SPSS Modeler数据挖掘培训

课程介绍：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。

课程对象：对数据挖掘或Modeler感兴趣的使用者和数据分析人员和已经修过基础培训的学员

课程大纲：

      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
      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
      7.SPSS Modeler中的数据建模技术： 评估图、分析节点
      8.SPSS Modeler demo演示

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