深圳spss培訓班

⑴ 深圳SPSS培訓

人大經濟論壇有遠程教學

⑵ 對spss有一定了解，想系統的學習一下，有什麼渠道

網路，有案例，下軟體自己琢磨下
如果真要花時間學，不如去學stats, sas，spss我是不建議，可操作性太小，市場也不好
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學習spss的心得體會

篇一：SPSS學習報告總結心得
應用統計分析學習報告
本科的時候有概率統計和數理分析的基礎，但是從來沒有接觸過應用統計分析的東西，SPSS也只是聽說過，從來沒有學過。一直以為這一塊兒會比較難，這學期最初學的時候，因為沒有認真看老師給的英文教材，課下也沒有認真搜集相關資料，所以學起來有些吃力，總感覺聽起來一頭霧水。老師說最後的考核是通過提交學習報告，然後我從圖書館里借了些教材查了些資料，發現很多問題都弄清楚了。結合軟體和書上的例子，實戰一下，發現SPSS的功能相當強大。最後總結出這篇報告，以鞏固所學。
SPSS，全稱是Statistical Proct and Service Solutions，即「統計產品與服務解決方案」軟體，是IBM公司推出的一系列用於統計學分析運算、數據挖掘、預測分析和決策支持任務的軟體產品及相關服務的總稱，也是世界上公認的三大數據分析軟體之一。SPSS具有統計分析功能強大、操作界面友好、與其他軟體交互性好等特點，被廣泛應用於經濟管理、醫療衛生、自然科學等各個領域。具體到管理方面，SPSS也是一個進行數據分析和預測的強大工具。這門課中也會用到AMOS軟體。
關於SPSS的書，很多都是首先介紹軟體的。這個軟體易於安裝，我裝的是19.0的，雖然20.0有一些改變和優化，但是主體都是一樣的，而且都是可視化界面，用起來很方面且容易上手。所以，我學習的重點是卡方檢驗和T檢驗、方差分析、相關分析、回歸分析、因子分析、結構方程模型等方法的適用范圍、應用價值、計算方式、結果的解釋和表述。
首先是T檢驗這一部分。由於參數檢驗的基礎不牢固，這部分也是最初開始接觸應用統計的東西，學起來很多東西拿不準，比如說原假設默認的是什麼。結果出來後依然分不清楚是接受原假設還是拒絕原假設。不過現在弄懂了。這部分很有用的是T檢驗。T檢驗應用於當樣本數較小時，且樣本取自正態總體同時做兩樣本均數比較時，還要求兩樣本的總體方差相等時，已知一個總體均數u，可得到一個樣本均數及該樣本標准差，樣本來自正態或近似正態總體。T檢驗分為單樣本T檢驗、獨立樣本T檢驗、配對樣本T檢驗。其中，單樣本T 檢驗是樣本均數與總體均數的比較的T檢驗，用於推斷樣本所代表的未知總體
均數μ與已知的總體均數uo有無差別；獨立樣本T檢驗主要用於檢驗兩個樣本是否來自具有相同均值的總體，即比較兩個樣本的均值是否相同，要求兩個樣本是相互獨立的；配對樣本T檢驗中，要正確理解「配對」的含義，主要用於檢驗兩個有聯系的正態總體的均值是否有顯著差異，跟獨立檢驗的區別就是樣本是否是配對樣本。這幾個方法用軟體操作起來都是相對簡單的，關鍵是分清楚什麼時候用這個什麼時候用那個。
