Содержание курса
15
разделов
187
уроков
329
тестов
38 ч.
обн. 17 июля 2026
ВВЕДЕНИЕ
4 урока
1.
Слово автора
↗
2.
Просто зашли поинтересоваться ради интереса?
↗
3.
Предупреждение
↗
4.
Как мы будем учиться
↗
НЕ ОБ SPSS: основные не-технические понятия
21 урок
1.
Вступление к разделу
↗
2.
Описательная и аналитическая статистика
↗
3.
Важность моделей в аналитике
↗
4.
Без модели: разведочный анализ данных (РАД) и Data Mining
↗
5.
Выборка и генеральная совокупность
↗
6.
Массив данных
↗
7.
Объекты анализа (строки)
↗
8.
Переменные\характеристики
↗
9.
Типы шкал для переменных
↗
10.
Тип данных для значений переменных
↗
11.
Требования к записи значений в массиве
↗
12.
Задание: Целостное осознание массива
↗
13.
Понятие статистической гипотезы
↗
14.
Вероятность ошибки и уровень значимости
↗
15.
Нормальное распределение
↗
16.
Параметрика и непараметрика
↗
17.
Функциональные и вероятностные взаимосвязи
↗
18.
Процесс анализа данных в организации
↗
19.
Итоги раздела
↗
20.
Тестирование по итогам раздела (часть 1)
↗
21.
Тестирование по итогам раздела (часть 2)
↗
ЗНАКОМСТВО С SPSS
11 уроков
1.
Задание: Подготовка рабочего пространства
↗
2.
Основные элементы интерфейса SPSS
↗
3.
Закладка\представление ДАННЫЕ
↗
4.
Закладка\представление ПЕРЕМЕННЫЕ
↗
5.
Элемент-невидимка: КОНТЕКСТНОЕ МЕНЮ
↗
6.
ЛЕНТА: главная управляющая часть (+панель быстрого доcтупа)
↗
7.
Окно вывода результатов анализа: ВЫВОД\Output
↗
8.
Свой собственный язык: окно СИНТАКСИСА
↗
9.
Итоги раздела
↗
10.
Тест «Интерфейс»
↗
11.
Задание: Познакомиться с интерфейсом собственноручно
↗
ОСНОВЫ ДЛЯ БЫСТРОГО СТАРТА
8 уроков
1.
Вступление к разделу
↗
2.
Ввод переменных: создание паспорта массива
↗
3.
Ввод данных: значения переменных
↗
4.
Суть подготовки данных к анализу
↗
5.
Суть анализа данных
↗
6.
Суть визуализации данных
↗
7.
Экспорт результатов анализа
↗
8.
Итоги раздела
↗
ПОДГОТОВКА ДАННЫХ К АНАЛИЗУ: загрузка, чистка и трансформация
33 урока
1.
Вступление
↗
2.
Извлечение и загрузка данных: чтение и импорт
↗
3.
Редактирование переменных
↗
4.
Упорядочивание переменных
↗
5.
Удаление переменных (столбцов)
↗
6.
Отображение значений переменных
↗
7.
Фильтрация\отбор наблюдений (строк) для анализа
↗
8.
Расщепление массива: автоматич.отбор наблюдений (виртуал.группы)
↗
9.
Сортировка наблюдений (строк)
↗
10.
Удаление строк
↗
11.
Обнаружение и чистка дубликатов
↗
12.
Обнаружение ошибок ввода и работа с ними
↗
13.
Обнаружение ошибок ввода смысловым способом
↗
14.
О работе с пропущенными значениями
↗
15.
Пропущенные значения: наблюдения\случаи\объекты (строки)
↗
16.
Пропущенные значения: переменные (столбцы)
↗
17.
Обзор спецметодов работы с "пропусками"
↗
18.
Валидация (проверка) данных
↗
19.
Добавление новых переменных (столбцов)
↗
20.
Переменная со значениями-агрегатами
↗
21.
Перекодировка переменных
↗
22.
Разбиение значений переменной на группы
↗
23.
Вычисление новых переменных по формуле\выражению
↗
24.
