IBM SPSS Statistics. Уровень 2. Подготовка данных для статистического анализа

IBM SPSS Statistics – универсальная программа для статистического анализа данных, лидер рынка среди профессиональных пакетов для анализа данных. С помощью системы вы можете загружать данные практически любого типа и превращать их в стройные табличные отчеты, понятные диаграммы и графики, а также использовать данные для различных вычислений, проведения статистического анализа и построения моделей.

Импорт и экспорт данных из разных источников – важный этап в работе с программой. Цель курса – научиться управлять данными для подготовки их статистическому анализу, а также производить операции над файлами данных SPSS. В курсе рассматривается весь функционал программы SPSS по управлению данными и файлами.

На занятиях вы узнаете, как импортировать и экспортировать файлы данных различных форматов, как изменять структуру файлов данных и объединять разные документы. Кроме того, вы научитесь правильно вводить, отбирать, агрегировать и преобразовывать данные для анализа, вычислять новые переменные, а также работать с данными с пропущенными значениями. Все эти навыки незаменимы в работе с IBM SPSS Statistics и значительно ускоряют процесс обработки информации.

Курс предназначен для специалистов, которые не только работают с готовыми базами данных для анализа, но и сами подготавливают их для проведения статистического анализа. Специалисты, умеющие применять возможности IBM SPSS Statistics, высоко ценятся на рынке труда.

По окончании курса вы получите престижные документы центра (свидетельство центра и удостоверение о повышении квалификации), подтверждающие ваши компетенции. 

Почему стоит освоить IBM SPSS Statistics в «Специалисте»?

• Наши преподаватели не только хорошо знают интерфейс программы, но и владеют прикладной статистикой и имеют практический опыт применения статистических методов.

• Все курсы – авторские, разработаны на основе многолетнего практического опыта преподавателей.

• Слушатели получают авторские методические пособия, изложенные доступным языком.

• Обучение проходит по методике сертифицированных курсов и тренингов IBM, Microsoft и других компаний.

• Много практики: Вы выполняете упражнения, лабораторные работы, сдаете контрольное тестирование.

• Можно пройти курс не только очно, но и в режиме вебинара.

Продолжительность курса - 16 ак. ч.

• 1
  • Модуль
  • Онлайн

  Модуль 1. Импорт и экспорт файлов данных

  Открытие файлов данных разных форматов Импорт данных из электронных таблиц Конструктор чтения баз данных Выбор полей базы данных Выбор записей базы данных Задание переменных в запросе к базе данных Результаты запроса к базе данных Конструктор импорта текстовых файлов Параметры Конструктора импорта текстовых файлов Экспорт данных в другие приложения Кэширование данных
• 2
  • Модуль
  • Онлайн

  Модуль 2. Проверка корректности ввода данных

  Процедуры настройки свойств переменных Процедура Задать свойства переменных Процедура Задать тип измерений для полей с неизвестным типом данных Конструктор копирования свойств данных Создание свойств переменных Поиск дублирующихся наблюдений Процедура Поиск необычных наблюдений Параметры процедуры Поиск необычных наблюдений Результаты процедуры Поиск необычных наблюдений Задание правил проверки данных Проверка данных на ошибки
• 3
  • Модуль
  • Онлайн

  Модуль 3. Отбор данных для анализа

  Способы отбора данных Процедура Отобрать наблюдения Задание условий отбора Извлечение случайной выборки Расщепление файла данных Использование наборов переменных
• 4
  • Модуль
  • Онлайн

  Модуль 4. Объединение и реструктуризация файлов данных

  Процедуры объединения файлов данных Добавление наблюдений Добавление переменных Структура файла данных Реструктуризация файлов Реструктуризация переменных в наблюдения Реструктуризация наблюдений в переменные Транспонирование данных
• 5
  • Модуль
  • Онлайн

  Модуль 5. Преобразование данных

  Процедуры преобразования данных Агрегирование данных Процедура Агрегировать данные Подсчет частоты появления значений Ранговые преобразования Взвешивание данных Оптимальная категоризация Параметры процедуры Оптимальная категоризация
• 6
  • Модуль
  • Онлайн

  Модуль 6. Представление и изучение данных

  Процедуры для представления данных Получение информации о данных Построение OLAP-кубов Подытоживание наблюдений Отчеты с итогами по строкам Отчеты с итогами по столбцам
• 7
  • Модуль
  • Онлайн

  Модуль 7. Анализ и восстановление пропусков данных

  Процедуры работы с пропусками в данных Процедура Анализ пропущенных значений Настройки статистик процедуры Анализ пропущенных значений Анализ структуры пропущенных значений Оценка пропущенных значений Множественная импутация Процедура Анализ структур пропущенных значений Результаты процедуры Анализ структур пропущенных значений Процедура Импутировать пропущенные значения Выбор метода импутации данных Задание ограничений при импутации данных Настройка вывода модели импутации Работа с импутированными данными