Маркетинговые исследования с SPSS

Горячая линия 

(044) 486-17-05   /  (063) 288-49-86

(066) 069-28-72   /  (097) 889-12-22

 

Лицензия Министерства ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ, МОЛОДЕЖИ И СПОРТА УКРАИНЫ Серия АД №073349 от 29.11.2015 г.
Адрес г.Киев, ул.Белорусская, 22, офис 318, график работы пн-пт 10.00-19.00, сб 10.00-14.00

Обратный звонок Наши менеджеры скоро свяжутся с вами
Неверное имя
Неверный телефон
Спасибо. Мы скоро вам перезвоним.
Кол-во ак.ч. 40 ак. часов
Время Занятия в вечернее время (18.30 - 21.20) или по субботам 10.00-16.00
Срок обучения в группе 5 недель
Цена 3000 грн за курс
По окончании курса выдается свидетельство
Скидки до 5%

Цель тренинга: дать мощный инструментальный аппарат анализа, кото¬рый можно применять на практике для повышения эффективности деятельности различных организаций.

Целевая аудитория: специалисты по стратегическому и оперативному планированию, маркетологи, аналитики, экономисты, бренд-менеджеры, руководители отделов продаж.

 

Программа курса:

1. Основы статистического анализа в маркетинговых исследованиях
1.1. Формирование статистической выборки
1.2. Основные методы статистического анализа (введение)
1.2.1. Кластерный анализ: определение целевых групп потребителей, для которых целесообразно разработать специальное торговое предложение
1.2.2. Дискриминантный анализ: выявление различий между исследуемыми группами
1.2.3. Регрессионный анализ: выявление статистической зависимости между исследуемыми переменными
1.2.4. Факторный анализ: «сжатие» массива данных для дальнейшего исследования
1.2.5. Дисперсионный анализ: выявление влияния переменных
2. Основы работы в  SPSS
2.1. Подготовка данных
2.1.1 Запуск SPSS
2.1.2 Редактор данных
2.1.3. Определение переменных
2.1.4. Ввод данных
2.1.5. Сохранение файла данных
2.1.6. Завершение сеанса работы
2.2    SPSS для Windows – обзор
2.2.1. Выбор статистической процедуры
2.2.2. Настройки редактора данных
2.2.3. Панели символов
2.2.4. Построение и редактирование графиков
2.2.5. Редактирование таблиц
2.3. Основы статистики
2.3.1. Предварительные условия для проведения статистического теста
2.3.2. Нормальное распределение
2.3.3. Обзор статистических методов
2.3.4. Вывод статистических характеристик
2.3.5. Отбор данных
3. Сравнение средних величин в SPSS
3.1. Т-тест для независимых выборок
3.1.1 Постановка цели исследования и представление исходных данных в SPSS
3.1.2. Команды SPSS на выполнение Т-теста для независимых выборок
3.1.3. Интерпретация результатов Т-теста для независимых выборок
3.2. Однофакторный дисперсионный анализ
3.2.1. Постановка цели исследования и представление исходных данных в SPSS
3.2.2. Команды SPSS на выполнение однофакторного дисперсионного анализа
3.2.3. Интерпретация результатов однофакторного дисперсионного анализа
4. Линейный регрессионный анализ в SPSS
4.1. Простая линейная регрессия
4.1.1. Постановка цели исследования и представление исходных данных в SPSS
4.1.2. Команды SPSS на выполнение простого регрессионного анализа
4.1.3. Интерпретация результатов простого регрессионного анализа
4.1.4. Графическое представление простой регрессионной модели в SPSS
4.2. Множественная линейная регрессия
4.2.1. Постановка цели исследования и представление исходных данных в SPSS
4.2.2. Команды SPSS на выполнение множественного регрессионного анализа
4.2.3. Интерпретация результатов множественного регрессионного анализа
5. Факторный анализ
5.1. Постановка цели исследования и представление исходных данных в SPSS
5.2. Команды SPSS на выполнение факторного анализа
5.3. Оценка пригодности исходных данных для выполнения факторного анализа
5.4. Выявление корреляционной зависимости между переменными исходного массива
5.5. Определение оптимального числа компонентов факторной модели
5.6. Построение  факторной модели и интерпретация результатов
5.7. Сохранение компонентов факторной модели в качестве новых переменных базы данных
6. Иерархический кластерный анализ
6.1. Постановка цели исследования и представление исходных данных в SPSS
6.2. Команды SPSS на выполнение иерархического кластерного анализа
6.3. Сравнение объектов исследования
6.4. Порядок формирования кластеров
6.5. Определение оптимального количества формируемых кластеров
6.6. Интерпретация результатов кластерного анализа
7. Дискриминационный анализ
7.1. Постановка цели исследования и представление исходных данных в SPSS
7.2. Команды SPSS на выполнение дискриминантного анализа
7.3. Оценка выбора дискриминационных переменных
7.4. Построение дискриминантной модели
7.5. Определение точности прогнозов на основе построенной дискриминантной модели.

Бизнес-тренер курса: 
Пугачева Елена Геннадиевна. Консультант по менеджменту с 1995 года. Кандидат экономических наук (2000). Окончила с отличием Лондонскую школу экономики по курсу микроэкономики промежуточного (второго) уровня (2000). Дважды стажировалась за рубежом (Париж, Будапешт). Автор и соавтор около 30 статей в журналах США, Австрии, Греции, Португалии, Польши, России и Украины, а также шести учебных пособий и монографий.

 

Популярные курсы 

 

#fc3424 #5835a1 #1975f2 #2fc86b #f_syc9 #eef77 #020614063440