SPSS Modeler高級培訓
培訓目標：
本課程結束后，受培訓人員將能熟練使用Modeler軟件，能夠根據常見的不同種類的數據挖掘研究需要進行方案設計、數據分析、建模和報告的撰寫。在培訓中將安排一系列討論會和實際數據練習，以保證學員有足夠的實踐機會實際操作Modeler軟件。
Modeler培訓課程內容：
1 統(tǒng)計分析方法與數據挖掘基本原理培訓
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時間
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6課時
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課程描述
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介紹數據挖掘方法論以及CRISP-DM的6個步驟
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培訓對象
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戰(zhàn)略規(guī)劃部、市場研究部、數據分析部等相關研究人員
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必要技能
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統(tǒng)計方法基礎知識、數據挖掘基本原理
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培訓內容
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統(tǒng)計分析方法與數據挖掘基本原理
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第一講
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如何從掌握統(tǒng)計方法到掌握數據挖掘
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與傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法相比而言：
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什么是數據挖掘？
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數據挖掘能做什么？
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數據挖掘在協助企業(yè)業(yè)務的分類、預測、聚類和模型可視化方面的特點；
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數據挖掘在其他商業(yè)領域的應用，如完善客戶關系管理、贏得市場營銷戰(zhàn)役；
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如何從掌握統(tǒng)計分析方法到掌握數據挖掘？
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第二講
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數據挖掘基本原理和實踐操作方法論
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數據挖掘的基本原理
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數據挖掘實踐中所要求的數據結構、衍生變量和數據轉換
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數據挖掘的模型建構方法、模型的評估、模型的檢驗和修訂
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目前主流的數據挖掘工具軟件比較
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如何在實踐操作中運用CRISP-DM數據挖掘程序
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如何從商業(yè)角度和數據角度了解數據挖掘解決問題的類型和思路
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CRISP-DM的6個步驟以及每個步驟應該完成的工作和產生的結果
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2、 Modeler軟件操作基礎及數據處理使用培訓
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時間
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6課時
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培訓對象
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客戶企業(yè)所指派的Modeler實際使用人員
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涉及產品
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Modeler
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培訓內容
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Modeler軟件操作基礎培訓
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Modeler的數據處理技術
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第一講
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操作概述
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基礎界面介紹：
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Modeler?14.2所包含的功能模塊
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與Modeler先前版本的比較
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基礎操作之數據準備
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讀取數據文件
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數據質量評估
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數據處理
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尋找數據中的關系
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第二講
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建模概述
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Modeler中所包含的數據建模概述
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神經網絡技術建模
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決策樹技術建模
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模型比較與模型合并
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Kohonen神經網絡
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關聯規(guī)則
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時序發(fā)現
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模型的發(fā)布
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第三講
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數據處理技術
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合并多個數據源數據
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抽取樣本，選擇和緩存數據
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處理缺失數據
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處理日期
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處理時序數據
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文件操作
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數據聚合
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附錄:?通過ODBC讀取數據
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附錄:?Modeler的數據庫連接
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3 Modeler的高級建模
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時間
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6課時
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課程描述
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介紹Modeler的建模技術以及Meta?Modeling技術
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培訓對象
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完成第二、三課學習的學員
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必要技能
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第二、三課學習的技能
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培訓內容
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利用神經網絡完成分群（Neural?networks?for?classification）
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高級規(guī)則歸納（Advanced?rule?induction）
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聚類技術（clustering）
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高級關聯規(guī)則（Advanced?association?rules）
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線性回歸（Linear?Regression）
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邏輯回歸（Logistic?Regression）
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濃縮數據：基本組件（Data?Reduction:?Principal?Components）
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從模型中獲取數據(meta?models,?error?modeling)?
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合作伙伴與授權機構
shuhaipeixun
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總部李老師
