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課程介紹:

本課程將介紹數(shù)據(jù)挖掘原理、SPSS Modeler的高級數(shù)據(jù)處理技術,學習如何合并和處理文件,樣本數(shù)據(jù),處理缺失值和時序數(shù)據(jù)。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(yè)務操作中。

 

課程長度:

2天

課程對象:

對數(shù)據(jù)挖掘或Modeler感興趣的使用者和數(shù)據(jù)分析人員和已經(jīng)修過基礎培訓的學員

 

課程大綱:

1.高級數(shù)據(jù)準備技術

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)

處理日期數(shù)據(jù)、時序數(shù)據(jù)

文件操作技術

RFM匯總及RFM分析

分箱節(jié)點

自動整理數(shù)據(jù)

2.SPSS Modeler分類技術

決策樹技術、Logistics回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡

3.SPSS Modeler細分技術

Kohonen網(wǎng)絡/兩步聚類/K-means

4.SPSS Modeler關聯(lián)分析技術

GRI/Carma/Apriori

序列節(jié)點

5.SPSS Modeler自動建模技術: 自動聚類節(jié)點、自動分類節(jié)點、自動數(shù)值節(jié)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(shù)據(jù)建模技術: 評估圖、分析節(jié)點

8.SPSS Modeler demo演示