數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘之SPSS工具入門與提高

第一部分：數(shù)據(jù)統(tǒng)計基礎(chǔ)知識（基礎(chǔ)，決定你的高度）
1、三大統(tǒng)計軟件工具介紹
SAS統(tǒng)計分析系統(tǒng)
SPSS統(tǒng)計產(chǎn)品與服務(wù)解決方案
BMDP生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)處理軟件
2、數(shù)據(jù)統(tǒng)計基礎(chǔ)知識
集中程度：均值、中位數(shù)、眾數(shù)
離開程度：方差、標(biāo)準(zhǔn)差、極差
分布趨勢：偏度、峰度
3、概率統(tǒng)計基礎(chǔ)知識
概率基本概念
條件概率
4、數(shù)據(jù)挖掘概述
5、數(shù)據(jù)挖掘標(biāo)準(zhǔn)流程（CRISP-DM）
商業(yè)理解
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
數(shù)據(jù)理解
模型建立
模型評估
模型應(yīng)用
案例演練：客戶匹配度模型—數(shù)據(jù)建模
 
第二部分：SPSS操作入門（預(yù)處理、探索性分析）
1、數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)操作
SPSS功能介紹
數(shù)據(jù)錄入
數(shù)據(jù)外部數(shù)據(jù)導(dǎo)入（文本、Excel表格、數(shù)據(jù)庫、其它）
2、數(shù)據(jù)預(yù)處理
數(shù)據(jù)排序（排序個案）
重復(fù)數(shù)據(jù)處理（標(biāo)識重復(fù)個案）
缺失值處理（替換缺失值）
生成新變量（計算變量、重新編碼）
數(shù)據(jù)分組（分類匯總）
數(shù)據(jù)合并（合并文件）
3、描述性統(tǒng)計
連續(xù)變量統(tǒng)計描述
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
案例演練：圖形繪制
 
第四部分：基于統(tǒng)計方法論的數(shù)據(jù)分析
1、參數(shù)檢驗分析（樣本均值檢驗）
假設(shè)檢驗概述
參數(shù)檢驗適用場景
案例演練：電信ARPU值評估分析
案例演練：促銷效果評估
 
2、非參數(shù)檢驗（樣本分布檢驗）
非參數(shù)檢驗概述
非參數(shù)檢驗適用場景
案例演練：產(chǎn)品合格率檢驗
案例演練：兒童身高差異檢驗
案例演練：訓(xùn)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(guān)分析（相關(guān)程度計算）
相關(guān)分析概述
案例演練：腰圍與體重的相關(guān)分析
案例演練：家庭生活開支的相關(guān)分析
 
4、方差分析（影響因素分析）
方差分析概述
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(yù)測分析）
時序分析概述
時序分析適用場景
案例演練：電視機銷量預(yù)測分析
案例演練：證券交易所綜合指數(shù)收益率序列分析
案例演練：汽車銷量預(yù)測分析
 
6、回歸分析（預(yù)測分析）
回歸分析概述
回歸分析適用場景
線性回歸分析
案例演練：工資與工齡的關(guān)系分析
邏輯回歸分析
案例演練：客戶購買預(yù)測分析
案例演練：品牌選擇預(yù)測分析
 
第五部分：SPSS高級數(shù)據(jù)挖掘分析
7、聚類分析（Clustering）
聚類方法原理介紹
聚類方法適用場景
系統(tǒng)聚類
案例演練：小康指數(shù)劃分（Q型聚類）
案例演練：裁判標(biāo)準(zhǔn)一致性分析（R型聚類）
K均值聚類
案例演練：商場服務(wù)獎項獎選擇
 
8、分類分析（Classification）
決策樹原理介紹
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(yù)警與客戶挽留
 
9、關(guān)聯(lián)分析（Association）
關(guān)聯(lián)規(guī)則原理介紹
關(guān)聯(lián)規(guī)則適用場景
案例演練：產(chǎn)品交叉銷售與布局優(yōu)化分析
 
10、客戶價值評估RFM模型
RFM模型介紹
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(shù)據(jù)分析實踐
 
結(jié)束：課程總結(jié)與問題答疑。

傅一航，華為系大數(shù)據(jù)專家。
傅一航，男，計算機軟件與理論碩士研究生（研究方向：數(shù)據(jù)挖掘、搜索引擎）。在華為工作十年，數(shù)篇國家專利，曾在英國、日本、荷蘭等國做項目，對歐洲、日本的電信市場有比較深的了解。
傅老師專注于大數(shù)據(jù)分析與挖掘等應(yīng)用技術(shù)，以及大數(shù)據(jù)系統(tǒng)部署解決方案。旨在將大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)建模應(yīng)用于行業(yè)及商業(yè)領(lǐng)域，解決行業(yè)實際的問題。將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于運營決策，幫助企業(yè)提升運營決策能力；應(yīng)用于市場營銷，通過大數(shù)據(jù)營銷，解決營銷中的用戶群細(xì)分，產(chǎn)品定位，精準(zhǔn)營銷，精準(zhǔn)促銷等實際問題，提升營銷效果，節(jié)省營銷費用，以及市場預(yù)測、用戶行為預(yù)測等。
傅老師目前致力于將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于通信、金融、航空、電商、互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域。傅老師的課程最大特色：實戰(zhàn)性強！實現(xiàn)“業(yè)務(wù)問題+分析思路+分析方法/分析模型+分析工具+結(jié)果應(yīng)用”融為一體。即，結(jié)合清晰的業(yè)務(wù)場景（明確目的），分解為具體的數(shù)據(jù)問題（分析思路），選擇最合適的方法（分析方法），深入淺出的理論講解（分析模型），使用簡單實用的工具操作（分析工具），實現(xiàn)分析結(jié)果到業(yè)務(wù)策略的落地。
獲得國家專利：
1.CN1925642:對集群用戶進(jìn)行處理的方法和集群用戶處理系統(tǒng)
2.CN101114999A:數(shù)據(jù)發(fā)送控制方法及數(shù)據(jù)傳輸設(shè)備
3.CN101119183A:重傳控制方法及傳輸設(shè)備
4.CN101483847A:實現(xiàn)策略控制的方法、裝置及系統(tǒng)
5.CN101605359B:一種切換過程中轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)的方法、無線實體和基站
 
論文：
1.基于統(tǒng)計的無詞典分詞方法
2.文本的自動分類
3.基于Internet的智能信息檢索技術(shù)研究