SPSS统计分析与数据挖掘实务

SPSS统计分析与数据挖掘实务的训练重点落在任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界，适合把当前业务任务拆成可讨论的练习

3天数字化转型

授课讲师：陈则 · AI应用专家

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适合对象

业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队可以带着当前业务任务参加，便于课后沿用同一套判断和跟进方式

课程定位与主要问题

任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界会被放进具体任务里校准，便于参训团队形成同一套做法

核心收益

提示与校验更稳定：AI工具选型、提示词设计、流程嵌入和结果校验的操作方法
流程复用更容易：任务演练把AI能力嵌入真实工作流程，减少试错成本
人工复核有抓手：团队复用的提示词、流程模板和质量检查要点

课程背景与交付信息

《SPSS统计分析与数据挖掘实务》面向企业中高层管理者、业务负责人及相关岗位骨干人员的实际工作场景，围绕课程主题中的关键政策、业务流程、工具方法和落地难点展开

课程时间

3天

授课方式

讲师讲授、案例研讨、情景演练、互动答疑

课程内容重点

01软件入门与数据管理

02统计描述与统计图表

03SPSS入门

041 软件概述

052 SPSS操作入门

课程大纲

第一章 SPSS入门

1.1 软件概述

1.2 SPSS操作入门

1.3 SPSS的窗口、菜单项和结果输出

1.4 SPSS的系统选项与扩展资源

1.5 SPSS的帮助系统

1.6 数据分析方法论概述

第二章数据录入与数据获取

2.1 CCSS案例项目背景介绍

2.2 数据格式概述

2.3 在SPSS中直接建立数据集

2.4 读入外部数据

2.5 数据的保存

2.6 数据编辑窗口常用操作技巧集锦

第三章变量级别的数据管理

3.1 变量赋值

3.2 已有变量值的分组合并

3.3 连续变量的离散化

3.4 自动重编码、编秩与数值计数

3.5 转换菜单中的其他功能

第四章文件级别的数据管理

4.1 几个常用过程

4.2 多个数据文件的合并

4.2 数据文件的重组与转置

4.3 数据菜单中的其他功能

第五章大型研究项目的数据管理

5.1 数据字典

5.2 数据核查

5.3 数据准备

第六章 SPSS编程

6.1 CCSS项目的数据处理需求

6.2 SPSS编程入门

6.3 语法编辑窗口操作入门

6.4 宏程序与INSERT命令

6.5 OMS系统与程序自动化

第七章连续变量的统计描述与参数估计

7.1 连续变量的统计描述指标体系

7.2 连续变量的参数估计指标体系

讲师介绍

陈则

AI应用专家

国内顶尖AI应用专家，微软MOS认证讲师。专注AI办公应用与数据分析，2025年AI排课量284场，服务千余家企业，助力职场办公提效与数据价值挖掘，可结合企业内训场景开展课程讲授与案例讨论

通信行业金融行业能源电力制造业物流供应链医药健康

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课程差异说明

本课程页面围绕《SPSS统计分析与数据挖掘实务》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 7 个主要模块，便于快速判断培训匹配度