Mokymai

SPSS kursai – tai efektyvus ir ekonomiškas būdas išmokti analizuoti duomenis su SPSS programa ir teisingai taikyti įvairius statistinius metodus.

Mes siūlome įvairaus sudėtingumo ir sudėties kursus tiek pradedantiesiems, tiek įgudusiems vartotojams.

Atviri kursai vyksta 3-10 žmonių grupėse specialiai paruoštoje kompiuterių klasėje, kurioje kiekvienam dalyviui suteikiama kompiuterizuota darbo vieta ir mokymo medžiaga.

Uždari kursai rengiami konkrečios organizacijos darbuotojams pagal su jais suderintą individualią programą bet kuriame Lietuvos mieste.

Sėkmingai baigusiems kursą dalyviams išduodamas oficialus SPSS kurso baigimo sertifikatas. Kursus veda kvalifikuoti dėstytojai, turintys ilgametę SPSS dėstymo ir naudojimo patirtį.




Įvadas į IBM SPSS Statistics

Kurso trukmė

16 akademinių valandų.

Tikslinė auditorija

Kurso tikslas yra supažindinti pradedančiuosius vartotojus su statistinės analizės paketu IBM SPSS Statistics tiek, kad jie galėtų įvesti, suprasti ir valdyti IBM SPSS Statistics duomenis, apskaičiuoti pagrindinius duomenų aprašomosios statistikos rodiklius ir kurti dažniausiai reikalingas diagramas.

Reikalavimai

Bendras kompiuterinis raštingumas. Pažintis su IBM SPSS Statistics programine įranga nėra būtina, tačiau bendras supratimas apie programos paskirtį ir funkcijas bus naudingas. Statistinės žinios nereikalingos.

Apžvalga

Šiame kurse Jūs susipažinsite su IBM SPSS Statistics galimybėmis ir procedūromis, naudojamomis tipiniame duomenų analizės procese. Jūs išmoksite importuoti ir įvesti duomenis, juos tvarkyti, analizuoti ir profesionaliai pateikti rezultatus. Jūs taip pat išmoksite specialias SPSS funkcijas, kurios padės žymiai greičiau atlikti savo darbą.

Kurso turinys

  • IBM SPSS Statistics programa ir jos paskirtis. Paprasčiausi skaičiavimų ir diagramų kūrimo pavyzdžiai. IBM SPSS Statistics žinynas ir kita pagalba.
  • Duomenų įvedimas ir tvarkymas.
  • Matavimo lygiai.
  • Kintamuosius apibendrinančios statistikos ir diagramos.
  • Kintamųjų ir duomenų reikšmių modifikavimas
  • Duomenų išrinkimas analizei.
  • Kryžminės (dvimatės) dažnių lentelės (Crosstabulation tables, Crosstabs).
  • Darbas su rezultatais
  • IBM SPSS Statistics diagramų kūrimo ir redagavimo galimybės
  • Svarbiausios IBM SPSS Statistics parinktys (Options). Lietuviškų rašmenų naudojimas IBM SPSS Statistics duomenyse ir rezultatuose
  • Įvadas į statistinius kriterijus
  • Įvadas į statistinius ryšius
  • Duomenų mainai su Excel programa
  • Kelių duomenų rinkmenų sujungimas

Įvadas į statistinę analizę

Kurso trukmė

16 akademinių valandų.

Tikslinė auditorija:

Žmonės, kurie jau yra susipažinę su IBM SPSS Statistics ir norėtų geriau panaudoti IBM SPSS Statistics statistines galimybes. Kursas yra skirtas mažai statisitinių žinių turintiems žmonėms bei tiems, kurie norėtų šias žinias atnaujinti.

Reikalavimai

Bendrasis kompiuterinis raštingumas. Pažintis su IBM SPSS Statistics programine įranga (rekomenduojamas kurso “Įvadas į IBM SPSS Statistics” baigimas).

Apžvalga

Kursas apžvelgia IBM SPSS Statistics statistines galimybes. Tai į praktinį IBM SPSS taikymą orientuotas kursas. Apžvelgiami statistiniai metodai, jų taikymas bei rezultatų interpretavimas. Kurse apžvelgiamos IBM SPSS Statistics Base ir Data Preparation modulio galimybės.

Kurso turinys

  • Įvadas į statistinę analizę
  • Tyrimų parengimo ir vykdymo principai
  • Duomenų valymas ir paruošimas
  • Kategorinių duomenų aprašymas
  • Tolydžiųjų duomenų apibendrinimas
  • Tendencijų ir dispersijų matai
  • Skirstinio formos tikrinimas
  • Tikimybinė ir išvadų statistika
  • Kategorinių kintamųjų palyginimas
  • Asociacijų matai
  • Vidurkių skirtumai tarp grupių ( t testas)
  • Koreliacijos
  • Įvadas į regresiją

Pažangūs statistinės analizės metodai

Kurso trukmė

32 akademinės valandos.

