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       坚持小班授课,为保证培训效果,增加互动环节,每期人数限3到5人。
   上课时间和地点
上课地点:【上海】:同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院 【北京分部】:北京中山学院/福鑫大楼 【南京分部】:金港大厦(和燕路) 【武汉分部】:佳源大厦(高新二路) 【成都分部】:领馆区1号(中和大道) 【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品 【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦 【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦 【广州分部】:广粮大厦 【西安分部】:协同大厦
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   质量保障

        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、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。

课程大纲
 

SPSS Modeler高级培训
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
  时间
  6课时
  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
  时间
  6课时
  培训对象
  客户企业所指派的Modeler实际使用人员
  涉及产品
  Modeler
  培训内容
  Modeler软件操作基础培训
  Modeler的数据处理技术
  第一讲
  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
  第二讲
  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
  时间
  6课时
  课程描述
  介绍Modeler的建模技术以及Meta Modeling技术
  培训对象
  完成第二、三课学习的学员
  必要技能
  第二、三课学习的技能
  培训内容
  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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