EXCEL统计分析理论与实例 特训班教学规划 一、课程背景 目前，客户集团在统计分析范畴总体上比较薄弱，统计方面不够专业，规范。比如企业的半成品或者成品，在生产所需要的原料、辅料方面，进销存范畴等，均不能够准确的统计与预算； 另外，基础软硬件设备以及人力资源配备也不够齐全。因此， 需要在统计方面统一规划，形成一系列报表，加强企业数据挖掘的价值，促进生产计划和经营分析。 二、课程目标 通过本课程的学习, 要求掌握将企业内部和外部的原始资料整理成为系统化、条理化地能够反映某一市场现象特征的统计指标。掌握利用统计软件进行数据处理和分析的基础方法，掌握利用EXCEL进行数据处理的操作方法，并根据需要介绍SPSS的统计分析操作方法。 本方案是EXCEL数据分析的专项深入课程，将会从知识的连贯性、系统性和与工作结合的实战性着手，通过课程的学习和实训活动的演练，力求做到掌握统计数据采集、整理、指标筛选、分析以及表格制作、图表的分析描述等, 并与 客户集团的具体需求相结合，根据企业提供的数据类型，具体分析范畴将包括: 1. 企业最佳库存量统计预测与分析 2. 企业生产过程均衡性统计分析 3. 企业市场需求量统计预测与分析 4. 企业经营效益和统计分析与评价 5. 企业资本运营统计分析 6. 其它与企业统计工作密切相关的范畴 本次课程为做到课理论与实际结合，将使用集团的实际生产经营数据讲授，并做事例分析，期望能较专业和全面地讲解，做到资深、专业、系统； 在此直观、易懂的实例进行透彻分析与讲解的基础上，将给学员配带讲学资料，以方便课程后的具体生产应用和自学提高，达到学以致用、自我提升的目的；最终通过人力资源的提升，促进企业的量化决策与量化经营， 增强企业竞争力。 三、培训对象 集团甲醇、顺嘉、煤化生产技术部、煤化质检部、洗煤、右旗、黑鹰山、商贸、物流公司等相关公司或部门的统计分析人士。 四、课程大纲 1.数据准备： 数据库设计、数据录入(EpiData)、数据库合并、数据库查错、数据标准化等。 同时，简明介绍市场研究数据准备，包括问卷设计、编码设计、编码录入等。 2.基础统计概念： 正态分布、置信区间、峰值、中值、众数、极差、标准差等； 3.SPSS加权处理： 质检等抽样统计数据分析的加权基础（Weight）。 4.SPSS软件与统计分析： 练习与应用的统计工具以EXCEL 为主，辅助包括SPSS，高级选修包括CHAIDWIN、AMOS； 统计分析内容包括基础统计分析方法、高级统计分析方法、选讲方法，具体包括： 1）主讲EXCEL基础统计分析(结合SPSS实现)：频数（单选与多选）、交叉分析（单选与多选）、均值分析、Person相关分析、T检验、方差分析、一元线性回归分析、多元线性回归分析； 2）主讲EXCEL高级统计分析（部分结合SPSS实现）：非线性回归分析（曲线拟合）、因子分析、聚类分析、多元对应分析、判别分析、时间序列分析等； 3）选讲SPSS及相关软件的高级统计专题模型： Logit对数线性模型、联合分析、市场细分（CHAIDWIN专用软件）、结构方程模型（AMOS专用软件）、多维尺度分析（选讲）、多维偏好分析（选讲）、信度分析（选讲）、马尔可夫（Markov）链预测分析（选讲）等。 5.数据的表现 SPSS统计表和统计图的制作，以及简介用EXCEL和POWERPOINT制作及调整图形。 五、具体课程规划 第一部分 数据准备 包括数据库设计(EXCEL、EpiData)、数据录入、数据库合并、数据库查错、数据标准化、数据库转换等，达到： 熟悉原始数据的建库原则（结合专业录入软件EpiData），练习根据范围与逻辑控制，设计专业数据录入库；
将数据库转换为excel格式与spss格式 。
同时，辅助介绍市场研究的数据准备： 简介市场研究的一般流程：设计、抽样、数据采集、数据分析、研究报告、客户反馈。
介绍如何对具体问题模型化，抽样方案设计、问卷设计原理、技巧。
定量问卷的编码、数据采集方法、技巧、注意事项。
综合分析案例
第二部分 基础统计概念 主讲基础统计概念：正态分布、置信区间、峰值、中值、众数、极差、标准差等。
第三部分 加权处理 对于抽样质检或抽样调查，简要介绍加权分析在SPSS统计分析中的基础性与重要性，熟悉加权分析的原理与在SPSS中的统计实现。