Tikslinė auditorija

Žmonės, kurie jau yra susipažinę su IBM SPSS Statistics ir norėtų geriau išnagrinėti pažangius statistinius metodus. Kursas yra skirtas tiems, kas jau turi geras statistines žinias ir nori pagilinti tam tikrų metodų supratimą, sužinoti, kaip atlikti sudėtingas analizes su IBM SPSS Statistics ir interpretuoti rezultatus.

Reikalavimai

Bendras kompiuterinis raštingumas. Baigtas kursas „Įvadas į IBM SPSS Statistics“ ir/arba „Duomenų tvarkymas ir valdymas su IBM SPSS Statistics”, arba patirtis naudojantis IBM SPSS Statistics, įskaitant susipažinimą su duomenų aplankais, jų atidarymu, apibrėžimu ir išsaugojimu, taip pat susipažinimas su išvesties manipuliavimu ir išsaugojimu. Patirtis dirbant su statistika arba baigtas kursas „Statistinės analizės įvadas naudojantis IBM SPSS Statistics“. Rekomenduojama labai geros statistikos žinios arba baigti bent du statistikos kursai universitete.

Apžvalga

Jūs apžvelgsite daugelį sudėtingų statistinių procedūrų, kurias gali atlikti IBM SPSS Statistics programa. Aptarsite daugelio kintamųjų modeliavimo technikas, tokias kaip diskriminantinė analizė, logistinė regresija ir log tiesiniai modeliai, taip pat tiriamąsias technikas, klasterinę ir faktorinę analizes. Be to, bus aptariamos specializuotos išgyvenamumo analizės procedūros, tokios kaip Cox regresija ir Kaplan-Meier ir kai kurie sudėtingesni ANOVA modeliai

Jūs išnagrinėsite situacijas, kuriose kiekvienas jų gali būti panaudojamas, kokias prielaidas daro kiekvienas metodas, kaip atlikti analizę naudojantis IBM SPSS Statistics ir kaip interpretuoti rezultatus. Šiame kurse bus naudojama IBM SPSS Statistics Base ir Refressions ir Advanced Statistics modulių savybės.

Kurso turinys

Apžvelgus statistinių metodų sistemą, toliau išvardintos technikos bus apžvelgiamos kartu su programos demostracija ir praktiniais uždaviniais:

  • Diskriminantinė analizė
  • Dvejetainė logistinė regresija
  • Kelių kategorijų logistinė regresija
  • Išgyvenamumo analizė: Kaplan-Meier ir Cox regresija
  • Log tiesiniai modeliai
  • Klasterinė analizė
  • Faktorinė analizė
  • MANOVA: daugelio kintamųjų dispersinė analizė
  • Blokuotų duomenų ANOVA

Duomenų valdymas ir apdorojimas

Kurso trukmė

8 akademinės valandos.

Tikslinė auditorija

Žmonės, kurie jau dirba su IBM SPSS Statistics ir nori patobulinti savo duomenų valdymo ir apdorojimo žinias bei geriau išnaudoti IBM SPSS Statistics galimybes. Šis kursas yra kurso “Įvadas į IBM SPSS Statistics” tęsinys, tačiau tinkamas ir tiems, kurie patys išmoko IBM SPSS Statistics pagrindus.

Reikalavimai

Bendrasis kompiuterinis raštingumas. Rekomenduojamas kurso “Įvadas į IBM SPSS Statistics” baigimas arba patirtis dirbant IBM SPSS Statistics ir žinios apie duomenų įvedimą, apibūdinimą, Record ir Compute funkcijas bei grafikų kūrimą.

Apžvalga

Šio kurso tikslas apžvelgti daugybę galimų transformacijų, darbų automatizavimo galimybes, duomenų bei rezultatų valdymą bei rezultatų perdavimą kitai programinei įrangai. Taip pat dalyviai išmoks naudotis sintakse duomenų transformacijoms.

Kurso turinys

  • IBM SPSS Statistics automatizacija naudojantis sintakse ir Production Mode
  • Duomenų transformacijos: automatinis fiksavimas, formatavimas pagal sąlygas
  • Skaitinių funkcijų naudojimas
  • Sisteminių kintamųjų naudojimas
  • Datos, laiko ir simbolių eilutės kintamieji
  • Duomenų valdymo savybės: pasikartojančių stebėjimų fiksavimas, individualizuotos savybės, kintamųjų rinkiniai
  • Duomenų agregavimas
  • Bylų sujungimas (kintamųjų prijungimas)
  • Bylų sujungimas (stebėjimų prijungimas)
  • Sukinių ir grafikų modifikavimas
  • IBM SPSS Statistics rezultatų taikymas
  • IBM SPSS Statistics aplinkos kontrolė

Rinkos segmentavimas naudojantis IBM SPSS Statistics

Kurso trukmė

16 akademinių valandų.

