Logo

Многомерные методы классификации в SPSS

Печать
Многомерные методы классификации в IBM SPSS Statistics
Цена курса: 14900 руб
Объем курса Tooltip
32 ак. часа
Уровень подготовки Tooltip
Продвинутый
Программный продукт курса Tooltip
IBM SPSS Statistics
Описание курса

Цель изучения курса "Многомерные методы классификации в IBM SPSS Statistics" разобрать многомерные статистические методы, которые также относят к методам добычи знаний (data mining), позволяющие находить скрытые и неочевидные закономерности в больших массивах данных и принимать на основе этих закономерностей управленческие решения.

По окончании курса Вы будете уметь:

Объем курса: 32 ак. часа (общая продолжительность видео лекций более 15 астрономических часов)

Ссылка на портал курса (доступ к материалам курса открывается после оформления заказа и его оплаты). 


Мнение слушателя

Пожиткова КристинаУстроившись на работу в исследовательскую компанию, поняла, что полученного статистического образования, и знания основных методов многомерной классификации не достаточно, чтобы находить устойчивые кластерные решения по реальным данным маркетинговых исследований. Обратилась к онлайн курсу «Многомерные методы классификации в SPSS», чтобы обновить и структурировать информацию по знакомым мне методам и изучить методы построения деревьев решений. В данном курсе представлены все основные методы классификации, позволяющие работать с разными типами данных, что особенно важно при обработке результатов маркетинговых исследований. Большое внимание уделяется особенностям использования методов, полученным результатам и их интерпретации. Достаточно подробно разбираются все статистические параметры, которые задаются и выводятся в SPSS. Наиболее ценными для меня оказались советы преподавателя и пошаговый разбор всех процедур классификации на реальных данных. В отличие от многих учебников, где в качестве примеров подобраны данные, удовлетворяющие всем требованиям, в курсе используются более сложные случаи, на которых показывается какими способами можно улучшить результаты анализа. Большое спасибо!

Пожиткова Кристина, аналитик


Читать все отзывы на онлайн-курсы



Программа курса:

 Тема 1. Введение в многомерные методы классификации (продолжительность видео лекции 1 час 35 минут) 

Тема 2. Иерархический кластерный анализ (продолжительность видео лекции 1 час) 

Тема 3.  Классификация методом k-средних (продолжительность видео лекции 1 час) 

Тема 4. Двухэтапный кластерный анализ (продолжительность видео лекции 1 час) 

Тема 5. Факторный и компонентый анализ в задачах классификации (продолжительность видео лекции 1 час 45 минут) 

Тема 6. Дискриминантный анализ (продолжительность видео лекции 1 час 40 минут) 

Тема 7. Классификация методом ближайших соседей (продолжительность видео лекции 1 час) 

Тема 8. Классификация на основе деревьев решений (продолжительность видео лекции 30 минут) 

Тема 9. Построение деревьев решений методом CHAID (продолжительность видео лекции 1 час 40 минут)

Тема 10. Построение деревьев решений методами исчерпывающий CHAID, CRT, QUEST (продолжительность видео лекции 50 минут)

Тема 11. Редактор дерева решений (продолжительность видео лекции 30 минут)

 Лабораторные работы (продолжительность видео лекции более 3 часов)

© Copyright 2011-2018. Центр Статистического Анализа