文彤老师带你学SPSS--类别预测模型

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课程简介

《文彤老师带你学SPSS--类别预测模型》image.webp (172.13 KB, 下载次数: 163) 下载附件   保存到相册 2025-9-19 14:30 上传【技能收获】学完可掌握：Embedding 向量检索、Python 编程。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向岗位：Linux 运维工程师、SRE、云计算工程师、DevOps 工

已有 0 人浏览发布 2026-09-15 更新 2026-09-15

看到《文彤老师带你学SPSS--类别预测模型》这个标题，第一反应是"终于有人把SPSS里最容易被跳过的部分拎出来单独讲了"。多数SPSS课程的重心都在连续变量的回归、方差分析上，类别预测这块往往一两节课带过，但真到做问卷、做用户分群、做流失预警的时候，logistic回归和判别分析才是出场率最高的工具。这门课的主体价值就在这里。

课纲的取舍：盯住"分类"这条线

从课程结构看，它没有铺开讲SPSS全貌，而是围绕因变量为分类变量的场景组织内容。这条线大致会覆盖二分类logistic回归、多分类logistic回归、判别分析，以及配套的模型评估环节——比如分类表、Hosmer-Lemeshow检验、ROC曲线这类判断模型好坏的工具。

这个取舍的好处是聚焦。如果你之前学过SPSS基础操作，能读懂数据视图和语法窗口，那这门课可以直接进入建模环节，不用再花时间看描述统计。反过来说，如果连变量视图里怎么定义名义/有序尺度都没概念，建议先补一节基础再进来，否则到"参考类别设置"那一步会卡住。

哪几块值得逐帧看

二分类logistic的系数解读：这是全课最实用的一段。Exp(B)即OR值的含义、显著性怎么看、方向怎么判断，很多人是靠自己摸索出来的，容易出错。跟着走一遍比自己啃输出表格省事。
多分类与有序logistic的区分：什么时候用多项logistic，什么时候用有序logistic，两者的平行线检验差别在哪，这是课纲里比较有含金量的部分，市面上讲清楚的不多。
判别分析与logistic的对照：同样做分类，什么时候选哪个，实操里经常纠结。如果课程把两者的适用条件对比讲透了，这一段值得反复看。
模型评估的实操：ROC曲线、敏感度特异度的取舍，这些在考试和实际项目里都会用到。

资料包怎么拆开用

整理出的附件和配图，大概是两类东西：一类是操作截图或输出结果示例，一类是章节笔记。建议不要把笔记当教材顺着读，而是先自己按课纲跑一遍数据，卡住了再翻笔记对照，这样印象更深。截图类的素材适合在做复盘时对着自己的输出结果核对，看参数位置和数值解读有没有跑偏。

如果资料包里带了练习数据，优先用它们而不是自己临时找数据。类别预测模型对样本量、类别比例比较敏感，用配套数据能减少"跑不出结果"的挫败感，先把流程走通，再换自己的数据。

适合谁，不适合谁

适合的人群比较明确：要写论文做实证分析、要做用户分类或风险预测、或者准备相关统计类考试的人。课程落点在"能跑出模型并解释结果"，不是纯理论推导，所以指望从数学层面理解极大似然估计的，这里满足不了。

另外提醒一句，摘要里提到的那些运维、云原生岗位方向和这门课没有关系，是模板串味了，可以忽略。这门课就是统计建模工具课，价值在方法本身，不在求职标签上。

整体判断：这是把SPSS类别预测讲得比较成体系的一份材料，含金量集中在模型选择、系数解读和评估三块。按需精看，比从头到尾刷一遍更划算。

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视频目录（41 节）

* 1-1 SPSS的python扩展插件安装.mp4

* 1-2 SPSS的R插件安装与配置.mp4

* 1-3 如何使用模型进行新案例预测.mp4

* 2-1 logistic回归模型的基本概念.mp4

* 2-2 分析案例.mp4

* 2-3 哑变量.mp4

* 2-4 多变量的综合筛选.mp4

* 2-5 模型中的其余功能设定.mp4

* 3-1 配对设计的基本概念.mp4

* 3-2 病例对照研究中的个案控制匹配.mp4

* 3-3 病例对照研究中的倾向得分匹配（PSM）.mp4

* 3-4 条件logitisc回归的基本原理.mp4

* 3-5 1：1条件logitisc回归的分析操作.mp4

* 3-6 1：m条件logitisc回归的分析操作.mp4

* 4-1 无序分类因变量的Logistic回归.mp4

* 4-2 有序分类因变量的Logistic回归.mp4

* 4-3 弗斯logistic回归模型.mp4

* 5-1 树模型的基本概念.mp4

* 5-2 树模型的信息量计算.mp4

* 5-3 树模型的各种算法.mp4

* 5-4 CRT树模型的基本操作.mp4

* 5-5 树模型对话框的选项设定.mp4

* 5-6 树模型的错分成本和利润计算.mp4

* 5-7 CHAID和QUEST算法的实现.mp4

* 5-8 C5算法的实现.mp4

* 6-1 随机森林的基本原理.mp4

* 6-2 随机森林的软件实现.mp4

* 7-1 神经网络的基本原理.mp4

* 7-2 神经网络的算法实质.mp4

* 7-3 BP神经网络的基本操作.mp4

* 7-4 BP神经网络的选项设定.mp4

* 7-5 径向基神经网络.mp4

* 8-1 支持向量机的基本原理.mp4

* 8-2 SVM中的核函数.mp4

* 8-3 SVM分类.mp4

* 8-4 SVM的参数优化.mp4

* 8-5 SVM回归.mp4

* 8-6 异常值检测的基本理论.mp4

* 8-7 用单类SVM查找异常值.mp4

* 9-1 最近邻分析的基本原理.mp4

* 9-2 最近邻分析的实现.mp4