Частным лицам: +7 (495) 232-32-16
Корп. клиентам: +7 (495) 780-48-44

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


Полезные статьи
Обучающие материалы
Афиши и билеты на конференции
Подарки наших партнеров

Я принимаю условия Политики конфиденциальности и даю согласие на обработку персональных данных в соответствии с законодательством России

Спасибо! Вам на e-mail отправлено письмо со ссылкой для подтверждения

Если письмо не пришло, поищите его в папке со спамом или повторите подписку

Вы подписались 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
Экономия до 20%
Вечер или Выходные
Стандартная цена
Вебинар
Экономия до 20%
Безлимитное обучение Записаться
Частные лица 21 990 17 550 21 990 21 990 17 550 Бесплатно
Организации 23 990 23 990 23 990
*Стоимость указана с учетом скидки. Для юридических лиц (организаций) указана минимальная цена, действующая при полной предоплате.
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

В зависимости от программы обучения выдаются следующие документы*:

Cert_Common

Свидетельство

БУХ

Удостоверение

Cert_Inter

Cертификат международного образца

*До начала обучения вам необходимо предоставить копию диплома о высшем или среднем профессиональном образовании.

Сертификаты международного образца выводятся после окончания курса в личном кабинете слушателя.

Все документы Центра

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