课程定位与适用边界 本课程聚焦于高级数据分析认证辅导,核心工具链围绕 SPSS 展开。对于习惯 Python 或 SQL 原生的开发者而言,这里存在一个明确的技术栈差异:课程教授的是商业统计软件的操作逻辑与广义线性模型应用,而非代码实现。其目标受众并非一线算法工程师,而是需要统筹数据项目、参与招投标方案编写,或在企业内部推动数据化决策的管理者与技术负责人。…
本课程聚焦于高级数据分析认证辅导,核心工具链围绕 SPSS 展开。对于习惯 Python 或 SQL 原生的开发者而言,这里存在一个明确的技术栈差异:课程教授的是商业统计软件的操作逻辑与广义线性模型应用,而非代码实现。其目标受众并非一线算法工程师,而是需要统筹数据项目、参与招投标方案编写,或在企业内部推动数据化决策的管理者与技术负责人。门槛方面,建议学习者至少具备基础统计学概念,理解均值、方差、显著性检验等术语,否则在案例实操环节可能感到吃力。如果你需要从零手搓回归模型,本课不是首选;但如果你需要在复杂业务场景中快速落地统计分析方案并获取权威认证,这是一份结构完整的实战指南。
全课程约 20 小时,采用理论讲授叠加案例实操的形式。内容以一般线性模型为基石,涵盖方差分析、相关分析及回归分析等基础统计方法,进而延伸至广义线性模型的高级应用。建议初次接触该体系的学习者,优先聚焦第一章的线性模型部分,这是理解后续复杂统计推断的基础框架。在掌握 SPSS 界面操作与参数配置后,再深入第二章的进阶模型。这种由浅入深的结构有助于建立完整的统计思维,而非仅停留在工具按钮的机械点击上。学习过程中,应特别注意不同检验方法的选择逻辑,例如何时使用独立样本 t 检验而非方差分析,这直接影响后续模型构建的准确性。
学完本课程后,学习者应具备独立运用 SPSS 解决非结构化业务问题的能力,包括数据清洗、统计检验、模型构建及结果解读。更重要的是,你将获得申请工信部【高级数据分析】及【高级大数据分析师】认证的理论基础与操作熟练度。资料包的案例库是练习的核心,建议边看视频边复现每一个操作步骤,重点在于理解不同统计方法背后的业务含义。通过对照案例数据反复调试参数,你将能够独立完成从原始数据到统计报告的全流程,满足企业级大数据分析项目的交付要求。同时,课程提供的认证考试要点可作为复习提纲,帮助你在实战操作与理论考试之间建立有效衔接。
一、课程背景 大数据的发展是国家级战略。未来五年我国大数据市场规模年均增速将超过30%,国内大数据人才缺口将非常突出。培养大数据人才尤其是高端人才迫在眉睫。 二、学习目标 学习SPSS的基本操作及常用的统计分析方法。 学会通过SPSS解决实际业务问题。 申请工信部【高级数据分析】【高级大数据分析师】认证证书 三、课程对象 各基础通信运营商,各级大数据建设工作领导小组办公室负责人。 信息化企事业及大数据产品企业管理者、产品负责人(房地产、电子商务、物联网、互联网、新一代信息技术,智慧产品、智慧城市软硬件供应商等相关企业)大数据规划设计院相关人员等。 大数据,云计算相关专业的高校讲师,学生 对大数据感兴趣的业内人士。 建设大数据项目,需要投标的单位。 四、课程时间 20小时 五、授课形式 理论讲授+案例实操 六、课程纲要 第一章:一般线性模型分析(方差、相关、回归) 第二章:广义线性模型分析(卡方、逻辑回归、评分卡) 第三章:特征筛选与市场细分(主成分分析、客户画像、客户价值模型) 第四章:神经网络与时间序列分析
684dd85b-b5b7-4181-a661-ea06a8393ed5.png (158.5 KB, 下载次数: 0) 2025-3-2 08:46 上传 课程介绍: 一、课程背景 大数据的发展是国家级战略。未来五年我国大数据市场规模年均增速将超过30%,国内大数据人才缺口将非常突出。培养大数据人才尤其是高端人才迫在眉睫。 二、学习目标 学习SPSS的基本操作及常用的统计分析方法。 学会通过SPSS解决实际业务问题。 申请工信部【高级数据分析】【高级大数据分析师】认证证书 三、课程对象 各基础通信运营商,各级大数据建设工作领导小组办公室负责人。 信息化企事业及大数据产品企业管理者、产品负责人(房地产、电子商务、物联网、互联网、新一代信息技术,智慧产品、智慧城市软硬件供应商等相关企业)大数据规划设计院相关人员等。 大数据,云计算相关专业的高校讲师,学生 对大数据感兴趣的业内人士。 建设大数据项目,需要投标的单位。 四、课程时间 20小时 五、授课形式 理论讲授+案例实操 六、课程纲要 第一章:一般线性模型分析(方差、相关、回归) 第二章:广义线性模型分析(卡方、逻辑回归、评分卡) 第三章:特征筛选与市场细分(主成分分析、客户画像、客户价值模型) 第四章:神经网络与时间序列分析 课程目录: 第1章: 一般线性模型分析 课时 1 : SPSS基本知识介绍 任务1: 课程配套数据 课时 2 : 一般线性模型分析【1】 课时 3 : 一般线性模型分析【2】 课时 4 : 一般线性模型分析【3】 课时 5 : 一般线性模型分析【4】 第2章: 广义线性模型分析 课时 6 : 广义线性模型分析【1】 课时 7 : 广义线性模型分析【2】 课时 8 : 广义线性模型分析【3】 课时 9 : 广义线性模型分析【4】 课时 10 : 广义线性模型分析【5】 第3章: 特征筛选与市场细分 课时 11 : 特征筛选与市场细分【1】 课时 12 : 特征筛选与市场细分【2】 课时 13 : 特征筛选与市场细分【3】 课时 14 : 特征筛选与市场细分【4】 课时 15 : 特征筛选与市场细分【5】 第4章: 神经网络与时间序列分析 课时 16 : 神经网络与时间序列分析【1】 课时 17 : 神经网络与时间序列分析【2】 课时 18 : 神经网络与时间序列分析【3】 任务1: 专项技术高级数据分析考试题 课时 19 : 神经网络与时间序列分析【4】 资料目录:│ 1.方差、相关、回归.pdf │ 2.卡方、logistic回归、评分卡.pdf │ 3.特征筛选、主成分回归.pdf │ 4.市场细分:客户画像.pdf │ 5.市场细分:客户价值模型.pdf │ 6.神经网络.pdf │ 7.决策树.pdf │ 8.时间序列.pdf │ get【所有文件内容】.bat │ 专项技术大数据分析师高级考试题.docx │ 假设检验.pdf │ 数据准备.pdf │ 数据分析流程.pdf │ 考试题.zip │ 讲师简介.pdf │ 课后阅读建议.txt │ ├─data │ 07EED89F78.AmosP │ bankloan_binning.sav │ class.sas7bdat │ data_access3.txt │ performance.sav │ pm_customer_train2.sav │ ss.sav │ 商品材质.sav │ 太阳黑子活动.sav │ 客户信息表.sav │ 收益率.sav │ 相关矩阵格式.sav │ 短期绩效.sav │ 短期绩效.xlsx │ 购买力.sav │ └─考试题 bankloan_binning.sav missing(完整数据).sav missing(缺失数据).sav performance.sav 商品材质.sav 拒退.sav 数据分析需求.docx 短期绩效.sav