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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