Меню
Курс (OSPSS-4) Подготовка данных для статистического анализа в SPSS
Формат Дистанционно
IT, Информационные системы SPSS
Уровень подготовки Базовый
Дата проведения
14 Октября 2016 — 01 Августа 2017
Продолжительность
2 занятия (по 3 часа)
Формат занятий
до 1 человек
Язык преподавания
Русский
4 000 Р
Цена указана за курс
Условия приёма
  • Обучение проходит путем предоставления видео контента. Обеспечивается поддержка преподавателем.
Дипломы и сертификаты
  • Сертификат
Описание мероприятия
Требуемый уровень подготовки: Начальный

Содержание:

Тема 1. Импорт и экспорт файлов данных (продолжительность видео лекции 50 минут)

  • 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

Тема 2. Поверка корректности ввода данных (продолжительность видео лекции 55 минут)

  • 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

Тема 3. Отбор данных для анализа (продолжительность видео лекции 30 минут)

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

Тема 4. Объединение и реструктуризация файлов данных (продолжительность видео лекции 40 минут) 

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

Тема 5. Преобразование данных (продолжительность видео лекции 50 минут)

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

Тема 6. Представление и изучение данных (продолжительность видео лекции 30 минут)

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

Тема 7. Анализ и восстановление пропусков данных (продолжительность видео лекции 1 час 10 минут)

  • 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
По окончании курса Вы будете уметь:
  • импортировать и экспортировать файлы данных различных форматов;
  • контролировать правильность ввода данных для анализа;
  • отбирать данные для анализа;
  • преобразовывать данные, вычислять новые переменные;
  • изменять структуру файлов данных;
  • объединять файлы;
  • агрегировать данные;
  • изучать данные с помощью отчетов;
  • работать с данными с пропущенными значениями.
Длительность: 

2 дня (общая продолжительность видео лекции более 6 астрономических часов)

Программа мероприятия
Состав
Продолжительность  2 занятия ( 3 часа )
Рейтинг@Mail.ru