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      ☆ 1、如有部分內(nèi)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(jié)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(shù)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(guān)工程師等資格證書，提升您的職業(yè)資質(zhì)。

• SPSS Modeler 是全球領(lǐng)先的數(shù)據(jù)挖掘、預測分析平臺軟件，擁有簡單的圖形界面和高級分析能力，發(fā)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的趨勢，使得企業(yè)和分析師增加生產(chǎn)力，獲得前所未有的深入了解和預測，可在云端使用。
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• SPSS Modeler產(chǎn)品分為三個版本：SPSS Modeler Professional 、 SPSS Modeler Premium和 SPSS Modeler Gold。注：Japanese Language Extractor 許可要求使用 SPSS Modeler Premium 版。
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• 核心亮點：
• 訪問各種數(shù)據(jù)源，如數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)庫、 Hadoop 分布或平面文件，以便從您的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱含的模式
• 在影響點即時向工作人員和系統(tǒng)提供具有預測性、資源敏感和戰(zhàn)略一致的決策
• 不論統(tǒng)計或分析背景如何，讓可從分析受益的人掌握分析
• 利用設(shè)計用于處理從簡單的描述性分析問題到復雜的優(yōu)化問題的單一平臺， 解決業(yè)務問題
• 利用數(shù)據(jù)庫內(nèi)性能和極小化的數(shù)據(jù)移動， 在更短時間內(nèi)分析大量數(shù)據(jù)，同時充分利用現(xiàn)有 IT 投資
• 利用可在大多數(shù)環(huán)境中部署并與其他 IBM 解決方案集成的開放平臺，彌合分析和行動之間的差距。
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• SPSS Modeler Professional 和 Premium 版共同特性
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• 數(shù)據(jù)理解：
• 通過自動協(xié)助創(chuàng)建廣泛的交互式圖形。
• 使用可視化鏈接分析查看數(shù)據(jù)中的各種關(guān)聯(lián)。
• 通過在圖表上選擇地區(qū)或項目并查看所選的信息來與數(shù)據(jù)進行互動；或選擇用于分析的關(guān)鍵數(shù)據(jù)。
• 從 SPSS Modeler 界面直接訪問 SPSS Statistics 圖形和報告工具。
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• 數(shù)據(jù)準備：
• 通過 zDb2 和 IBM Classic Federation Server 支持訪問來自 Cognos Business Intelligence、IBM Db2、Oracle、Microsoft SQL Server、Informix、IBM Netezza、mySQL (Oracle) 和 Teradata 數(shù)據(jù)源的運營數(shù)據(jù)以及各種大型機數(shù)據(jù)
• 導入帶分隔符的、固定寬度的文本文件、SPSS Statistics 文件、SPSS Data Collection 數(shù)據(jù)源、Excel、SAS 或 XML。
• 從 SPSS Modeler 提供的多個數(shù)據(jù)清除選項中進行選擇，刪除或更換無效數(shù)據(jù)，自動填充遺漏值并減少異常值和極值。
• 將自動數(shù)據(jù)準備應用到詢問和條件數(shù)據(jù)工作中，這樣只用一個步驟便可進行分析。
• 從 SPSS Modeler 直接訪問在 SPSS Statistics 中執(zhí)行的數(shù)據(jù)管理和轉(zhuǎn)換。