Tikslinė auditorija

Visi, kas jau dirba su IBM SPSS Statistics ir nori sužinoti apie geriausias procedūras rinkos segmentavimui.

Reikalavimai

Pažintis su IBM SPSS Statistics– kintamųjų apibrėžimas, duomenų bylų atidarymas ir išsaugojimas, aprašomoji statistika. Tendencijų matų, dispersijos ir hipotezių tikrinimo žinios.

Apžvalga

Kursas apžvelgia dažniausiai rinkos segmentavimui naudojamus metodus. Kursas koncentruojasi į praktinį rinkos segmentavimo tyrimų parengimą, atlikimą ir rezultatų interpretavimą.

Kurso tikslai

Kursas suteikia išsamias žinias apie apibūdinimą, sankaupų analizę bei prognozinės analitikos metodus.

Dalyviai išmoks:

  • Nustatyti apribojimus bei duomenis reikiamus kiekvienam metodui
  • Šių metodų skirtumus bei panašumus
  • Kada naudoti šiuos metodus ir kaip tai daryti naudojantis IBM SPSS Statistics
  • Interpretuoti rezultatus
  • Kurti prognozinius modelius ir juos taikyti naujiems duomenims

Kurso turinys

  • Rinkos segmentavimo metodai
  • Sankaupų analizės ir rinkos segmentavimo principai
  • Sankaupų analizės ir rinkos segmentavimo praktika
  • Faktorinė analizė
  • Diskriminantinė ir logistinė regresija
  • CHAID analizė

Regresinė analizė

Kurso trukmė

32 akademinės valandos.

Tikslinė auditorija

Kursas skirtas tiems, kurie nori išmokti atlikti regresinę analizę, sužinoti, kada ją reikia naudoti ir kaip interpretuoti rezultatus.

Reikalavimai

Dalyvis turėtų būti susipažinęs su IBM SPSS Statistics, įskaitant susipažinimą su kintamųjų tipais, duomenų įvedimu ir tvarkymu, duomenų aplankų atidarymu ir išsaugojimu, pagrindinės tiriamosios statistikos atlikimu (dažnių ir kryžminės lentelės) ir compute ir recode procedūromis. Dalyviai turėtų suprasti centrinės tendencijos matus ir dispersiją, išvadų statistiką, gebėti naudotis interaktyviom diagramom, tvarkyti ir saugoti išvestį.

Apžvalga

Kurso metu bus nagrinėjamos regresinės technikos, naudojamos išsamiam santykių tarp intervalinės skalės kintamųjų tyrimui. Jūs sužinosite, kada kuri technika yra taikoma, kaip ji yra taikoma ir kaip interpretuojami rezultatai. Kurse bus taip pat apžvelgiami išankstiniai duomenų analizės žingsniai, kaip patikrinti pagrindines prielaidas, ir patariama, kaip toliau veikti, kai pagrindinės prielaidos nepasitvirtina.

Kurso turinys

Kurso metu bus gilinamasi į žemiau pateiktas temas, kurias įsisavinti padės pristatymai ir savarankiškos užduotys:

  • Regresijos įvadas
  • Duomenų tyrinėjimas
  • Paprasta regresija: tinkamumas ir prielaidos
  • Daugialypė regresija: tinkamumas ir prielaidos
  • Stepwise regresija
  • Lemiami momentai (influantial points) ir multikolinearumas
  • Logistinė regresija
  • Psiaudokintamieji (Dummy variables)
  • Interakcijos ir daugelio kategorijų regresija
  • Kelių kategorijų logistinė regresija
  • Netiesinė regresija

ANOVA

Kurso trukmė

16 akademinių valandų.

Tikslinė auditorija

IBM SPSS Statistics naudotojai norintis geriau suprasti ANOVA analizę. Norintys išmokti atlikti ANOVA bei interpretuoti analizės rezultatus.

Reikalavimai

Pažintis su IBM SPSS Statistics – kintamųjų apibrėžimas, duomenų bylų atidarymas ir išsaugojimas, aprašomoji statistika. Tendencijų matų, dispersijos ir hipotezių tikrinimo žinios.

Apžvalga

Kursas apžvelgia ANOVA metodus, leidžiančius patikrinti ar kelių imčių vidurkiai sutampa. Aptarus kiekvieną metodą, bus tikrinamos prielaidos, atliekama analizė ir daromos išvados.

