Автор и преподаатель курса: Пугачева Елена Геннадиевна
Работает тренером в Бизнес Школе УСПЕХ более 10 лет.
Автор и тренер курсов «Маркетинговые исследования в SPSS» Курс "Маркетинговые исследования в R", «Маркетинговые исследования в Excel» Семинар «Как подготовить качественную научную публикацию в международный журнал» Кандидат экономических наук (теория самоорганизации – основной метод диссертационного исследования; 2000). Сертификаты преподавателя учебного центра Успех по курсам Маркетинговые исследования в SPSS, R, Excel Пугачевой Елены Геннадиевны. 
Автор более 60 публикаций. Участвовала в научных конференциях за рубежом: Первая и Вторая Международные конференции нелинейных наук (Австрия, 2003; Греция, 2006), Международная конференция экспертов "Новые формы занятости" (Португалия, 2001). В 2000 г. окончила с отличием Лондонскую школу экономики по курсу микроэкономики промежуточного (второго) уровня. В 2008 г. прошла месячную стажировку в Институте сложных систем (г. Париж, Франция). Консультант по менеджменту с 1995 года. Кандидат экономических наук (2000). Автор и соавтор около 70 статей в журналах США, Австрии, Греции, Португалии, Польши, России и Украины, а также шести учебных пособий и монографий.
ЕЩЕ КУРСЫ ЕЛЕНЫ ПУГАЧЕВОЙ:
- «Маркетинговые исследования в R»
- «Маркетинговые исследования в Excel»
- «Как подготовить качественную научную публикацию в международный журнал»
Цель тренинга: курс посвящен изучению всех аспектов маркетингового анализа и исследований рынка. В ходе обучения каждый из участников будет работать над персональным проектом, что позволит получить практический опыт в выборе инструментов и их применении для конкретного бизнес-проекта, изучение основных возможностей пакета SPSS; формирование начальных навыков работы с пакетом в процессе маркетинговых исследований; изучение методов статистического анализа и приобретения навыков использования математических моделей с помощью SPSS.
Целевая аудитория: специалисты по стратегическому и оперативному планированию, маркетологи, аналитики, экономисты, бренд-менеджеры, руководители отделов продаж.
Занятия курса проходят в нашем компьютерном классе. Каждый модуль курса включает практикум по изученным темам, что позволяет закрепить полученные знания и подготовиться к работе в реальных условиях.
Программа курса:
1. Основы статистического анализа в маркетинговых исследованиях
1.1. Формирование статистической выборки
1.2. Основные методы статистического анализа (введение)
1.2.1. Кластерный анализ: определение целевых групп потребителей, для которых целесообразно разработать специальное торговое предложение
1.2.2. Дискриминантный анализ: выявление различий между исследуемыми группами
1.2.3. Регрессионный анализ: выявление статистической зависимости между исследуемыми переменными
1.2.4. Факторный анализ: «сжатие» массива данных для дальнейшего исследования
1.2.5. Дисперсионный анализ: выявление влияния переменных
2. Основы работы в SPSS
2.1. Подготовка данных
2.1.1 Запуск SPSS
2.1.2 Редактор данных
2.1.3. Определение переменных
2.1.4. Ввод данных
2.1.5. Сохранение файла данных
2.1.6. Завершение сеанса работы
2.2 SPSS для Windows – обзор
2.2.1. Выбор статистической процедуры
2.2.2. Настройки редактора данных
2.2.3. Панели символов
2.2.4. Построение и редактирование графиков
2.2.5. Редактирование таблиц
2.3. Основы статистики
2.3.1. Предварительные условия для проведения статистического теста
2.3.2. Нормальное распределение
2.3.3. Обзор статистических методов
2.3.4. Вывод статистических характеристик
2.3.5. Отбор данных
3. Сравнение средних величин в SPSS
3.1. Т-тест для независимых выборок
3.1.1 Постановка цели исследования и представление исходных данных в SPSS
3.1.2. Команды SPSS на выполнение Т-теста для независимых выборок
3.1.3. Интерпретация результатов Т-теста для независимых выборок
3.2. Однофакторный дисперсионный анализ
3.2.1. Постановка цели исследования и представление исходных данных в SPSS
3.2.2. Команды SPSS на выполнение однофакторного дисперсионного анализа
3.2.3. Интерпретация результатов однофакторного дисперсионного анализа
4. Линейный регрессионный анализ в SPSS
4.1. Простая линейная регрессия
4.1.1. Постановка цели исследования и представление исходных данных в SPSS
4.1.2. Команды SPSS на выполнение простого регрессионного анализа
4.1.3. Интерпретация результатов простого регрессионного анализа
4.1.4. Графическое представление простой регрессионной модели в SPSS
4.2. Множественная линейная регрессия
4.2.1. Постановка цели исследования и представление исходных данных в SPSS
4.2.2. Команды SPSS на выполнение множественного регрессионного анализа
4.2.3. Интерпретация результатов множественного регрессионного анализа
5. Факторный анализ
5.1. Постановка цели исследования и представление исходных данных в SPSS
5.2. Команды SPSS на выполнение факторного анализа
5.3. Оценка пригодности исходных данных для выполнения факторного анализа
5.4. Выявление корреляционной зависимости между переменными исходного массива
5.5. Определение оптимального числа компонентов факторной модели
5.6. Построение факторной модели и интерпретация результатов
5.7. Сохранение компонентов факторной модели в качестве новых переменных базы данных
6. Иерархический кластерный анализ
6.1. Постановка цели исследования и представление исходных данных в SPSS
6.2. Команды SPSS на выполнение иерархического кластерного анализа
6.3. Сравнение объектов исследования
6.4. Порядок формирования кластеров
6.5. Определение оптимального количества формируемых кластеров
6.6. Интерпретация результатов кластерного анализа
7. Дискриминационный анализ
7.1. Постановка цели исследования и представление исходных данных в SPSS
7.2. Команды SPSS на выполнение дискриминантного анализа
7.3. Оценка выбора дискриминационных переменных
7.4. Построение дискриминантной модели
7.5. Определение точности прогнозов на основе построенной дискриминантной модели.
