【培訓對象】
本課程的對象為企業(yè)營銷、財務(wù)、人事、生產(chǎn)研發(fā)等方面的各種層次的人員，為了方便學員理解本課程，授課講師已經(jīng)將SPSS中比較晦澀和學術(shù)化的部分剔除，即使學員沒有正規(guī)的統(tǒng)計分析基礎(chǔ)，也能夠較好較快地學習并應(yīng)用SPSS。

【培訓收益】
（1）掌握統(tǒng)計分析的基本概念、術(shù)語、分析流程 （2）全面系統(tǒng)掌握SPSS （3）提升數(shù)據(jù)分析和挖掘能力

1.統(tǒng)計分析基礎(chǔ)
1.1統(tǒng)計分析基本概念
包括假設(shè)檢驗、平均值、標準差、峰度、偏度、中位數(shù)、眾數(shù)、R2、曲線擬合等。
1.2SPSS基本操作
（1）從EXCEL中導(dǎo)入數(shù)據(jù)（突破EXCEL 100萬數(shù)據(jù)的限制）
（2）給數(shù)據(jù)添加值標簽
（3）修改數(shù)據(jù)數(shù)值值（數(shù)據(jù)、分類、有序等）

2.分析報表和圖形
可以根據(jù)自己的分析需要，使用SPSS輸出自己的專業(yè)數(shù)據(jù)報表。
2.1報表
（1）按照觀測量概述
（2）按行概述
（3）按列概述
2.2分析圖形
（1）多維度圖形的繪制
（2）強大的面板圖
（3）圖形分析的效果優(yōu)化

3.數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計
描述統(tǒng)計可以對數(shù)據(jù)規(guī)律有著很好的把握。
（1）頻率表
快速了解數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)分布以及與標準正態(tài)圖的對比情況。
（2）分組求均值
從平均值等的角度考慮分組數(shù)據(jù)之間的差異。
（3）探索
快速探索數(shù)據(jù)的規(guī)律，包括著名的莖葉圖。
（4）交叉表
專業(yè)版的EXCEL數(shù)據(jù)透視表，在展示數(shù)據(jù)的同時考慮數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。

4.數(shù)據(jù)之間有關(guān)系嗎？
從數(shù)據(jù)樣本的角度考察數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系：
（1）獨立樣本T檢驗
數(shù)據(jù)之間有關(guān)聯(lián)嗎？關(guān)聯(lián)度如何？
（2）配對樣本T檢驗
用于分析成對數(shù)據(jù)的前后的績效差異。
（3）單因素方差分析
使用頻率超高的分析方法。
（4）相關(guān)分析
簡單高效使用廣泛的數(shù)據(jù)間關(guān)系分析方法。

5.離散型因變量的回歸
Logistic回歸是研究離散型因變量回歸的重要手段，例如客戶是否來銀行存款、客戶是否會欠款、客戶喜歡什么品牌、產(chǎn)品的質(zhì)量情況等等，都可以用Logistic回歸進行分析。
5.1二值Logistic回歸
針對客戶是否購買（”yes” or “no”）、股價是否上漲（”yes” or “no”）這樣的問題進行分析。
5.2名義值的Logistic回歸
針對不同的選擇的分析，例如上海的大學畢業(yè)生去哪個國家留學：“美國”、“歐洲”、“澳洲”這樣的選擇的問題，進行分析。
5.3有序類的Logistic回歸
針對有序的選擇的分析，例如汽車尾氣標準“歐III”、“歐IV”、“歐V”這樣的選擇的分析。

6.離散型自變量的回歸
適合于自變量是離散變量的回歸分析，例如分析消費者對汽車顏色的偏好（1：黑色，2：紅色，3：白色，4：灰色，5：藍色）與購車者性別（1：男，2：女）以及職業(yè)（1：學生，2：公務(wù)員，3：公司職員，4自由職業(yè)者，5：其他職業(yè)）等之間的關(guān)系。
（1）連續(xù)變量離散化的隨意性缺陷
（2）模型的選擇及結(jié)果分析

7.直銷模塊-多種強大的分析小工具的組合
直銷模塊是IBM收購SPSS后推出的新的商務(wù)分析模塊：
（1）客戶評級工具（RFM模型）
根據(jù)消費者的最近消費日期、消費頻次、總消費金額來給消費者評級并甄選出最佳客戶。
（2）生成潛在客戶概要文件
根據(jù)市場活動的結(jié)果，生成客戶的概要文件。在將來的產(chǎn)品銷售中，可以根據(jù)該文件，決定銷售對象，以提高成功率。
（3）選擇最有可能購買的消費者工具
購買傾向分析通過建立模型來預(yù)測客戶購買產(chǎn)品的可能性。

