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            曙海教育集團
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            SPSS Modeler培訓
             
               班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號)
                   每期人數限3到5人。
               上課時間和地點
            開課地址:【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) 【武漢分部】:佳源大廈【成都分部】:領館區1號【沈陽分部】:沈陽理工大學【鄭州分部】:錦華大廈【石家莊分部】:瑞景大廈【北京分部】:北京中山學院 【南京分部】:金港大廈
            最新開班 (連續班 、周末班、晚班):2020年3月16日
               實驗設備
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                    1、培訓過程中,如有部分內容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
                    2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
                    3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

            課程大綱
             
            • 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
              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
             
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              備案號:備案號:滬ICP備08026168號-1 .(2024年07月24日)....................
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