SPSS数据分析

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课程简介

SPSS是著名的统计分析软件，2009年SPSS被IBM收购后，IBM逐步将其改造，并正将SPSS打造为适用于营销、财务、人事、生产、研发、综合经济分析等多领域的商业智能分析软件。

本课程首先介绍统计分析基础，随后介绍SPSS的基本概念和基本操作，讲解SPSS的专业报表制作的专业图形分析技巧，系统介绍了SPSS在数据间关系分析、离散型因变量、离散型自变量、直销、分类、预测、企业主成分分析等方面的应用，课程案例全部来自于XXX公司提供的实际数据以及其他实际数据。

本课程全部案例均采用SPSS和EXCEL软件进行讲解。

课程适用对象：本课程的对象为企业营销、财务、人事、生产研发等方面的各种层次的人员，为了方便学员理解本课程，授课讲师已经将SPSS中比较晦涩和学术化的部分剔除，即使学员没有正规的统计分析基础，也能够较好较快地学习并应用SPSS。

授课老师有长期的统计分析和数据挖掘的商业培训经验，善于将复杂艰深的内容讲解得生动有趣、深入浅出，受到广大客户欢迎和好评。

课程收获

（1）掌握统计分析的基本概念、术语、分析流程

（2）全面系统掌握SPSS

（3）提升数据分析和挖掘能力

课程教学方式

讲师讲授+互动+EXCEL现场操作

课程对学员要求

（1）有数据分析实战经验

（2）自带笔记本电脑并安装SPSS

课程大纲

1.统计分析基础

1.1统计分析基本概念

包括假设检验、平均值、标准差、峰度、偏度、中位数、众数、R2、曲线拟合等。

1.2SPSS基本操作

（1）从EXCEL中导入数据（突破EXCEL 100万数据的限制）

（2）给数据添加值标签

（3）修改数据数值值（数据、分类、有序等）

2.分析报表和图形

可以根据自己的分析需要，使用SPSS输出自己的专业数据报表。

2.1报表

（1）按照观测量概述

（2）按行概述

（3）按列概述

2.2分析图形

（1）多维度图形的绘制

（2）强大的面板图

（3）图形分析的效果优化

3.数据的描述统计

描述统计可以对数据规律有着很好的把握。

（1）频率表

快速了解数据的结构分布以及与标准正态图的对比情况。

（2）分组求均值

从平均值等的角度考虑分组数据之间的差异。

（3）探索

快速探索数据的规律，包括著名的茎叶图。

（4）交叉表

专业版的EXCEL数据透视表，在展示数据的同时考虑数据之间的关系。

4.数据之间有关系吗？

从数据样本的角度考察数据之间的关联关系：

（1）独立样本T检验

数据之间有关联吗？关联度如何？

（2）配对样本T检验

用于分析成对数据的前后的绩效差异。

（3）单因素方差分析

使用频率超高的分析方法。

（4）相关分析

简单高效使用广泛的数据间关系分析方法。

5.离散型因变量的回归

Logistic回归是研究离散型因变量回归的重要手段，例如客户是否来银行存款、客户是否会欠款、客户喜欢什么品牌、产品的质量情况等等，都可以用Logistic回归进行分析。

5.1二值Logistic回归

针对客户是否购买（”yes” or “no”）、股价是否上涨（”yes” or “no”）这样的问题进行分析。

5.2名义值的Logistic回归

针对不同的选择的分析，例如上海的大学毕业生去哪个国家留学：“美国”、“欧洲”、“澳洲”这样的选择的问题，进行分析。

5.3有序类的Logistic回归

针对有序的选择的分析，例如汽车尾气标准“欧III”、“欧IV”、“欧V”这样的选择的分析。

6.离散型自变量的回归

适合于自变量是离散变量的回归分析，例如分析消费者对汽车颜色的偏好（1：黑色，2：红色，3：白色，4：灰色，5：蓝色）与购车者性别（1：男，2：女）以及职业（1：学生，2：公务员，3：公司职员，4自由职业者，5：其他职业）等之间的关系。

