SPSS Modeler高级培训
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1、培训过程中，如有部分内容理解不透或消化不好，可免费在以后培训班中重听； 2、培训结束后,授课老师留给学员联系方式,保障培训效果,免费提供课后技术支持。 3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。
培训目标：
本课程结束后，受培训人员将能熟练使用Modeler软件，能够根据常见的不同种类的数据挖掘研究需要进行方案设计、数据分析、建模和报告的撰写。在培训中将安排一系列讨论会和实际数据练习，以保证学员有足够的实践机会实际操作Modeler软件。
Modeler培训课程内容：
1 统计分析方法与数据挖掘基本原理培训
?课程描述
?介绍数据挖掘方法论以及CRISP-DM的6个步骤
?培训对象
?战略规划部、市场研究部、数据分析部等相关研究人员
?必要技能
?统计方法基础知识、数据挖掘基本原理
?培训内容
?统计分析方法与数据挖掘基本原理
?第一讲
?如何从掌握统计方法到掌握数据挖掘
?与传统的统计分析方法相比而言：
?什么是数据挖掘？
?数据挖掘能做什么？
?数据挖掘在协助企业业务的分类、预测、聚类和模型可视化方面的特点；
?数据挖掘在其他商业领域的应用，如完善客户关系管理、赢得市场营销战役；
?如何从掌握统计分析方法到掌握数据挖掘？
?第二讲
?数据挖掘基本原理和实践操作方法论
?数据挖掘的基本原理
?数据挖掘实践中所要求的数据结构、衍生变量和数据转换
?数据挖掘的模型建构方法、模型的评估、模型的检验和修订
?目前主流的数据挖掘工具软件比较
?如何在实践操作中运用CRISP-DM数据挖掘程序
?如何从商业角度和数据角度了解数据挖掘解决问题的类型和思路
?CRISP-DM的6个步骤以及每个步骤应该完成的工作和产生的结果
2、 Modeler软件操作基础及数据处理使用培训
?客户企业所指派的Modeler实际使用人员
?涉及产品
?Modeler
?Modeler软件操作基础培训
?Modeler的数据处理技术
?操作概述
?基础界面介绍：
?Modeler?14.2所包含的功能模块
?与Modeler先前版本的比较
?基础操作之数据准备
?读取数据文件
?数据质量评估
?数据处理
?寻找数据中的关系
?建模概述
?Modeler中所包含的数据建模概述
?神经网络技术建模
?决策树技术建模
?模型比较与模型合并
?Kohonen神经网络
?关联规则
?时序发现
?模型的发布
?第三讲
?数据处理技术
?
?合并多个数据源数据
?抽取样本，选择和缓存数据
?处理缺失数据
?处理日期
?处理时序数据
?文件操作
?数据聚合
?附录:?通过ODBC读取数据
?附录:?Modeler的数据库连接
3 Modeler的高级建模
?介绍Modeler的建模技术以及Meta?Modeling技术
?完成第二、三课学习的学员
?第二、三课学习的技能
?利用神经网络完成分群（Neural?networks?for?classification）
?高级规则归纳（Advanced?rule?induction）
?聚类技术（clustering）
?高级关联规则（Advanced?association?rules）
?线性回归（Linear?Regression）
?逻辑回归（Logistic?Regression）
?浓缩数据：基本组件（Data?Reduction:?Principal?Components）
?从模型中获取数据(meta?models,?error?modeling)?
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