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        SPSS數據挖掘技術與應用

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               個性化、顧問式培訓,互動式授課,針對實際需求,項目案例教學,實戰項目演示,超級精品小班。
           培訓講師

               華為,中科院,上海貝爾,中興,Xilinx,Intel英特爾,TI德州儀器,NI公司,Cadence公司,Synopsys,IBM,Altera,Oracle,synopsys,微軟,飛思卡爾,等大型公司高級工程師,項目經理,技術支持專家,曙海教育集團,資深講師。

               大多名牌大學,碩士以上學歷,相關技術專業,有豐富的理論素養,十多年實際項目經歷,開發過多個大型項目,熱情,樂于技術分享。針對客戶實際需求,案例教學,邊講邊練,互動式溝通,學有所獲。

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               每期人數限3到5人。
           開課時間和上課地點
                     上課地點:【上海】:同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(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】:領館區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】:協同大廈
        最近開課時間(周末班/連續班/晚班):基于客戶滿意度的SPSS高級培訓開班時間:2020年6月15日
           實驗設備和授課方式

             ☆資深工程師授課

                
                ☆注重質量
                ☆邊講邊練

                ☆合格學員免費推薦工作

                ☆合格學員免費頒發相關工程師等資格證書,提升您的職業資質

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                1、可免費在以后培訓班中重聽;
                2、免費提供課后技術支持,保障培訓效果。
                3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

           課程大綱
         
        培訓對象
        對數據挖掘有興趣的技術或業務人員;想學習SPSS數據挖掘功能的技術人員;想成為數據挖掘工程師的人員均可
        培訓目的
        通過為期2天的培訓,能夠使得學員掌握以下能力:
        1.掌握IBM SPSS Modeler的安裝與啟用
        2.掌握IBM SPSS Modeler的操作流程及節點的功能
        3.了解IBM SPSS Modeler的建模模型的分類與作用
        4.掌握完整的建模流程
        5.具備能夠根據具體業務需求進行分析與建模的能力
        第一部分
        1.SPSS Modeler簡介
        ? 1)數據挖掘簡介
        ? 2)SPSS Modeler介紹
        2.SPSS Modeler的安裝說明
        3.SPSS Modeler軟件使用說明
        ? 1)啟動與啟動界面說明
        ? 2)SPSS Modeler用戶面板說明
        ? 3)SPSS Modeler可視化建模操作介紹
        4.SPSS Modeler主要節點類型簡介
        ? 1)數據源輸入
        ??? a)支持多種數據源輸入
        ??? b)數據源的輸入設置與查看
        ? 2)數據記錄選項與字段選項
        ??? a)數據的記錄選項操作
        ??? b)數據的字段選項操作
        ??? c)數據建模的數據預處理介紹
        ? 3)數據圖形可視化
        ??? a)數據可視化介紹
        ??? b)利用數據可視化分析與理解數據
        ? 4)數據建模
        ??? a)什么是建模?
        ??? b)模型節點的功能分類
        ??? c)模型節點的原理分類
        ??? d)SPSS Modeler主要建模節點類型簡介
        ??? e)分類建模介紹(主要講C5.0,貝葉斯網絡,神經網絡)
        ??? f)關聯建模介紹(主要講Apriori )
        ??? g)細分(聚類)建模介紹(主要講K-Means)
        ??? h)自動建模介紹
        ? 5)數據的輸出與導出
        ??? a)模型分析報告
        ??? b)數據結果的查看與導出
        5.建模流程
        ? 1)商業理解
        ? 2)數據理解
        ? 3)數據準備
        ? 4)建立模型
        ? 5)模型的評估
        ? 6)結果的導出
        6.案例:基于姓名的性別預測
        目的:
        ? 1)加強對建模流程的理解及掌握具體的建模操作
        ? 2)了解如何選用模型與處理數據
        ? 3)掌握模型的訓練過程與模型的應用過程
        ? 4)掌握貝葉斯網絡模型的基本使用方法
        第二部分
        ?
        1.案例:數據庫營銷優化
        背景:
        ? 1)我們通常需要對用戶進行定向營銷,但是哪些用戶更有可能會響應,哪些根本不會響應,會直接影響營銷的ROI,我們需要知道如何挑選營銷目標
        目的:
        ? 1)了解如何通過自動節點來快速選擇模型
        ? 2)掌握通過數據審核節點查看數據特點
        3)掌握決策樹C5.0模型的基本使用方法
        ?
        ?
        2.案例:用戶的細分
        背景:
        ? 1)根據網上的用戶行為數據,嘗試對用戶進行分組,刻畫出典型畫像,以便進行定向精準營銷
        目的:
        ? 1)了解聚類與分類的區別
        2)掌握K-Means聚類算法的基本使用方法
        ? 3)掌握對聚類結果的解讀
        ? 4)了解實際應用中的聚類算法的利弊
        ?
        ?
        4.案例:音樂分類與推薦
        背景:
        1)? 如何進行更加有效的個性化的音樂推薦?
        2)? 如何對客戶進行新歌推薦 ?
        目的:
        1)? 了解數據預處理的重要性
        2)? 掌握關聯模型的使用(案例使用Apriori進行關聯分析)
        ? 3) 掌握分類模型的使用(案例使用神經網絡模型進行分類)
        ? 4) 了解音樂推薦領域的相關技術
        ?
        5.案例:社交網絡分析(備選)
        背景
        ? 1)如何利用社交網絡來識別關鍵角色,尋找激發口碑的關鍵點?
        目標:
        ? 1)了解兩種社交網絡算法
        ? 2)掌握社交網絡分析建模過程
        3)掌握使用社交網絡分析的GA算法和DA算法
        ?
        6.小結:
        ? 1)小結2天學習過程中的知識要點
        ? 2)根據學員本身的工作職責,以及對SPSS Modeler掌握的情況,給出后續提升的建議

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