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【推荐】考前最后一波CDA1级SPSS专题课程

CDA数据分析师 · 公众号 · 大数据 · 2017-05-10 18:10

正文

作者 CDA 数据分析师

现在是一个信息爆炸的时代，各种学习资源和渠道层出不穷，很多时候，你不是没有选择，而是无法做出选择。学习数据分析是个麻烦的事情，从哪里入手也是件麻烦的事情。网上信息太多，我们都经历转发某类文章，加某类QQ群，然后可以下载一大堆资料，但是下载后就一直放在那其实一直都没有看过，所以贪多嚼不烂，建议一开始学习的切入，只需要找准几个精准优秀的资源，选准一个点之后认真学习一定是最优效率的。

如果你对数据科学感兴趣，同时又不想掌握复杂的编程语言，我推荐你学习SPSS作为数据分析入门工具。

一、读书是最有效的学习路径 ，这里我推荐张文彤老师的如下系列书籍：

1.《 SPSS统计分析基础教程》 豆瓣评分8.7分

本书以真实案例贯穿，从统计分析实战的角度出发详细介绍SPSS界面操作、数据管理、、统计描述、统计图表制作和常用数据分析的原理与实际操作，并结合SPSS的强大功能进行很好地扩展。书中还提供医疗、经济、市场研究等各行业的综合案例，完全从实际案例出发讲解各类方法的综合运用，以更好地协助读者提高实战能力。

2.《SPSS统计分析高级教程》 豆瓣评分8.8分

本书全面、系统地介绍了各种多变量统计模型、多元统计分析模型、智能统计分析方法的原理和软件实现。在书中作者结合自身多年的统计分析实战和SPSS行业应用经验，侧重于对统计新方法、新观点的讲解。

以上两本教材帮助大家从入门到精通足矣。

二、在线教程 是最快速的学习路径。

1. 张文彤老师也有对应视频课程，可以在人大经济论坛找到：《张文彤SPSS初中级教程》、《张文彤SPSS高级教程》；

2. CDA官方网站有SPSS数据分析入门的公开课课程： http://www.cda.cn/gkk/17.html

3. 此处容许我打一波广告。CDA1级业务数据分析-SPSS专题课程自开设以来，备受学员好评，课程从银行、电信、经济、市场研究等多行业真实案例出发，深入浅出的讲解SPSS统计分析的全貌。

三、如果自学过程中遇到问题怎么办 ，推荐如下探讨的途径：

1. 经管之家(原人大经济论坛)

国内最大的经济、管理、金融、统计在线教育和咨询网站。人大经济论坛包含了很多的材料供大家学习，你所需要的软件、书籍、视频教程基本都可以找到。同时也有很多老师，大牛为大家解答问题，其中计量经济学与统计论坛五区有SPSS的专版。

2. CDA数据分析师公众号

CDA数据分析师致力于数据科学领域的教育和认证。CDA社群也免费提供公开课、教育咨询等资源。

CDA LEVEL I业务数据分析师旨在以最简易的工具和技能培养业务数据分析和实践运用能力。SPSS方向使用SPSS+Excel工具，结合银行、电信、零售等行业案例深入浅出讲解数据分析的流程和方法。

CDA LEVEL I业务数据分析师 旨在以最简易的工具和技能培养业务数据分析和实践运用能力。SPSS方向使用SPSS+Excel工具，结合银行、电信、零售等行业案例深入浅出讲解数据分析的流程和方法。

考前最后一波课程，5月28号开课，快来充电吧！

培训信息

北京&远程（SPSS专题）：5月28~6月18（8天）

授课安排：现场班6900元，远程班4900元

(1) 授课方式：面授直播两种形式，中文多媒体互动式授课方式

(2) 授课时间：上午9:00-12:00，下午13:30-16:30，16:30-17:00(答疑)

(3) 学习期限：现场与视频结合，长期学习加练习答疑。

课程大纲

第一阶段：[5.28] 数理统计基础与SQL语言

1.商业数据分析前沿与概述
2.数据分析流程与方法论
3.数理统计基础知识
4.随机事件与随机变量
5.正态分布与中心极限定理
6.其他统计学三大分布
7.描述性统计分析
8.SQL数据库语言简介
9.Mysql安装、配置与实操

第二阶段：[5.29]数据分析统计基础理论P2

1.随机抽样知识

2.抽样估计基础

3.假设检验基础

4.方差分析

5.相关与回归分析

6.数据分析理论基础总结

第三阶段：[6.03]数据预处理技术P1

1.数据分析与SPSS介绍

a.实例演示

b.SPSS 的特点

c.SPSS 界面介绍

2.数据的输入与保存

a.数据获取及其格式

b.SPSS 数据变量详解

c.SPSS 访问外部数据

第四阶段：[6.04]数据预处理技术P2

1.数据预处理及分析

2.数据清理

3.新变量生成

4.描述统计分析

5.SPSS 统计图形与可视化

a.散点图（交互式）

b.比较子组

c.回归变量图

第五阶段：[6.10]数据分析与建模技术

1.相关分析

2.回归分析基础

3.简单回归分析

4.多元回归分析

a.案例分析：商品韧性材料的影响因素及其预测分析

5.卡方分析

a.案例分析：商品投诉因素分析

第六阶段：[6.11]数据分析与建模技术

1. 二分类 logistic 分析a.客户违约信息预测

2. 主成分分析与聚类分析

a.主成分分析

b.两步聚类法

3. RFM 客户价值模型

4. 统计报表过程

第七阶段：[6.17~18]案例分析及业务应用

1.数据挖掘方法论介绍

2.回归分析与因子分析方法

3.市场调研-用户体验评测案例（全咨询项目）

4.业务分析-球员综合评价案例

5.信用卡产能预测与监控

6.贷款违约预测建模全流程

讲师介绍

马明

数据系统架构师和数据科学家，目前致力于机器学习在金融领域应用，例如时序分析和异常检测。曾任新浪微博数据中心系统架构师和新浪内部培训师，在数据分析领域有多年经验。

丁亚军

CDA数据分析师讲师/首席数据分析师。现任职于人大经济论坛评谷数据处理与分析研究中心，兼职中国学习路径图国际培训中心技术顾问，SAS、SPSS高级统计学讲师。曾参与2012国家宏观经济预测、中国城镇居民家庭投资调查、泸州老窖目标管理与绩效考核等大型数据处理项目，具有丰富的数据处理经验。

课程优惠

1.全日制在读学生8折优惠（需提供证件证明）；

2.参加过论坛其他现场班老学员9折优惠；

3.三人及以上9折优惠，五人及以上8折优惠；

4.同时报名参加LEVELⅠ和LEVEL Ⅱ享受8折优惠。

报名流程

1.在线填写报名信息

CDA官网：

CDA微店：

2.给予反馈，确认报名信息

3.网上缴费

4.开课前一周发送电子版课件和教室路线图

联系我们

电话：010-68411404

手机： 18010006628（陈老师）QQ：3140805120

18811331062（田老师）QQ：2881989709

邮箱： [email protected]

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