上海Modeler培訓

課程簡介：
1.詳細介紹SPSSModeler數(shù)據(jù)挖掘手機軟件的作用和操作過程；
2.學習培訓怎么使用SPSSModeler進行數(shù)據(jù)挖掘全過程；
3.學習培訓深度學習的普遍技術(shù)性，比如神經(jīng)元網(wǎng)絡、決策樹算法、聚類算法、關系分析、重歸分析和社交網(wǎng)絡客戶感情分析等，并學習培訓如何把他們運用到業(yè)務流程數(shù)據(jù)。

4.聯(lián)系實際實例及其實際操作解讀

課程大綱：
"1.數(shù)據(jù)挖掘介紹
數(shù)據(jù)挖掘的定義
CRISP-DM科學方法論
SPSSModeler18介紹
2.數(shù)據(jù)了解
數(shù)據(jù)了解
缺少值界定
數(shù)據(jù)審批節(jié)點詳細介紹
布局圖節(jié)點----基本了解字符型字段名的分
條形圖/統(tǒng)計分析節(jié)點----基本了解標值型字段名的遍布
常見數(shù)據(jù)分析繪畫法
3.SPSSModeler歸類技術(shù)性
決策樹算法技術(shù)性
Logistics重歸
神經(jīng)元網(wǎng)絡
貝葉斯分類器
4.SPSSModeler細分化技術(shù)性
Kohonen互聯(lián)網(wǎng)/二步聚類算法/K-means
5.SPSSModeler關系分析技術(shù)性
普遍的重歸分析Carma/Apriori
編碼序列節(jié)點
6.SPSSModeler全自動模型技術(shù)性
全自動聚類算法節(jié)點
全自動歸類節(jié)點
全自動標值節(jié)點
7.SPSSModeler別的技術(shù)性
線性回歸
數(shù)據(jù)預處理
svm算法（SVM）
主成份/因素分析
8.SPSSModeler模型評定技術(shù)性
評定圖
分析節(jié)點
實例1：金融機構(gòu)客戶數(shù)據(jù)分析
以客戶個人信用記錄、消費歷史數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)為基本，應用IBMSPSSModeler，分析決策客戶信譽等級的關鍵要素是啥？并給予表述。授信額度和個人信用得分有什么關聯(lián)？得出詐騙的分辨實體模型。分析客戶人口數(shù)量特性對銀行貸款業(yè)務和個人信用得分有沒有危害。分析貸款逾期的客戶有哪些特點？依據(jù)消費歷史時間分析各種客戶的特點。
實例2：大眾點評的客戶喜好分析
到大眾點評爬取好幾家火鍋加盟店的店鋪名字、部位、評價總數(shù)、平均交易額、口感得分（均分）、自然環(huán)境得分（均分）、服務項目得分（均分）、評價的均分、有沒有價、有沒有送餐員、有沒有定餐等數(shù)據(jù)（還能夠收集標識等數(shù)據(jù)），對火鍋加盟店開展歸類、找到每類火鍋加盟店的特點，并分析評價均分與別的自變量中間的關聯(lián)。為開設火鍋加盟店開店選址出示具體指導；為客戶強烈火鍋加盟店。
實例3：制造企業(yè)品質(zhì)數(shù)據(jù)挖掘
本新項目在華鑫耐高溫輸電線加工廠近期2年的質(zhì)量控制數(shù)據(jù)的基本上，分析了這種數(shù)據(jù)存在的不足，開展了很多的預備處理，運用應用統(tǒng)計學、多層次分析、數(shù)據(jù)挖掘及其數(shù)據(jù)可視化等多種多樣數(shù)據(jù)分析方式 ，以提升耐高溫輸電線的生產(chǎn)制造全過程。
實例4：電子商務客戶感情分析
根據(jù)爬取對典型性電子商務客戶的評價，分析客戶針對某一產(chǎn)品好幾個層面的心態(tài)和感情趨向，及其客戶重視商品屬性所屬，產(chǎn)品的產(chǎn)品賣點、不夠及其類似產(chǎn)品競爭能力比照。

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