班級(jí)規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機(jī):15921673576( 微信同號(hào)) |
每期人數(shù)限3到5人。 |
上課時(shí)間和地點(diǎn) |
上課地點(diǎn):【上海】:同濟(jì)大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號(hào)線白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號(hào)線大劇院站)/深圳大學(xué)成教院 【北京分部】:北京中山學(xué)院/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(lǐng)館區(qū)1號(hào)(中和大道) 【沈陽分部】:沈陽理工大學(xué)/六宅臻品 【鄭州分部】:鄭州大學(xué)/錦華大廈 【石家莊分部】:河北科技大學(xué)/瑞景大廈 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協(xié)同大廈
最近開課時(shí)間(周末班/連續(xù)班/晚班):2020年3月16日 |
實(shí)驗(yàn)設(shè)備 |
☆資深工程師授課
☆注重質(zhì)量
☆邊講邊練
☆合格學(xué)員免費(fèi)推薦工作
★實(shí)驗(yàn)設(shè)備請(qǐng)點(diǎn)擊這兒查看★ |
質(zhì)量保障 |
1、培訓(xùn)過程中,如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好,可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽;
2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供課后技術(shù)支持。
3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)。 |
課程大綱 |
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- SPSS Modeler初中級(jí)培訓(xùn)
培訓(xùn)目標(biāo):
本課程結(jié)束后,受培訓(xùn)人員將能熟練使用Modeler軟件,能夠根據(jù)常見的不同種類的數(shù)據(jù)挖掘研究需要進(jìn)行方案設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)分析、建模和報(bào)告的撰寫。在培訓(xùn)中將安排一系列討論會(huì)和實(shí)際數(shù)據(jù)練習(xí),以保證學(xué)員有足夠的實(shí)踐機(jī)會(huì)實(shí)際操作Modeler軟件。
Modeler培訓(xùn)課程內(nèi)容:
1?統(tǒng)計(jì)分析方法與數(shù)據(jù)挖掘基本原理培訓(xùn)
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課程描述
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介紹數(shù)據(jù)挖掘方法論以及CRISP-DM的6個(gè)步驟
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培訓(xùn)對(duì)象
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戰(zhàn)略規(guī)劃部、市場(chǎng)研究部、數(shù)據(jù)分析部等相關(guān)研究人員
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必要技能
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統(tǒng)計(jì)方法基礎(chǔ)知識(shí)、數(shù)據(jù)挖掘基本原理
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培訓(xùn)內(nèi)容
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統(tǒng)計(jì)分析方法與數(shù)據(jù)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(jì)方法到掌握數(shù)據(jù)挖掘
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與傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析方法相比而言:
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什么是數(shù)據(jù)挖掘?
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數(shù)據(jù)挖掘能做什么?
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數(shù)據(jù)挖掘在協(xié)助企業(yè)業(yè)務(wù)的分類、預(yù)測(cè)、聚類和模型可視化方面的特點(diǎn);
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數(shù)據(jù)挖掘在其他商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用,如完善客戶關(guān)系管理、贏得市場(chǎng)營(yíng)銷戰(zhàn)役;
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如何從掌握統(tǒng)計(jì)分析方法到掌握數(shù)據(jù)挖掘?
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第二講
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數(shù)據(jù)挖掘基本原理和實(shí)踐操作方法論
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數(shù)據(jù)挖掘的基本原理
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數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵺`中所要求的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、衍生變量和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
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數(shù)據(jù)挖掘的模型建構(gòu)方法、模型的評(píng)估、模型的檢驗(yàn)和修訂
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目前主流的數(shù)據(jù)挖掘工具軟件比較
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如何在實(shí)踐操作中運(yùn)用CRISP-DM數(shù)據(jù)挖掘程序
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如何從商業(yè)角度和數(shù)據(jù)角度了解數(shù)據(jù)挖掘解決問題的類型和思路
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CRISP-DM的6個(gè)步驟以及每個(gè)步驟應(yīng)該完成的工作和產(chǎn)生的結(jié)果
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2、?Modeler軟件操作基礎(chǔ)及數(shù)據(jù)處理使用培訓(xùn)
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培訓(xùn)對(duì)象
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客戶企業(yè)所指派的Modeler實(shí)際使用人員
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涉及產(chǎn)品
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Modeler
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培訓(xùn)內(nèi)容
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Modeler軟件操作基礎(chǔ)培訓(xùn)
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Modeler的數(shù)據(jù)處理技術(shù)
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第一講
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操作概述
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基礎(chǔ)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(chǔ)操作之?dāng)?shù)據(jù)準(zhǔn)備
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讀取數(shù)據(jù)文件
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數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估
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數(shù)據(jù)處理
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尋找數(shù)據(jù)中的關(guān)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(shù)據(jù)建模概述
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建模
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決策樹技術(shù)建模
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模型比較與模型合并
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Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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關(guān)聯(lián)規(guī)則
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時(shí)序發(fā)現(xiàn)
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模型的發(fā)布
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第三講
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數(shù)據(jù)處理技術(shù)
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合并多個(gè)數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)
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抽取樣本,選擇和緩存數(shù)據(jù)
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處理缺失數(shù)據(jù)
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處理日期
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處理時(shí)序數(shù)據(jù)
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文件操作
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數(shù)據(jù)聚合
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附錄:?通過ODBC讀取數(shù)據(jù)
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附錄:?Modeler的數(shù)據(jù)庫(kù)連接
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3?Modeler的高級(jí)建模
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課程描述
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介紹Modeler的建模技術(shù)以及Meta?Modeling技術(shù)
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培訓(xùn)對(duì)象
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完成第二、三課學(xué)習(xí)的學(xué)員
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必要技能
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第二、三課學(xué)習(xí)的技能
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培訓(xùn)內(nèi)容
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利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成分群(Neural?networks?for?classification)
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高級(jí)規(guī)則歸納(Advanced?rule?induction)
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聚類技術(shù)(clustering)
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高級(jí)關(guān)聯(lián)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(shù)據(jù):基本組件(Data?Reduction:?Principal?Components)
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從模型中獲取數(shù)據(jù)(meta?models,?error?modeling)?
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