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SPSS Modeler高级培训

SPSS Modeler高级培训

课程关键词: 公开课内训定制培训

  • 课程价格 : 电询电询
  • 上课班制:
  • 课程类型: 面授课程
  • 课程周期: 1个月以内
  • 上课地点 : 海淀校区

课程特色

机构简介

课程简介

COURSE INTRODUCTION

培训目标:

本课程结束后,受培训人员将能熟练使用Modeler软件,能够根据常见的不同种类的数据挖掘研究需要进行方案设计、数据分析、建模和报告的撰写。在培训中将安排一系列讨论会和实际数据练习,以保证学员有足够的实践机会实际操作Modeler软件。

Modeler培训课程内容:

1 统计分析方法与数据挖掘基本原理培训

 时间

 6课时

 课程描述

 介绍数据挖掘方法论以及CRISP-DM的6个步骤

 培训对象

 战略规划部、市场研究部、数据分析部等相关研究人员

 必要技能

 统计方法基础知识、数据挖掘基本原理

 培训内容

 统计分析方法与数据挖掘基本原理

 第一讲

 如何从掌握统计方法到掌握数据挖掘

 与传统的统计分析方法相比而言:

 什么是数据挖掘?

 数据挖掘能做什么?

 数据挖掘在协助企业业务的分类、预测、聚类和模型可视化方面的特点;

 数据挖掘在其他商业领域的应用,如完善客户关系管理、赢得市场营销战役;

 如何从掌握统计分析方法到掌握数据挖掘?

 第二讲

 数据挖掘基本原理和实践操作方法论

 数据挖掘的基本原理

 数据挖掘实践中所要求的数据结构、衍生变量和数据转换

 数据挖掘的模型建构方法、模型的评估、模型的检验和修订

 目前主流的数据挖掘工具软件比较

 如何在实践操作中运用CRISP-DM数据挖掘程序

 如何从商业角度和数据角度了解数据挖掘解决问题的类型和思路

 CRISP-DM的6个步骤以及每个步骤应该完成的工作和产生的结果


 

2、 Modeler软件操作基础及数据处理使用培训

 时间

 6课时

 培训对象

 客户企业所指派的Modeler实际使用人员

 涉及产品

 Modeler

 培训内容

 Modeler软件操作基础培训

 Modeler的数据处理技术

 第一讲

 操作概述

 基础界面介绍:

 Modeler 14.2所包含的功能模块

 与Modeler先前版本的比较

 基础操作之数据准备

 读取数据文件

 数据质量评估

 数据处理

 寻找数据中的关系

 第二讲

 建模概述

 Modeler中所包含的数据建模概述

 神经网络技术建模

 决策树技术建模

 模型比较与模型合并

 Kohonen神经网络

 关联规则

 时序发现

 模型的发布

 第三讲

 数据处理技术

 

 合并多个数据源数据

 抽取样本,选择和缓存数据

 处理缺失数据

 处理日期

 处理时序数据

 文件操作

 数据聚合

 附录: 通过ODBC读取数据

 附录: Modeler的数据库连接

 


 

3 Modeler的高级建模

 时间

 6课时

 课程描述

 介绍Modeler的建模技术以及Meta Modeling技术

 培训对象

 完成第二、三课学习的学员

 必要技能

 第二、三课学习的技能

 培训内容

 利用神经网络完成分群(Neural networks for classification)

 高级规则归纳(Advanced rule induction)

 聚类技术(clustering)

 高级关联规则(Advanced association rules)

 线性回归(Linear Regression)

 逻辑回归(Logistic Regression)

 浓缩数据:基本组件(Data Reduction: Principal Components)

 从模型中获取数据(meta models, error modeling) 


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