• 使用字段過濾、命名、派生、分級(binning)、重新分類、值置換和字段重新排序。
• 應用記錄選擇、抽樣（包括群集和分層抽樣）、合并（包括內(nèi)連接、全外連接、部分外連接和反連接）、排序、聚合和平衡。
• 從各種選項中進行選擇，進行數(shù)據(jù)重組、分區(qū)和變換。
• 從廣泛的字符串功能中進行選擇：字符串創(chuàng)建、置換、搜索和匹配、空格刪除和截斷。
• 應用 RFM 評分：聚合客戶的各種截斷，以提供近因、頻率和貨幣值，并將其合并在一起，生成完整的 RFM 分析。
• 將數(shù)據(jù)導出到數(shù)據(jù)庫、IBM Cognos Business Intelligence 軟件包、SPSS Statistics、SPSS Data Collection、帶分隔符的文本文件、Excel 表格、SAS 或 XML。
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• 包含的建模算法：
• 異常檢測 － 使用一種基于群集的算法檢測不尋常的記錄
• Apriori － 帶有高級評估功能的流行關(guān)聯(lián)發(fā)現(xiàn)算法
• 貝葉斯網(wǎng)絡 － 圖形概率模型
• C&RT、C5.0、CHAID 和 QUEST － 決策樹算法，包括交互樹構(gòu)建
• CARMA － 關(guān)聯(lián)算法，支持多個結(jié)果
• Cox 回歸 － 計算某個事件的可能發(fā)生時間
• Decision List － 交互式規(guī)則構(gòu)建算法
• Factor/PCA、Feature Selection － 數(shù)據(jù)簡化算法
• K-Means、Kohonen、Two Step、Discriminant、支持向量機 (SVM) － 群集和分割算法
• KNN － 近鄰居建模和評分算法
• Logistic 回歸 － 用于二進制結(jié)果
• 神經(jīng)網(wǎng)絡 － 多層感知器，帶有逆向傳播學習法和徑向基本函數(shù)網(wǎng)絡
• 回歸、線性、GenLin (GLM)、廣義線性混合模型 (GLMM) － 線性方程建模
• 自學響應模型(SLRM) － 帶增量學習功能的貝葉斯模型
• Sequence － 順序關(guān)聯(lián)算法，用于對順序敏感的分析
• 支持向量機（Support Vector Machine） － 準確建模廣泛數(shù)據(jù)集的高級算法
• 時間序列 － 生成并自動選擇時間序列預測模型
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• 建模和評估：
• 采用具有許多高級功能的廣泛數(shù)據(jù)挖掘算法，通過您的數(shù)據(jù)獲得理想的結(jié)果。
• 使用自動分類（二進制和數(shù)值）和群集功能來選擇各個算法。
• 使用交互式模型和方程瀏覽器查看高級統(tǒng)計輸出內(nèi)容。
• 使用交互式模型和方程瀏覽器查看高級統(tǒng)計輸出內(nèi)容。通過可變重要性圖表顯示數(shù)據(jù)屬性對預測結(jié)果的相對影響。
• 在地理地圖上可視化分析結(jié)果。
• 合并多個模型（整體建模）或使用一個模型分析另一個模型。
• 使用 SPSS Modeler 組件級擴展框架 (CLEF) 集成各種自定義算法。
• 通過 SPSS Statistics 集成，使用 R 來擴展分析選項。
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• 部署：
• 使用 SQL 或 PMML（針對預測模型的基于 XML 的標準格式）導出模型。
• 利用 IBM SPSS 協(xié)作和部署服務實現(xiàn)創(chuàng)新分析管理、流程自動化和部署功能。
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• SPSS Modeler Premium 獨有特性
• 數(shù)據(jù)準備：
• 使用實體分析來合并或分隔記錄，從而得到更整潔的數(shù)據(jù)用于建模。
• 識別數(shù)據(jù)中的群組，并通過 Group 分析識別群組的領(lǐng)導者。
• 使用改動（churn）信息確定改動器可能影響的其他人，以便與擴散分析相結(jié)合。
• 特定于文本的了解和準備工作
• 從文件、運行數(shù)據(jù)庫和 RSS 源（即博客、web 源）提取文本數(shù)據(jù)。
• 為荷蘭語、英語、法語、德語、意大利語、葡萄牙語、西班牙語或日語選擇本機語言提取器選項，或使用第三方翻譯軟件翻譯幾乎任何語言的內(nèi)容。