第四部分 EXCEL统计分析 第一讲：统计与结果简介 要求： 了解EXCEL系统统计界面的构成，掌握数据管理界面的一般操作
EXCEL统计结果浏览窗口用法详解、统计绘图功能详解
熟悉EXCEL统计结果窗口的常用操作方法，掌握输出结果在文字处理软件中的使用方法
掌握常用统计图与散点图的绘制方法，了解其他统计图的绘制方法(EXCEL或POWERPOINT作图的方法, SPSS散点图功能)。
考察目标： 能熟练掌握EXCEL的统计切入与基础操作；
能对分析结果进行编辑、输出。重点考察以下内容：结果表格的编辑、结果的导出。能够独立判断遇到的统计问题应当采用何种统计图形。
第二讲：数据管理与程序 可以独立完成在EXCEL中(辅助介绍SPSS)计算新变量、筛选变量等操作，重点考察以下过程：数据计算compute、排序sort、重新赋值record、变量与样本的增减add/del、变量标签label、缺失值处理missing等；
EXCEL中(辅助介绍SPSS)数据库合并与清理，数据合并方法merge file，数据清理常见问题，主要的数据清理方法select case/find等；
辅助介绍如何使用粘贴命令自动生成SPSS程序，重点是标签的程序（variable label/value label）与缺失值程序(missing)。
第三讲：频数分析与多重应答分析 要求： 掌握常用描述性指标的计算方法，掌握多选题的常用分析方法。
考察目标： 能够正确选用适当的统计过程求出频数，能独立对单选与多选题进行正确描述。
典型案例与运用： 按月或季度或年统计：生产量、销售量、库存量、销售额、各类成本、现金流量、应收应付、企业效益等，比如焦炭的日产量、库存等。
其它多个行业多个范畴的统计案例或经典教案，比如材料、电信、饮料等系列工业B2B，或耐用、快销B2C消费产品等等。
第四讲：交叉分析及卡方非参数检验 要求： 熟悉单选与多选分类数据常用的交叉分析计算方法，掌握输出结果中各部分的正确含义并能正确选择所需结果。
熟悉SPSS提供的用于检测变量间关联显著性的卡方检验。
考察目标： 能用正确的数据格式完成卡方检验，能从结果中选择正确的概率值。
典型案例与运用： 不同月份、或不同季度、或不同年份的交叉统计比较表：生产量、销售量、库存量、销售额、各类成本、现金流量、应收应付、企业效益等，比如焦炭、焦粒、焦粉的产量比较，或三者的库存比较等，以及检验不同月份或季度或年度的产量是否有显著差异。
其它多个行业多个范畴的统计案例或经典教案，比如材料、电信、饮料等系列工业B2B，或耐用、快销B2C消费产品等等。
第五讲：均值比较与T检验 要求： 掌握单样本、两独立样本、两配对样本的T检验的操作方法和结果阅读。
考察目标： 能够用SPSS进行单样本、两独立样本、两配对样本的T检验，能根据数据形式正确选择两两比较方法。
典型案例与运用： 不同月份、或不同季度、或不同年份的交叉统计比较表：生产量、销售量、库存量、销售额、各类成本、现金流量、应收应付、企业效益等，比如焦炭、焦粒、焦粉的产量均值，或三者的库存均值，以及检验不同月份或季度或年度的均值是否有显著差异。
其它多个行业多个范畴的统计案例或经典教案，比如材料、电信、饮料等系列工业B2B，或耐用、快销B2C消费产品等等。
第六讲：方差分析 要求： 掌握单因素方差分析的数据格式、操作方法与结果阅读，熟悉方差分析中各种两两比较方法的选择、操作和结果阅读。
掌握多因素方差分析模型的原理、操作和分析结果的阅读，掌握相应的图形工具在分析中的应用。
考察目标： 能够用SPSS独立进行单因素和多因素方差分析模型的统计分析，能独立、正确阅读方差分析的统计分析结果。
重点考察内容：单因素与多因素方差分析模型为考察重点，具体有数据格式、对话框操作、分析结果的阅读。
典型案例与运用： 不同月份、或不同季度、或不同年份的交叉统计比较表：生产量、销售量、库存量、销售额、各类成本、现金流量、应收应付、企业效益等，比如焦炭、焦粒、焦粉，检验对不同产品均值影响最突出的方面，即是哪些环节影响了这些均值，比如不同的企业，不同的时间，不同的原材料，不同的工艺等等,对影响大的进行重点专项改进。
其它多个行业多个范畴的统计案例或经典教案，比如材料、电信、饮料等系列工业B2B，或耐用、快销B2C消费产品等等。
