Интерактивные путеводители

Маркетинг и продажи

marketingsm

Курсы IBM SPSS

SPSSm

Типы обучения

Знаете ли Вы, что...

Курс IBM SPSS Statistics. Уровень 3. Многомерный статистический анализ пользуется огромной популярностью среди специалистов, а также тех, кто только выбрал для себя такие востребованные и высокооплачиваемые профессии:

Не нашли нужный Вам курс?

Закажите его в индивидуальном формате или Напишите, и мы его сделаем!

Подписаться на рассылку

IBM SPSS Statistics. Уровень 3. Многомерный статистический анализ




По окончании курса Вы будете уметь:
  • Проводить кластерный анализ различными методами
  • Проводить факторный и компонентный анализ
  • Проводить дискриминантный анализ и классификацию на его основе
  • Строить деревья решений и анализировать их
  • Строить многомерные дисперсионные модели
Специалисты, обладающие этими знаниями и навыками, в настоящее время крайне востребованы. Большинство выпускников наших курсов делают успешную карьеру и пользуются уважением работодателей.

Продолжительность курса - 32 ак. ч.

Преподаватели курса

Отзывы о курсе

Понравилась система подачи материала, его наглядность.

Cлушатель: Новиков Андрей Юрьевич

Понравилась доступность изложения материала, структура учебного пособия

Cлушатель: Корешникова Юлия Николаевна


Все отзывы по курсу

Предварительная подготовка

Требуемая подготовка: Успешное окончание курса IBM SPSS Statistics. Уровень 1. Статистические методы анализа данных или эквивалентная подготовка.

Требуемая подготовка: Успешное окончание курса IBM SPSS Statistics. Уровень 2. Углубленные методы анализа или эквивалентная подготовка.

Получить консультацию о необходимой предварительной подготовке по курсу Вы можете у наших менеджеров: +7 (495) 232-32-16.

Наличие предварительной подготовки является залогом Вашего успешного обучения. Предварительная подготовка указывается в виде названия других курсов Центра (Обязательная предварительная подготовка). Вам следует прочитать программу указанного курса и самостоятельно оценить, есть ли у Вас знания и опыт, эквивалентные данной программе. Если Вы обладаете знаниями менее 85-90% рекомендуемого курса, то Вы обязательно должны получить предварительную подготовку. Только после этого Вы сможете качественно обучиться на выбранном курсе.

Рекомендуемые курсы по специальности

Чтобы стать профессионалом, мы рекомендуем Вам вместе с этим курсом изучить:

