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數據分析與數據挖掘之SPSS工具入門與提高

培訓講師：傅一航

講師背景：
傅一航，華為系大數據專家。傅一航，男，計算機軟件與理論碩士研究生（研究方向：數據挖掘、搜索引擎）。在華為工作十年，五篇國家專利，在華為工作期間獲得華為數項獎項，曾在英國、日本、荷蘭等國家做項目，對大數據有深入的研究。傅老師專注于大數據分析與詳細>>

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數據分析與數據挖掘之SPSS工具入門與提高詳細內容

數據分析與數據挖掘之SPSS工具入門與提高

**部分：數據統(tǒng)計基礎知識（基礎，決定你的高度）

1、三大統(tǒng)計軟件工具介紹

Ø SAS統(tǒng)計分析系統(tǒng)

Ø SPSS統(tǒng)計產品與服務解決方案

Ø BMDP生物醫(yī)學數據處理軟件

2、數據統(tǒng)計基礎知識

Ø 集中程度：均值、中位數、眾數

Ø 離開程度：方差、標準差、極差

Ø 分布趨勢：偏度、峰度

3、概率統(tǒng)計基礎知識

Ø 概率基本概念

Ø 條件概率

4、數據挖掘概述

5、數據挖掘標準流程（CRISP-DM）

Ø 商業(yè)理解

Ø 數據準備

Ø 數據理解

Ø 模型建立

Ø 模型評估

Ø 模型應用

案例演練：客戶匹配度模型—數據建模

第二部分：SPSS操作入門（預處理、探索性分析）

1、數據挖掘基礎操作

Ø SPSS功能介紹

Ø 數據錄入

Ø 數據外部數據導入（文本、Excel表格、數據庫、其它）

2、數據預處理

Ø 數據排序（排序個案）

Ø 重復數據處理（標識重復個案）

Ø 缺失值處理（替換缺失值）

Ø 生成新變量（計算變量、重新編碼）

Ø 數據分組（分類匯總）

Ø 數據合并（合并文件）

3、描述性統(tǒng)計

Ø 連續(xù)變量統(tǒng)計描述

Ø 分類變量統(tǒng)計描述

第三部分：統(tǒng)計圖表分析（看圖說話）

1、柱狀圖

2、線圖

3、餅圖

4、高低圖

5、箱圖

6、散點圖

7、直方圖

8、莖葉圖

Ø 案例演練：圖形繪制

第四部分：基于統(tǒng)計方法論的數據分析

1、參數檢驗分析（樣本均值檢驗）

Ø 假設檢驗概述

Ø 參數檢驗適用場景

Ø 案例演練：電信ARPU值評估分析

Ø 案例演練：促銷效果評估

2、非參數檢驗（樣本分布檢驗）

Ø 非參數檢驗概述

Ø 非參數檢驗適用場景

案例演練：產品合格率檢驗

案例演練：兒童身高差異檢驗

案例演練：訓練新方法有效性檢驗

案例演練：促銷方式效果檢驗

案例演練：客戶滿意度差異檢驗

3、相關分析（相關程度計算）

Ø 相關分析概述

案例演練：腰圍與體重的相關分析

案例演練：家庭生活開支的相關分析

4、方差分析（影響因素分析）

Ø 方差分析概述

Ø 方差分析適用場景

案例演練：廣告形式、地區(qū)對銷量的影響因素分析

案例演練：飼料與生豬體重的影響分析

5、時間序列分析（預測分析）

Ø 時序分析概述

Ø 時序分析適用場景

案例演練：電視機銷量預測分析

案例演練：證券交易所綜合指數收益率序列分析

案例演練：汽車銷量預測分析

6、回歸分析（預測分析）

Ø 回歸分析概述

Ø 回歸分析適用場景

Ø 線性回歸分析

案例演練：工資與工齡的關系分析

Ø 邏輯回歸分析

案例演練：客戶購買預測分析

案例演練：品牌選擇預測分析

第五部分：SPSS高級數據挖掘分析

7、聚類分析（Clustering）

Ø 聚類方法原理介紹

Ø 聚類方法適用場景

Ø 系統(tǒng)聚類

案例演練：小康指數劃分（Q型聚類）

案例演練：裁判標準一致性分析（R型聚類）

Ø K均值聚類

案例演練：商場服務獎項獎選擇

8、分類分析（Classification）

Ø 決策樹原理介紹

Ø 分類適用場景

案例演練：銀行低信用客戶特征分析

案例演練：電信行業(yè)客戶流失預警與客戶挽留

9、關聯(lián)分析（Association）

Ø 關聯(lián)規(guī)則原理介紹

Ø 關聯(lián)規(guī)則適用場景

案例演練：產品交叉銷售與布局優(yōu)化分析

10、客戶價值評估RFM模型

Ø RFM模型介紹

Ø RFM模型適用場景

案例演練：客戶價值評估分析

案例演練：重購用戶特征分析

第六部分：電信客戶流失之真實數據分析實踐

結束：課程總結與問題答疑。

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