• 提取特定于域的概念，如單項、表達式、縮寫、縮略語等。
• 使用復雜的語言算法和嵌入式或用戶指定的語言資源計算同義詞。
• 按人、組織、術(shù)語、產(chǎn)品、地點和其他用戶定義的類型來命名概念。
• 提取非語言實體，如地址、貨幣、時間、電話號碼和社會保險號。
• 使用并自定義預構(gòu)建的模板和庫，從而進行情感分析、CRM、安全和智能、市場情報、生命科學和 IT。
• 利用針對常見業(yè)務應用的預打包文本分析包 (TAP)，或創(chuàng)建自己的分析包。
• 使用概念群集算法并根據(jù)術(shù)語共現(xiàn)來創(chuàng)建群集，提供主要主題及其關(guān)聯(lián)方式的一覽子視圖。
• 使用文本分類算法并根據(jù)內(nèi)容對文本文檔和記錄進行智能分組。
• 支持在預測建模中使用高級概念選擇和取消選擇功能。
• 使用基于文本的可視化報告來查詢概念關(guān)系、發(fā)生率、頻率和類型。
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• 文本鏈接分析：
• 從荷蘭語、英語、法語、德語和西班牙語文本中識別并提取情感因素信息（如喜歡和不喜歡）。
• 識別人和事件或疾病和基因之間的鏈接與關(guān)聯(lián)。
• 通過URL從博客內(nèi)識別并提取內(nèi)容。
• 在可部署的預測模型中包括各種觀點、語義關(guān)系和鏈接的事件。
• 通過交互式圖表揭示復雜的關(guān)系，顯示兩個概念之間的多個語義鏈接。
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• SPSS Modeler 服務器版獨有特性
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• 使用領(lǐng)先的數(shù)據(jù)庫技術(shù)，通過數(shù)據(jù)庫內(nèi)挖掘在數(shù)據(jù)庫中創(chuàng)建模型，并充分利用高性能的數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)。
• 通過 SQL 推回功能來推動數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，并將建模算法直接選入到運行數(shù)據(jù)庫中。
• 通過 IBM SPSS Modeler Server Scoring Adapter 在數(shù)據(jù)庫內(nèi)對數(shù)據(jù)評分，顯著提高性能。
• 利用高性能硬件（包括 IBM System z 機器）更快實現(xiàn)解決方案，通過并行執(zhí)行流和多個模型實現(xiàn)更好的 ROI。
• 通過安全套接字層 (SSL) 加密，在 SPSS Modeler 客戶端和 SPSS Modeler 服務器之間安全地傳輸敏感數(shù)據(jù)。
• 針對 IBM InfoSphere 的數(shù)據(jù)庫內(nèi)挖掘算法：關(guān)聯(lián)、群集、決策樹、Logistic 回歸、Naive Bayes、回歸、序列、時間序列。
• 針對 IBM Netezza 的數(shù)據(jù)庫內(nèi)挖掘算法：Bayes Net、決策樹、分群法、廣義線性、K-Means、KNN、線性回歸、Naive Bayes、PCA、回歸樹、時間序列。
• 針對 Microsoft SQL 服務器的數(shù)據(jù)庫內(nèi)挖掘算法：關(guān)聯(lián)規(guī)則、群集、決策樹、線性回歸、Naive Bayes、回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡、序列群集、時間序列。
• 針對 Oracle 的數(shù)據(jù)庫內(nèi)挖掘算法：自適應貝葉斯、Apriori、人工智能 (AI)、決策樹、一般線性模型 (GLM)、KMeans、Naive Bayes、非負矩陣分解、O-Cluster（正交分區(qū)群集）、支持向量機。
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• SPPS Modeler Gold所包含的內(nèi)容：
• SPSS Modeler Gold擴展了SPSS Modeler Premium的功能，以提供完整的基于服務器的預測分析建模和部署平臺。SPSS Modeler Gold包括SPSS協(xié)作和部署服務平臺，可以實現(xiàn)整個企業(yè)中關(guān)鍵分析資產(chǎn)的共享和治理，以及模型評分，與其他IBM產(chǎn)品和操作系統(tǒng)的集成等。