Kurso tikslai

  • Suprasti kiekvieno ANOVA modelio prielaidas bei metodus
  • Suprasti vienakryptę ANOVA
  • Susipažinti su MANOVA

Kurso turinys

  • Įvadas į ANOVA
  • Duomenų tyrimas ir prielaidų tikrinimas
  • Vieno faktoriaus ANOVA
  • Daugelio faktorių ANOVA
  • MANOVA
  • Mišrieji ANOVA modeliai
  • Kovariacijos analizė

Kategorinių duomenų analizė

Kurso trukmė

16 akademinių valandų.

Tikslinė auditorija

Visi, kas nori efektyviai naudoti kategorinę informaciją iš savo duomenų.

Reikalavimai

Bendrasis kompiuterinis raštingumas. Pažintis su IBM SPSS Statistics – kintamųjų apibrėžimas, duomenų bylų atidarymas ir išsaugojimas, aprašomoji statistika. Tendencijų matų, dispersijos ir hipotezių tikrinimo žinios. Rekomenduojamos faktorinės bei regresinės analizės žinios.

Apžvalga

Kursas skiriamas tiems, kurie nori tirti kategorinius duomenis bei prognozuoti kategorinius rezultatus. Tam aptariama: Conjoint analizė, atitikties analizė, CHAID, logistinė analizė.

Kurso tikslas

Sužinoti apie:

  • Kiekvieno metodo prielaidas bei reikiamus duomenis
  • Šių metodų skirtumus bei panašumus
  • Kada naudoti šiuos metodus ir kaip tai daryti naudojantis IBM SPSS Statistics
  • Kaip interpretuoti rezultatus
  • Kaip kurti prognozinius modelius ir juos taikyti naujiems duomenims

Kurso turinys

  • Atitikties analizė
  • Conjoint analizė
  • Logistinės regresijos principai
  • Logistinė regresija praktikoje
  • Diskriminantinės analizės principai
  • Diskriminantinė analizė praktikoje
  • Eilės skalės regresija
  • Polinominė logistinė regresija
  • CHAID analizė

Laiko eilučių analizė

Kurso trukmė

24 akademinės valandos.

Tikslinė auditorija

IBM SPSS Statistics naudotojai, kurie nori išmokti greitai ir efektyviai prognozuoti ateities įvykius naudojantis laiko eilutėmis.

Reikalavimai

Pažintis su IBM SPSS Statistics – kintamųjų apibrėžimas, duomenų bylų atidarymas ir išsaugojimas, aprašomoji statistika. Tendencijų matų, dispersijos ir hipotezių tikrinimo žinios.

Apžvalga

Kursas apžvelgia metodus skirtus laiko eilučių analizei. Jūs išmoksite prognozuoti laiko eilutes naudodamiesi įvairiais modeliais, kurie atsižvelgia į skirtingus faktorius (sezoniškumą, trendą, skirtingus prognozuojamus kintamuosius). Šiame kurse taip pat apžvelgiamas Expert Modeler. Taip pat bus skiriama dėmesio grafiniam rezultatų pateikimui.

Kurso turinys

  • Laiko eilučių analizės pagrindai
  • Laiko eilučių kūrimas
  • Duomenų išlyginimas
  • Anomalinių reikšmių paieška
  • Modelio patikimumo matavimas
  • Laiko eilučių regresija
  • Eksponentinio glodinimo modeliai
  • ARIMA modeliai
  • Laiko eilučių modelių taikymas
  • Sezoniškumas
  • Anomalijų aptikimas
  • Automatinis prognozavimas

Įvadas į IBM SPSS Decision Trees

Kurso trukmė

8 akademinės valandos.

Kursas skirtas tiems, kurie tyria popgrupes populiacijoje naudojant kategorinius ir tolydžiuosius duomenis, pavyzdžiui, ieškant žmonių, labiausiai linkusius pozityviai atsiliepti į marketingo kampaniją, ieškant labiausiai rizikingus klientus ar sukčiavimo atvejus. Kurso metu nuodugniai supažindinama su IBM SPSS Decision Trees moduliu ir medžių kūrimo metodologijomis: CHAID, Exhaustive CHAID, C&RT ir QUEST. Kurso dalyviai turi būti jau susipažinę su IBM SPSS Statistics ir pagrindinėmis statistinėmis savokomis.

Po kurso baigimo Jūs:

  • Žinosite prielaidas ir koncepcijas, kuriomis grindžiamas medžio tipo segmentavimas
  • Mokėsite naudotis visomis svarbiausiomis ir pažangiomis šio modulio savybėmis
  • Mokėsite valdyti segmentavimo ir klasifikavimo kriterijus ir sudarytu rezultatus
  • Paaiškinti IBM SPSS Decision Trees rezultatus ir padaryti tinkamas išvadas

Kurso turinys

  • Įvadas į IBM SPSS Decision Trees
  • CHAID analizė
  • CHAID išplėtimai ir papildomos savybės
  • CTR klasifikavimo medžiai
  • CRT regresijos medžiai
  • QUEST analizė
  • Rekomendacijos, patarimai ir sutrumpinimai

Įvadas į IBM SPSS Complex Samples

Kurso trukmė

8 akademinės valandos.

