Прикладная предиктивная аналитика с SPSS

Научитесь строить и интерпретировать статистические модели в SPSS для прогнозирования результатов и принятия решений на основе данных.

4.9 (14) ⏱ 49 мин 📚 11 уроков 🎧 Аудиоверсия

О курсе

Готовы перейти от базовой отчетности к прогнозированию? Этот курс заложит практическую основу использования SPSS для выявления тенденций, анализа взаимосвязей и прогнозирования будущих результатов на основе ваших данных. Вы получите навыки подготовки наборов данных для анализа, построения мощных предиктивных моделей, таких как линейная и логистическая регрессия, и уверенной интерпретации результатов. К концу курса вы сможете преобразовывать сырые числа в значимые прогнозы и подкреплять свои выводы надежными статистическими доказательствами. Что вы узнаете: - Поймете основные концепции предиктивного моделирования и навигации в среде SPSS. - Научитесь импортировать, очищать и управлять наборами данных, подготавливая их к эффективному анализу. - Примените описательную статистику и корреляционный анализ для изучения ключевых взаимосвязей в данных. - Построите и проверите модели линейной и множественной регрессии для прогнозирования непрерывных результатов. - Построите модели логистической регрессии для прогнозирования категориальных результатов, таких как решения «да/нет». - Попрактикуетесь в интерпретации выходных данных модели, коэффициентов и статистической значимости для получения обоснованных выводов. - Используете основы синтаксиса SPSS для документирования и воспроизведения вашего анализа для получения согласованных результатов. Курс начинается с фундаментальных статистических терминов и обзора интерфейса SPSS, затем переходит к практическим письменным упражнениям по построению и интерпретации моделей. Этот курс предназначен для абсолютных новичков. Предварительный опыт работы с SPSS или предиктивной аналитикой не требуется для начала.

Что вы получите

  • 📜 Сертификат об окончании
    Добавьте в профиль LinkedIn
  • 💬 Личный AI-наставник
    Застрял на уроке? Спроси встроенного наставника о чём угодно, в любой момент.
  • 🎧 Аудиоверсия включена
    Учитесь в дороге — экран не нужен
  • ♾️ Пожизненный доступ
    Возвращайтесь в любое время, без срока
  • 📱 Телефон или компьютер
    Работает везде и на любом устройстве
  • 💸 Возврат в течение 30 дней
    Без вопросов
  • Кратко и по делу
    49 мин практического материала

Отзывы

Отзывов пока нет — поделитесь своим первым.

Написать отзыв

После отправки попросим войти — черновик сохранится.

Студенты также прошли

Моделирование предсказаний с использованием линейной регрессии в SPSS и Excel

Узнайте, как создавать, интерпретировать и проверять модели линейной регрессии с использованием SPSS и Excel для решения реальных задач прогнозного анализа.
★ 5.0 (16)
$4.99

Машинное обучение с наблюдением для начинающих

Освободитесь от основ регрессии и классификации, чтобы создать свои первые модели предсказания на Python.
★ 4.9 (1,325)
$4.99

Анализ временных рядов, прогнозирование и машинное обучение на Python

Освойте статистические модели и модели машинного обучения на Python для анализа временных данных, прогнозирования будущих тенденций и построения прогностических конвейеров для финансов, продаж и операционной деятельности.
★ 4.8 (3,137)
$4.99

Регрессионный анализ в машинном обучении: прогнозирование непрерывных результатов

Освойте базовые методы регрессионного анализа для прогнозирования непрерывных данных из реального мира, от цен на жилье до финансовых тенденций, используя наглядные примеры на Python.
★ 4.8 (5,584)
$4.99

Часто спрашивают

Что нужно для прохождения курса? +

Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.

Как оплатить? +

Банковской картой через Stripe или криптовалютой. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.

Можно ли вернуть деньги? +

Да — полный возврат в течение 30 дней, без вопросов.

Как долго будут доступны материалы? +

Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.

Получу ли я сертификат? +

Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.

Подходит для специалистов в
IT Дизайн Финансы Маркетинг Медицина Образование HoReCa Производство