R 数据分析与研究 培训

Goal:

掌握独立使用SPSS程序进行高级应用的技能，包括对话框和所选分析技术的命令语言语法。

目标受众：

分析师、研究人员、科学家、学生以及所有希望获得使用SPSS套件高级功能并学习所选统计模型能力的人。培训涵盖通用分析问题，并专注于特定行业。

受众：

本课程面向希望在分布式系统环境中存储和处理大规模数据集的IT专业人员。

Goal：

深入了解Hadoop集群管理。

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。

受众

财务或市场分析师、经理、会计师

课程目标

使用Microsoft Excel促进和自动化各类财务分析

受众

分析师、研究员、科学家、毕业生、学生，以及任何有兴趣学习如何在Microsoft Excel中促进统计分析的人。

课程目标

本课程将帮助您提高对Excel和统计学的熟悉度，从而提高您工作或研究的有效性和效率。

本课程将介绍如何在Microsoft Excel中使用分析工具包、统计函数，以及如何执行基本的统计程序。它将解释Excel的局限性以及如何克服这些限制。

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。

观众

本课程是为希望引入或改进预测的分析师、预测者创建的，这可能与销售预测、经济预测、技术预测、供应链管理和需求或供应预测有关。

描述

本课程通过一系列方法、框架和演算法指导学员，这些方法、框架和演算法在选择如何根据历史数据预测未来时非常有用。

它使用 Microsoft Excel 等标准工具或一些开源程式（特别是 R 专案）。

本课程涵盖的原则可以通过任何软体（例如 SAS、SPSS、Statistica、MINITAB 等）来实现

本课程面向对统计分析感兴趣的人士，旨在帮助学员熟悉Minitab软件，提高数据分析的效率和效果，并增强统计知识。

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。

本课程为讲师主导的培训（线上或线下），面向初学者到中级水平的分析师、研究人员和专业人士，旨在帮助他们使用SPSS进行数据准备、统计分析和预测建模。

本课程是为需要一般统计技能的人创建的。本课程可以针对特定的专业领域进行定制，如市场研究、生物学、制造、公共部门研究等。

本培训课程涵盖高级统计学内容，解释研究、分析和预测中常用的工具，并提供公式背后理论的简要说明。

本课程不针对特定知识领域，但如果所有参与者具有相同的背景和目标，可以进行定制化调整。

课程中会使用一些基本的计算机工具（特别是Excel和OpenOffice）。

本课程旨在让研究人员了解统计设计与分析的原则，以及这些原则在各种科学学科研究中的相关性。

课程涵盖一些概率与统计方法，主要通过范例进行讲解。本培训包含约30%的讲座，70%的指导性测验与实验。

在封闭课程的情况下，我们可以根据特定领域（如心理学测试、公共部门、生物学、遗传学等）调整范例与教材。

在公开课程的情况下，则使用混合范例。

虽然本课程中使用多种软体（如Microsoft、Excel、SPSS、Statgraphics等），但其主要重点在于理解引导研究、推理与结论的原则与流程。

本课程可以作为混合课程提供，即包含家庭作业与任务。

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