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SPSS+Modeler培训

课程介绍:

1.介绍SPSS Modeler数据挖掘软件的功能和基本操作;
2.学习如何使用SPSS Modeler完成数据挖掘过程;
3.学习机器学习的常见技术,例如神经网络、决策树、聚类、关联分析、回归分析和社会网络用户情感分析等,并学习如何将它们应用到业务数据。
4.结合实际案例以及上机操作讲解

培训目标:

课程大纲:

"1. 数据挖掘简介
数据挖掘的概念
CRISP-DM方法论
SPSS Modeler 18简介
2. 数据理解
数据理解
缺失值定义
数据审核节点介绍
分布图节点----初步理解字符型字段的分
直方图/统计节点----初步理解数值型字段的分布
常用数据分析图画法
3. SPSS Modeler分类技术
决策树技术
Logistics回归
神经网络
贝叶斯分类器
4. SPSS Modeler细分技术
Kohonen网络/两步聚类/K-means
5. SPSS Modeler关联分析技术
常见的回归分析Carma/Apriori
序列节点
6. 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
7. SPSS Modeler其他技术
线性回归
特征选择
支持向量机(SVM)
主成分/因子分析
8. SPSS Modeler模型评估技术
评估图
分析节点
案例1:银行客户数据分析
以客户信用记录、消费历史记录数据为基础,使用IBM SPSS Modeler,分析决定用户信用等级的主要因素是什么?并给与解释。信用额度和信用评分有何关系?给出欺诈的判断模型。分析客户人口属性对银行信贷和信用评分有无影响。分析逾期还款的客户有什么特征?根据消费历史分析各类客户的特征。
案例2:大众点评网的用户偏好分析
到大众点评网抓取多家火锅店的店名、位置、点评条数、人均消费额、口味评分(均分)、环境评分(均分)、服务评分(均分)、点评的均分、有无团购、有无送外卖 、有无订座等数据(还可以采集标签等数据),对火锅店进行分类、找出每类火锅店的特征,并分析点评均分与其他变量之间的关系。为新开设火锅店选址提供指导;为用户推荐火锅店。
案例3:制造企业质量数据挖掘
本项目在中天耐热导线工厂最近2年的质量管理数据的基础上,分析了这些数据存在的问题,进行了大量的预处理,利用统计学、多维度分析、数据挖掘以及可视化等多种数据分析方法,以优化耐热导线的制造过程。
案例4:电商客户情感分析
通过抓取对典型电商客户的评论,分析客户对于某个商品多个维度的态度和情感倾向,以及客户注重商品属性所在,商品的卖点、不足以及同类商品竞争力对比。

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