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課程簡介

SPSS是著名的統計分析軟件，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、財務、人事、生產、研發、綜合經濟分析等多領域的商業智能分析軟件。

本課程首先介紹統計分析基礎，隨后介紹SPSS的基本概念和基本操作，講解SPSS的專業報表制作的專業圖形分析技巧，系統介紹了SPSS在數據間關系分析、離散型因變量、離散型自變量、直銷、分類、預測、企業主成分分析等方面的應用，課程案例全部來自于XXX公司提供的實際數據以及其他實際數據。

本課程全部案例均采用SPSS和EXCEL軟件進行講解。

課程適用對象：本課程的對象為企業營銷、財務、人事、生產研發等方面的各種層次的人員，為了方便學員理解本課程，授課講師已經將SPSS中比較晦澀和學術化的部分剔除，即使學員沒有正規的統計分析基礎，也能夠較好較快地學習并應用SPSS。

授課老師有長期的統計分析和數據挖掘的商業培訓經驗，善于將復雜艱深的內容講解得生動有趣、深入淺出，受到廣大客戶歡迎和好評。

課程收獲

（1）掌握統計分析的基本概念、術語、分析流程

（2）全面系統掌握SPSS

（3）提升數據分析和挖掘能力

課程教學方式

講師講授+互動+EXCEL現場操作

課程對學員要求

（1）有數據分析實戰經驗

（2）自帶筆記本電腦并安裝SPSS

課程大綱

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、曲線擬合等。

1.2SPSS基本操作

（1）從EXCEL中導入數據（突破EXCEL 100萬數據的限制）

（2）給數據添加值標簽

（3）修改數據數值值（數據、分類、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輸出自己的專業數據報表。

2.1報表

（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）強大的面板圖

（3）圖形分析的效果優化

3.數據的描述統計

描述統計可以對數據規律有著很好的把握。

（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，包括著名的莖葉圖。

（4）交叉表

專業版的EXCEL數據透視表，在展示數據的同時考慮數據之間的關系。

4.數據之間有關系嗎？

從數據樣本的角度考察數據之間的關聯關系：

（1）獨立樣本T檢驗

數據之間有關聯嗎？關聯度如何？

（2）配對樣本T檢驗

用于分析成對數據的前后的績效差異。

（3）單因素方差分析

使用頻率超高的分析方法。

（4）相關分析

簡單高效使用廣泛的數據間關系分析方法。

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、產品的質量情況等等，都可以用Logistic回歸進行分析。

5.1二值Logistic回歸

針對客戶是否購買（”yes” or “no”）、股價是否上漲（”yes” or “no”）這樣的問題進行分析。

5.2名義值的Logistic回歸

針對不同的選擇的分析，例如上海的大學畢業生去哪個國家留學：“美國”、“歐洲”、“澳洲”這樣的選擇的問題，進行分析。

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顏色的偏好（1：黑色，2：紅色，3：白色，4：灰色，5：藍色）與購車者性別（1：男，2：女）以及職業（1：學生，2：公務員，3：公司職員，4自由職業者，5：其他職業）等之間的關系。

（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.直銷模塊-多種強大的分析小工具的組合

直銷模塊是IBM收購SPSS后推出的新的商務分析模塊：

（1）客戶評級工具（RFM模型）

根據消費者的最近消費日期、消費頻次、總消費金額來給消費者評級并甄選出最佳客戶。

（2）生成潛在客戶概要文件

根據市場活動的結果，生成客戶的概要文件。在將來的產品銷售中，可以根據該文件，決定銷售對象，以提高成功率。

（3）選擇最有可能購買的消費者工具

購買傾向分析通過建立模型來預測客戶購買產品的可能性。

8.分類

（1）聚類

針對多種指標下的分類，例如銀行客戶的分類、旅游景點的分類、財務數據的分類等等。

包括二步聚類、K-均值聚類和系統聚類等，三種聚類的應用場景不盡相同。

（2）最近鄰元素分析

聚類方法在商業分析中的進一步應用。

（3）判別分析

根據消費者的特征進行判別，看他屬于哪一分類？

9.商業預測

9.1一元和多元線性回歸

（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

（4）季節分解

周期性數據的近乎完美的分解

10. 主成分分析

對于銷售、財務、人事、綜合競爭力等多指標的數據進行降維處理，構建評估分析模型。

（1）數據收集

（2）模型構建

（3）結果分析

（4）模型的優化

紀老師

本科畢業于大連理工大學計算機系，碩士和博士均畢業于復旦大學。長期從事數據分析、python、powerbi、VBA、人工智能、大數據、數字化轉型、市場調查、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EDP中心、上海交通大學海外教育中心、上海交通大學繼續教育學院、中智、時代光華（北京）、肯耐珂薩（上海）、益策、華嗣、卓華等國內知名培訓機構開設過多次內訓和公開課課程。立邦涂料長期合作講師，華晨寶馬長期合作講師（數據統計分析方向、三年一簽）。數據分析方面年授課量在110天左右。

