對數據挖掘或SPSS Modeler感興趣的使用者和數據分析人員和已經修過基礎培訓的學員。

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本課程將介紹數據挖掘原理、SPSS Modeler的高級數據處理技術，學習如何合并和處理文件，樣本數據，處理缺失值和時序數據。詳細介紹SPSS Modeler的建模技術以及Meta Modeling技術，并學習如何將其應用到具體業務操作中。

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1. 高級數據準備技術
????合并多個數據源數據
????抽取樣本，選擇和緩存數據
????處理日期數據、時序數據
????文件操作技術
????RFM匯總及RFM分析
????分箱節點
????自動整理數據
2. SPSS Modeler分類技術
????決策樹技術、Logistics回歸、神經網絡
3. SPSS Modeler細分技術
???? Kohonen網絡/兩步聚類/K-means
4. SPSS Modeler關聯分析技術
????GRI/Carma/Apriori
????序列節點
5. SPSS Modeler自動建模技術
????自動聚類節點、自動分類節點、自動數值節點
6. SPSS Modeler其他技術
????線性回歸、特征選擇、Cox回歸
????支持向量機（SVM）
????主成分/因子分析
????使用SPSS Syntax
7. SPSS Modeler中的數據建模技術
????評估圖、分析節點
8. SPSS Modeler demo演示