（1）连续变量离散化的随意性缺陷

（2）模型的选择及结果分析

7.直销模块-多种强大的分析小工具的组合

直销模块是IBM收购SPSS后推出的新的商务分析模块：

（1）客户评级工具（RFM模型）

根据消费者的最近消费日期、消费频次、总消费金额来给消费者评级并甄选出最佳客户。

（2）生成潜在客户概要文件

根据市场活动的结果，生成客户的概要文件。在将来的产品销售中，可以根据该文件，决定销售对象，以提高成功率。

（3）选择最有可能购买的消费者工具

购买倾向分析通过建立模型来预测客户购买产品的可能性。

8.分类

（1）聚类

针对多种指标下的分类，例如银行客户的分类、旅游景点的分类、财务数据的分类等等。

包括二步聚类、K-均值聚类和系统聚类等，三种聚类的应用场景不尽相同。

（2）最近邻元素分析

聚类方法在商业分析中的进一步应用。

（3）判别分析

根据消费者的特征进行判别，看他属于哪一分类？

9.商业预测

9.1一元和多元线性回归

（1）什么是数据拟合？

（2）回归方法的选择

（3）回归模型的结论解释

9.2时间序列分析

（1）移动平均分析

包括一次、二次和三次移动平均

（2）指数平滑分析

包括一次、二次和三次指数平滑

（3）ARIMA分析

ARIMA分析的内涵以及参数的调优

（4）季节分解

周期性数据的近乎完美的分解

10. 主成分分析

对于销售、财务、人事、综合竞争力等多指标的数据进行降维处理，构建评估分析模型。

（1）数据收集

（2）模型构建

（3）结果分析

（4）模型的优化

纪老师

本科毕业于大连理工大学计算机系，硕士和博士均毕业于复旦大学。长期从事数据分析、python、powerbi、VBA、人工智能、大数据、数字化转型、市场调查、EXCEL、信息检索与收集、Access、PPT、SPSS等方面的培训工作，为上海交通大学EDP中心、上海交通大学海外教育中心、上海交通大学继续教育学院、中智、时代光华（北京）、肯耐珂萨（上海）、益策、华嗣、卓华等国内知名培训机构开设过多次内训和公开课课程。立邦涂料长期合作讲师，华晨宝马长期合作讲师（数据统计分析方向、三年一签）。数据分析方面年授课量在110天左右。

纪贺元相关工作经历如下：

时间工作单位职位工作内容

1993-1995上海贝尔电话设备制造有限公司交换机工程师交换机局数据生成，局数据批量数据处理及分析，IBM大型机上编程分析

1995-1999摩托罗拉上海分公司交换机工程师通信交换机软件测试，switchmate数据整理与分析

1999-2001朗讯科技上海办事处技术支持产品的技术支持，负责相应的数据处理以及产品newsletter的资料收集和发布

2001-2003新加坡比技公司技术市场经理手机相关产品和增值业务的开发工作

2003-2007上海全成通信技术有限公司项目经理中移动和中国电信下属多个省公司的数据分析与挖掘方案的供应商，曾经领导了多个“移动业务营销支撑系统”及中移动省公司数据部和大客户部的数据分析项目

2007-至今数据分析培训师从事数据分析和挖掘方面的培训咨询工作 2017年出版《数据分析实战：基于EXCEL和SPSS系列工具的实践》一书，受到了业界的欢迎，https://item.jd.com/12080023.html。

现在第二本专著《从编程小白到python数据分析高手》已经和机械工业出版社签订出版合同，书稿正在写作中，预计2023年1月出版：

纪贺元曾经在上海贝尔、MOTOROLA、Lucent、新加坡比技公司、上海全成等公司长期工作，在过去的实际工作中，本人积累了较多的在数据分析和挖掘的实战经验， 1995年即开始使用EXCEL VBA对于Motorola电信交换机的运营数据进行分析和编程处理，1998年即开始采用SPSS软件进行数据分析和市场调查报表的分析工作，在新加坡比技公司、上海全成通信等公司组织和领导了多项移动通信增值业务数据的数据挖掘项目（采用COGNOS商业报表软件和CLEMENTINE软件）。

