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公益培訓

　　培訓班最新動態 　

培訓目標：

本課程結束后，受培訓人員將能熟練使用Modeler軟件，能夠根據常見的不同種類的數據挖掘研究需要進行方案設計、數據分析、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據練習，以保證學員有足夠的實踐機會實際操作Modeler軟件。

Modeler培訓課程內容：

1 統計分析方法與數據挖掘基本原理培訓

?課程描述	?介紹數據挖掘方法論以及CRISP-DM的6個步驟
?培訓對象	?戰略規劃部、市場研究部、數據分析部等相關研究人員
?必要技能	?統計方法基礎知識、數據挖掘基本原理
?培訓內容	?統計分析方法與數據挖掘基本原理
?第一講 ?如何從掌握統計方法到掌握數據挖掘	?與傳統的統計分析方法相比而言： ?什么是數據挖掘？ ?數據挖掘能做什么？ ?數據挖掘在協助企業業務的分類、預測、聚類和模型可視化方面的特點； ?數據挖掘在其他商業領域的應用，如完善客戶關系管理、贏得市場營銷戰役； ?如何從掌握統計分析方法到掌握數據挖掘？
?第二講 ?數據挖掘基本原理和實踐操作方法論	?數據挖掘的基本原理 ?數據挖掘實踐中所要求的數據結構、衍生變量和數據轉換 ?數據挖掘的模型建構方法、模型的評估、模型的檢驗和修訂 ?目前主流的數據挖掘工具軟件比較 ?如何在實踐操作中運用CRISP-DM數據挖掘程序 ?如何從商業角度和數據角度了解數據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生的結果

2、 Modeler軟件操作基礎及數據處理使用培訓

?培訓對象	?客戶企業所指派的Modeler實際使用人員
?涉及產品	?Modeler
?培訓內容	?Modeler軟件操作基礎培訓 ?Modeler的數據處理技術
?第一講 ?操作概述	?基礎界面介紹： ?Modeler?14.2所包含的功能模塊 ?與Modeler先前版本的比較 ?基礎操作之數據準備 ?讀取數據文件 ?數據質量評估 ?數據處理 ?尋找數據中的關系
?第二講 ?建模概述	?Modeler中所包含的數據建模概述 ?神經網絡技術建模 ?決策樹技術建模 ?模型比較與模型合并 ?Kohonen神經網絡 ?關聯規則 ?時序發現 ?模型的發布
?第三講 ?數據處理技術 ?	?合并多個數據源數據 ?抽取樣本，選擇和緩存數據 ?處理缺失數據 ?處理日期 ?處理時序數據 ?文件操作 ?數據聚合 ?附錄:?通過ODBC讀取數據 ?附錄:?Modeler的數據庫連接

3 Modeler的高級建模

?課程描述	?介紹Modeler的建模技術以及Meta?Modeling技術
?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
?培訓內容	?利用神經網絡完成分群（Neural?networks?for?classification） ?高級規則歸納（Advanced?rule?induction） ?聚類技術（clustering） ?高級關聯規則（Advanced?association?rules） ?線性回歸（Linear?Regression） ?邏輯回歸（Logistic?Regression） ?濃縮數據：基本組件（Data?Reduction:?Principal?Components） ?從模型中獲取數據(meta?models,?error?modeling)?