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   班級規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號)
       每期人數(shù)限3到5人。
   上課時間和地點
上課地點:【上海】:同濟大學(滬西)/新城金郡商務(wù)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】:北京中山學院/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(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
最近開課時間(周末班/連續(xù)班/晚班):2020年3月16日
   實驗設(shè)備
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   質(zhì)量保障

        1、培訓過程中,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、培訓結(jié)束后,授課老師留給學員聯(lián)系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術(shù)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
 
  1. SPSS Modeler高級培訓
    培訓目標:
    本課程結(jié)束后,受培訓人員將能熟練使用Modeler軟件,能夠根據(jù)常見的不同種類的數(shù)據(jù)挖掘研究需要進行方案設(shè)計、數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(nèi)容:
    1 統(tǒng)計分析方法與數(shù)據(jù)挖掘基本原理培訓
    ? 課程描述
    ? 介紹數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分析部等相關(guān)研究人員
    ? 必要技能
    ? 統(tǒng)計方法基礎(chǔ)知識、數(shù)據(jù)挖掘基本原理
    ? 培訓內(nèi)容
    ? 統(tǒng)計分析方法與數(shù)據(jù)挖掘基本原理
    ? 第一講
    ? 如何從掌握統(tǒng)計方法到掌握數(shù)據(jù)挖掘
    ? 與傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法相比而言:
    ? 什么是數(shù)據(jù)挖掘?
    ? 數(shù)據(jù)挖掘能做什么?
    ? 數(shù)據(jù)挖掘在協(xié)助企業(yè)業(yè)務(wù)的分類、預測、聚類和模型可視化方面的特點;
    ? 數(shù)據(jù)挖掘在其他商業(yè)領(lǐng)域的應用,如完善客戶關(guān)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(shù)據(jù)挖掘?
    ? 第二講
    ? 數(shù)據(jù)挖掘基本原理和實踐操作方法論
    ? 數(shù)據(jù)挖掘的基本原理
    ? 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
    ? 數(shù)據(jù)挖掘的模型建構(gòu)方法、模型的評估、模型的檢驗和修訂
    ? 目前主流的數(shù)據(jù)挖掘工具軟件比較
    ? 如何在實踐操作中運用CRISP-DM數(shù)據(jù)挖掘程序
    ? 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
    ? CRISP-DM的6個步驟以及每個步驟應該完成的工作和產(chǎn)生的結(jié)果
    2、 Modeler軟件操作基礎(chǔ)及數(shù)據(jù)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(chǎn)品
    ? Modeler
    ? 培訓內(nèi)容
    ? Modeler軟件操作基礎(chǔ)培訓
    ? Modeler的數(shù)據(jù)處理技術(shù)
    ? 第一講
    ? 操作概述
    ? 基礎(chǔ)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(chǔ)操作之數(shù)據(jù)準備
    ? 讀取數(shù)據(jù)文件
    ? 數(shù)據(jù)質(zhì)量評估
    ? 數(shù)據(jù)處理
    ? 尋找數(shù)據(jù)中的關(guān)系
    ? 第二講
    ? 建模概述
    ? Modeler中所包含的數(shù)據(jù)建模概述
    ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建模
    ? 決策樹技術(shù)建模
    ? 模型比較與模型合并
    ? Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    ? 關(guān)聯(lián)規(guī)則
    ? 時序發(fā)現(xiàn)
    ? 模型的發(fā)布
    ? 第三講
    ? 數(shù)據(jù)處理技術(shù)
    ?
    ? 合并多個數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)
    ? 抽取樣本,選擇和緩存數(shù)據(jù)
    ? 處理缺失數(shù)據(jù)
    ? 處理日期
    ? 處理時序數(shù)據(jù)
    ? 文件操作
    ? 數(shù)據(jù)聚合
    ? 附錄:?通過ODBC讀取數(shù)據(jù)
    ? 附錄:?Modeler的數(shù)據(jù)庫連接
    3 Modeler的高級建模
  2. ?課程描述
    ? 介紹Modeler的建模技術(shù)以及Meta?Modeling技術(shù)
    ? 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(nèi)容
    ? 利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成分群(Neural?networks?for?classification)
    ? 高級規(guī)則歸納(Advanced?rule?induction)
    ? 聚類技術(shù)(clustering)
    ? 高級關(guān)聯(lián)規(guī)則(Advanced?association?rules)
    ? 線性回歸(Linear?Regression)
    ? 邏輯回歸(Logistic?Regression)
    ? 濃縮數(shù)據(jù):基本組件(Data?Reduction:?Principal?Components)
    ? 從模型中獲取數(shù)據(jù)(meta?models,?error?modeling)?

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