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課程介紹: 本課程主要包括對數據的簡單預處理，方差分析（不滿足方差分析條件時如何轉換），回歸分析（一元、多元回歸模型、logistic模型），數據分類處理（判別分析、距離分析和決策樹），數據降維處理（主成分分析、因子分析），時間序列分析，生存分析，神經網絡等內容。本課程適合需要進行數據分析的實際工作者，從事調查統計行業、市場研究行業、醫學統計、政府和企業、科研院校的人員均可進行學習。聽課者好有一定的數學和統計學基礎，如果沒有，仍可以學會實際的操作方法。學員學習結束后，能對spss軟件進行熟練操作，掌握spss軟件的絕大部分功能，達到熟練處理各種數據的目的。 ? 課程大綱: 本視頻課程分為13章，共17個視頻，時長為610分6秒，由劉超老師主講。 ? 課程介紹: 本課程主要包括對數據的簡單預處理，方差分析（不滿足方差分析條件時如何轉換），回歸分析（一元、多元回歸模型、logistic模型），數據分類處理（判別分析、距離分析和決策樹），數據降維處理（主成分分析、因子分析），時間序列分析，生存分析，神經網絡等內容。本課程適合需要進行數據分析的實際工作者，從事調查統計行業、市場研究行業、醫學統計、政府和企業、科研院校的人員均可進行學習。聽課者好有一定的數學和統計學基礎，如果沒有，仍可以學會實際的操作方法。學員學習結束后，能對spss軟件進行熟練操作，掌握spss軟件的絕大部分功能，達到熟練處理各種數據的目的。 ? 課程大綱:   ? 章節名稱   第一章問卷調查數據分析與信度分析（一）   第一章問卷調查數據分析與信度分析（二）   第一章問卷調查數據分析與信度分析（三）   第二章方差分析（一)   第二章方差分析（二)   第三章 Logistic回歸   第四章聚類分析   第五章判別分析   第六章主成分分析、因子分析（一）   第六章主成分分析、因子分析（二）   第七章時間序列分析   第八章對應分析   第九章典型相關分析   第十章多維尺度分析   第十一章決策樹   第十二章神經網絡   第十三章生存分析

本課程部分實驗室實景