לימודים

תאר לעצמך שאתה אנליסט שיווקי שעובד בחברה יוקרתית. המשימה שלך היא לזהות קבוצות ברורות של לקוחות על סמך התנהגות הרכישה והעדפותיהם. על ידי הבנת פלחי לקוחות אלו, אתה יכול ליצור קמפיינים שיווקיים ממוקדים המהדהדים עם כל קבוצה, ובסופו של דבר להגביר את המכירות ואת שביעות רצון הלקוחות. אבל מאיפה מתחילים? איך אתה יכול לחשוף את הדפוסים הנסתרים האלה

דמיינו שאתם מנהלים של חנות קמעונאית. יש לך גישה לכמות עצומה של נתונים – דמוגרפיה של לקוחות, דפוסי רכישה והעדפות מוצרים. האתגר הוא איך להבין את הכל ולהשתמש בו כדי להניע קבלת החלטות אסטרטגיות . כאן נכנס לתמונה SPSS Decision Trees . עם האלגוריתמים החזקים וההדמיות האינטואיטיביות שלו , SPSS Decision Trees יכול לעזור לך לחשוף דפוסים ויחסים נסתרים בתוך הנתונים שלך, ולאפשר לך לקבל החלטות

בעולם של ניתוח נתונים סטטיסטי , תוצאות מדויקות הן קריטיות. אבל לפני שצוללים לתוך מודלים סטטיסטיים מורכבים וניתוח, על החוקרים להשלים תחילה את השלב החשוב של עיבוד מוקדם של נתונים . תהליך זה כולל ניקוי, ארגון והפיכת הנתונים הגולמיים כדי להבטיח את מהימנותם ולהכינם לניתוח. אחד הכלים הפופולריים שחוקרים מסתמכים עליו לעיבוד מוקדם של נתונים הוא IBM SPSS, שמציע מגוון טכניקות לייעל את התהליך

תאר לעצמך שאתה חוקר החוקר את היעילות של שיטות הוראה שונות על ביצועי התלמידים. יש לך שלוש קבוצות של תלמידים, כל אחת נלמדת בשיטת הוראה אחרת. כדי לנתח את הנתונים ולקבוע אם יש הבדלים משמעותיים בין הקבוצות, אתה צריך מבחן סטטיסטי שיכול להתמודד עם נתונים לא נורמליים וסידוריים. כאן נכנס לתמונה מבחן Kruskal-Wallis ב- SPSS . מבחן Kruskal-Wallis , הידוע גם בשם "ANOVA חד-כיווני