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NVivo 12 | 定性(質性)分析軟件培訓
 
   班級人數(shù)--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號)
      增加互動環(huán)節(jié), 保障培訓效果,堅持小班授課,每個班級的人數(shù)限3到5人,超過限定人數(shù),安排到下一期進行學習。
   授課地點及時間
上課地點:【上海】:同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院 【北京分部】:北京中山學院/福鑫大樓 【南京分部】:金港大廈(和燕路) 【武漢分部】:佳源大廈(高新二路) 【成都分部】:領館區(qū)1號(中和大道) 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協(xié)同大廈 【沈陽分部】:沈陽理工大學/六宅臻品 【鄭州分部】:鄭州大學/錦華大廈 【石家莊分部】:河北科技大學/瑞景大廈
開班時間(連續(xù)班/晚班/周末班):2020年3月16日
   課時
     ◆資深工程師授課
        
        ☆注重質量 ☆邊講邊練

        ☆若學員成績達到合格及以上水平,將獲得免費推薦工作的機會
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   質量以及保障

      ☆ 1、如有部分內容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
      ☆ 2、在課程結束之后,授課老師會留給學員手機和E-mail,免費提供半年的課程技術支持,以便保證培訓后的繼續(xù)消化;
      ☆3、合格的學員可享受免費推薦就業(yè)機會。
      ☆4、合格學員免費頒發(fā)相關工程師等資格證書,提升您的職業(yè)資質。

課程大綱
 
  • 分析可行安全的非參數(shù)方法中受益的生態(tài)數(shù)據(jù)或任何其他數(shù)據(jù)
  • ?
  • PRIMER V7提供了廣泛的單變量,圖形和多變量例程從社區(qū)生態(tài)學分析物種逐樣本數(shù)據(jù)的數(shù)組。數(shù)據(jù)通常豐度,生物量,%面積(或線)的覆蓋,存在/不存在等。并在環(huán)境影響的生物監(jiān)測和更基礎的生態(tài)研究中出現(xiàn)。還照顧物理值和化學寧都的矩陣,其本身或生物組合數(shù)據(jù)并行分析,例如,以檢查生物變化與物理化學條件的共同變化。
  • ?
  • 盡管對于生物組合數(shù)據(jù)分析要求是一個原理焦點,所述包裝是同樣適用,其是多變量或可被視為這樣的其他數(shù)據(jù)結構。
  • 該統(tǒng)一特征是,所有的數(shù)據(jù)集可以是根據(jù)他們的組合,生物標記套件,粒度分布,生長曲線的形狀等,將每個樣本對的形式簡化為適當?shù)娜蔷仃嚕缓缶垲惡团判驇资啄軌蝻@示樣本之間的關系,和排列測試用于檢驗假設。
  • ?
  • 輕松操作數(shù)據(jù)和結果
  • PRIMER工作區(qū)(*.pwk)
  • 在單個交互式和直觀的圖形Windows環(huán)境中同時處理多個數(shù)據(jù)集,圖形和輸出文件。
  • 使用樹狀導航窗格輕松跟蹤所有工作
  • 輸入/輸出來自Excel , .csv , .txt或3列格式的數(shù)據(jù)
  • 在屏幕上查看和更改繪圖和圖形的顏色,字體,外觀和感覺
  • 復制 / 打印 / 導出結果為.jpg , .emf , .tif , .gif , .png , .bmp , .rtf文件
  • 指定分析的能力和靈活性
  • 確定樣本或變量的重要子集
  • 定義測試和顯示的組結構
  • 處理相對較大的數(shù)據(jù)集(僅限于可用的Windows內存)
  • 合并或CIA分指定條件的數(shù)據(jù)
  • 釋放內置向導的省時功能,用于矩陣顯示和核心分析
  • ?
  • 排序
  • 用于可視化數(shù)據(jù),包括主成分分析(PCA)技術協(xié)調,加上非十進制,度量或閾值度量的多維度(NMDS , MMDS , tmMDS)。在二維或三維可視化高維數(shù)據(jù)。自定義文本,顏色和符號。使用疊加層添加基本信息,例如群集,軌跡,氣泡,圖像,矢量或最小生成樹。
  • 使用bootstrapping在MDS圖上顯示置信區(qū)域。旋轉,展開,旋轉,動畫,保存和分享您富有洞察力的圖像。
  • ?
  • 聚類
  • 執(zhí)行分級聚類成樣品基團,具有單,完整,組平均的或柔性的-β鍵選項。
  • 創(chuàng)建通表象距離矩陣和情節(jié)樹狀圖。自定義,旋轉,放大或打印出來多個頁面來捕獲所有的細節(jié),相似的配置文件(SIMPROF)和相關的排列檢驗鑒定樣品或物種群的一致性,分裂聚類方法可以是不受約束的(UNCTREE),或受環(huán)境變量約束,而krCLUSTER執(zhí)行非均衡版本的k均值聚類。
  • ?
  • 陰影圖和熱圖
  • 使用選擇的灰度或色譜以2d或3d顯示實際值。
  • 凸圖案露出自如。樣品和變量可以根據(jù)不同的標準,包括梯度,聚類約束或分組進行排序。
  • 標簽和讀好易于球蓋和定制。
  • 非參數(shù)測試
  • 基于排雷的假設檢驗使用相似性分析(ANOSIM),測試來自不同的時間,位置,試驗處理等多變量樣本組之間的差異。PRIMER的算法現(xiàn)在支持這些完全非參數(shù)測試的大多數(shù)三向設計。確定物種主要提供兩組樣品。之間的辨別為系列化,在時間和空間上連續(xù)的數(shù)據(jù)的其它曼特爾型試驗。
  • 相關矩陣彼此或識別的,他們一起產生的變量的子集與給定相似度矩陣匹配的“最佳”Mantel類型匹配。
  • 置換測試包括可變的選擇步驟,以確保嚴格的統(tǒng)計推斷。
  • 生物多樣性分析
  • 使用分類學,功能和系統(tǒng)發(fā)育信息來為生物多樣性評估提供信息。測試范睢使用子采樣算法主名單。
  • 計算經典和新穎的多樣指數(shù)或單個變量的匯總統(tǒng)計的眾多,具有聚合工具在更高分類級別分析數(shù)據(jù),訪問的靈活繪圖功能,廣泛的選擇。各個變量:線,柱狀圖,散射,框,裝置,表面或曲線繪圖員特定生態(tài)學的工具是在之間,諸如顯性圖,幾何類情節(jié),或豐度的生長量曲線。
 
 
  備案號:備案號:滬ICP備08026168號-1 .(2024年07月24日)....................
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