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数据分析
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一、视频教程
SPSSAU为帮助用户更好的完成数据分析工作,重金邀请了不同风格的各数据分析领域的专家进行教学视频录制。这些视频不仅深入浅出地讲解了各种数据分析方法的原理,还详细阐述了它们在实践中的应用。通过这些视频,用户可以系统地学习和掌握数据分析的技巧,从而更有效地解决实际问题。
统计基础知识 1、统计入门
2、研究方法
3、数据类型
4、描述性统计、概述
5、描述性统计、直方图
6、描述性统计、散点图
7、描述性统计、棒图
8、样本与总体
9、描述性统计、均值和中位数
10、描述性统计、百分位数
11、描述性统计方差与标准差
12、描述性统计四分位距
13、描述性统计、差异系数
14、描述性统计、箱图原理
15、描述性统计箱图演示
常用检验等 1、假设检验简介
2、p值
3、t检验
4、单样本t检验
5、Cl和效应量
6、双样本t检验
7、配对t减压
8、独立t检验
9、正态性检验
方差分析 1、方差分析引入
2、单因素方差分析
3、事后检验
4、单因素方差分析
5、方差齐性检验
6、重复测量方差分析
7、双因素方差分析引入
8、交互作用
9、双因素ANOVA
10、双因素方差分析简单主效应
11、混合设计ANOVA引入
12、混合设计ANOVA分析1
13、混合设计ANOVA分析2
相关分析 1、相关研究引入
2、相关系数分类
3、相关分析演示
卡方检验 1、非参引入
2、卡方检验1
3、卡方检验演示
作者:卫星
简介:数据分析专家,熟悉SPSSAU及Python,专注于统计分析与机器学习领域,8年市场研究数据分析与营销策划经验,6年专业数据分析经验,熟悉零售、医药、服装和通信等行业数据分析。
课程风格:轻松易懂,着重于分析实践使用。
数据处理 1、数据处理与数据标签
B站
2、数据编码
3、生成变量
4、无效样本
5、异常值
数据简要分析 1、频数分析
2、分类汇总
3、描述性分析
4、交叉分析
问卷分析 1、因子分析
2、信度分析
3、对应分析
4、NPS
5、PSM
6、KANO
可视化分析 1、散点图
2、直方图
3、箱式图
4、词云
5、误差条线
6、PP、QQ
7、ROC曲线
8、帕累托图
9、气泡图
10、小提琴图
连续变量假设检验 1、正态分布检验
2、单样本t检验
3、独立样本t检验
4、配对样本t检验
5、单因素方差
6、事后多重比较
7、重复方差检验
分类数据假设检验 1、卡方检验
2、配对设计卡方检验
3、kappa
4、关联性检验
5、单样本Wilcoxon
6、两独立样本非参数检验
7、配对样本非参数检验
8、多样本Friedman
9、参数检验与非参数检验比较
相关和回归等 1、线性相关分析
2、偏相关分析
3、线性回归分析
4、逐步回归分析
5、二元逻辑回归
6、无序多元逻辑回归
7、有序多元逻辑回归
8、K均值聚类
生存分析 1、KM生存分析
2、Cox回归
机器学习等 1、RFM模型
2、决策树分析
3、随机森林
4、神经网络
二、案例库+数据
SPSSAU的案例库提供了常用分析方法的数据分析过程、分析报告框架。每一个案例都配有案例数据、详细分析思路、分析过程、软件操作、结果解读等,一站式帮助用户完成案例数据分析。
(1)从专业角度针对某一个案例进行深度剖析、内容讲解分析、重难点疑点分析。
SPSSAU案例数据汇总页面如下:
电脑端入口
手机端入口
小程序端入口
三、帮助手册
除了视频类资料,SPSSAU还提供各类数据分析方法的文档类帮助手册。帮助手册包含该方法的原理、应用场景、使用步骤、数据格式要求、案例分析、软件操作方法、结果解读以及常见问题的解决方案等。
帮助手册分模块汇总整理如下:
通用方法 | |||
问卷研究 | |||
可视化分析 | |||
数据处理 | |||
进阶方法 | |||
实验/医学研究 | |||
综合评价 | |||
计量经济研究 | |||
ARCH模型 | |||
机器学习 | |||
Meta荟萃分析 | |||
除以上分析方法类帮助手册,SPSSAU还将用户关注、提问较多的数据分析知识、研究思考、SPSSAU使用等进行系统整理,帮助用户更好进行数据分析,整理如下:
数据研究报告 | |
研究思考 | |
SPSSAU学习 | |
数据分析知识 | |
电脑端入口1:【客服中心】→【帮助手册】
电脑端入口2:分析页面右侧“小灯泡”按钮
手机端入口
小程序端入口
以上就是今天的全部内容啦~
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