Главная Подготовка данных для статистического анализа в SPSS

Подготовка данных для статистического анализа в SPSS

Цена: 4 900 

Объем курса16 ак. часов
Уровень подготовкиНачальный
Программный продукт курсаIBM SPSS Statistics

Описание

Цель изучения курса "Подготовка данных для статистического анализа в IBM SPSS Statistics" – научиться управлять данными для подготовки их статистическому анализу, а также производить операции над файлами данных SPSS. В курсе рассматривается весь функционал программы SPSS по управлению данными и файлами. Курс рассчитан для специалистов, которые не только работают с готовыми базами данных для анализа, а сами подготавливают их.

 По окончании курса Вы будете уметь:

  • импортировать и экспортировать файлы данных различных форматов;
  • контролировать правильность ввода данных для анализа;
  • отбирать данные для анализа;
  • преобразовывать данные, вычислять новые переменные;
  • изменять структуру файлов данных;
  • объединять файлы;
  • агрегировать данные;
  • изучать данные с помощью отчетов;
  • работать с данными с пропущенными значениями.

Объем курса: 16 ак. часов (общая продолжительность видео лекций более 6 астрономических часов+ практика). Общий объем времени для освоения курса соответствует очному обучению 2 дня с 10:00 до 17:00.

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

Программа курса

Тема 1. Импорт и экспорт файлов данных (продолжительность видео лекции 50 минут)

  • Открытие файлов данных разных форматов
  • Импорт данных из электронных таблиц
  • Конструктор чтения баз данных
  • Выбор полей базы данных
  • Выбор записей базы данных
  • Задание переменных в запросе к базе данных
  • Результаты запроса к базе данных
  • Конструктор импорта текстовых файлов
  • Параметры Конструктора импорта текстовых файлов
  • Экспорт данных в другие приложения
  • Кэширование данных

Тема 2. Поверка корректности ввода данных (продолжительность видео лекции 55 минут)

  • Процедуры настройки свойств переменных
  • Процедура Задать свойства переменных
  • Процедура Задать тип измерений для полей с неизвестным типом данных
  • Конструктор копирования свойств данных
  • Создание свойств переменных
  • Поиск дублирующихся наблюдений
  • Процедура Поиск необычных наблюдений
  • Параметры процедуры Поиск необычных наблюдений
  • Результаты процедуры Поиск необычных наблюдений
  • Задание правил проверки данных
  • Проверка данных на ошибки

Тема 3. Отбор данных для анализа (продолжительность видео лекции 30 минут)

  • Способы отбора данных
  • Процедура Отобрать наблюдения
  • Задание условий отбора
  • Извлечение случайной выборки
  • Расщепление файла данных
  • Использование наборов переменных

Тема 4. Объединение и реструктуризация файлов данных (продолжительность видео лекции 40 минут) 

  • Процедуры объединения файлов данных
  • Добавление наблюдений
  • Добавление переменных
  • Структура файла данных
  • Реструктуризация файлов
  • Реструктуризация переменных в наблюдения
  • Реструктуризация наблюдений в переменные
  • Транспонирование данных

Тема 5. Преобразование данных (продолжительность видео лекции 50 минут)

  • Процедуры преобразования данных
  • Агрегирование данных
  • Процедура Агрегировать данные
  • Подсчет частоты появления значений
  • Ранговые преобразования
  • Взвешивание данных
  • Оптимальная категоризация
  • Параметры процедуры Оптимальная категоризация

Тема 6. Представление и изучение данных (продолжительность видео лекции 30 минут)

  • Процедуры для представления данных
  • Получение информации о данных
  • Построение OLAP-кубов
  • Подытоживание наблюдений
  • Отчеты с итогами по строкам
  • Отчеты с итогами по столбцам

Тема 7. Анализ и восстановление пропусков данных (продолжительность видео лекции 1 час 10 минут)

