这门课解决什么实际问题

很多人以为数据分析就是画几张图表，但在企业里，真正有决策价值的往往是“为什么”和“预测未来”。本课程聚焦于**一般线性模型**与**广义线性模型**，解决的是从“看数据”到“解释业务”的关键跨越。

具体而言，它能帮你处理三类核心场景：
1. **多组差异比较**：通过方差分析（ANOVA），判断不同渠道、不同用户群的效果是否有显著差异，而非凭感觉说“A比B好”。
2. **变量间关系量化**：利用相关与回归分析，找出影响销售额、留存率的关键因子，并量化其影响力大小。
3. **复杂业务预测**：针对非正态分布的数据（如转化率、计数类指标），掌握广义线性模型的应用，避免用错模型导致结论偏差。

课程内容紧扣工信部**高级数据分析**及**高级大数据分析师**认证考试要求，不仅讲方法论，更强调如何用SPSS将理论转化为可复现的分析结果，最终指向证书获取与实战能力的双重落地。

适合谁学？先看什么资料

**基础要求**：无需精通编程，但需具备基本的统计学常识（如均值、标准差的概念）以及对SPSS界面操作的了解。若完全零基础，建议先花半天熟悉SPSS数据导入、变量定义及基础图表绘制。

**资料使用建议**：
- **第一章（一般线性模型）**是重中之重，务必先啃透方差分析的前提假设（正态性、方差齐性）及事后检验的选择逻辑。这是后续所有多变量分析的基石。
- **第二章（广义线性）**难度陡增，建议结合课程中的案例实操，对照SPSS输出结果逐步理解模型参数含义，不要急于求成。
- 课程配套的讲义与案例数据是练习的核心，请边听理论边在SPSS中复现步骤，确保每一步操作都能解释其业务意义。

学完能独立做什么

完成本系列学习后，你将能够：
1. **独立完成标准化分析报告**：针对业务问题，选择合适的线性模型，使用SPSS完成从数据清洗、假设检验到结果解读的全流程。
2. **读懂并验证分析结果**：不再被复杂的统计术语吓倒，能准确判断模型是否显著、系数是否具有业务解释力，从而向管理层提供有数据支撑的建议。
3. **应对认证考试**：掌握高级数据分析认证所需的核心知识点，具备申请工信部相关职业资格证书的理论基础与实操能力。

这不是速成班，而是建立在严谨统计逻辑之上的职业训练。适合希望从“取数工具人”转型为“业务分析师”的从业者，以及需要系统提升数据决策能力的企业管理者。

课程介绍

一、课程背景 大数据的发展是国家级战略。未来五年我国大数据市场规模年均增速将超过30%，国内大数据人才缺口将非常突出。培养大数据人才尤其是高端人才迫在眉睫。 二、学习目标 学习SPSS的基本操作及常用的统计分析方法。 学会通过SPSS解决实际业务问题。 申请工信部【高级数据分析】【高级大数据分析师】认证证书 三、课程对象 各基础通信运营商，各级大数据建设工作领导小组办公室负责人。 信息化企事业及大数据产品企业管理者、产品负责人（房地产、电子商务、物联网、互联网、新一代信息技术，智慧产品、智慧城市软硬件供应商等相关企业）大数据规划设计院相关人员等。 大数据，云计算相关专业的高校讲师，学生 对大数据感兴趣的业内人士。 建设大数据项目，需要投标的单位。 四、课程时间 20小时 五、授课形式 理论讲授+案例实操 六、课程纲要 第一章：一般线性模型分析（方差、相关、回归） 第二章：广义线性模型分析（卡方、逻辑回归、评分卡） 第三章：特征筛选与市场细分（主成分分析、客户画像、客户价值模型） 第四章：神经网络与时间序列分析

课程目录

684dd85b-b5b7-4181-a661-ea06a8393ed5.png   2025-3-2 08:46 上传 课程介绍： 一、课程背景 大数据的发展是国家级战略。未来五年我国大数据市场规模年均增速将超过30%，国内大数据人才缺口将非常突出。培养大数据人才尤其是高端人才迫在眉睫。 二、学习目标 学习SPSS的基本操作及常用的统计分析方法。 学会通过SPSS解决实际业务问题。 申请工信部【高级数据分析】【高级大数据分析师】认证证书 三、课程对象 各基础通信运营商，各级大数据建设工作领导小组办公室负责人。 信息化企事业及大数据产品企业管理者、产品负责人（房地产、电子商务、物联网、互联网、新一代信息技术，智慧产品、智慧城市软硬件供应商等相关企业）大数据规划设计院相关人员等。 大数据，云计算相关专业的高校讲师，学生 对大数据感兴趣的业内人士。 建设大数据项目，需要投标的单位。 四、课程时间 20小时 五、授课形式 理论讲授+案例实操 六、课程纲要 第一章：一般线性模型分析（方差、相关、回归） 第二章：广义线性模型分析（卡方、逻辑回归、评分卡） 第三章：特征筛选与市场细分（主成分分析、客户画像、客户价值模型） 第四章：神经网络与时间序列分析 课程目录：
第1章: 一般线性模型分析 课时 1 : SPSS基本知识介绍 任务1： 课程配套数据 课时 2 : 一般线性模型分析【1】 课时 3 : 一般线性模型分析【2】 课时 4 : 一般线性模型分析【3】 课时 5 : 一般线性模型分析【4】
第2章: 广义线性模型分析 课时 6 : 广义线性模型分析【1】 课时 7 : 广义线性模型分析【2】 课时 8 : 广义线性模型分析【3】 课时 9 : 广义线性模型分析【4】 课时 10 : 广义线性模型分析【5】
第3章: 特征筛选与市场细分 课时 11 : 特征筛选与市场细分【1】 课时 12 : 特征筛选与市场细分【2】 课时 13 : 特征筛选与市场细分【3】 课时 14 : 特征筛选与市场细分【4】 课时 15 : 特征筛选与市场细分【5】
第4章: 神经网络与时间序列分析 课时 16 : 神经网络与时间序列分析【1】 课时 17 : 神经网络与时间序列分析【2】 课时 18 : 神经网络与时间序列分析【3】 任务1： 专项技术高级数据分析考试题 课时 19 : 神经网络与时间序列分析【4】 资料目录：│ 1.方差、相关、回归.pdf │ 2.卡方、logistic回归、评分卡.pdf │ 3.特征筛选、主成分回归.pdf │ 4.市场细分：客户画像.pdf │ 5.市场细分：客户价值模型.pdf │ 6.神经网络.pdf │ 7.决策树.pdf │ 8.时间序列.pdf │ get【所有文件内容】.bat │ 专项技术大数据分析师高级考试题.docx │ 假设检验.pdf │ 数据准备.pdf │ 数据分析流程.pdf │ 考试题.zip │ 讲师简介.pdf │ 课后阅读建议.txt │ ├─data │ 07EED89F78.AmosP │ bankloan_binning.sav │ class.sas7bdat │ data_access3.txt │ performance.sav │ pm_customer_train2.sav │ ss.sav │ 商品材质.sav │ 太阳黑子活动.sav │ 客户信息表.sav │ 收益率.sav │ 相关矩阵格式.sav │ 短期绩效.sav │ 短期绩效.xlsx │ 购买力.sav │ └─考试题 bankloan_binning.sav missing（完整数据）.sav missing（缺失数据）.sav performance.sav 商品材质.sav 拒退.sav 数据分析需求.docx 短期绩效.sav