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(Live/20%할인) SPSS 범주형 자료분석

￦352,000 교육신청
  • #SPSS
  • #중·고급

SPSS
범주형 자료분석

과목 기간 일정
기간 일정 장소 문의
2023년 11월 09일 (목)~
2023년 11월 10일 (금)		 총 2일 / 12 시간
10:00 ~ 17:00		 온라인 Live (Zoom) TEL : 02-3467-7221
training@datasolution.kr

온라인 비대면 LIVE 교육 안내

온라인(Zoom)을 통해 교육 수강을 희망하시는 분들 께서신청하여 주시기 바랍니다.

  • ① 온라인 Live 교육 과정은 교육 3일전까지 결제(입금)해 주신 분들께 실물 교재를 택배로 발송 드립니다.
    (이후에 신청해 주시는 분들은 교재 수령이 늦어질 수 있습니다.)
  • ② 교육은 Zoom을 이용하여 실시간 Live로 진행됩니다. (교육 종료 후 별도의 VOD는 제공되지 않습니다.)
  • ③ 접수 완료된 분들께 온라인 Live 교육에 대한 안내를 메일로 발송 드립니다.
  • ④ 오프라인/온라인이 동시에 진행 되는 과정은 특성 상 오프라인(현장) 수강생을 우선으로 진행됩니다. 온라인 수
    강생 분들은 채팅을 통해 강사님과 소통할 예정이며, 모든 질문에 대해 답변이 어려울 수 있는 점 미리 숙지하시고
    신청 부탁 드립니다.

Q. 범주형 자료 분석이란?

‘명목형 또는 순서형 척도로 측정된 범주형 데이터에 적용되는 분석을 범주형 자료분석이라고 합니다.’

카이제곱검정, 대응일치 분석, 범주형 주성분분석, 다차원척도법, 컨조인트 분석 등이 해당됩니다.

강의 특징

  • 많이 적용되는 통계분석기법인 범주형 자료분석을 여러 분야의 연구 및 실무에 적용하실 수 있습니다.
  • 범주형 통계분석 기법을 이론 및 실습을 통해 쉽게 이해하고 학습하여 실증 데이터 기반의 연구 역량을 높일 수 있습니다.

교육 Agenda

Day1
1일차 강의 시간, 강의 내용
시간 내용
10:00 – 17:00 ① 범주형 자료분석의 이해
② 범주형 변수간의 독립성 검정
③ 다중 대응일치 분석(Multiple Correspondence Analysis, MCA)
④ 범주형 주성분 분석 (Categorical Principal Components Analysis, CatPCA)
Day2
1일차 강의 시간, 강의 내용
시간 내용
10:00 – 17:00 ① 비선형 정준 상관 분석 (Nonlinear Canonical Correlation Analysis, OVERALS)
② 다차원 척도법 (Multidimensional scaling,MDS), 다차원 확장(Multidimensional folding)
③ 컨조인트 분석(Conjoint Analysis)
④ 의사결정 나무분석(Decision Tree Analysis)

이런 분께 추천드립니다.

  • 범주형 데이터를 주로 다루는 학교, 연구기관 및 기업 실무자 분
  • 중급통계분석 수강자 중에 고급통계분석 기법을 익히고자 하는 분

강사소개

정성원 박사

학력
  • 숭실대 공학 박사(정보기술)
  • 중앙대 수리통계학 석사
  • 중앙대 응용통계학 학사
경력
  • 現 ㈜데이타솔루션 빅데이터 러닝센터 총괄센터장, 교육강사
  • 세종대학교 경영전문대학원 빅데이터MBA 겸임교수
  • 숭실대학교 경영대학원 이노비즈학과 겸임교수
  • 한국 빅데이터학회 산학이사
  • 한국 지능정보시스템학회 산학이사
  • 한국 교통안전공단 빅데이터 자문위원
  • 한국 산업안전보건공단 빅데이터 자문위원
  • 한국 관광공사 빅데이터 자문위원
  • 前 ㈜데이타솔루션 마케팅 총괄상무
  • ㈜데이타솔루션(舊 SPSS Korea) 통계모델링&데이터마이닝 컨설턴트
  • SPSS China 기술총괄 이사 (Pre-sales Support&Consulting)
  • 한국BI 데이터마이닝학회 이사
  • 한국보건정보통계학회 대외협력이사
  • 한국CRM협회 CRM/마케팅공학 분야 자격증 기술위원
  • 과학기술정보통신부&한국정보화진흥원 빅데이터 시장현황조사 자문위원
  • 산업통산자원부 스마트공장추진단 빅데이터 자문위원
  • SPSS China 기술총괄 이사 (Pre-sales Support&Consulting)
1일차
10:00 ~ 11:30 범주형 자료분석의 이해
                   범주형 변수간의 독립성 검정
11:40 ~ 13:00 대응일치 분석(Correspondence Analysis)
13:00 ~ 14:00 점심시간
14:00 ~ 15:20 다중대응일치 분석(Multiple Correspondence Analysis, MCA)
15:30 ~ 17:00 범주형 주성분 분석(Categorical Principal Components Analysis, CatPCA)

2일차
10:00 ~ 11:30 비선형 정준 상관 분석(Nonlinear Canonical Correlation Analysis, OVERALS)
11:40 ~ 13:00 다차원 척도법 (Multidimensional scaling,MDS), 다차원 확장(Multidimensional folding)
13:00 ~ 14:00 점심시간
14:00 ~ 15:20 컨조인트 분석(Conjoint Analysis)
15:30 ~ 17:00 의사결정 나무분석(Decision Tree Analysis)

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