wǎng)思維——用戶(hù)為中心u顧客-用戶(hù)u顧客為中心-用戶(hù)為中心u顧客至上-用戶(hù)體驗至上3.用戶(hù)分析的指標u訪(fǎng)問(wèn)用戶(hù)數u新用戶(hù)數u活躍用戶(hù)數u流失用戶(hù)數4.新老用戶(hù)5.新活躍用戶(hù)和流失用戶(hù) ..

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• 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的精焳營(yíng)銷(xiāo)-數據分析

   

  一、大數據未來(lái)的通行證美國的大數據、阿里的大數據大數據改變未來(lái)未來(lái)誰(shuí)是王者案例：未來(lái)的一天、IBM的規劃二、數據分析五步法1）數據搜集數據搜集不等CRM2）數據清洗3）數據建模4) 數據整理三、市場(chǎng)調查1）市場(chǎng)調研帶來(lái)哪些價(jià)值機會(huì )點(diǎn)研究品牌研究廣告促銷(xiāo)研究滿(mǎn)意度研究四、數據分..

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