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“大数据”，是当下被全球热议的话题之一，它已被用于承载所有类型的概念，包括海量数据、下一代数据管理能力、实时数据、社交媒体分析等等。

在业界，尤其像咨询、金融等用数据说话的行业，数据分析能力的重要性不言而喻。

说到统计分析软件，不得不提到SPSS。与R、SAS等统计分析软件不一样，SPSS是基于图形界面操作，对于没有编程基础的用户来说十分友好，而且 SPSS的统计分析与数据准备功能十分强大，基本满足用户的需求。

SPSS软件易于操作、易于入门，结果易于阅读，对统计软件的学习不会冲淡统计的主题，这样研究人员就可以将精力集中在社会研究方法、市场研究方法、营销的业务问题上，而不是忙于编程和统计。一般稍有统计基础的人经过几天的培训即可用SPSS 做简单的数据分析，包括绘制图表、简单回归、相关分析等等。

SPSS简介

SPSS 是Statistical Product andService solutions（统计产品与服务解决方案）的简称，是成立于1975年的美国SPSS公司的软件产品，是专门为广大非统计专业人士设计提供的统计分析 软件包，目前广泛应用于教育、心理、市场调查与分析、医疗、生物、金融等领域和行业。

SPSS统计分析软件以其强大的统计分析功能、方便易用的用户操作方 式、灵活的表格式分析报告和精美的图形展现形式，赢得了各领域广大数据分析人员的喜爱，SPSS是获得全世界认可的通用统计工具软件。IBM公司2009 年用12亿美元收购了分析软件提供商SPSS。如今SPSS已出至版本20.0，而且更名为IBM SPSS。

SPSS 在全球约有25万家产品用户，它们分布于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研教育等多个领域和行业，是世界上应用最广泛的专业统计 软件。SPSS最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮，它使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，使用对话框展示 出各种功能选择项，只要掌握一定的Windows操作技能，粗通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务。本视频课程介绍

这门课程把各应用领域的业务专家、数据分析专家、IT专家推荐给学习者，向有志于学习数据分析知识发挥数据价值的朋友能得学习的机会。使同学们对SPSS算法有一定的了解，有一定的使用SPSS解决问题的能力

课程内容：

1 基础数据分析知识，包括一些概率统计里的概念、术语，和基本统计量的计算方法等。

2 一些常用的数据分析和数据挖掘算法，以及有关的各种领域里的实际应用案例分析

3 流行数据分析软件SPSS操作和使用方法

课程大纲：

第一课 SPSS概览, SPSS安装与进入,数据文件的管理, 建立与保存数据文件-File,能够编辑数据文件，从原有变量计算新变量

第二课 Descriptive Statistics菜单, Frequencies，Explore，Crosstabs过程,Compare Means菜单, Means过程，One-Samples T Test过程,Independent-Samples TTest过程

第三课 Compare Means菜单, General Linear Model菜单,两因素方差分析,univarate协方差分析,其他较简单的方差分析问题

第四课 General Linear Model菜单,多元方差分析,重复测量的方差分析 , Correlate菜单

第五课 Regression菜单,Linear过程 ,Binary Logistic过程,NonparametricTests菜单

第六课 SPSS结果窗口用法,结果浏览窗口,掌握WORD等软件中使用输出结果，进行图片编辑, SPSS统计绘图功能, 常用统计图 ,因素分析

第七课 SPSS Clementine软件功能演练，熟悉SPSS Clementine软件功能，了解SPSS Clementine 软件的各选项面板和操作方法。

第八课 SPSS Clementine 数据可视化，熟悉SPSS Clementine 绘图，了解SPSSClementine 图形选项面板各节点的使用方法；熟练掌握SPSS Clementine 数据可视化流程。

第九课 决策树C5.0 建模（结合案例），熟悉SPSS Clementine 软件建模方法和技术，掌握SPSS Clementine分布图、散点图、网络图的创建方法，掌握决策树C5.0 建模方法。

第十课 关联规则挖掘（超市购物篮分析），熟悉C5.0 规则归纳、掌握购物篮分析的方法。

第十一课 欺诈屏蔽/异常检测/神经网络，熟悉各种聚类分析方法；了解神经网络分析方法与过程；掌握异常检测的方法。

第十二课 分类和回归树节点(C&RT)，掌握C&RT分类算法，掌握决策树的建立和修剪，了解C&RT分类算法在管理决策中的应用。

综合实验：熟悉Clementine软件从数据导入到结果输出的全过程。应用各种数据挖掘算法解决实际问题

授课讲师：吕威 博士，北京师范大学珠海分校副教授，硕士导师。中山大学海量数据与云计算中心成员。

多年数据挖掘专业课程授课经验，主要的兴趣包括数据挖掘算法与应用、云 计算安全、隐私保护的数据挖掘与数据发布、机器学习和数据质量优化等。有20多篇研究论文发表在国内外核心刊物上。

最近主持国家自然科学基金关于云计算安 全的研究项目。作为主要成员参与了多个电子商务、电信运营商数据挖掘项目，对将数据挖掘理论如何应用于实际行业有深刻的理解。

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