Tikslinė auditorija

Analitikai, kurie atlieka tyrimus su sudėtingomis imtimis.

Reikalavimai

Bendrasis kompiuterinis raštingumas. Kurso „Įvadas į IBM SPSS Statistics“  baigimas, statistikos ir imčių sudarymo žinios.

Apžvalga

Kurso dalyviai susipažins su sudėtingų imčių specifika ir problemomis ir išmoks naudotis IBM SPSS Complex Samples moduliu, kurti imčių planus, pasirinkti tikimybines imtis, gauti pagal imties planą koreguotas statistikas.

Kurso turinys

  • Imčių sudarymo pagrindai
  • Tikimybinės ir netikimybinės imtys
  • Imčių sudarymo klaidos
  • IBM SPSS Complex Samples apžvalga
  • Imties plano sudarymas
  • Stratifikuotos ir klasterinės imtys
  • Vieno ir dviejų etapų imčių planai
  • Duomenų formatas ir įvedimas
  • Dažniai ir aprašomoji statistika
  • Kryžminės lentelės ir nepriklausomybės tikrinimas
  • Įverčiai imties daliai

Įvadas į IBM SPSS Custom Tables

Kurso trukmė

8 akademinės valandos.

Tikslinė auditorija

Žmonės, norintys glaustai ir patraukliai pristatyti savo tyrimų rezultatus. Apklausų tyrėjai, analitikai, akademikai, norintys publikuoti ar pristatyti savo tyrimus.

Reikalavimai

Bendrasis kompiuterinis raštingumas. Kursų „Įvadas į IBM SPSS Statistics“ ir „Duomenų valdymas ir apdorojimas“ baigimas arba patirtis dirbant IBM SPSS Statistics. Bylų atvėrimo, apibrėžimo ir išsaugojimo bei darbo su išvestimi patirtis.

Apžvalga

Šis įvadinis kursas apžvelgia IBM SPSS Custom Tables modulį, publikavimui tinkamų ataskaitų rengimą ir lentelių, nuo paprasčiausių iki sudėtingų, kūrimą. Kursas supažindina su visu IBM SPSS Custom Tables modulio funkcijų spektru: lizdinių lentelių kūrimas; sumų ir tarpinių sumų įtraukimas; t, z ir Χ2 statistikų įtraukimas.

Kurso turinys

Aptarus lentelių terminologiją ir Table Builder funkcionalumą, plačiau aptariamos ir pavyzdžiais paremiamos šios funkcijos

  • Paprastos kategorinės lentelės
  • Lizdinės lentelės, lentelių sluoksniai
  • Sumos, tarpinės sumos ir kategorijos
  • Kintamųjų lentelės su persidengiančiomis kategorijomis
  • Lentelės apibūdinančios eilės skalės kintamuosius
  • Reikšmingumo testai

IBM SPSS Custom Tables pažengusiems

Kurso trukmė

8 akademinės valandos.

Tikslinė auditorija

Žmonės, norintys glaustai ir patraukliai pristatyti savo tyrimų rezultatus. Apklausų tyrėjai, analitikai, akademikai, norintys publikuoti ar pristatyti savo tyrimus ir geriau suprasti sudėtingas IBM SPSS Custom Tables savybes. Visi, kuriems reikia periodiškai kurti tokias pačias lenteles skirtingiems duomenų rinkiniams.

Reikalavimai

Bendrasis kompiuterinis raštingumas. Kursų „Įvadas į IBM SPSS Statistics“ ir „Įvadas į IBM SPSS Custom Tables“ baigimas arba patirtis dirbant IBM SPSS Statistics.

Apžvalga

Kurso dalyviai išmoks naudotis IBM SPSS Custom Tables moduliu, efektyviau kurti sudėtingesnes individualizuotas lenteles. Taip pat bus apžvelgtos galimybės apdoroti trūkstamus duomenis, keisti lentelių formatą ir perkelti lenteles į kitas programas. Kurso dalyviai išmoks naudotis IBM SPSS Custom Tables sintakse ir lengvai atlikti dažnai pasikartojančius darbus bei kurti specializuotas lenteles naudojantis IBM SPSS Statistics ir IBM SPSS Custom Tables.

Kurso turinys

  • Lentelių formatavimas ir modifikavimas
  • Trūkstamų duomenų apdorojimas
  • Lentelių perkėlimas į kitas programas
  • Įvadas į IBM SPSS Custom Tables sintaksę
  • Sintaksės naudojimas pasikartojantiems darbams
  • Specialios paskirties lentelės
  • Grupių palyginimas
  • Kumuliaciniai procentai
  • Laukų įšaldymas
  • Skirtumai tarp kintamųjų
  • Specialios paskirties lentelės (pažengusios funkcijos)
  • Lentelės su procentilėmis ir vidurkiais
  • Proporcijos

IBM SPSS Statistics sintaksė pradedantiesiems

Kurso trukmė

8 akademinės valandos.