然後是方差分析。方差分析就是將索要處理的觀測值作為一個整體，按照變異的不同來源把觀測值總變異的平方和以及自由度分解為兩個或多個部分，獲得不同變異來源的均值與誤差均方，通過比較不同變異來源的均方與誤差均方，判斷各樣本所屬總體方差是否相等。方差分析主要包括單因素方差分析、多因素方差分析和協方差分析等。這一部分在學習的過程中出現一些問題，就是用SPSS來操作的時候分不清觀測變數和控制變數，如果反了的話會導致結果的不準確。其次，對Bonferroni、Tukey、Scheffe等方法的使用目的不清楚，現在基本掌握了多重比較方法選擇：一般如果存在明確的對照組，要進行的是驗證性研究，即計劃好的某兩個或幾個組間（和對照組）的比較。宜用Bonferroni(LSD)法；若需要進行多個均數間的兩兩比較，且各組個案數相等，適宜用Tukey法；其他情況宜用Scheffe法。最後，對方差齊性檢驗、多重比較檢驗、趨勢檢驗理解不夠透徹，在方差檢驗中，Post Hoc鍵有LSD的選項：當方差分析F檢驗否定了原假設，即認為至少有兩個總體的均值存在顯著性差異時，須進一步確定是哪兩個或哪幾個均值顯著地不同，則需要進行多重比較來檢驗。LSD即是一種多因變數的三個或三個以上水平下均值之間進行的兩兩比較檢驗。
相關分析是研究現象之間是否存在某種依存關系，並對具體有依存關系的現象探討其相關方向以及相關程度，是研究隨機變數之間的相關關系的一種統計方法。相關分析研究現象之間是否相關、相關的方向和密切程度，一般不區別自變數或因變數。主要有雙變數相關分析、偏相關、距離相關幾個方法。雙變數相關分析是相關分析中最常使用的分析過程，主要用於分析兩個變數之間的線性相關分析，可以根據不同的數據類型和條件，選用Pearson積差相關、Spearman等級相關和Kendall的tau-b等級相關。當數據文件包括多個變數時，
直接對兩個變數進行相關分析往往不能真實反映二者之間的關系，此時就需要用到偏相關分析，從中剔除其他變數的線性影響。距離相關分析是對觀測變數之間差異度或相似程度進行的測量，其中距離需要弄清楚，距離分析是對觀測量之間相似或不相似程度的一種測度，是計算一對觀測量之間的廣義距離。這些相似性或距離測度可以用於其他分析過程，例如因子分析、聚類分析或多維定標分析，有助於分析復雜的數據集。
接著是回歸分析。相關分析研究的是現象之間是否相關、相關的方向和密切程度，一般不區別自變數或因變數。而回歸分析則要分析現象之間相關的具體形式，確定其因果關系，並用數學模型來表現其具體關系。比如說，從相關分析中我們可以得知「質量」和「用戶滿意度」變數密切相關，但是這兩個變數之間到底是哪個變數受哪個變數的影響，影響程度如何，則需要通過回歸分析方法來確定。回歸分析的目的在於了解兩個或多個變數間是否相關、相關方向與強度，並建立數學模型以便觀察特定變數來預測研究者感興趣的變數。運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變數的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析；按照自變數和因變數之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。如果在回歸分析中，只包括一個自變數和一個因變數，且二者的關系可用一條直線近似表示，這種回歸分析稱為一元線性回歸分析。如果回歸分析中包括兩個或兩個以上的自變數，且因變數和自變數之間是線性關系，則稱為多元線性回歸分析。應用回歸分析時應首先確定變數之間是否存在相關關系，如果變數之間不存在相關關系，對這些變數應用回歸預測法就會得出錯誤的結果。正確應用回歸分析預測時應注意：①用定性分析判斷現象之間的依存關系；②避免回歸預測的任意外推；③應用合適的數據資料；
