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SPSS_게시판19

새로운 공인 자격증인 PASW Statistics Certific... PASW Statistics Certification SPSS Inc. 는 PASW Statistics 를 이용한 개인의 전문 능력을 확인할 수 있는 새로운 공인 자격증인 PASW Statistics Certification 을 발표하였다. 이 공인 자격 프로그램은 모든 산업 분야의 분석가, 통계학자 및 통계 관련 관리자들의 활용 능력을 증진시킬 수 있도록 만들어 졌으며, 기업 입장에서는 세계적으로 선두적인 통계 프로그램을 능숙하게 다루는 사람들을 고용할 수 있게 되었다. [기사 보기] PASW? Statistics Certification from SPSS Inc. Sets Standard and Validates Expertise in Predictive Analytics On Tuesday Sept.. 2018. 10. 29.
CRM관점에서 claims 처리의 최적화 - Predictive ... 출처:www.spss.co.kr 보험금청구의 처리를 CRM관점에서 보면 신속하게 처리하여 주어야 하나, 보험사기적발이라는 측면에서는 신속하게만 처리할 수 없는 입장입니다. 이런 양면을 고려하여 예측적분석 솔루션을 적용하여 효과적으로 claims을 처리하는 방안에 대하여 언급하여 봅니다. Claims처리최적화.pdf * 통계분석연구회 : http://cafe.daum.net/statsas* 백승민홈페이지 : http://www.statwith.pe.kr 백승민님의 파란블로그에서 발행된 글입니다. 2018. 10. 29.
[SPSS/국문] 결측값 대체 출처 : SPSS Korea 가지고 있는 데이터는 항상 유효한 값들만 존재하는 것이 아닙니다. 결측값이 있을 수 있는데 결측값은 크게 두 가지 관점에서 시스템 결측값과 사용자 결측값이 있습니다. 시스템 결측값은 데이터가 획득되는 순간부터 값이 없는 경우이고 사용자 결측값은 이상값/특이값 등을 사용자가 결측치로 간주하는 것입니다. 결측값을 분석에 그대로 사용하면 왜곡된 결과를 얻을 수 있기 때문에, 상황에 따라 삭제하거나 다른 유사할 것으로 생각되는 값으로 대체하고 분석하는 것이 타당합니다. 본 자료는 '결측값 대체(Replace Missing Values)'에 관한 예제로 구성되어 있습니다. * 통계분석연구회 : http://cafe.daum.net/statsas* 백승민홈페이지 : http://www... 2018. 10. 29.
[SPSS/국문]파일 분할(Split File) ' 파일분할(Split_File).pdf 파일 분할(Split File)’ 기능은 특정변수의 집단(범주)별로 분석을 실시하기 위하여 사용하는 기능입니다. 즉, 특정변수의 집단(범주)별로 데이터를 분할합니다. 본 자료는 이러한 파일 분할에 관한 예제로 구성되어 있습니다. * 통계분석연구회 : http://cafe.daum.net/statsas * 백승민홈페이지 : http://www.statwith.pe.kr 백승민님의 파란블로그에서 발행된 글입니다. 2018. 10. 28.
SPSS 데이터통합 '데이터통합(Aggregate)'을 통해 케이스 집단을 단순 요약 케이스로 조합하고 새 통합 데이터 파일을 작성할 수 있습니다. 케이스는 하나 이상의 집단 변수 값을 기준으로 통합되며 새 데이터 파일에는 각 집단에 대한 케이스가 하나씩 들어 있습니다. 예를 들어 주 단위로 마을 데이터를 통합하여 각 주 단위가 분석 단위가 되도록 새로운 데이터 파일을 작성할 수 있습니다. 본 자료는 이러한 데이터통합에 관한 예제로 구성되어 있습니다. Aggregate(데이터통합).pdf * 통계분석연구회 : http://cafe.daum.net/statsas* 백승민홈페이지 : http://www.statwith.pe.kr 백승민님의 파란블로그에서 발행된 글입니다. 2011. 1. 2.
