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课程收益：

知识经济与信息技术时代，每个人都面临着如何有效地吸收、理解和利用信息的挑战。那些能够有效利用工具从数据中提炼信息

课程内容：

数据分析培训


讲师：谭小芳


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数据分析培训内训专家？
数据分析培训方面的培训？
国内最知名的数据分析培训培训？
培训时间：2天
培训地点：客户自定
课程推荐：
主要特点：
精髓案例指导：分析劳动合同法下的员工关系管理
行动建议：数据分析培训
提升建议：引爆高端客户营销心理学与沟通技巧方案
培训对象：党政机关事业讲领导干部党员；有志于从事企业经营管理的各类人士；
企业董事长总裁总经理总监等高层管理人员。
培训收益：
在知识经济与信息技术时代，每个人都面临着如何有效地吸收、理解和利用信息的挑战。那些能够有效利用工具从数据中提炼信息、发现知识的人，最终往往成为各行各业的强者！
课程内容：
第1讲数据描述性分析
1.1 数据的数字特征
1.1.1 均值、方差等数字特征
1.1.2 中位数、分位数、三均值与极差
1.2 数据的分布
1.2.1 直方图、经验分布函数与QQ图
1.2.2 茎叶图、箱线图及五数总括
1.2.3 正态性检验与分布拟合检验
1.3 多元数据的数字特征与相关分析
1.3.1 二元数据的数字特征及相关系数
1.3.2 多元数据的数字特征及相关矩阵
1.3.3 总体的数字特征及相关矩阵


第2讲非参数秩方法
2.1 两种处理方法比较的秩检验
2.1.1 两种处理方法比较的随机化模型及秩的零分布
2.1.2 Wilcoxon秩和检验
2.1.3 总体模型的Wilcoxon秩和检验
2.1.4 Smimov检验
2.2 成对分组设计下两种处理方法的比较
2.2.1 符号检验
2.2.2 Wilcoxon符号秩检验
2.2.3 分组设计下两处理方法比较的总体模型
2.3 多种处理方法比较的Kruskal-Wallis检验
2.3.1 多种处理方法比较中秩的定义及Kruskal-Wallis统计量
2.3.2 KruskaLWallis统计量的零分布
2.4 分组设计下多种处理方法的比较
2.4.1 分组设计下秩的定义及其零分布
2.4.2 Friedmsn检验
2.4.3 改进的Friedman检验


第3讲回归分析
3.1 线性回归模型
3.1.1 线性回归模型及其矩阵表示
3.1.2 饧绑2的估计
3.1.3 有关的统计推断
3.2 逐步回归法
3.3 Logistic回归模型
3.3.1 线性Logistic回归模型
3.3.2 参数的最大似然估计与Newton-Raphson迭代解法
3.3.3 Logistic模型的统计推断


第4讲主成分分析与因子分析
4.1 主成分分析
4.1.1 引言
4.1.2 总体主成分
4.1.3 样本主成分
4.2 因子分析
4.2.1 引言
4.2.2 正交因子模型
4.2.3 参数估计方法
4.2.4 主成分估计法的具体步骤
4.2.5 方差最大的正交旋转
4.2.6 因子得分


第5讲判别分析
5.1 距离判别
5.1.1 判别分析的基本思想及意义
5.1.2 两个总体的距离判别
5.1.3 判别准则的评价
5.1.4 多个总体的距离判别
5.2 Bayes判别
5.2.1 Bayes判别的基本思想
5.2.2 两个总体的Bayes判别
5.2.3 多个总体的Bayes判别
5.2.4 逐步判别简介


第6讲聚类分析
6.1 距离与相似系数
6.1.1 聚类分析的基本思想及意义
6.1.2 样品间的相似性度量——距离
6.1.3 变量间的相似性度量——相似系数
6.2 谱系聚类法
6.2.1 类间距离
6.2.2 类间距离的递推公式
6.2.3 谱系聚类法的步骤
6.2.4 变量聚类
6.3 快速聚类法
6.3.1 快速聚类法的步骤
6.3.2 用Lm距离进行快速聚类

数据分析培训培训总结
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