紀賀元相關工作經歷如下：

時間工作單位職位工作內容

1993-1995上海貝爾電話設備制造有限公司交換機工程師交換機局數據生成，局數據批量數據處理及分析，IBM大型機上編程分析

1995-1999摩托羅拉上海分公司交換機工程師通信交換機軟件測試，switchmate數據整理與分析

1999-2001朗訊科技上海辦事處技術支持產品的技術支持，負責相應的數據處理以及產品newsletter的資料收集和發布

2001-2003新加坡比技公司技術市場經理手機相關產品和增值業務的開發工作

2003-2007上海全成通信技術有限公司項目經理中移動和中國電信下屬多個省公司的數據分析與挖掘方案的供應商，曾經領導了多個“移動業務營銷支撐系統”及中移動省公司數據部和大客戶部的數據分析項目

2007-至今數據分析培訓師從事數據分析和挖掘方面的培訓咨詢工作 2017年出版《數據分析實戰：基于EXCEL和SPSS系列工具的實踐》一書，受到了業界的歡迎，https://item.jd.com/12080023.html。

現在第二本專著《從編程小白到python數據分析高手》已經和機械工業出版社簽訂出版合同，書稿正在寫作中，預計2023年1月出版：

紀賀元曾經在上海貝爾、MOTOROLA、Lucent、新加坡比技公司、上海全成等公司長期工作，在過去的實際工作中，本人積累了較多的在數據分析和挖掘的實戰經驗， 1995年即開始使用EXCEL VBA對于Motorola電信交換機的運營數據進行分析和編程處理，1998年即開始采用SPSS軟件進行數據分析和市場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導了多項移動通信增值業務數據的數據挖掘項目（采用COGNOS商業報表軟件和CLEMENTINE軟件）。

紀老師擅長的課程有：

本人也曾經參與或主持過多項數據分析方面、市場調研等方面的咨詢項目，包括 ：

2020年：

（1）基于大數據的基金購買及止盈方式回測

（2）基金隨心查項目

2018年：

（3）上海大眾2019年培訓內部需求調研分析，問卷800多份，包括調研數據分析以及分析報告撰寫

（2）天順風能常熟工廠生產部及BOM運維報表系統，用VBA編程，代碼2.3萬行

（3）思南智庫營帳系統，用VBA編程，代碼0.9萬行

（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：某潤滑油企業市場調研數據分析

2016年：

基于百度和bing的類爬蟲軟件設計和編制

2015年：

上海張江高科科技園政府扶持企業資金投入產出績效分析項目（分析工具提供）（VBA實現DEA算法）

迪皮埃復材構件（太倉、大豐）兩公司生產部報表項目（VBA實現）

某證券私募企業股票指標數據跟蹤與分析系統（VBA實現）

上海卷煙銷售公司低焦油香煙消費者調研

2014年:

上海印鈔廠統計分析培訓專題咨詢

蘇州工業園區軟環境滿意度調研

上海某涂料公司3-5年發展規劃-市場信息檢索與利用

2013年：

（1）迪皮埃復材構件（太倉）有限公司，生產部數據流程整合咨詢項目（包括VBA編碼調試）

（2）上海印鈔廠統計分析專題咨詢

2011年：

內蒙古杏仁露產品上市前調研

2010年：

我國電子閱讀器市場用戶消費模式調研

2009年：

格林動力汽車尾氣凈化劑數據分析

楊浦區商管公司下屬商業網點調研

2005年：

2005年上海移動有限公司新產品發展模式市場調研

本人擅長數據分析和市場調研等方面的培訓，包括用EXCEL、EXCEL VBA、水晶易表、SPSS、SAS、CLEMENTINE等軟件進行營銷、生產制造、財務等方面的數據分析。

服務客戶（僅列知名企業）：

汽車：上汽大眾鄭州、永達汽車、東風雪鐵龍、東風標致、大陸汽車、奇瑞技術中心、上汽集團、標致雪鐵龍、奇瑞汽車、大眾汽車、大眾聯合、大眾電子、重慶康明斯、寶馬發動機、華晨寶馬、優美科（中國）、天合汽車、偉巴斯特、大連中升之星、一汽大眾、保時捷、天津殼牌、中石化殼牌

金融：浦發銀行、交行總行、平安產險廣州分公司、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（2019輪訓，10天）、富邦華一銀行、平安銀行、廣東佛山中國人壽保險、平安產險、平安證券、匯添富基金、成都某貸款公司

醫藥保健：北京大鵬、因美納、康寶萊、廣州健之寶、賽諾菲、阿斯利康、上海醫療器械集團、國藥集團、英特格拉、貝泰妮

互聯網：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、北京聯通、中移在線、深圳電信、中國移動集團公司、中國網通北京分公司、河南移動、杭州華數集團

工業：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、南京巴斯夫、公牛電器、德賽藍微電子、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、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

商業及超市：華聯超市、百聯

其他：上海中心、上海外聯發、廣州景興、中石化殼牌、浦東新區發改委（統計局）、立邦涂料、上海強生、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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