第七讲：相关分析 要求： 掌握相关分析的操作与结果阅读。
考察目标： 能用SPSS独立完成简单的相关分析，能正确阅读其分析结果，能利用常用的模型诊断工具对模型拟和情况进行初步诊断。
典型案例与运用： 不同月份、或不同季度、或不同年份的交叉统计比较表：生产量、销售量、库存量、销售额、各类成本、现金流量、应收应付、企业效益等，比如焦炭、焦粒、焦粉的产量相关性分析，产量与原材料的相关分析等。
其它多个行业多个范畴的统计案例或经典教案，比如材料、电信、饮料等系列工业B2B，或耐用、快销B2C消费产品等等。
第八讲：一元线性回归、多元线性回归、非线性回归分析 要求： 掌握一元与多元线性回归模型的原理、分析步骤、操作和结果阅读，重点掌握逐步、前进、后退、全选等四种筛选方法的含义与用法、分析结果的阅读，熟悉各种常用模型诊断工具（分类图等）的用法。
掌握非线性回归模型的原理、分析步骤、操作和结果阅读。
了解其他回归模型的原理、分析步骤、操作和结果阅读。
考察目标： 能用SPSS独立完成简单的一元线性回归、多元线性回归、非线性回归模型的分析，能正确阅读其分析结果，能利用常用的模型诊断工具对模型拟和情况进行初步诊断。重点考察：回归分析时的变量筛选、回归分析结果和非线性模型分析结果的阅读，变量是否满足回归分析要求的判断。
典型案例与运用： 不同月份、或不同季度、或不同年份的交叉统计比较表：生产量、销售量、库存量、销售额、各类成本、现金流量、应收应付、企业效益等，比如焦炭、焦粒、焦粉的产量与销量回归分析，或者产量与销量与原材料的回归分析，销量与时间的回归分析等，可以对原材料进行预测，或者对产量或销量或调入调出量进行预测。
其它多个行业多个范畴的统计案例或经典教案，比如材料、电信、饮料等系列工业B2B，或耐用、快销B2C消费产品等等。
第九讲：因子分析（含主成份分析） 要求： 熟悉因子分析（含主成分分析）的用途、目的，掌握如何判断因子分析的适用条件，能正确选择适当的因子。熟悉因子旋转的含义并能正确使用。掌握分析结果的阅读。
考察目标： 能独立使用SPSS进行因子分析解决实际问题，能够正确阅读分析结果。重点考察因子数目的确定和结果的阅读。
典型案例与运用： 不同月份、或不同季度、或不同年份的交叉统计比较表：生产量、销售量、库存量、销售额、各类成本、现金流量、应收应付、企业效益等，比如影响焦炭、焦粒、焦粉的产量或销量或效益的因素进行因子提取，找到主要的影响方面，进行重点针对性改进等。
其它多个行业多个范畴的统计案例或经典教案，比如材料、电信、饮料等系列工业B2B，或耐用、快销B2C消费产品等等。
第十讲：聚类分析 要求： 掌握快速聚类和系统聚类的操作，了解各种距离，掌握其结果的阅读。
考察目标： 能按要求将样本进行分类，重点考察对冰柱图和树状图结果的解释。 独立完成简单的聚类分析，能正确阅读分析结果。
典型案例与运用： 不同月份、或不同季度、或不同年份的交叉统计比较表：生产量、销售量、库存量、销售额、各类成本、现金流量、应收应付、企业效益等，比如对焦炭、焦粒、焦粉的因子分析结果或质检结果进行聚类等，以区分出不同类别的产品，再探寻该类别产品的形成原因或销售或利润等对应情况。
其它多个行业多个范畴的统计案例或经典教案，比如材料、电信、饮料等系列工业B2B，或耐用、快销B2C消费产品等等。
第十一讲：对应分析 1. 对应分析与多维尺度分析与多维偏好分析的原理： 在市场研究中，最为有用的多维制图技术是以下面的三种数据探索技术为基础的：多维偏好分析、多维尺度法、对应分析。三种技术的共同之处都是通过图示的方法，在几何空间里表示所研究对象的感觉和偏好。在各种刺激中形成的感觉上的或心理上的关系是通过所谓的空间图中点与点之间的几何关系来表示的。而空间图的坐标轴则假定是表示所研究对象用于形成对刺激的感觉和偏好时其心理基础和潜在维度。研究者把这三种技术统称为多维尺度技术，或简称MDS技术。 主讲对应分析在SPSS操作步骤和方法、结果解释，选讲多维尺度分析与多维偏好分析。