接下來是因子分析。因子分析是指研究從變數群中提取共性因子的統計技術。最早由英國心理學家C.E.斯皮爾曼提出。他發現學生的各科成績之間存在著一定的相關性，一科成績好的學生，往往其他各科成績也比較好，從而推想是否存在某些潛在的共性因子，或稱某些一般智力條件影響著學生的學習成績。因子分析可在許多變數中找出隱藏的具有代表性的因子。將相同本質的變數歸入一個因子，可減少變數的數目，還可檢驗變數間關系的假設。因子分析的主要目的是用來描述隱藏在一組測量到的變數中的一些更基本的，但又無法直接
測量到的隱性變數。從顯性的變數中得到因子的方法有兩類。一類是探索性因子分析，另一類是驗證性因子分析。探索性因子分析不事先假定因子與測度項之間的關系，而讓數據「自己說話」。而驗證性因子分析假定因子與測度項的關系是部分知道的，即哪個測度項對應於哪個因子，雖然我們尚且不知道具體的系數。這一部分不能用SPSS來操作，要用AMOS，用起來也很方便。
最後一部分學習的是結構方程模型。結構方程模型是一種融合了因素分析和路徑分析的多元統計技術。它的強勢在於對多變數間交互關系的定量研究。在近三十年內，其大量應用於社會科學及行為科學的領域里，並在近幾年開始逐漸應用於市場研究中。結構方程模型是對顧客滿意度的研究採用的模型方法之一。其目的在於探索事物間的因果關系，並將這種關系用因果模型、路徑圖等形式加以表述。結構方程模型與傳統的回歸分析不同，結構方程分析能同時處理多個因變數，並可比較及評價不同的理論模型。與傳統的探索性因子分析不同，在結構方程模型中，我們可以提出一個特定的因子結構，並檢驗它是否吻合數據。通過結構方程多組分析，我們可以了解不同組別內各變數的關系是否保持不變，各因子的均值是否有顯著差異。
這門課要學習完了，整個學習的過程是充滿曲折和挑戰的，我見證了自己從一無所知到困惑迷茫再到略懂再到會用的過程。甚至學完之後有些問題還沒有徹底搞清楚，自己接下來還會不斷的探索的。SPSS是個很神奇的工具，結合AMOS和EXCEL更是如虎添翼，相信學習了SPSS在以後的論文和數據分析中很有用。這門課給我的感覺是看起來很難，但是實際學起來就好很多，因為當我結合具體實例和軟體的時候，很多抽象的問題就豁然開朗了。但是想給老師一個建議，這門課需要很強的統計和概率論的基礎，要不然就會很難聽懂或者聽得半懂。然後這門課的很多方法的相關資料都是用在醫療衛生、自然科學領域的，在管理中的應用的資料不怎麼多。老師希望我們上課的時候結合在管理中的應用來學習，但是資料有限，希望老師在這個方面多給學生一些引導。
篇二：spss心得體會
學習SPSS在教育統計中的應用心得體會
一、什麼是SPSS？為什麼要學習SPSS？
新學期開始時，在信息化教育測量與評價的課程中第一次接觸
到SPSS這個軟體，作為本科是計算機專業出身的我，當時只知道SPSS是一套統計軟體，就是一套根據統計學原理所編寫出來的統計分析軟體，至於統計什麼？分