纪老师擅长的课程有：

本人也曾经参与或主持过多项数据分析方面、市场调研等方面的咨询项目，包括 ：

2020年：

（1）基于大数据的基金购买及止盈方式回测

（2）基金随心查项目

2018年：

（3）上海大众2019年培训内部需求调研分析，问卷800多份，包括调研数据分析以及分析报告撰写

（2）天顺风能常熟工厂生产部及BOM运维报表系统，用VBA编程，代码2.3万行

（3）思南智库营帐系统，用VBA编程，代码0.9万行

（4）宝钢集团数据分析轮训（9天，包括宝钢上海下属子公司、宝钢国际、新疆八一钢铁等

2017年：某润滑油企业市场调研数据分析

2016年：

基于百度和bing的类爬虫软件设计和编制

2015年：

上海张江高科科技园政府扶持企业资金投入产出绩效分析项目（分析工具提供）（VBA实现DEA算法）

迪皮埃复材构件（太仓、大丰）两公司生产部报表项目（VBA实现）

某证券私募企业股票指标数据跟踪与分析系统（VBA实现）

上海卷烟销售公司低焦油香烟消费者调研

2014年:

上海印钞厂统计分析培训专题咨询

苏州工业园区软环境满意度调研

上海某涂料公司3-5年发展规划-市场信息检索与利用

2013年：

（1）迪皮埃复材构件（太仓）有限公司，生产部数据流程整合咨询项目（包括VBA编码调试）

（2）上海印钞厂统计分析专题咨询

2011年：

内蒙古杏仁露产品上市前调研

2010年：

我国电子阅读器市场用户消费模式调研

2009年：

格林动力汽车尾气净化剂数据分析

杨浦区商管公司下属商业网点调研

2005年：

2005年上海移动有限公司新产品发展模式市场调研

本人擅长数据分析和市场调研等方面的培训，包括用EXCEL、EXCEL VBA、水晶易表、SPSS、SAS、CLEMENTINE等软件进行营销、生产制造、财务等方面的数据分析。

服务客户（仅列知名企业）：

汽车：上汽大众郑州、永达汽车、东风雪铁龙、东风标致、大陆汽车、奇瑞技术中心、上汽集团、标致雪铁龙、奇瑞汽车、大众汽车、大众联合、大众电子、重庆康明斯、宝马发动机、华晨宝马、优美科（中国）、天合汽车、伟巴斯特、大连中升之星、一汽大众、保时捷、天津壳牌、中石化壳牌

金融：浦发银行、交行总行、平安产险广州分公司、平安银行天津分行、360金融、陆金所、西安招商银行、深圳民生银行、建行第二总行（上海）、富邦华一、江苏中行、太平洋保险（2019轮训，10天）、富邦华一银行、平安银行、广东佛山中国人寿保险、平安产险、平安证券、汇添富基金、成都某贷款公司

医药保健：北京大鹏、因美纳、康宝莱、广州健之宝、赛诺菲、阿斯利康、上海医疗器械集团、国药集团、英特格拉、贝泰妮

互联网：欧冶云商、宝尊电商、携程、蘑菇街

电信：中移在线安徽分公司、台州移动、海南移动、湖州移动、常州移动、北京移动、北京联通、中移在线、深圳电信、中国移动集团公司、中国网通北京分公司、河南移动、杭州华数集团

工业：中广核、北京国投氢能、施耐德、晶科能源、西门子、上海电气、宝武集团、南京巴斯夫、公牛电器、德赛蓝微电子、三洋电池（苏州）、博威合金、上海印钞厂、上海造币厂、江南造船厂、可耐福（石膏板）芜湖、赛默飞世尔、金泰线业、迪皮埃（太仓）

航空：吉祥航空、诺翼航空

食品及厨具：宾三得利、苏泊尔、旺旺食品

商业及超市：华联超市、百联

其他：上海中心、上海外联发、广州景兴、中石化壳牌、浦东新区发改委（统计局）、立邦涂料、上海强生、依视路（中国）、广东国笔、大赛璐（中国）、地中海游轮（上海）

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