Программа курса

  Тема Ак. часов  
   
  Модуль 1. Кластерный анализ и его применение
  • Многомерные методы классификации
  • Понятие и области применения кластерного анализа
  • Задачи кластерного анализа
  • Методы кластерного анализа
  • Преимущества и недостатки кластерного анализа
  • Этапы кластерного анализа
  • Исходные данные для кластерного анализа
  • Меры расстояния между объектами
  • Анализ качества классификации
2  
  Модуль 2. Иерархический кластерный анализ
  • Особенности иерархического кластерного анализа
  • Алгоритм иерархических методов кластерного анализа
  • Меры расстояния между кластерами
  • Процедура Расстояния
  • Меры различия
  • Меры сходства
  • Процедура Иерархический кластерный анализ
  • Выбор метода иерархического кластерного анализа
  • Результаты процедуры Иерархический кластерный анализ
  • Графическое представление результатов иерархического кластерного анализа
  • Настройка статистик процедуры Иерархический кластерный анализ
  • Сохранение новых переменных
4  
  Модуль 3. Классификация методом k-средних
  • Сущность и особенности метода k-средних
  • Алгоритм метода k-средних
  • Процедура Кластерный анализ методом k-средних
  • Результаты процедуры Кластерный анализ методом k-средних
  • Настройка количества итераций
  • Настройка дополнительных параметров
  • Результаты вывода дополнительных настроек
  • Сохранение новых переменных
  • Графическое представление результатов
2  
  Модуль 4. Двухэтапный кластерный анализ
  • Особенности двухэтапного кластерного анализа
  • Предпосылки двухэтапного кластерного анализа
  • Алгоритм двухэтапного кластерного анализа
  • Процедура Двухэтапный кластерный анализ
  • Сводка результатов модели
  • Оценка кластерной структуры
  • Просмотр информации о кластерах
  • Вывод информации по кластерам
  • Управление выводом
  • Вывод процедуры Двухэтапный кластерный анализ
  • Дополнительная панель средства просмотра кластеров
  • Отбор наблюдений по кластерам
  • Параметры процедуры Двухэтапный кластерный анализ
4  
  Модуль 5. Методы снижения размерности: факторный и компонентный анализ
  • Понятие факторного анализа
  • Цель и задачи факторного анализа
  • Этапы факторного анализа
  • Предпосылки применения факторного анализа
  • Алгоритм компонентного анализа
  • Алгоритм факторного анализа
  • Сравнение факторного и компонентного анализов
  • Предпосылки применения факторного и компонентного анализов
  • Процедура Факторный анализ
  • Результаты процедуры Факторный анализ
  • Правила отбора факторов
  • Выбор метода факторного анализа
  • Проблема вращения факторов
  • Настройка вращения факторов
  • Параметры процедуры Факторной анализ
  • Вывод описательных статистик
  • Сохранение значений факторов
4  
  Модуль 6. Классификация на основе откликов: дискриминантный анализ
  • Сегментация на основе откликов
  • Методы сегментации на основе откликов
  • Исходные данные для дискриминантного анализа
  • Сходства дискриминантного анализа и логистической регрессии
  • Различия дискриминантного анализа и логистической регрессии
  • Цель и задачи дискриминантного анализа
  • Предпосылки дискриминантного анализа
  • Этапы дискриминантного анализа
  • Методы дискриминантного анализа
  • Исходные данные
  • Линейная модель дискриминантного анализа
  • Процедура Дискриминантный анализ
  • Результаты процедуры Дискриминантный анализ
  • Статистики процедуры Дискриминантный анализ
  • Метод пошагового отбора процедуры Дискриминантный анализ
  • Классификация на основе результатов дискриминантного анализа
  • Классификационные статистики
  • Сохранение новых переменных
4  
  Модуль 7. Многомерный дисперсионный анализ
  • Многомерный дисперсионный анализ
  • Процедура ОЛМ-многомерная
  • Настройка параметров процедуры ОЛМ-многомерная
  • Основные результаты многомерного дисперсионного анализа
  • Дисперсионный анализ с повторными измерениями
  • Процедура ОЛМ-повторные измерения
  • Настройка параметров процедуры ОЛМ-повторные измерения
4  
  Модуль 8. Модели классификации на основе дерева решений
  • Суть метода построения дерева решений
  • Области применения дерева решений
  • Особенности и предпосылки применения метода дерева решений
  • Методы построения дерева решений
  • Сравнение методов построения дерева решений
  • Процедура Деревья классификации
  • Интерпретация и исследование дерева решений
  • Проверка адекватности модели   
  • Настройка вывода в процедуре Деревья классификации
  • Настройки и параметры процедуры Деревья классификации
  • Правила для классификации наблюдений
  • Критерии в процедуре Деревья классификации
  • Регрессионные деревья решений
  • Построение регрессионных деревьев решений
8  
  Аудиторная нагрузка в классе с преподавателем 32 +16
бесплатно
 
  По окончании обучения на курсе проводится итоговая аттестация. Аттестация проводится в виде теста на последнем занятии или на основании оценок практических работ, выполняемых во время обучения на курсе.  

Ближайшие группы  rss.gif

Данный курс вы можете пройти как в очном формате, так и дистанционно в режиме вебинара . Чтобы записаться на вебинар, в корзине измените тип обучения на вебинар и выберите удобную для вас группу.
Чем отличается обучение в режиме вебинара от других видов обучения?

Стоимость обучения (рублей) 

Курс может быть заказан согласно ФЗ-44, ФЗ-223 (закупка/аукцион/запрос котировок/конкурсные процедуры)
с 10:00 до 17:00 Вечер или Выходные
Стандартная цена
Вебинар Безлимитное обучение Записаться
Частные лица 19 990 19 990 19 990 Бесплатно
Организации 21 990 21 990 21 990
Центр предоставляет специальную услугу Индивидуального обучения. Длительность индивидуального обучения - минимум 4 академических часа. Стоимость обучения в Москве уточняйте у менеджера. При выездном индивидуальном обучении устанавливается надбавка: +40% от стоимости заказанных часов при выезде в пределах МКАД, +40% от стоимости заказанных часов и + 1% от стоимости заказанных часов за каждый километр удаления от МКАД при выезде в пределах Московской области. Стоимость выезда за пределы Московской области рассчитывается индивидуально менеджерами по работе с корпоративными клиентами.

Документы об окончании

Cert_Inter

Свидетельство Центра "Специалист" международного образца

Все документы Центра

yandexmoney.gif logo_wm.gif cyberplat1.gif logo_ramblertop.gif Яндекс.Метрика LiveInternet