析什麼？我一無所知，尤其是看到老師推薦的《SPSS在教育統計中的應用》這本書的時候，就簡單的把它理解為用SPSS軟體來統計、分析與教育相關的數據，最終得出想要的結論而已，而現在看來，我當初的想法未免有點簡單與無知。下面就來讓我們了解一下SPSS。SPSS軟體是一組專業的、通用的統計軟體包，同時它也是一個組合式軟體包，兼有數據管理、統計分析、統計繪圖和統計報表功能。它廣泛用於教育、心理、醫學、市場、人口、保險等研究領域，也用於產品質量控制、人事檔案管理和日常統計報表等。SPSS軟體對計算機硬體系統的要求較低；對運行的軟體環境要求寬松，有各種版本可運行在WINDOWS XP、WIN7系統環境下， SPSS統計軟體採用電子表格的方式輸入與管理數據，能方便地從其他資料庫中讀入數據（如Dbase，Excel，Lotus等）。

我為什麼要學習SPSS呢？其實很簡單，一方面，做為一名
研究生，要具備一定的科研能力，如今量化研究的方法大行其道，一切要以事實說話、要以數據說話，有了數據支持的研究才能更容易被認可、被推論。另一方面，根據對AECT94定義的理解，教育技術
學研究的對象是學習過程和學習資源，包含大量的偶然現象和非精確現象。因此，要深入研究教育技術現象及其規律，必須運用統計描述、統計分析方法和模糊數學分析方法，才可能使這門學科達到真正完善的地步。教育技術學研究的現象多數是偶然的現象，其變化發展往往具有幾種不同的可能性，究竟出現哪一種結果，那是帶有偶然性的，是隨機的。這類偶然現象是遵循統計規律的，當隨機現象是由大量的成份組成，或者隨機現象出現大量的次數時，就能體現統計平均規律。我們只有對數據資料作統計處理，才可能可以發現它們的內在規律，掌握現象的特徵，檢驗研究的假設，才能得出准確的、可靠的研究結果。
二、對本SPSS各章節學習的心得
新課程老師帶領下，採取一種新的學習方式，老師講解了基礎部分後，全班同學採取小組分工、協作學習，然後對全班同學進行講解學習內容，教師進行當堂指導，這種方法改變了同學們的學習態度，同學們不再是課前不預習，課下不復習的狀態，每組都有自己的任務，課前有一定的壓力，同學間的討論也明顯的增多，例如：一次課下同學們在一起吃飯，有幾位同學還在調侃說「兩個菜之間用SPSS進行分析後得出的結果不接受H0假設，也就是兩個菜之間不相關」，雖然這只是一個課下的玩笑，但是這也可以體現出對學習的態度的轉變。下面就本學期的所學SPSS的各章節做一下歸納，這些歸納也是基於本人平時在課前預習，課上及課後的一些所思所想，也許會有一些理解上的偏頗在內，但這僅限於心得而已。本學期學習各個章節
及分工如下表：
章節名稱
1.SPSS的認識
及數據文件的
處理
2.數據清理與
基本統計及測
量質量分析
3.T檢驗
4.方差分析
1、 2人 3人 7.聚類分析 8.統計圖形 2人 1人 2人 6.卡方檢驗 3人 2人 5.相關分析 3人 分工人數 章節名稱 分工人數 SPSS的認識及數據文件的處理心得體會
可能是由於是同學們第一次講，萬事開頭難，壓力很大，在大家認為最為簡單的內容講解上，兩位同學並沒有完全展現出二人實際水平，大家在這一節課上都感覺到很壓抑，總的感覺是這節內容很簡單，但是內容又很鬆散，可講的東西太多，講的東西多就沒有突出重點和難點，所以聽過之後就有種無數的碎片漂浮在腦海中一樣，很難將知識系統化，課後總結一下無非就是兩塊，一塊是了解SPSS軟體的歷史及基本功能，還有一塊就是SPSS軟體當中一個模塊叫做數據文件的處理，在認識SPSS軟體當中了解到它是一組社會科學統計軟體包，誕生於1968年，當時美國的3位大學生開發出了它，經過這么多年的後續開發，SPSS已經有了很多的版本，具有了更的兼容性、和更友好的操作界面，也在很多的學科領域得到了應用，而在教育中的應用
