课程介绍

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本课程细致的讲解了技术原理，阐述了技术架构和运用场景，结合大量具体的例子，对每个知识点做了精细的，本课程通过大量练习和案例对各个知识点技能进行详细讲解。

适用人群

对数据感兴趣，数据挖掘分析，数据处理的人。不需要具备代码知识，只需要基本的统计和数学基础知识。

课程目标

数据预处理是数据挖掘流程的第一步，也是最重要一步。本课程基于SPSS工具讲述了系统化的数据预处理流程。通过本课程，学生将受到系统化的数据预处理训练；了解数据处理，检验，相关性、异常值、缺失值、相关回归，信度分析，生存分析等数据重要特性的检测和基本处理方法；通过实战，学生将了解标准的数据预处理流程，学会按照检查表处理数据。

课程大纲

1.1 数据预处理

1.2 SPSS软件介绍

图文 配套素材下载

1.3 在Win安装演示

1.4 MAC下安装演示

1.5 基本功能介绍

1.6 软件环境参数

1.7 描述性统计

1.8 描述性统计进阶

1.9 案例交叉分析

2.1 数据导入

2.2 导入数据变量

2.3 数据文件操作

2.4 数据合并

2.5 数据文件转换

2.6 数据输出编辑

2.7 数据运算

3.1 拆分合并数据文件

3.2 数据横向和纵向合并

3.3 数据文件排序

3.4 数据文件分类汇总

3.5 数据文件加权

3.6 重组数据文件结构

4.1汇总分析

4.2 频数分析

4.3 描述性分析

4.4 探索性分析

4.5 列联表分析

5.1 假设检验

5.2 平均值检验

5.3 单样本T检验

5.4 两独立样本检验

5.5 两配对样本检验

5.6 二项分布检验

5.7 卡方检验

6.1 方差分析

6.2 单因素方差

6.3 多因素方差

7.1 相关和回归介绍

7.2 偏相关分析

7.3 简单相关分析

7.4 一元和Logstic回归

7.5 二元逻辑回归演示

8.1 缺失值处理应用

8.2 缺失值估计法

8.3 回归法和最大似然法

8.4 缺失值处理法

8.5 特征法处理

9.1 异常值概述

9.2 异常值原因及检验

9.3 检验单变量

9.4 检测多变量

9.5 减少异常值的方案

10.1 条形图

10.2 散点图

10.3 饼图应用

10.4 绘制直方图与使用图表固定器

11.1 主成分分析应用

11.2 因子分析介绍及应用

12.1 Kmeans聚类分析

12.2 聚类分析案例

13.1 时间序列预处理

13.2 时间序列案例

14.1 信度分析概述

14.2 信度分析案例

14.3 古典多维尺度分析

14.4 最优多维尺度分析

15.1 生存分析概述

15.2 life tab分析概述

15.3 寿命表SPSS实现

15.4 K-M分析

15.5 COC回归分类

15.6 COC回归归类案例