高级 Statistics 使用 SPSS Predictive Analytics 软件 培训

Big Data是指用于存储和处理大型数据集的解决方案。最初由Go ogle开发，这些Big Data解决方案已经发展并激发了其他类似的项目，其中许多项目都是开源的。 R是金融行业中流行的编程语言。

R是一种用于统计计算，数据分析和图形的开源免费编程语言。 R被企业和学术界内越来越多的经理和数据分析师使用。 R有各种各样的数据挖掘包。

这种以讲师为主导的中国现场现场培训面向任何希望学习和掌握计量经济学分析和建模基础知识的人。

在培训结束时，参与者将能够：

• 学习和理解计量经济学的基础知识。
• 利用 Eviews 和风险模拟器。

这门由讲师指导的中国（线上或线下）培训课程，旨在帮助中级数据分析师和商业专业人士使用R进行时间序列预测，并自动化数据分析工作流程。

在培训结束时，参与者将能够：

• 理解R中预测技术的基本原理。
• 应用指数平滑和ARIMA模型进行时间序列分析。
• 使用‘forecast’套件生成准确的预测模型。
• 为商业和研究应用自动化预测工作流程。

这门由讲师指导的培训（线上或线下）针对希望使用分析方法提升组织绩效的HR专业人士。课程涵盖定性与定量、实证与统计方法。

课程形式

• 互动式讲座与讨论。
• 大量练习与实践。

课程定制选项

• 如需定制此课程，请联系我们安排。

听众

Business主（营销经理，产品经理，客户群经理）及其团队;客户见解专业人士。

概观

该课程遵循客户生命周期，从获得新客户，管理现有客户的盈利能力，留住优质客户，最终了解哪些客户离开我们以及为什么。我们将处理来自各行各业的真实（如果是匿名的）数据，包括电信，保险，媒体和高科技。

格式

由五个为期半天的课程进行的讲师指导培训，包括课堂练习和家庭作业。它可以作为教室或距离（在线）课程提供。

听众

• 经理
• 开发商
• 科学家们
• 学生们

课程形式

在线指导和讨论或面对面的研讨会

R 是一个开源的免费编程语言,用于统计计算,数据分析和图形。 研究由越来越多的管理人员和数据分析师在企业和学术界内使用。 R 还在没有计算机编程技能的统计学家、工程师和科学家中找到了追随者,他们发现它很容易使用。 它的普及是由于数据采矿越来越多用于各种目的,如设置广告价格,更快地找到新的药物或精致的金融模型。 R 有大量的数据采矿包。

该课程涵盖R中的对象的操纵,包括阅读数据,访问R包,写R功能,并制作信息图表。 它包括使用常见的统计模型的数据分析。 该课程教导如何在命令线和图形用户界面(GUI)上使用R软件(0)。

R是一种用于统计计算，数据分析和图形的开源免费编程语言。 R被企业和学术界内越来越多的经理和数据分析师使用。 R还发现没有计算机编程技能的统计学家，工程师和科学家的追随者都很容易使用。它的受欢迎程度是由于越来越多地使用数据挖掘来实现各种目标，例如设定广告价格，更快地找到新药或微调财务模型。 R有各种各样的数据挖掘包。

本课程介绍如何使用 R-project 软件将神经网络应用于现实世界中的问题。

本课程适用于已具备基本R和C++编程技能及R代码的数据科学家和统计学家，需要进一步提升R编程技能。

课程旨在为有兴趣在工作中应用这些方法的参与者提供实用的高级R编程培训。

通过行业特定案例，使培训内容更贴合学员需求。

本课程针对希望使用 SPSS 进行统计分析以准确解释数据、进行复杂的统计测试和产生有意义的洞察的初级到中级专业人员。该培训由 中国 (在线或现场)进行，讲师主导，内容为期一天。

通过这次培训，学员将能够：

• 导航 SPSS 界面并高效管理数据集。
• 进行描述性和推断性统计分析。
• conduct t 检验、ANOVA、MANOVA、回归和相关分析。
• 对数据进行高级解释时，应用非参数检验、主成分分析和因子分析。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），专为希望使用分析方法提升组织绩效的HR专业人员和招聘专家设计。课程涵盖了定性与定量、实证和统计方法。

课程形式

• 互动式讲座与讨论。
• 大量练习与实践。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

受众

课程形式

通过本次培训，参与者将能够：

在这次由讲师主导的线下培训中，参与者将学习如何使用Tidyverse中包含的工具来操作和可视化数据。

Tidyverse是一组多功能R包，用于数据清理、处理、建模和可视化。包含的一些包有：ggplot2、dplyr、tidyr、readr、purrr和tibble。

• R语言初学者
• 数据分析和数据可视化初学者

• 部分讲座、部分讨论、练习和大量动手实践

• 进行数据分析并创建吸引人的可视化效果
• 从各种样本数据集中得出有用的结论
• 过滤、排序和汇总数据以回答探索性问题
• 将处理后的数据转换为信息丰富的线图、条形图、直方图
• 从不同的数据源（包括Excel、CSV和SPSS文件）导入和过滤数据

描述：

本课程旨在教导R语言使用者如何创建web apps，无需学习跨浏览器的HTML、Javascript和CSS。

目标：

涵盖Shiny apps的基本运作原理。

涵盖Shiny库中所有常用的输入/输出/渲染/面板功能。