課程介紹:
本課程主要包括對數據的簡單預處理,方差分析(不滿足方差分析條件時如何轉換),回歸分析(一元、多元回歸模型、logistic模型),數據分類處理(判別分析、距離分析和決策樹),數據降維處理(主成分分析、因子分析),時間序列分析,生存分析,神經網絡等內容。本課程適合需要進行數據分析的實際工作者,從事調查統計行業、市場研究行業、醫學統計、政府和企業、科研院校的人員均可進行學習。聽課者最好有一定的數學和統計學基礎,如果沒有,仍可以學會實際的操作方法。學員學習結束后,能對spss軟件進行熟練操作,掌握spss軟件的絕大部分功能,達到熟練處理各種數據的目的。
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課程大綱:
本視頻課程分為13章,共17個視頻,時長為610分6秒,由劉超老師主講。
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課程介紹:
本課程主要包括對數據的簡單預處理,方差分析(不滿足方差分析條件時如何轉換),回歸分析(一元、多元回歸模型、logistic模型),數據分類處理(判別分析、距離分析和決策樹),數據降維處理(主成分分析、因子分析),時間序列分析,生存分析,神經網絡等內容。本課程適合需要進行數據分析的實際工作者,從事調查統計行業、市場研究行業、醫學統計、政府和企業、科研院校的人員均可進行學習。聽課者最好有一定的數學和統計學基礎,如果沒有,仍可以學會實際的操作方法。學員學習結束后,能對spss軟件進行熟練操作,掌握spss軟件的絕大部分功能,達到熟練處理各種數據的目的。
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課程大綱:
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章節名稱 |
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第一章問卷調查數據分析與信度分析(一) |
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第一章問卷調查數據分析與信度分析(二) |
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第一章問卷調查數據分析與信度分析(三) |
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第二章方差分析(一) |
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第二章方差分析(二) |
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第三章 Logistic回歸 |
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第四章聚類分析 |
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第五章判別分析 |
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第六章主成分分析、因子分析(一) |
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第六章主成分分析、因子分析(二) |
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第七章時間序列分析 |
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第八章對應分析 |
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第九章典型相關分析 |
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第十章多維尺度分析 |
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第十一章決策樹 |
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第十二章神經網絡 |
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第十三章生存分析 |
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