Tikslinė auditorija

Visi norintys suprasti IBM SPSS Statistics sintaksės pagrindus.

Reikalavimai

Bendra pažintis su IBM SPSS Statistics procedūromis, kintamųjų apibrėžimu, duomenų įvedimu ir keitimu, bylų atvėrimu ir išsaugojimu, COMPUTE ir RECODE procedūromis, darbu su išvestimi.

Apžvalga

Kursas suteikia žinių, kurių reikia norint efektyviai dirbti su IBM SPSS Statistics sintakse.

Kurso turinys

  • Duomenų iš skirtingų šaltinių įkėlimas
  • Analizės organizavimas ir išsaugojimas
  • Stulpelių ir eilučių apibrėžimas lentelėse, lizdinės lentelės ir apibendrinimas
  • Kintamųjų keitimo galimybės
  • Statistinių ir skaitinių reikšmių nustatymas

IBM SPSS Statistics sintaksė ekspertams

Kurso trukmė

8 akademinės valandos.

Tikslinė auditorija

Šis kursas yra kurso „IBM SPSS Statistics sintaksė pradedantiesiems“ tęsinys, skirtas patyrusiems IBM SPSS Statistics naudotojams, norintiems išmokti programuoti naudojantis IBM SPSS Statistics sintakse.

Reikalavimai

Išsamios IBM SPSS Statistics ir IBM SPSS Statistics sintaksės žinios. Rekomenduoja baigti „IBM SPSS Statistics sintaksė pradedantiesiems“ kursą.

Apžvalga

Pirmojoje kurso dalyje apžvelgiama programavimo koncepcija ir IBM SPSS Statistics sintaksės taikymo galimybės. Antrojoje kurso dalyje pristatoma IBM SPSS MACRO ir nusakoma, kaip makrokomandos gali padėti automatizuoti užduotis ir palengvinti darbą.

Kurso turinys

    • Įvadas ir sintaksės apžvalga
    • Pagrindiniai IBM SPSS Statistics programavimo principai
    • Praktinis sintaksės taikymas
    • Įvadas į makrokomandas
    • Makrokomandos pažengusiems
    • IBM SPSS Statistics išvesties valdymo sistema (IBM SPSS Statistics Output Management System)

Darbo su IBM SPSS Statistics sintakse pagrindai

Kurso trukmė

16 akademinių valandų.

Tikslinė auditorija

Visi norintys išmokti naudotis IBM SPSS Statistics sintakse ir naudoti ją pasikartojančioms užduotims ar sudėtingoms funkcijomis, kurios nėra prieinamos per vartotojo sąsają. Už IBM SPSS Statistics užduočių vykdymą atsakingi vartotojai.

Reikalavimai

Bendrasis kompiuterinis raštingumas. Kursų „Įvadas į IBM SPSS Statistics“ ir „Įvadas į IBM SPSS Custom Tables“ baigimas arba patirtis dirbant IBM SPSS Statistics.

Apžvalga

Kursas skirtas IBM SPSS Statistics vartotojams dirbantiems su grafine vartotojo sąsaja. Kursų metu vartotojai supažindinami su sintakse, kuria paremtas IBM SPSS Statistics. Kurso dalyviai išmoks pagrindines IBM SPSS Statistics sintaksės taisykles; jų kūrimo ir keitimo; naudoti IBM SPSS Statistics sintaksę pasikartojantiems darbams; naudotis sintakse užduotims, kurių negalima tiesiogiai atlikti per grafinę vartotojo sąsają.

Kurso turinys

  • IBM SPSS Statistics sintaksės privalumai ir kada ją naudoti
  • Sintaksės taisyklės ir struktūra
  • Kaip kurti ir vykdyti užduotis
  • IBM SPSS Statistics bylų atidarymas ir išsaugojimas
  • Kintamųjų struktūra ir apibrėžimas
  • Įvadas į transformavimo funkcijas
  • Simbolių rinkinių ir laiko funkcijos
  • Duomenų transformacijos prieinamos tik naudojantis sintakse
  • Sintaksės klaidų taisymas ir pranešimų apie klaidas interpretavimas

Įvadas į IBM SPSS Modeler ir duomenų gavybą

Tikslinė auditorija

Neturintys patirties arba turintys mažai patirties dirbant su IBM SPSS Modeler ir duomenų gavyba.

Reikalavimai

Bendrasis kompiuterinis raštingumas. Dalyviams kursai bus naudingesni, jei gerai suvoks savo organizacijos duomenis ir verslo problemas, kurios yra svarbios duomenų gavybai. Statistinis pasirengimas nebūtinas.

