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                 班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號)
                     堅持小班授課,為保證培訓效果,增加互動環節,每期人數限3到5人。
                 上課時間和地點
              上課地點:【上海】:同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院 【北京分部】:北京中山學院/福鑫大樓 【南京分部】:金港大廈(和燕路) 【武漢分部】:佳源大廈(高新二路) 【成都分部】:領館區1號(中和大道) 【沈陽分部】:沈陽理工大學/六宅臻品 【鄭州分部】:鄭州大學/錦華大廈 【石家莊分部】:河北科技大學/瑞景大廈 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協同大廈
            最近開課時間(周末班/連續班/晚班):2025年7月14日..用心服務..........--即將開課--......................
                 實驗設備
                   ☆資深工程師授課
                    
                    ☆注重質量 ☆邊講邊練

                    ☆合格學員免費推薦工作
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                 質量保障
             

                    1、培訓過程中,如有部分內容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
                    2、課程完成后,授課老師留給學員手機和Email,保障培訓效果,免費提供半年的技術支持。
                    3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

             
            課程大綱
               
             

             

            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6106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

             

            第一章問卷調查數據分析與信度分析(一)

             

            第一章問卷調查數據分析與信度分析(二)

             

            第一章問卷調查數據分析與信度分析(三)

             

            第二章方差分析(一)

             

            第二章方差分析(二)

             

            第三章 Logistic回歸

             

            第四章聚類分析

             

            第五章判別分析

             

            第六章主成分分析、因子分析(一)

             

            第六章主成分分析、因子分析(二)

             

            第七章時間序列分析

             

            第八章對應分析

             

            第九章典型相關分析

             

            第十章多維尺度分析

             

            第十一章決策樹

             

            第十二章神經網絡

             

            第十三章生存分析

             

             
             
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