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曙海--工程师的项目导师。

曙海讲师体系和课程体系历经多年升级，形成了以项目实战经验丰富的工程师为基础，产学研相结合的体系，曙海的学员大部分来自外资企业、上市公司的，研究所的工程师或高校老师，很多学员都参加工作很多年了，这对曙海的讲师形成很高的要求，曙海的讲师队伍名校博士、硕士学历的工程师占绝大多数，他们大部分为上海贝尔，TI德州仪器，华为，中科院，中兴，Xilinx,Intel英特尔,NI公司，Cadence公司,Synopsys，IBM，Altera，Oracle，synopsys，微软，飞思卡尔等大型公司高级工程师，项目经理，技术支持专家，他们有着深厚的专业技能和技术素养，丰富的项目实战经验，基本上都有十多年实际项目经验，开发过多个大型项目。

针对客户实际需求，案例教学，边讲边练，互动式授课，曙海的专家讲师以专业、敬业的精神，倾囊相授，不辜负每个学员的托付和期望。

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曙海--IT高端培训的良心技术服务机构，一站式软硬件技术服务平台。

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SPSS软件初中级应用培训班

课程背景

SPSS Statistics统计分析软件简介

SPSS Statistics 统计分析软件是一款在调查统计行业、市场研究行业、医学统计、政府和企业的数据分析应用中久享盛名的统计分析工具，是世界上早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生于1968年研制，1984年SPSS首先推出了世界上第一个统计分析软件微机版本SPSS/PC+，极大地扩充了它的应用范围，并使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域，世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价与称赞。在国际学术界有条不成文的规定，即在国际学术交流中，凡是用SPSS软件完成的计算和统计分析，可以不必说明算法，由此可见其影响之大和信誉之高。

功能全面的统计分析软件

SPSS Statistics非常全面地涵盖了数据分析的整个流程，提供了数据获取、数据管理与准备、数据分析、结果报告这样一个数据分析的完整过程。特别适合设计调查方案、对数据进行统计分析，以及制作研究报告中的相关图表。对于阅读统计分析报告的用户来讲，也已经非常熟悉由SPSS Statistics软件制作完毕的图表。

班级规模及环境--热线:4008699035 手机:15921673576/13918613812( 微信同号)

坚持小班授课，为保证培训效果，增加互动环节，每期人数限3到5人。

开课时间和上课地点

上课地点：【上海】：同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【深圳分部】：电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院【北京分部】：北京中山/福鑫大楼【南京分部】：金港大厦(和燕路) 【武汉分部】：佳源大厦（高新二路）【成都分部】：领馆区1号（中和大道）【沈阳分部】：沈阳理工大学/六宅臻品【郑州分部】：郑州大学/锦华大厦【石家庄分部】：河北科技大学/瑞景大厦【广州分部】：广粮大厦【西安分部】：协同大厦
近开课时间(周末班/连续班/晚班）：SPSS软件初中级：2024年12月30日......(欢迎您垂询，视教育质量为生命！)

实验设备和授课方式

　    ☆资深工程师授课


        ☆注重质量
        ☆边讲边练
        ☆合格学员免费推荐工作



        专注高端培训17年，曙海提供的课程得到本行业的广泛认可，学员的能力
        得到大家的认同，受到用人单位的广泛赞誉。

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新优惠

☆在读学生凭学生证，可优惠500元。

质量保障

        1、培训过程中，如有部分内容理解不透或消化不好，可免费在以后培训班中重听；
        2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。

课程大纲

1. 统计分析概述与SPSS软件

1) 时间序列实例；
2) 时间序列的组成成分；
3) 时间序列分析方法简介；
4) 平稳时间序列；

2. SPSS之数据输入与建立

1) 统计分析要求的数据格式
2) 单选题、多选题、开放题的数据录入；
3) 变量属性：变量名、变量标签、值标签、变量类型、缺失值；
4) 读取SPSS格式、Excel格式、文本格式、数据库等格式数据；

3. SPSS之数据描述

1) 时间序列实例；
2) 时间序列的组成成分；
3) 抽样分布；
4) 参数估计；
5) 假设检验；

4. 方差分析模型

1) 功率表设计n单因素方差分析的数据格式、操作方法与结果解读；
2) 方差分析中各种两两比较方法的选择、操作和结果解读；
3) 一元多因素方差分析模型的原理、操作和结果解读；
4) 多元方差分析模型的原理、操作方法和结果解读；
5) 相应的图形工具在分析中的应用；

5. 相关、回归分析模型

1) 线性回归模型的原理、分析步骤、操作和结果解读；
2) 逐步、前进、后退三种筛选方法的含义与用法、分析结果的阅读；
3) 各种常用模型诊断工具（分类图等）的用法；
4) 加权小二乘法、两阶段小二乘法的原理、操作和结果解读；

6. 分类数据分析

1) 列联表分析；
2) 离散选择模型；
3) nlogit模型；

7. 常用抽样技术

1) 抽样技术概述；
2) 概率抽样技术；
3) 非概率抽样技术；