Apžvalga

Kursas apžvelgia duomenų gavybą ir IBM SPSS Modeler naudojimo pagrindus. Principai ir pavyzdžiai apžvelgiami pagal CRISP-DM metodologiją. Kurso struktūra atitinka tipinio duomenų gavybos projekto struktūrą, nuo duomenų nuskaitymo, duomenų apžvelgimo, transformavimo iki modeliavimo ir efektyvaus rezultatų interpretavimo. Kursas pateikia duomenų nuskaitymo, apžvelgimo, manipuliavimo, modelių kūrimo ir panaudojimo naudojantis IBM SPSS Modeler pagrindus.

Kurso struktūra

  • Įvadas į duomenų gavybą
  • CRISP-DM metodologija
  • Duomenų gavybos geriausios praktikos pavyzdžiai
  • IBM SPSS Modeler naudojimo pagrindai
  • Duomenų bylų nuskaitymas
  • Auditas ir duomenų kokybės apžvalga
  • Duomenų manipuliacijos
  • Sąryšių tarp duomenų paieška
  • Duomenų parinkimas
  • Duomenų skaidymas modeliavimui
  • Modeliavimo su IBM SPSS Modeler metodai
  • Modelių su sprendimų medžiais kūrimas
  • Modelių vertinimas ir palyginimas
  • Modelių taikymas ir panaudojimas
  • Eigų savybės
  • IBM SPSS Statistics komandų vykdymas per IBM SPSS Modeler
  • Kitos IBM SPSS Modeler savybės
  • Duomenų bazių jungimas su IBM SPSS Modeler

Duomenų paruošimas duomenų gavybai

Tikslinė auditorija:

Kursas tęsia kurso „Įvadas į IBM SPSS Modeler ir duomenų gavybą“ programą ir yra skirtas visiems, kurie nori susipažinti su visomis IBM SPSS Modeler manipuliavimo duomenimis ir bylomis galimybėmis.

Reikalavimai

Bendrasis kompiuterinis raštingumas. Bent minimali naudojimosi IBM SPSS Modeler patirtis: IBM SPSS Modeler aplinka, eigų kūrimas, duomenų nuskaitymas, paprastas manipuliavimas duomenimis ir jų apžvalga. Rekomenduojamas „Įvadas į IBM SPSS Modeler ir duomenų gavybą“ kurso baigimas.

Apžvalga

Kursas giliai apžvelgia duomenų paruošimą sėkmingam duomenų gavybos projektui. Pateikiami bylų jungimo ir pridėjimo, imčių sudarymo, skaidymo, trūkstamų duomenų apdorojimo, išskirčių paieškos, laukų modifikavimo ir kūrimo bei darbo su datomis ir laiko eilutėmis pavyzdžiai.

Kurso struktūra

  • Duomenų bylų prijungimas
  • Duomenų bylų sujungimas
  • Imčių sudarymas
  • Duomenų skaidymas
  • Trūkstamų duomenų apdorojimas ir įvedimas
  • Anomalijų ir išskirčių paieška
  • Duomenų transformavimas, kategoriniams duomenims
  • Duomenų transformavimas, intervalų skalės duomenims
  • Darbas su simbolių eilutės duomenimis
  • Darbas su datomis
  • Darbas su laiko eilutėmis
  • Duomenų bylų restruktūrizavimas (agregavimas)
  • Išvesties duomenų bylos
  • Efektyvumas dirbant su IBM SPSS Modeler
  • Duomenų bazių jungtys su IBM SPSS Modeler
  • IBM SPSS Statistics transformacijos IBM SPSS Modeler

IBM SPSS Modeler modelių taikymas

Tikslinė auditorija

Kursas skirtas dviem auditorijų tipams. Pirmoji grupė – tai patyrę IBM SPSS Modeler vartotojai, kurie nori išmokti taikyti savo sukurtus modelius. Antroji – žmonės, kurie nori geriau suprasti IBM SPSS Modeler ir kaip duomenų gavyba gali padėti jų organizacijai.

Reikalavimai

Bendrasis kompiuterinis raštingumas. Naudojimosi IBM SPSS Modeler patirtis: IBM SPSS Modeler aplinka, eigų kūrimas, duomenų nuskaitymas, paprastas manipuliavimas duomenimis ir jų apžvalga. Rekomenduojamas kursų „Įvadas į IBM SPSS Modeler ir duomenų gavybą“ ir „Duomenų paruošimas duomenų gavybai“ baigimas.

Apžvalga

Sukūrus modelį jį reikia taikyti naujiems duomenims. Šis kursas apžvelgia IBM SPSS Modeler modelių taikymo galimybes naudojantis IBM SPSS Modeler Solution Publisher, tiesioginį taikymą duomenų bazėse, nuotolinį taikymą naudojantis SQL, eksportavimą į PMML ar naudojantis Predictive Applications Wizard vedliu.

