数据分析与数据挖掘之SPSS工具入门与提高

第一部分：数据统计基础知识（基础，决定你的高度）
1、三大统计软件工具介绍
SAS统计分析系统
SPSS统计产品与服务解决方案
BMDP生物医学数据处理软件
2、数据统计基础知识
集中程度：均值、中位数、众数
离开程度：方差、标准差、极差
分布趋势：偏度、峰度
3、概率统计基础知识
概率基本概念
条件概率
4、数据挖掘概述
5、数据挖掘标准流程（CRISP-DM）
商业理解
数据准备
数据理解
模型建立
模型评估
模型应用
案例演练：客户匹配度模型—数据建模
 
第二部分：SPSS操作入门（预处理、探索性分析）
1、数据挖掘基础操作
SPSS功能介绍
数据录入
数据外部数据导入（文本、Excel表格、数据库、其它）
2、数据预处理
数据排序（排序个案）
重复数据处理（标识重复个案）
缺失值处理（替换缺失值）
生成新变量（计算变量、重新编码）
数据分组（分类汇总）
数据合并（合并文件）
3、描述性统计
连续变量统计描述
分类变量统计描述
 
第三部分： 统计图表分析（看图说话）
1、柱状图
2、线图
3、饼图
4、高低图
5、箱图
6、散点图
7、直方图
8、茎叶图
案例演练：图形绘制
 
第四部分：基于统计方法论的数据分析
1、参数检验分析（样本均值检验）
假设检验概述
参数检验适用场景
案例演练：电信ARPU值评估分析
案例演练：促销效果评估
 
2、非参数检验（样本分布检验）
非参数检验概述
非参数检验适用场景
案例演练：产品合格率检验
案例演练：儿童身高差异检验
案例演练：训练新方法有效性检验
案例演练：促销方式效果检验
案例演练：客户满意度差异检验
 
3、相关分析（相关程度计算）
相关分析概述
案例演练：腰围与体重的相关分析
案例演练：家庭生活开支的相关分析
 
4、方差分析（影响因素分析）
方差分析概述
方差分析适用场景
案例演练：广告形式、地区对销量的影响因素分析
案例演练：饲料与生猪体重的影响分析
 
5、时间序列分析（预测分析）
时序分析概述
时序分析适用场景
案例演练：电视机销量预测分析
案例演练：证券交易所综合指数收益率序列分析
案例演练：汽车销量预测分析
 
6、回归分析（预测分析）
回归分析概述
回归分析适用场景
线性回归分析
案例演练：工资与工龄的关系分析
逻辑回归分析
案例演练：客户购买预测分析
案例演练：品牌选择预测分析
 
第五部分：SPSS高级数据挖掘分析
7、聚类分析（Clustering）
聚类方法原理介绍
聚类方法适用场景
系统聚类
案例演练：小康指数划分（Q型聚类）
案例演练：裁判标准一致性分析（R型聚类）
K均值聚类
案例演练：商场服务奖项奖选择
 
8、分类分析（Classification）
决策树原理介绍
分类适用场景
案例演练：银行低信用客户特征分析
案例演练：电信行业客户流失预警与客户挽留
 
9、关联分析（Association）
关联规则原理介绍
关联规则适用场景
案例演练：产品交叉销售与布局优化分析
 
10、客户价值评估RFM模型
RFM模型介绍
RFM模型适用场景
案例演练：客户价值评估分析
案例演练：重购用户特征分析
 
第六部分：电信客户流失之真实数据分析实践
 
结束：课程总结与问题答疑。

傅一航，华为系大数据专家。
傅一航，男，计算机软件与理论硕士研究生（研究方向：数据挖掘、搜索引擎）。在华为工作十年，数篇国家专利，曾在英国、日本、荷兰等国做项目，对欧洲、日本的电信市场有比较深的了解。
傅老师专注于大数据分析与挖掘等应用技术，以及大数据系统部署解决方案。旨在将大数据的数据分析、数据挖掘、数据建模应用于行业及商业领域，解决行业实际的问题。将大数据应用于运营决策，帮助企业提升运营决策能力；应用于市场营销，通过大数据营销，解决营销中的用户群细分，产品定位，精准营销，精准促销等实际问题，提升营销效果，节省营销费用，以及市场预测、用户行为预测等。
傅老师目前致力于将大数据技术应用于通信、金融、航空、电商、互联网等领域。傅老师的课程最大特色：实战性强！实现“业务问题+分析思路+分析方法/分析模型+分析工具+结果应用”融为一体。即，结合清晰的业务场景（明确目的），分解为具体的数据问题（分析思路），选择最合适的方法（分析方法），深入浅出的理论讲解（分析模型），使用简单实用的工具操作（分析工具），实现分析结果到业务策略的落地。
获得国家专利：
1.CN1925642:对集群用户进行处理的方法和集群用户处理系统
2.CN101114999A:数据发送控制方法及数据传输设备
3.CN101119183A:重传控制方法及传输设备
4.CN101483847A:实现策略控制的方法、装置及系统
5.CN101605359B:一种切换过程中转发数据的方法、无线实体和基站
 
论文：
1.基于统计的无词典分词方法
2.文本的自动分类
3.基于Internet的智能信息检索技术研究