Вычисление переменной: подсчет количества определенных значений
↗
25.
Вычисление переменной с рангами объектов\наблюдений
↗
26.
Множественные ответы: виртуальная переменная
↗
27.
Транспонирование массива
↗
28.
Взвешивание наблюдений: работа с агрегированным массивом
↗
29.
Взвешивание наблюдений\случаев: ремонт выборки
↗
30.
Слияние массивов: добавить наблюдения\объекты анализа
↗
31.
Слияние массивов: добавить переменные
↗
32.
Экспорт данных (массива) из SPSS в другие форматы
↗
33.
Итоги раздела
↗
ОПИСАТЕЛЬНЫЕ СТАТИСТИКИ
18 уроков
1.
Суть описательных статистик
↗
2.
Частотный анализ (частотное распределение)
↗
3.
Частоты под несколько переменных: таблицы сопряженности
↗
4.
Частоты для множественных ответов\выбора
↗
5.
TURF-анализ
↗
6.
4 группы мер в описательной статистике
↗
7.
Меры центральной тенденции: среднее, мода, медиана
↗
8.
Меры точек относительного разделения: процентили и квартили
↗
9.
Выбросы
↗
10.
Меры рассеивания\вариативности\изменчивости
↗
11.
Ящик с усами:визуал среднего, квартилей, мин и макс, выбросов...
↗
12.
Меры формы распределения: асимметрия и эксцесс
↗
13.
Доппроверка нормальности распределения: P-P и Q-Q диаграммы
↗
14.
Комплексный обзор данных (Data Explore)
↗
15.
Метрики\соотношения (Ratio)
↗
16.
Настраиваемые сводные таблицы\отчеты (custom tables)
↗
17.
Визуализации: диаграммы
↗
18.
Итоги раздела
↗
АНАЛИТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА: что это?
6 уроков
1.
Отличие от описательной статистики
↗
2.
3+1 основных блока аналитических задач
↗
3.
Возвращение к истокам: модель, РАД и Data Mining
↗
4.
Возвращение к истокам: гипотезы, вероятность ошибки и значимость
↗
5.
Проверка распределения переменных на соотв.нормальному распред.
↗
6.
Итоги раздела
↗
АНАЛИТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА: различия между группами
14 уроков
1.
Для чего это применяется?
↗
2.
Снова параметрика и непараметрика
↗
3.
Еще раз о значимости различий между группами
↗
4.
Зависимые (парные, связанные) и независимые выборки
↗
5.
Базовый инструмент сравнения: таблицы сопряженности и Хи-квадрат
↗
6.
Сравнение 2 независимых групп (выборок): Т-тест, параметрика
↗
7.
Сравнение 2-х независимых групп (выборок): непараметрика
↗
8.
Много незав. выборок:однофакторный дисперсионный анализ ANOVA
↗
9.
Сравнение множества независимых групп (выборок): непараметрика
↗
10.
Сравнение групп при анализе пропущенных значений
↗
11.
Сравнение 2-х парных (связанных) групп/выборок: Т-тест, парамет.
↗
12.
Сравнение 2-х парных (связанных) групп/выборок: непараметрика
↗
13.
Сравнение множества парных выборок
↗
14.
Итоги раздела
↗
ЧАСТНЫЙ СЛУЧАЙ СРАВНЕНИЯ ГРУПП: одновыборочные тесты
9 уроков
1.
Одновыборочные сравнительные тесты
↗
2.
T-тест для средних (параметрика)
↗
3.
Общий обзор окна с одновыборочными тестами для непараметрики
↗
4.
Биномиальный тест (непараметрика)
↗
5.
Хи-квадрат тест (непараметрика)
↗
6.
Тестирование формы распределения (непараметрика)
↗
7.
Знаковый (медианный) тест Уилкоксона
↗
8.
Случайна или нет последовательность значений (непараметрика)
↗
9.
Итоги раздела
↗
АНАЛИТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА: связи между переменными
18 уроков
1.
Причинно-следств. связь, а также зависимые и независ. переменные
↗
2.