SPSS 데이터 구조 변환 - 1 '구조변환(Restructure)'은 원본 데이터를 복잡하고 다양한 형태의 새로운 데이터 구조로 변환시키는 기능입니다. 이 기능은 마법사 형태로 진행되어 사용자가 쉽게 접근 할 수 있으며, 해당 분석 특징에 따라서 유연하게 데이터 구조를 변경 할 수 있습니다. 구조 변환은 크게 케이스 집단(Groups of cases)와 변수집단(Groups of variables) 두 가지로 나누어져 있습니다. 본 자료는 케이스의 데이터 구조로 전환하는 예제로 구성되어 있습니다. 데이터구조변환_케이스집단.pdf * 통계분석연구회 : http://cafe.daum.net/statsas * 백승민홈페이지 : http://www.statwith.pe.kr 백승민 님의 파란블로그 에서 발행된 글입니다. 2011. 1. 2.
SPSS/Missing Values를 이용한 결측자료 분석 2008년 9월 24일 15차 오픈하우스의 발표자료 입니다. 결측 또는 무응답은 사회과학 또는 자연과학 등 전반적인 학문분야에서 흔히 발생하는 문제로 이번 오픈하우스에서는 결측치가 있는 자료의 분석에 사용될 수 있는 통계적 방법이 소개되었습니다. SPSS_Missing_Values를_이용한_결측자료_분석.pdf * 통계분석연구회 : http://cafe.daum.net/statsas* 백승민홈페이지 : http://www.statwith.pe.kr 백승민님의 파란블로그에서 발행된 글입니다. 2011. 1. 2.
[SPSS/국문]케이스 선택(Select Cases) 케이스 선택이란 특정한 케이스만을 대상으로 분석하거나 전체 데이터가 너무 방대하여 탐색시간이 오래 걸릴 때 시간을 절약하기 위해 일부만을 추출하여 탐색하는데 사용이 가능한 기능입니다. 본 자료는 이러한 케이스 선택에 관한 예제로 구성되어 있습니다. 케이스선택.pdf * 통계분석연구회 : http://cafe.daum.net/statsas* 백승민홈페이지 : http://www.statwith.pe.kr 백승민님의 파란블로그에서 발행된 글입니다. 2011. 1. 2.
[SPSS/국문] 데이터 전치 ‘데이터 전치(Transpose)’ 기능은 원본 데이터 파일의 행과 열을 전치시켜서 새로운 데이터 파일을 생성합니다. 또한 전치된 데이터셋에 대해 자동으로 새로운 변수 이름을 생성하여 화면에 보여줍니다. 본 자료는 데이터 전치에 관한 예제로 구성되어 있습니다. 데이터전치.pdf * 통계분석연구회 : http://cafe.daum.net/statsas* 백승민홈페이지 : http://www.statwith.pe.kr 백승민님의 파란블로그에서 발행된 글입니다. 2011. 1. 2.
[SPSS/국문] 케이스 추가(Add Cases) 포함된 변수(열)는 같지만 케이스(행)는 서로 다른 SPSS 형식 데이터 파일이 있는 경우, 활성 데이터에 다른 데이터의 케이스를 추가하는 기능입니다. 예를 들어, 서로 다른 두 판매 지역에서 고객에 대한 동일한 정보를 기록하고 별도의 파일로 데이터를 얻을 경우, 이를 하나의 파일로 합치고자 할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 '케이스 추가'를 예제를 통해 살펴볼 수 있습니다. 케이스추가.pdf * 통계분석연구회 : http://cafe.daum.net/statsas* 백승민홈페이지 : http://www.statwith.pe.kr 백승민님의 파란블로그에서 발행된 글입니다. 2011. 1. 2.
[SPSS/국문] 빈도변수 생성(Count) * 출처 : www.spss.co.kr '빈도변수 생성(Count)' 기능은 각 케이스에 대해 같은 값을 갖는 변수의 빈도를 계산한 새로운 변수를 생성합니다. 본 자료는 '빈도변수 생성'에 관한 예제로 구성되어 있습니다. 빈도변수_생성.pdf * 통계분석연구회 : http://cafe.daum.net/statsas * 백승민홈페이지 : http://www.statwith.pe.kr 백승민 님의 파란블로그 에서 발행된 글입니다. 2010. 12. 30.
설문조사실무과정 (SPSS 활용-통계교육원) 설문조사실무과정 (SPSS 활용-통계교육원) 설문조사실무(SPSS활용)_강의용.pdf ************************************ * 통계분석연구회 : http://cafe.daum.net/statsas * 백승민홈페이지 : http://www.statwith.pe.kr 백승민님의 파란블로그에서 발행된 글입니다. 2010. 12. 30.
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