只是它的一個分支。此外它對硬體的要求也很低，當前一般的電腦都能安裝它，安裝的過程中也沒有什麼特殊的方法，傻瓜式的安裝方式完全就可以滿足。在數據文件的處理方面，主要是要學會定義變數、處理變數兩方面；定義變數是要注意根據自己實際採集的數據來定義變數，例如是數值型的變數還是文本型的變數及變數的長度，小數點保留尾數等，總之就是一句話，根據實際調查的數據要求來定義相應變數。變數定義只有隻要細心的將實際調查的數據錄入到SPSS當中即可，當然也可以在SPSS軟體之外進行數據編制，可以通過EXECEL等編輯後可以直接導入到SPSS中。在處理變數模塊當中，可以對變數進行添加、刪除、拆分與合並等操作，只要根據實際調查數據，細心調整變數，使操作更加簡便和明了。
2、 數據清理與基本統計及測量質量分析的心得體會
數據的清理與基本統計及測量質量分析由兩名同學進行講解，由於吸取了上節課兩名同學的經驗，本節講授的明顯好於上節課，這里我也是把它分為兩塊進行學習，一塊是數據的清理，另一塊是相關統計理論的學習。在數據清理方面主要學習了奇異數據的檢查與清理，在這里本人覺得非常有必要進行數據清理，在實際的調查數據時難免會出現錯誤或者碰到極為特殊的典型案例，所以這些數據很難符合大眾規律，在統計、分析過程中可能會造成分析結果異常，從而直接影響最終的結論。所以覺得非常有必要進行數據檢查與清理。而我認為本節的難點不是怎樣熟練運用SPSS軟體，而是在第二塊中的，相關統計理論的學習，學習這些理論需要一定的數學基礎，只有明確這些
理（論如均值、標准誤差、中數、眾數、全距、四分位等）原理，知其然，知其所以然，這才是關鍵，在SPSS中想要實現對數據進行以上分析只需要輕輕點擊一下按鈕就可以是輕松實現，但是如果不清楚到底用它們來做什麼就無從談起做數據分析了，所以本節內容知道分析原理的重要性要遠遠大用SPSS對數據做出相關分析的重要性。總結為一句話「知道它們是做什麼的後才會讓它們去做該做的工作」。
3、 T檢驗的心得體會
T檢驗由兩名同學講解，在學習T檢驗時，首先要明確什麼樣的數據適合T檢驗，T檢驗的結果要說明什麼問題？經過學習可以知道，T檢驗是對兩組數據間的平均水平或均數的比較，通過比較可以得出兩組數據間的顯著性水平，而這兩組數據都要符合正態分布，方差具有齊同性，T檢驗由兩種情況，一種配對提檢驗，要求兩組數據不可以獨立顛倒順序，如果顛倒順序就會改變問題的性質，這種T檢驗稱為配對T檢驗；另一種情況下的T檢驗是兩組數據可以任意顛倒順的檢驗稱為獨立樣本的T檢驗。但是這兩種情況都必須符合最先的要求，即都是符合正態分布，方差都具有齊同性。通過SPSS的相關操作可以輕松完成檢驗，但是在檢驗的過程中必須設置置信區間，一般設置為95%，在設置置信區間時必須要考慮到所做分析的數據，如果像要得到顯著性差異的結果則可盡量將置信區間設置小些，如果想要得到不顯著差異就要將置信區間甚至大些，本人的理解為若置信區間小，則可以理解為在小范圍內是可以相信的，但如果將分析結果的置信區間值調大則說明在很大的范圍內這個結果可信，反之則不可信，
篇三：SPSS學習總結
學習SPSS感想
以前學統計學的時候就聽老師講過SPSS有非常強大的統計功能，對我們學習、工作有很大的幫助，所以我一直認為SPSS很神秘。通過這個學期周老師的課讓我對此清楚了許多，也學到了SPSS強大的統計功能，更加讓我明白了SPSS與Excel的區別。
SPSS是「社會科學統計軟體包」（Statistical Package for the Social Science）的簡稱，是一種集成化的計算機數據處理應用軟體。1968年，美國斯坦福大學H.Nie等三位大學生開發了最早的SPSS統計軟體，並於1975年在芝加哥成立了SPSS公司，已有30餘年的成長歷史，全球約有25萬家產品用戶，廣泛分布於通訊、醫療、銀行、證券、保險、製造、商業、市場研究、科研、教育等多個領域和行業。SPSS是世界上公認的三大數據分析軟體之一（SAS、SPSS和SYSTAT）。