Рассуждения о связях между переменными
↗
3.
И еще раз о том, что такое значимая статистическая взаимосвязь
↗
4.
Суть корреляции переменных
↗
5.
Снова таблицы сопряженности: только для проверки связи
↗
6.
Проверка формы связи
↗
7.
Корреляционный анализ: сила, направление, значимость
↗
8.
Работа с ложными корреляциями
↗
9.
Суть регрессионного анализа
↗
10.
Подгонка кривых
↗
11.
Линейная регрессия
↗
12.
Нелинейная регрессия
↗
13.
Квантильная регрессия
↗
14.
Анализ выживаемости: регрессия Кокса
↗
15.
Факторный анализ
↗
16.
Анализ надежности-согласованности (пригодности)
↗
17.
Многомерное шкалирование
↗
18.
Итоги раздела поиска скрытых взаимосвязей между переменными
↗
АНАЛИТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА: классификация объектов
13 уроков
1.
Для чего это применяется?
↗
2.
Логистическая регрессия
↗
3.
Полиномиальная логистическая регрессия
↗
4.
Порядковая регрессия
↗
5.
Пробит-анализ
↗
6.
Суть кластеризации
↗
7.
Двухэтапный кластерный анализ
↗
8.
Кластерный анализ методом К-средних
↗
9.
Дискриминантный анализ
↗
10.
Деревья решений\классификации
↗
11.
ROC-классификатор (Receiver Operating Characteristic)
↗
12.
Нейронные сети: многослойный перцептрон (MLP)
↗
13.
Итоги классификации с "высоты птичьего полета"
↗
АНАЛИТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА: основы прогнозирования временных рядов
10 уроков
1.
Вступление, предназначение и оговорки о предметной области
↗
2.
Главная ловушка при прогнозировании во времени
↗
3.
Основные задачи анализа временных рядов
↗
4.
Компоненты временных рядов: тренд, сезонность, цикл, всплеск
↗
5.
Отправная точка анализа трендов:посмотреть на график "на глазок"
↗
6.
Анализ временного ряда: линия тренда с прогнозом и "коридор"
↗
7.
"Проявление" тренда с помощью скользящего среднего
↗
8.
Сезонная декомпозиция
↗
9.
Авто- и кросскорреляции
↗
10.
Итоги раздела
↗
ОСНОВЫ СИНТАКСИСА: знакомство с внутренним языком SPSS
12 уроков
1.
Что такое синтаксис и чем может быть полезен бизнес-пользователю
↗
2.
Открытие, наполнение, запуск и сохранение окна синтаксиса
↗
3.
Переименование и удаление переменных (RENAME и DELETE)
↗
4.
Вычисление переменных (COMPUTE)
↗
5.
Условные операторы IF, AND и OR
↗
6.
Перекодировка переменных (RECODE с TO, INTO и ELSE)
↗
7.
Основные функции-агрегаторы (SUM, MEAN, COUNT, MIN, MAX)
↗
8.
Частоты (FREQUENCIES, CROSSTABS)
↗
9.
Корреляция с WITH
↗
10.
Комментарии в синтаксисе(* или /*)
↗
11.
Зачем забирать синтаксис прямо из пользовательского интерфейса?
↗
12.
Итоги раздела
↗
КРАТКИЙ ОБЗОР ОТДЕЛЬНЫХ ВОЗМОЖНОСТЕЙ SPSS и ее "РОДСТВЕННИКОВ"
7 уроков
1.
Проверка стабильности и надежности моделей: Bootstrapping
↗
2.
Байесовская вероятность и статистика
↗
3.
Как быстро "найти менюшки" в SPSS
↗
4.
Структурное моделирование
↗
5.
Публикация результатов анализа на Web: CDSR
↗
6.
Создание и поставка моделей: SPSS Modeler и Watson Studio
↗
7.
Итоги раздела
↗
ПОСЛЕСЛОВИЕ
3 урока
1.
Коротко о курсе для обобщения
↗
2.
Послесловие
↗
3.
Бонус-лекция
↗