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骆飞

数据挖掘SPSS

骆飞 /

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课程目标

对数据挖掘方法论以及项目实施流程有了解,学会用SPSS Modeler进行建模。 本课程介绍了商务智能(数据仓库、SPSS、数据挖掘)基本理论和实际应用技术。重点介绍了数据仓库技术、多维数据模型技术、以及数据挖掘常用算法,课程以通信领域为例,介绍了数据挖掘在行业中的应用状况、案例与主流工具。

课程大纲

课程编号:

20140124077

授课课时:

2天

授课条件:

学员必须具有基本的计算机操作知识

内容摘要:


**章  数据挖掘简介

1- 数据挖掘的起源

2- CRISP-DM方法论

3- 数据挖据的主流工具

4- 数据挖据技术发展趋势


第二章  SPSS Modeler简介

1- SPSS Modeler15.0的C/S架构和界面介绍

2- SPSS Modeler可视化程序的使用基础


第三章  读取数据文件

1- SPSS Modeler可以读取的数据格式

2- 读取文本数据与查看数据、SPSS数据、数据库数据(SDAP)

3- SPSS Modeler中的字段类型、字段方向

4- 保存SPSS Modeler流


第四章  数据质量评估

1- 数据理解

2- 缺失值定义

3- 数据审核节点介绍

4- 分布图节点--初步理解字符型字段的分布

5- 直方图/统计节点--初步理解数值型字段的分布


第五章  简单数据整理

1- Clem语言简介

2- 选择节点,过滤节点和导出节点介绍

3- 自动生成操作节点


第六章  寻找数据中的关系

1- 矩阵节点

2- 网络图节点

3- 统计节点

4- 散点图节点

5- 直方图节点


第七章  SPSS Modeler中的数据建模技术

1- 神经网络、规则归纳模型、模型比较

2- 聚类分析、关联规则、序列检测

授课语言:

中文

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