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曙海--工程師的項目導師。

曙海講師體系和課程體系歷經多年升級，形成了以項目實戰經驗豐富的工程師為基礎，產學研相結合的體系，曙海的學員大部分來自外資企業、上市公司的，研究所的工程師或高校老師，很多學員都參加工作很多年了，這對曙海的講師形成很高的要求，曙海的講師隊伍名校博士、碩士學歷的工程師占絕大多數，他們大部分為上海貝爾，TI德州儀器，華為，中科院，中興，Xilinx,Intel英特爾,NI公司，Cadence公司,Synopsys，IBM，Altera，Oracle，synopsys，微軟，飛思卡爾等大型公司高級工程師，項目經理，技術支持專家，他們有著深厚的專業技能和技術素養，豐富的項目實戰經驗，基本上都有十多年實際項目經驗，開發過多個大型項目。

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曙海--IT高端培訓的良心技術服務機構，一站式軟硬件技術服務平臺。

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SPSS軟件初中級應用培訓班

課程背景

SPSS Statistics統計分析軟件簡介

SPSS Statistics 統計分析軟件是一款在調查統計行業、市場研究行業、醫學統計、政府和企業的數據分析應用中久享盛名的統計分析工具，是世界上早的統計分析軟件，由美國斯坦福大學的三位研究生于1968年研制，1984年SPSS首先推出了世界上第一個統計分析軟件微機版本SPSS/PC+，極大地擴充了它的應用范圍，并使其能很快地應用于自然科學、技術科學、社會科學的各個領域，世界上許多有影響的報刊雜志紛紛就SPSS的自動統計繪圖、數據的深入分析、使用方便、功能齊全等方面給予了高度的評價與稱贊。在國際學術界有條不成文的規定，即在國際學術交流中，凡是用SPSS軟件完成的計算和統計分析，可以不必說明算法，由此可見其影響之大和信譽之高。

功能全面的統計分析軟件

SPSS Statistics非常全面地涵蓋了數據分析的整個流程，提供了數據獲取、數據管理與準備、數據分析、結果報告這樣一個數據分析的完整過程。特別適合設計調查方案、對數據進行統計分析，以及制作研究報告中的相關圖表。對于閱讀統計分析報告的用戶來講，也已經非常熟悉由SPSS Statistics軟件制作完畢的圖表。

班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576/13918613812( 微信同號)

堅持小班授課，為保證培訓效果，增加互動環節，每期人數限3到5人。

開課時間和上課地點

上課地點：【上海】：同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院【北京分部】：北京中山/福鑫大樓【南京分部】：金港大廈(和燕路) 【武漢分部】：佳源大廈（高新二路）【成都分部】：領館區1號（中和大道）【沈陽分部】：沈陽理工大學/六宅臻品【鄭州分部】：鄭州大學/錦華大廈【石家莊分部】：河北科技大學/瑞景大廈【廣州分部】：廣糧大廈【西安分部】：協同大廈
近開課時間(周末班/連續班/晚班）：SPSS軟件初中級：2025年12月15日..以質量求發展....合作共贏....實用實戰....用心服務......--即將開課--........................(歡迎您垂詢，視教育質量為生命！)

實驗設備和授課方式

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質量保障

        1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
        2、課程完成后,授課老師留給學員手機和Email,保障培訓效果,免費提供半年的技術支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

課程大綱

1. 統計分析概述與SPSS軟件

1) 時間序列實例；
2) 時間序列的組成成分；
3) 時間序列分析方法簡介；
4) 平穩時間序列；

2. SPSS之數據輸入與建立

1) 統計分析要求的數據格式
2) 單選題、多選題、開放題的數據錄入；
3) 變量屬性：變量名、變量標簽、值標簽、變量類型、缺失值；
4) 讀取SPSS格式、Excel格式、文本格式、數據庫等格式數據；

3. SPSS之數據描述

1) 時間序列實例；
2) 時間序列的組成成分；
3) 抽樣分布；
4) 參數估計；
5) 假設檢驗；

4. 方差分析模型

1) 功率表設計n單因素方差分析的數據格式、操作方法與結果解讀；
2) 方差分析中各種兩兩比較方法的選擇、操作和結果解讀；
3) 一元多因素方差分析模型的原理、操作和結果解讀；
4) 多元方差分析模型的原理、操作方法和結果解讀；
5) 相應的圖形工具在分析中的應用；

5. 相關、回歸分析模型

1) 線性回歸模型的原理、分析步驟、操作和結果解讀；
2) 逐步、前進、后退三種篩選方法的含義與用法、分析結果的閱讀；
3) 各種常用模型診斷工具（分類圖等）的用法；
4) 加權小二乘法、兩階段小二乘法的原理、操作和結果解讀；

6. 分類數據分析

1) 列聯表分析；
2) 離散選擇模型；
3) nlogit模型；

7. 常用抽樣技術

1) 抽樣技術概述；
2) 概率抽樣技術；
3) 非概率抽樣技術；

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