课程介绍:
本课程主要包括对数据的简单预处理,方差分析(不满足方差分析条件时如何转换),回归分析(一元、多元回归模型、logistic模型),数据分类处理(判别分析、距离分析和决策树),数据降维处理(主成分分析、因子分析),时间序列分析,生存分析,神经网络等内容。本课程适合需要进行数据分析的实际工作者,从事调查统计行业、市场研究行业、医学统计、政府和企业、科研院校的人员均可进行学习。听课者最好有一定的数学和统计学基础,如果没有,仍可以学会实际的操作方法。学员学习结束后,能对spss软件进行熟练操作,掌握spss软件的绝大部分功能,达到熟练处理各种数据的目的。
课程大纲:
本视频课程分为13章,共17个视频,时长为610分6秒,由刘超老师主讲。
课程介绍:
本课程主要包括对数据的简单预处理,方差分析(不满足方差分析条件时如何转换),回归分析(一元、多元回归模型、logistic模型),数据分类处理(判别分析、距离分析和决策树),数据降维处理(主成分分析、因子分析),时间序列分析,生存分析,神经网络等内容。本课程适合需要进行数据分析的实际工作者,从事调查统计行业、市场研究行业、医学统计、政府和企业、科研院校的人员均可进行学习。听课者最好有一定的数学和统计学基础,如果没有,仍可以学会实际的操作方法。学员学习结束后,能对spss软件进行熟练操作,掌握spss软件的绝大部分功能,达到熟练处理各种数据的目的。
课程大纲:
章节名称 |
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第一章问卷调查数据分析与信度分析(一) |
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第一章问卷调查数据分析与信度分析(二) |
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第一章问卷调查数据分析与信度分析(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回归 |
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第四章聚类分析 |
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第五章判别分析 |
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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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第七章时间序列分析 |
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第八章对应分析 |
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第九章典型相关分析 |
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第十章多维尺度分析 |
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第十一章决策树 |
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第十二章神经网络 |
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第十三章生存分析 |
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