R for Data Analysis and Research 培訓

Goal:

掌握獨立使用SPSS程序進行高級應用的技能，包括對話框和所選分析技術的命令語言語法。

目標受眾：

分析師、研究人員、科學家、學生以及所有希望獲得使用SPSS套件高級功能並學習所選統計模型能力的人。培訓涵蓋通用分析問題，並專注於特定行業。

受众：

本课程面向希望在分布式系统环境中存储和处理大规模数据集的IT专业人员。

Goal：

深入了解Hadoop集群管理。

本次由講師指導的培訓在香港（線上或線下）面向希望學習和掌握計量經濟分析與建模基礎知識的任何人。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 學習並理解計量經濟學的基礎知識。
• 使用Eviews和風險模擬器。

受衆

財務或市場分析師、經理、會計師

課程目標

使用Microsoft Excel促進和自動化各類財務分析

受众

分析师、研究员、科学家、毕业生、学生，以及任何有兴趣学习如何在Microsoft Excel中促进统计分析的人。

课程目标

本课程将帮助您提高对Excel和统计学的熟悉度，从而提高您工作或研究的有效性和效率。

本课程将介绍如何在Microsoft Excel中使用分析工具包、统计函数，以及如何执行基本的统计程序。它将解释Excel的局限性以及如何克服这些限制。

這門由講師指導的香港（線上或線下）培訓課程，旨在幫助中級數據分析師和商業專業人士使用R進行時間序列預測，並自動化數據分析工作流程。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 理解R中預測技術的基本原理。
• 應用指數平滑和ARIMA模型進行時間序列分析。
• 使用‘forecast’套件生成準確的預測模型。
• 為商業和研究應用自動化預測工作流程。

這門由講師指導的培訓（線上或線下）針對希望使用分析方法提升組織績效的HR專業人士。課程涵蓋定性與定量、實證與統計方法。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 大量練習與實踐。

課程定制選項

• 如需定制此課程，請聯繫我們安排。

觀眾

本課程是為希望引入或改進預測的分析師、預測者創建的，這可能與銷售預測、經濟預測、技術預測、供應鏈管理和需求或供應預測有關。

描述

本課程通過一系列方法、框架和演算法指導學員，這些方法、框架和演算法在選擇如何根據歷史數據預測未來時非常有用。

它使用 Microsoft Excel 等標準工具或一些開源程式（特別是 R 專案）。

本課程涵蓋的原則可以通過任何軟體（例如 SAS、SPSS、Statistica、MINITAB 等）來實現

本課程面向對統計分析感興趣的人士，旨在幫助學員熟悉Minitab軟件，提高數據分析的效率和效果，並增強統計知識。

本课程针对希望使用 SPSS 进行统计分析以准确解释数据、进行复杂的统计测试和产生有意义的洞察的初级到中级专业人员。该培训由 香港 (在线或现场)进行，讲师主导，内容为期一天。

通过这次培训，学员将能够：

• 导航 SPSS 界面并高效管理数据集。
• 进行描述性和推断性统计分析。
• conduct t 检验、ANOVA、MANOVA、回归和相关分析。
• 对数据进行高级解释时，应用非参数检验、主成分分析和因子分析。

本課程爲講師主導的培訓（線上或線下），面向初學者到中級水平的分析師、研究人員和專業人士，旨在幫助他們使用SPSS進行數據準備、統計分析和預測建模。

本課程是為需要一般統計技能的人創建的。本課程可以針對特定的專業領域進行定製，如市場研究、生物學、製造、公共部門研究等。

本培训课程涵盖高级统计学内容，解释研究、分析和预测中常用的工具，并提供公式背后理论的简要说明。

本课程不针对特定知识领域，但如果所有参与者具有相同的背景和目标，可以进行定制化调整。

课程中会使用一些基本的计算机工具（特别是Excel和OpenOffice）。

本課程旨在讓研究人員了解統計設計與分析的原則，以及這些原則在各種科學學科研究中的相關性。

課程涵蓋一些概率與統計方法，主要通過範例進行講解。本培訓包含約30%的講座，70%的指導性測驗與實驗。

在封閉課程的情況下，我們可以根據特定領域（如心理學測試、公共部門、生物學、遺傳學等）調整範例與教材。

在公開課程的情況下，則使用混合範例。

雖然本課程中使用多種軟體（如Microsoft、Excel、SPSS、Statgraphics等），但其主要重點在於理解引導研究、推理與結論的原則與流程。

本課程可以作為混合課程提供，即包含家庭作業與任務。

受众

课程形式

通过本次培训，参与者将能够：

在这次由讲师主导的线下培训中，参与者将学习如何使用Tidyverse中包含的工具来操作和可视化数据。

Tidyverse是一组多功能R包，用于数据清理、处理、建模和可视化。包含的一些包有：ggplot2、dplyr、tidyr、readr、purrr和tibble。

• R语言初学者
• 数据分析和数据可视化初学者

• 部分讲座、部分讨论、练习和大量动手实践

• 进行数据分析并创建吸引人的可视化效果
• 从各种样本数据集中得出有用的结论
• 过滤、排序和汇总数据以回答探索性问题
• 将处理后的数据转换为信息丰富的线图、条形图、直方图
• 从不同的数据源（包括Excel、CSV和SPSS文件）导入和过滤数据