8.分類
（1）聚類
針對多種指標下的分類，例如銀行客戶的分類、旅游景點的分類、財務(wù)數(shù)據(jù)的分類等等。
包括二步聚類、K-均值聚類和系統(tǒng)聚類等，三種聚類的應(yīng)用場景不盡相同。
（2）最近鄰元素分析
聚類方法在商業(yè)分析中的進一步應(yīng)用。
（3）判別分析
根據(jù)消費者的特征進行判別，看他屬于哪一分類？

9.商業(yè)預(yù)測
9.1一元和多元線性回歸
（1）什么是數(shù)據(jù)擬合？
（2）回歸方法的選擇
（3）回歸模型的結(jié)論解釋
9.2時間序列分析
（1）移動平均分析
包括一次、二次和三次移動平均
（2）指數(shù)平滑分析
包括一次、二次和三次指數(shù)平滑
（3）ARIMA分析
ARIMA分析的內(nèi)涵以及參數(shù)的調(diào)優(yōu)
（4）季節(jié)分解
周期性數(shù)據(jù)的近乎完美的分解

10. 主成分分析
對于銷售、財務(wù)、人事、綜合競爭力等多指標的數(shù)據(jù)進行降維處理，構(gòu)建評估分析模型。
（1）數(shù)據(jù)收集
（2）模型構(gòu)建
（3）結(jié)果分析
（4）模型的優(yōu)化 

紀賀元，男，本科畢業(yè)于大連理工大學計算機系，復(fù)旦大學MBA。長期從事數(shù)據(jù)分析、python、市場調(diào)查、EXCEL、信息檢索與收集、Access、PPT、SPSS等方面的培訓工作，為上海交通大學EDP中心、上海交通大學繼續(xù)教育學院、時代光華（北京）、肯耐珂薩（上海）、益策、華嗣、卓華等國內(nèi)知名培訓機構(gòu)開設(shè)過多次內(nèi)訓和公開課課程。立邦涂料長期合作講師，華晨寶馬長期合作講師（數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方向、三年一簽）。Excel、數(shù)據(jù)分析方面年授課量在85天左右。
2017年出版《數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)：基于EXCEL和SPSS系列工具的實踐》一書，受到了業(yè)界的歡迎，https://item.jd.com/12080023.html。

現(xiàn)在第二本專著《從編程小白到python數(shù)據(jù)分析高手》正在寫作中，預(yù)計2021年春季出版：

紀賀元曾經(jīng)在上海貝爾、MOTOROLA、Lucent、新加坡比技公司、上海全成等公司長期工作，在過去的實際工作中，本人積累了較多的在數(shù)據(jù)分析和挖掘的實戰(zhàn)經(jīng)驗， 1995年即開始使用EXCEL VBA對于Motorola電信交換機的運營數(shù)據(jù)進行分析和編程處理，1998年即開始采用SPSS軟件進行數(shù)據(jù)分析和市場調(diào)查報表的分析工作，在新加坡比技公司、上海全成通信等公司組織和領(lǐng)導(dǎo)了多項移動通信增值業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘項目（采用COGNOS商業(yè)報表軟件和CLEMENTINE軟件）。
紀老師擅長的課程有：

本人也曾經(jīng)參與或主持過多項數(shù)據(jù)分析方面、市場調(diào)研等方面的咨詢項目，包括：
2018年：
（1）上海大眾2019年培訓內(nèi)部需求調(diào)研分析，問卷800多份，包括調(diào)研數(shù)據(jù)分析以及分析報告撰寫
（2）天順風能常熟工廠生產(chǎn)部及BOM運維報表系統(tǒng)，用VBA編程，代碼2.3萬行
（3）思南智庫營帳系統(tǒng)，用VBA編程，代碼0.9萬行
（4）寶鋼集團數(shù)據(jù)分析輪訓（9天，包括寶鋼上海下屬子公司、寶鋼國際、新疆八一鋼鐵等
2017年：某潤滑油企業(yè)市場調(diào)研數(shù)據(jù)分析
2016年：
基于百度和bing的類爬蟲軟件設(shè)計和編制
2015年：
上海張江高科科技園政府扶持企業(yè)資金投入產(chǎn)出績效分析項目（分析工具提供）（VBA實現(xiàn)DEA算法）
迪皮埃復(fù)材構(gòu)件（太倉、大豐）兩公司生產(chǎn)部報表項目（VBA實現(xiàn)）
某證券私募企業(yè)股票指標數(shù)據(jù)跟蹤與分析系統(tǒng)（VBA實現(xiàn)）
上海卷煙銷售公司低焦油香煙消費者調(diào)研
2014年:
上海印鈔廠統(tǒng)計分析培訓專題咨詢
蘇州工業(yè)園區(qū)軟環(huán)境滿意度調(diào)研
上海某涂料公司3-5年發(fā)展規(guī)劃-市場信息檢索與利用
2013年：
（1）迪皮埃復(fù)材構(gòu)件（太倉）有限公司，生產(chǎn)部數(shù)據(jù)流程整合咨詢項目（包括VBA編碼調(diào)試）
（2）上海印鈔廠統(tǒng)計分析專題咨詢
2011年：
內(nèi)蒙古杏仁露產(chǎn)品上市前調(diào)研
2010年：
我國電子閱讀器市場用戶消費模式調(diào)研
2009年：
格林動力汽車尾氣凈化劑數(shù)據(jù)分析
楊浦區(qū)商管公司下屬商業(yè)網(wǎng)點調(diào)研
2005年：
2005年上海移動有限公司新產(chǎn)品發(fā)展模式市場調(diào)研