典型案例与运用： 不同月份、或不同季度、或不同年份的交叉统计比较表：生产量、销售量、库存量、销售额、各类成本、现金流量、应收应付、企业效益等，比如焦炭、焦粒、焦粉的产量与类别的对应图形展示，产量与不同时段或单位的对应分析，产量与原材料、工艺、车间、工厂等生产各个环节因素的对应分析，销量与质量、价格、促销、品牌等各个环节的对应等。
其它多个行业多个范畴的统计案例或经典教案，比如材料、电信、饮料等系列工业B2B，或耐用、快销B2C消费产品等等。
第十二讲：判别分析 要求： 了解判别方法的分类，熟悉判别分析的适用条件和结果验证方法，掌握判别分析的操作，重点掌握结果阅读。
考察目标： 能独立判断数据是否符合判别分析的适用条件，能求出相应的判别式，并使用他对新纪录进行分类。重点考察对结果的阅读和使用分析结果对新纪录进行分类。
典型案例与运用： 不同月份、或不同季度、或不同年份的交叉统计比较表：生产量、销售量、库存量、销售额、各类成本、现金流量、应收应付、企业效益等，比如焦炭、焦粒、焦粉的质检过程中，对于某批抽检产品的质量优劣或质量批次判断归类等。
其它多个行业多个范畴的统计案例或经典教案，比如材料、电信、饮料等系列工业B2B，或耐用、快销B2C消费产品等等。
第十三讲：时间序列分析 要求： 1. 时间序列分析的原理，重点是利用历史年份的数据，预测将来的数据
2. 在SPSS的操作步骤和方法、结果解释
3. 案例 考察目标： 结合企业实际历史年份或季度或月份数据，进行科学预测。 典型案例与运用： 不同月份、或不同季度、或不同年份的交叉统计比较表：生产量、销售量、库存量、销售额、各类成本、现金流量、应收应付、企业效益等，比如焦炭、焦粒、焦粉的不同月份的产量预测，或不同年份的销量预测等等。
其它多个行业多个范畴的统计案例或经典教案，比如材料、电信、饮料等系列工业B2B，或耐用、快销B2C消费产品等等。
第十四讲：选讲专题-Logit对数线性模型 要求： 1. 对数线性的原理，重点是对分类虚拟变量的量化相关关系概率
2. 在SPSS中的操作步骤和方法、结果解释
3. 案例 考察目标： 能结合案例，进行分类变量的选择与结果运用，比如是否购买的概率与作为背景变量的性别、收入、话费分类的关系，癌症与是否饮酒等的关系。 第十五讲：选讲专题-联合分析 要求： 联合分析的原理，包括正交设计原理
正交设计的操作与问卷中题目的设计
联合分析在SPSS操作步骤和方法、结果解释
考察目标： . 联合分析案例运用及其结果解释 第十六讲：选讲专题-市场细分分析及其软件操作（Chaidwin） 要求： 1. 市场细分的原理
2. 市场细分在Chaidwin操作步骤和方法、结果解释
3. 市场细分案例 考察目标： 市场细分的实际运用，包括变量的选择与结果的转换（组织结构图），细分结果的描述，包括市场吸引力与市场规模。 第十七讲：选讲专题-满意度、品牌等结构方程模型分析及其软件操作（Amos） 要求： 1. 结构方程模型的原理，可以适用于满意度、品牌、产品等研究范畴 2. 结构方程模型在Amos操作步骤和方法、结果解释 3. 结构方程模型案例 考察目标： 结构方程在具体项目中的设计与运用，尤其是指标体系的设计，模型图外沿和内沿变量的设计，以及流程箭头的设计和箭头方向。 第十八讲：其它选讲专题 其它选讲专题包括：多维尺度分析、多维偏好分析、信度分析、马尔可夫矩阵（Markov）与稳定性趋势预测 第五部分 数据的表现 EXCEL统计表和统计图的制作，以及简介用POWERPOINT和SPSS制作及调整美化图形。 六、项目特色 本项目以课堂教学为主，配合实践、课外作业训练等教学形式。教学方法与手段具有以下特点： 1 ．教学设计的宗旨：以学到实用技能、提高职业能力为出发点，注重提高课程相关的实用能力 2 、采用启发式教学、提问式教学、互动式教学、案例教学等多种教学方法 3 、实践教学模式采取“讲 + 练 + 做”模式，实践教学的组织采取业务技能分解实训与市场调查项目实训相结合，模拟实训与现场实战相结合的方式。 4、实训项目（工作中的项目作业）结合客户的业务产品，每位学员的自选调查项目或数据库将会贯穿整个培训项目，以保证知识的连贯性，并能从学员的实际工作出发，办求做到学以致用。 七、考核方式 理论笔试，课外作业考查，可以结合项目检核。 |
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