高级 Statistics 使用 SPSS Predictive Analytics 软件 培训

本课程涵盖R程式设计的高级主题。

本课程为讲师指导的线下或线上培训，旨在帮助希望使用算法交易、Python和R实现交易自动化的业务分析师。

在本培训结束时，参与者将能够：

• 使用算法快速以特定增量买卖证券。
• 通过算法交易减少与交易相关的成本。
• 自动监控股价并进行交易。

大数据是指用于存储和处理大规模数据集的解决方案。最初由谷歌开发，这些大数据解决方案已经发展并启发了其他类似项目，其中许多是开源的。R是金融行业中流行的编程语言。

本次由讲师指导的培训在中国（线上或线下）进行，面向希望使用R编程来操作数据、进行基本数据分析并创建引人注目的可视化图表以获取洞察的初级数据分析师。

培训结束后，学员将能够：

• 理解R编程的基础知识。
• 应用基本的数据科学流程。
• 创建数据的可视化表示。

本课程为讲师指导的中国线下或线上培训，面向希望使用R和SAS进行聚类分析的数据分析师。

通过本课程，学员将能够：

• 使用聚类分析进行数据挖掘
• 掌握R语法以解决聚类问题
• 实现分层和非分层聚类
• 做出数据驱动的决策，以帮助改善业务运营

数据分析是当今商业中的重要工具。我们将重点培养学员的实践数据分析技能，目标是帮助学员基于证据回答问题：

发生了什么？

• 处理和分析数据
• 生成信息丰富的数据可视化

将会发生什么？

• 预测未来表现
• 评估预测结果

应该发生什么？

• 将数据转化为基于证据的商业决策
• 优化流程

这门由讲师主导的实时培训课程旨在帮助希望使用这些工具清洁和分析数据、进行统计预测以及创建深刻视觉化的初学者水平专业人员，无论是在线还是现场。

培训结束时，参与者将能够：

• 了解数据分析中Python、R、Power Query和Power BI的基本概念。
• 使用Python和Power Query清理和组织数据集。
• 使用R进行统计分析和预测。
• 使用Power BI创建专业的仪表板和报告。
• 有效地整合和分析来自多个来源的数据。

R 是一个非常流行的开源环境，用于统计计算、数据分析和图形绘制。本课程向学生介绍R编程语言，涵盖语言基础、库和高级概念，以及使用真实数据进行高级数据分析和图形绘制。

受众

开发者/数据分析师

时长

3天

形式

讲座与动手实践

本次由讲师指导的培训在中国（线上或线下）面向希望学习和掌握计量经济分析与建模基础知识的任何人。

培训结束后，参与者将能够：

• 学习并理解计量经济学的基础知识。
• 使用Eviews和风险模拟器。

这是一个由讲师指导的中国（线上或线下）培训课程，旨在帮助初学者掌握R语言的基础知识以及如何处理数据。

在本培训结束时，学员将能够：

• 了解R编程环境和RStudio界面。
• 使用R命令和套件导入、处理和探索数据集。
• 执行基本的统计分析和数据摘要。
• 使用base R和ggplot2生成可视化图表。
• 有效管理工作区、脚本和套件。

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。

R是用于统计计算，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管理人员和数据分析人员所使用。 R有各种各样的数据挖掘软件包。

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。

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