在學習SPSS期間，我主要遇到的問題是後面幾章，SPSS的參數檢驗、方差分析、相關分析、線性回歸分析、聚類分析、因子分析等。
在參數檢驗中我不知道原假設是什麼，導致分析的時候不知道該拒絕原假設還是接受原假設，不能分析出統計結果。不會區分單樣本t檢驗和兩配對樣本t檢驗的區別，現在懂得了它們都要服從正態分布，基本思想是小概率反證法，反證法思想是先提出假設（檢驗假設H0），再用適當的統計方法確定假設成立的可能性大小，如果可能性小，則認為假設不成立，否則，還不能認為假設不成立。
在學習方差分析中，開始常常把觀測變數和控制變數弄混淆，在分析的時候應分別送入哪個對應框中，如果反了的話會導致結果的不準確。其次，對LSD、Bonferroni、Tukey、Scheffe等方法的使用不清楚，現在基本掌握了多重比較方法選擇：一般如果存在明確的對照組，要進行的是驗證性研究，即計劃好的某兩個或幾個組間（和對照組）的比較。宜用Bonferroni(LSD)法；若需要進行多個均數間的兩兩比較，且各組個案數相等，適宜用Tukey法；其他情況宜用Scheffe法。最後，對方差齊性檢驗、多重比較檢驗、趨勢檢驗理解不夠透徹，在方差檢驗中，Post Hoc鍵有LSD的選項：當方差分析F檢驗否定了原假設，即認為至少有兩個總體的均值存在顯著性差異時，須進一步確定是哪兩個或哪幾個均值顯著地不同，則需要進行多重比較來檢驗。LSD即是一種多因變數的三個或三個以上水平下均值之間進行的兩兩比較檢驗。
在學習相關分析的過程中，在繪制散點圖時，不知道哪個該做橫坐標，哪個該做縱坐標，明白了橫坐標是解釋變數，縱坐標是被解釋變數，還有對相關系數的種類分析不熟練等 。在學習回歸分析的過程中，對DW可檢驗的含義不理解，不記得對應的DW表示的殘差序列的相關性。對解釋變數向前篩選、向後篩選、逐步帥選策略不能熟練掌握，特別是對向前向後篩選時到處的結果不會進行分析。
學習聚類分析中， 變數的選擇分不清，無關變數有時會引起嚴重的錯分，應當只引入在不同類間有顯著差別的變數，盡量只使用相同類型的變數進行分析 。 分類數不明確，從實用角度講，2~8 類比較合適 。 掌握了K-means Cluster 分析，樣本量大於100時有必要考慮，只能使用連續性變數。
學習因子分析的過程中，對提取出來的因子的實際含義不清晰，不能使因子具有命名解釋性。
學習了SPSS後，我不禁想到了SPSS與Excel的區別，這一點是針對像我這樣開始只懂得用EXCEL的人來說。從個人的體會來說，二種軟體有一定相似，操作都簡便，同時又有一些可以互補的地方。但是SPSS又比Excel更加強大：
一、圖型的表現力是SPSS的主要優點之一
應該說，Excel的圖型表現主要是簡便，對許多的人來說基本夠用，但對於科學的表現，SPSS就更為詳細和准確，這一點據說在所有統計軟體中都突出。
二、通過SPSS檢驗方差齊性和數據分布
假設檢驗中，採用的t檢驗和方差檢驗都需要滿足二個要求，即
1．樣本方差齊性
2．樣本總體呈正態分布
在Excel中，提供了F檢驗來檢驗方差齊性問題，也就是可以先通過F檢驗確定方差齊性與否來選擇下一步用哪個T檢驗或方差檢驗分析工具。但只要數據多於二組則無從下手；通過描述統計大約能從峰度和偏度來了解樣本的分布實際工作中，只要分布單峰且近似對稱分布，也可應用，但要具體確定樣本的分布也有難度。這二個問題在SPSS就可以解決
最後，在感嘆它的方便與快捷的同時，對軟體開發人員的智慧到了肅然起敬的地步。一直覺得計算機語言是最難的一門外語。雖然本科時曾經對這種邏輯性很強的東西很感興趣，並在編程課上取得不錯的成績，但一直覺得這似乎不是我能掌控的東西。SPSS的神奇之處在於，它省去了使用者巨大的計算量，並提高准確性。它開發了開發者的智慧，卻弱化了使用者的大腦。