Prognozinis modeliavimas naudojantis IBM SPSS Modeler

Tikslinė auditorija

Šis kursas – tai kursų “Įvadas į IBM SPSS Modeler ir duomenų gavybą” ir “IBM SPSS Modeler modelių taikymas” tęsinys ir yra skirtas visiems, kas nori susipažinti su visu IBM SPSS Modeler modeliavimo galimybių spektru prognoziniam modeliavimui.

Reikalavimai

Bendrasis kompiuterinis raštingumas. Patirtis naudojantis IBM SPSS Modeler (pažintis su IBM SPSS Modeler aplinka, eigų kūrimu, duomenų bylų nuskaitymu, duomenų kokybės vertinimu, trūkstamų duomenų apdorojimų (Type ir Data Audit mazgai), bazinės manipuliavimo duomenimis žinios (Derive ir Seclect mazgai), modelių kūrimo patirtis). Rekomenduojamas kursų „Įvadas į IBM SPSS Modeler ir duomenų gavybą“ ir „Duomenų paruošimas duomenų gavybai“ baigimas. Rekomenduojamas statistikos bei duomenų gavybos kursų baigimas.

Apžvalga

Kursas apžvelgia kategorinių ir tolygiųjų rezultatų gavimą naudojantis įvairiais modeliavimo metodais. Taip pat aptariamas duomenų parinkimas ir anomalijų eliminavimas. Aptariamos modelių panaudojimo galimybės bei privalumai. Patariama kada ir kokius modelius geriausia naudoti.

Kurso turinys

  • Duomenų parengimas modeliavimui
  • Anomalijų paieškai
  • Nepriklausomųjų kintamųjų parinkimas
  • Duomenų redukavimas
  • Neuroniniai tinklai
  • Tiesinė regresija
  • Logistinė regresija
  • Diskriminantinė analizė
  • Binary Classifier mazgas
  • Modelių jungimas
  • Geriausių rezultatų gavimas iš modelių
  • Laiko eilučių analizė

IBM SPSS Modeler sankaupų sudarymo ir asociacijų (IBM SPSS Modeler Clustering Model ir IBM SPSS Modeler Association Model) moduliai

Tikslinė auditorija

Kursas tęsia „Įvadas į IBM SPSS Modeler ir duomenų gavybą“ ir „Duomenų paruošimas duomenų gavybai“ kursų programą ir yra skirtas visiems, kurie nori susipažinti su pilnu IBM SPSS Modeler metodų, skirtų segmentavimui, modelių su asociacijomis ar sekų duomenimis sudarymui, spektru. Vartotojams norintiems kurti šiuos modelius naudojantis IBM SPSS Modeler, šis kursas yra būtinas.

Reikalavimai

Bendrasis kompiuterinis raštingumas. Patirtis naudojantis IBM SPSS Modeler (pažintis su IBM SPSS Modeler aplinka, eigų kūrimu, duomenų bylų nuskaitymu, duomenų kokybės vertinimu, trūkstamų duomenų apdorojimų (Type ir Data Audit mazgai), bazinės manipuliavimo duomenimis žinios (Derive ir Seclect mazgai), modelių kūrimo patirtis). Rekomenduojamas kursų „Įvadas į IBM SPSS Modeler ir duomenų gavybą“ ir „Duomenų paruošimas duomenų gavybai“ baigimas.

Apžvalga

Šis kursas apžvelgia visas duomenų segmentavimo metodikas naudojantis IBM SPSS Modeler. Kurse taip pat pateikiami asociacinių modelių skirtų atrasti taisykles, apibrėžiančias sąveiką tarp objektų, eigos modelių, skirtų atrasti sąveikas tarp objektų laike, kūrimo pavyzdžiai.

Kurso turinys

  • Įžanga į segmentavimo ir asociacinius modelius
  • Duomenų parengimas modeliavimui
  • Segmentavimo modeliai
  • Asociaciniai modeliai
  • Eigos modeliai

Įvadas į AMOS

Kurso trukmė

8 akademinės valandos.

Tikslinė auditorija

Žmonės, kurie domisi ar dirba su struktūrinių lygčių modeliavimu.

Reikalavimai

Statistikos ir taikomųjų tyrimų žinios, patirtis dirbant su daugine regresija.

Apžvalga

Kursas apžvelgia grafinį struktūrinių lygčių modeliavimą. Kurso metu apžvelgiamos modeliavimo galimybės bei pateikiami praktiniai struktūrinių lygčių modeliavimo pavyzdžiai.

Kurso turinys

  • Struktūrinių lygčių modeliavimas
  • Regresija naudojantis AMOS
  • Modelių adekvatumo tikrinimas
  • Tikrinimo principai
  • Bendrieji modeliai