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SPSS数据挖掘
 
课程名称
SPSS数据挖掘
课程概述

SPSS作为统计分析和预测的先驱,提供从数据输入、数据整理、探索分析、分析报告、建立模型、预测分析到结果发布的完整解决方案。

本课程将介绍数据挖掘原理、SPSS Modeler的高级数据处理技术,学习如何合并和处理文件,样本数据,处理缺失值和时序数据。详细介绍SPSS Modeler的建模技术以及Meta Modeling技术,并学习如何将其应用到具体业务操作中。
1. 高级数据准备技术
    
合并多个数据源数据
    
抽取样本,选择和缓存数据
    
处理日期数据、时序数据
    
文件操作技术
    RFM
汇总及RFM分析
    
分箱节点
    
自动整理数据
2. SPSS Modeler
分类技术
    
决策树技术、Logistics回归、神经网络
3. SPSS Modeler
细分技术
     Kohonen
网络/两步聚类/K-means
4. SPSS Modeler
关联分析技术
    GRI/Carma/Apriori
    
序列节点
5. SPSS Modeler
自动建模技术
    
自动聚类节点、自动分类节点、自动数值节点
    BIhuman 案例经验
6. SPSS Modeler
其他技术
    
线性回归、特征选择、Cox回归
    
支持向量机(SVM
    
主成分/因子分析
    
使用SPSS Syntax
   BIhuman 案例经验
7. SPSS Modeler
中的数据建模技术
    
评估图、分析节点
  BIhuman 案例经验
8. SPSS Modeler demo BIhuman
演示

面向对象
从事统计分析和数据挖掘工作的业务人员、技术人员
课程时长
2-30日,可定制
备注
 
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