本人擅長數(shù)據(jù)分析和市場調(diào)研等方面的培訓，包括用EXCEL、EXCEL VBA、水晶易表、SPSS、SAS、CLEMENTINE等軟件進行營銷、生產(chǎn)制造、財務(wù)等方面的數(shù)據(jù)分析。 

• 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析II（Excel）

   

  【課程背景】數(shù)據(jù)分析有多個含義，普通含義的數(shù)據(jù)分析包括展現(xiàn)數(shù)據(jù)的趨勢，對數(shù)據(jù)做分類匯總，發(fā)現(xiàn)其中的TOPN數(shù)據(jù)，對比數(shù)據(jù)的不同與變化等。這些常規(guī)分析可以通過數(shù)據(jù)透視表來完成。這些內(nèi)容在課程《業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析I》中已經(jīng)詳細介紹了。而對數(shù)據(jù)的深入分析還包括發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的模式，規(guī)律，相關(guān)性及因果關(guān)系，預(yù)測未來業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析從而發(fā)現(xiàn)問題等等。 ..

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• 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析I（Excel）

   

  【課程背景】數(shù)據(jù)分析是數(shù)據(jù)應(yīng)用的重要目的。海量的，紛繁復(fù)雜的原始數(shù)據(jù)只有經(jīng)過分析才能抽取關(guān)鍵信息，獲得對數(shù)據(jù)的準確認知，才能對未來起到知道作用。本課程從準備數(shù)據(jù)開始，一步一步的經(jīng)過數(shù)據(jù)整理，分析，最終做出報表呈現(xiàn)分析結(jié)果，并通過各個領(lǐng)域的案例，使您可以快速將學習到的分析和預(yù)測方法落實到您的實際工作中?！菊n程大綱】（..

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• 數(shù)據(jù)分析與圖示化呈現(xiàn)技巧

   

  課程背景據(jù)統(tǒng)計，我們?nèi)粘９ぷ髦?，通過視覺獲取的信息超過70%，所以如何將數(shù)據(jù)圖示化、視覺化，如果讓老板、領(lǐng)導(dǎo)或者客戶、消費者在短時間內(nèi)迅速get到你想表達的信息在當今信息化時代顯得尤為重要?；谏虅?wù)應(yīng)用需要，Office高效辦公專家李憲磊老師以多年的企業(yè)實戰(zhàn)工作經(jīng)驗和企業(yè)實際需求為出發(fā)點，開發(fā)出《數(shù)據(jù)分析與圖示化呈現(xiàn)技巧》課程。本課程結(jié)合日常的數(shù)據(jù)信..

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• 服裝行業(yè)終端店長——店鋪商品數(shù)據(jù)分析課程

   

  【課程大綱】1.店鋪商品的構(gòu)成分析2.店鋪商品的訂貨方法3.店鋪商品數(shù)據(jù)分析的要點4.店鋪商品陳列的方法5.店鋪商品促銷管理方法6. 店鋪商品庫存管理

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• 新零售用戶行為數(shù)據(jù)分析與產(chǎn)品優(yōu)化

   

  第一單元 用戶分類1.用戶分析集中的三個方面u用戶統(tǒng)計監(jiān)控u用戶定向營銷u用戶調(diào)研2.互聯(lián)網(wǎng)思維——用戶為中心u顧客-用戶u顧客為中心-用戶為中心u顧客至上-用戶體驗至上3.用戶分析的指標u訪問用戶數(shù)u新用戶數(shù)u活躍用戶數(shù)u流失用戶數(shù)4.新老用戶5.新活躍用戶和流失用戶 ..

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• 移動互聯(lián)網(wǎng)時代的精焳營銷-數(shù)據(jù)分析

   

  一、大數(shù)據(jù)未來的通行證美國的大數(shù)據(jù)、阿里的大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)改變未來未來誰是王者案例：未來的一天、IBM的規(guī)劃二、數(shù)據(jù)分析五步法1）數(shù)據(jù)搜集數(shù)據(jù)搜集不等CRM2）數(shù)據(jù)清洗3）數(shù)據(jù)建模4) 數(shù)據(jù)整理三、市場調(diào)查1）市場調(diào)研帶來哪些價值機會點研究品牌研究廣告促銷研究滿意度研究四、數(shù)據(jù)分..

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