⑶ 哪裡可以參加SPSS培訓

弄個視頻學習就可以

⑷ 我想學spss，是自學還是需要參加spss數據分析培訓比較好

都可以啊，看個人情況。自學的話花費的時間比較多，自學能力強的同學可以選擇。培訓的話比較快，也可以拿證書。但是需要花錢，相當於花錢買時間和經驗。

⑸ 學習數據分析一定要參加培訓班嗎

看你的自身情況，如果基礎較差就可以去培訓班學習。
各城市都有培訓班報名，可以在網上搜一下，如果不參加培訓班報名就到地方統計局報名。 調查分析師證書層次 調查分析師證書分為初級、中級和高級三個層次

⑹ 最近哪裡有spss軟體的培訓嗎

5月20號吧 科學軟體網有一個spss軟體的免費公開課 不過你也是趕不上了 不知道視頻課程是否也可以的 可以去他家找下視頻課程的或是方便一點去京東上找一些視頻課程來看

⑺ 有誰知道哪個培訓班好，我想學大數據分析

大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
大數據對經濟社會的重要影響：
1、能夠推動實現巨大經濟效益
比如對中國零售業凈利潤增長的貢獻，降低製造業產品開發、組裝成本等。
2、能夠推動增強社會管理水平
大數據在公共服務領域的應用，可有效推動相關工作開展，提高相關部門的決策水平、服務效率和社會管理水平，產生巨大社會價值。歐洲多個城市通過分析實時採集的交通流量數據，指導駕車出行者選擇最佳路徑，從而改善城市交通狀況。
3、如果沒有高性能的分析工具，大數據的價值就得不到釋放。對大數據應用必須保持清醒認識，既不能迷信其分析結果，也不能因為其不完全准確而否定其重要作用。
在選擇大數據培訓機構時，應該注意以下幾點：
一．就業情況
每一位學員最關心的就是就業問題，所以這就要求你，在選擇大數據培訓機構時，要多了解培訓機構的就業渠道和就業保障體系。學的好固然重要，但是培訓機構如果擁有一個廣闊的就業渠道，可以幫助你找到一個更好的工作。
二．師資力量
所謂名師出高徒，只有一個大數據從事經驗、教學經驗同樣豐富的老師才能真正的將你的大數據教好，兩者缺一不可。大數據從事經驗代表著這位老師對於大數據的研究程度，如果一位老師自己的大數據都掌握的不夠精湛，你想一下，能教好學生嗎？其次教學經驗同樣不可缺少，就算一位老師對大數據的研究再深，他不能用一個通俗易懂的方式呈現給學生，學生在底下聽得似懂非懂，學生掌握的自然就不好，所以教學經驗同樣是衡量一個培訓機構師資力量是否雄厚的重要標准。
三．大數據課程體系
大數據課程體系是衡量一家大數據培訓是否專業的重要評價標准。大數據培訓課程是否科學和專業，直接決定著課程是否能夠滿足企業的用人要求、學員能否容易吸收等問題；同時好的課程能夠讓學員在最短的時間里學到最多的和最有用的大數據知識。
四．真實大型的項目
如果課程和師資都是戰前的准備和鋪墊，那麼項目就是真正的戰場實戰，准確的說大數據培訓機構的項目鍛煉相當於讓你提前上戰場，避免以後真正找工作上戰場時紙上談兵的尷尬。所以項目實戰的鍛煉直接影響著你能不能找到一家更好的工作。具有豐富項目經驗的大數據人才更加受到企業的歡迎。

⑻ 人大經濟論壇的spss視頻培訓課程，值得購買嗎有學過朋友，給點建議。

沒什麼必要吧 可以在網上看看高校的公開課 微博也不錯 可以參考

⑼ spss數據分析培訓班哪個好

都可以啊，看個人情況。自學的話花費的時間比較多，自學能力強的同學可以選擇。培訓的話比較快，也可以拿證書。但是需要花錢，相當於花錢買時間和經驗。

⑽ 學校最近要報名spss培訓，我是學金融的，不知道這個有沒有用啊，求高人分析利弊以及未來的發展狀況啊

SPSS沒有什麼含金量特別高的證書，就業也很少有用人單位要求你有什麼證。對金融來說，版SPSS也不見得有多大權用。應該更多的是用Eviews，matlab。考慮到費用問題，我覺得完全沒必要去學，真想學的話，SPSS自學或者網上找教學視頻也很簡單的