  • Процедуры работы с пропусками в данных
  • Процедура Анализ пропущенных значений
  • Настройки статистик процедуры Анализ пропущенных значений
  • Анализ структуры пропущенных значений
  • Оценка пропущенных значений
  • Множественная импутация
  • Процедура Анализ структур пропущенных значений
  • Результаты процедуры Анализ структур пропущенных значений
  • Процедура Импутировать пропущенные значения
  • Выбор метода импутации данных
  • Задание ограничений при импутации данных
  • Настройка вывода модели импутации
  • Работа с импутированными данными

Отзывы

Романько ВладимирПрошел ни один курс по SPSS, в том числе курс "Подготовка данных для статистического анализа". Сперва хотел по книжкам эту тему изучить, но остановился на онлайн курсе. В книжках гораздо меньше всего, пытался изучить данную тему по 4-м русскоязычным книгам по SPSS. Дистанционное обучение гораздо удобнее очного обучения – не зависишь от временных графиков. Понравилось, что были разобраны почти все имеющиеся в SPSS процедуры, связанные с преобразованием и управлением данными. Вообще думаю, что за дистанционным форматом будущее.

Романько Владимир, аналитик


отзыв курсы Центр Статистического Анализа Дубягина ЕкатеринаИзучила три онлайн курса в Центре Статистического Анализа. Курсы по SPSS были необходимы мне для написания научной работы по психологии. Прежде, чем выбрать курсы, была предпринята попытка самостоятельно изучить материал по книгам. Но такие книги хороши, когда уже знаешь, что изучать, а для новичка это информация не понятна.  Тогда и пришлось искать другие варианты. Онлайн курсы Центра Статистического Анализа имеют много положительных моментов: время для обучения, освоение материала и его повторение, доступность материала и главное дается полная раскладка как пользоваться программой SPSS с применением наглядных примеров. 

Дубягина Екатерина, студентка московского института психоанализа МИП


Читать все отзывы на онлайн-курсы


Преподаватель курса

Сорокин Александр СергеевичСорокин Александр Сергеевич – создатель и генеральный директор компании Центр Статистического Анализа. В 2001 году окончил с отличием Московский Государственный Университет Экономики, Статистики и Информатики (МЭСИ) по специальности «Статистика». В 2005 году защитил кандидатскую диссертацию по специальности 08.00.12 – «Бухгалтерский учет, статистика», на тему «Эконометрическое моделирование конъюнктуры мирового рынка нефти». В 2012 году присвоено учёное звание доцента. Работает в должности доцента на кафедре Математические методы в экономике РЭУ им. Г.В. Плеханова.  Направления научных исследований: статистическая обработка и вероятностный анализ больших массивов данных, интеллектуальный анализ данных. Читает следующие дисциплины: «Теория вероятностей и математическая статистика», «Статистические методы прогнозирования», «Эконометрика»,  «Эконометрика и моделирование в менеджменте», «Актуарные расчеты» и др. В 2013-2014 приглашенный ассоциированный профессор Казахстано-Британского Технического Университета (г. Алматы, РК). Автор более 50 научных и методических работ по применению статистических методов в практической деятельности. Преподаватель-практик и тренер-консультант. Создатель авторских курсов по статистическому анализу данных на базе пакета SPSS, читаемых в ведущих учебных центрах России. Автор и ведущий десятков тренингов по анализу данных, в том числе в 2009-2010 гг. исполнитель по федеральным контрактам на разработку и обучение сотрудников Федеральной службы государственной статистики РФ. Эксперт по построению скоринговых моделей для банков и МФО.  В качестве научного руководителя и участника принимал участие в 5 грантах  в области анализа больших данных и моделирования. Личный сайт www.alsorokin.ru.

Возможно Вас также заинтересует…

Онлайн курсы вопросы

Получить подробную информацию по дистанционному обучению и проконсультироваться по способам оплаты курсов можно по телефону +7 (499) 429-09-36 или отправить свой запрос по электронной почте info@statmethods.ru.