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       大多名牌大學,碩士以上學歷,相關技術專業(yè),有豐富的理論素養(yǎng),十多年實際項目經歷,開發(fā)過多個大型項目,熱情,樂于技術分享。針對客戶實際需求,案例教學,邊講邊練,互動式溝通,學有所獲。

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             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/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) 【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 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協(xié)同大廈
近開課時間(周末班/連續(xù)班/晚班):SPSS Modeler高級培訓開班時間:2025年11月17日..合作共贏....實用實戰(zhàn).....直播、現場培訓皆可....用心服務..........--即將開課--...............................(歡迎您垂詢,視教育質量為生命!)
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   新優(yōu)惠
       ☆在讀學生憑學生證,可優(yōu)惠500元。
   質量保障

        1、培訓過程中,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、課程完成后,授課老師留給學員手機和Email,保障培訓效果,免費提供半年的技術支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業(yè)機會。

   課程大綱
 

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

?課程描述

?介紹數據挖掘方法論以及CRISP-DM的6個步驟

?培訓對象

?戰(zhàn)略規(guī)劃部、市場研究部、數據分析部等相關研究人員

?必要技能

?統(tǒng)計方法基礎知識、數據挖掘基本原理

?培訓內容

?統(tǒng)計分析方法與數據挖掘基本原理

?第一講

?如何從掌握統(tǒng)計方法到掌握數據挖掘

?與傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法相比而言:

?什么是數據挖掘?

?數據挖掘能做什么?

?數據挖掘在協(xié)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;

?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;

?如何從掌握統(tǒng)計分析方法到掌握數據挖掘?

?第二講

?數據挖掘基本原理和實踐操作方法論

?數據挖掘的基本原理

?數據挖掘實踐中所要求的數據結構、衍生變量和數據轉換

?數據挖掘的模型建構方法、模型的評估、模型的檢驗和修訂

?目前主流的數據挖掘工具軟件比較

?如何在實踐操作中運用CRISP-DM數據挖掘程序

?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

?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

2、 Modeler軟件操作基礎及數據處理使用培訓

?培訓對象

?客戶企業(yè)所指派的Modeler實際使用人員

?涉及產品

?Modeler

?培訓內容

?Modeler軟件操作基礎培訓

?Modeler的數據處理技術

?第一講

?操作概述

?基礎界面介紹:

?Modeler?14.2所包含的功能模塊

?與Modeler先前版本的比較

?基礎操作之數據準備

?讀取數據文件

?數據質量評估

?數據處理

?尋找數據中的關系

?第二講

?建模概述

?Modeler中所包含的數據建模概述

?神經網絡技術建模

?決策樹技術建模

?模型比較與模型合并

?Kohonen神經網絡

?關聯規(guī)則

?時序發(fā)現

?模型的發(fā)布

?第三講

?數據處理技術

?

?合并多個數據源數據

?抽取樣本,選擇和緩存數據

?處理缺失數據

?處理日期

?處理時序數據

?文件操作

?數據聚合

?附錄:?通過ODBC讀取數據

?附錄:?Modeler的數據庫連接

3 Modeler的高級建模


?課程描述

?介紹Modeler的建模技術以及Meta?Modeling技術

?培訓對象

?完成第二、三課學習的學員

?必要技能

?第二、三課學習的技能

?培訓內容

?利用神經網絡完成分群(Neural?networks?for?classification)

?高級規(guī)則歸納(Advanced?rule?induction)

?聚類技術(clustering)

?高級關聯規(guī)則(Advanced?association?rules)

?線性回歸(Linear?Regression)

?邏輯回歸(Logistic?Regression)

?濃縮數據:基本組件(Data?Reduction:?Principal?Components)

?從模型中獲取數據(meta?models,?error?modeling)?


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.(2014年7月11)..................................................................................

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