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       坚持小班授课,为保证培训效果,增加互动环节,每期人数限3到5人。
   上课时间和地点
上课地点:【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院 【上海】:同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【北京分部】:北京中山学院/福鑫大楼 【南京分部】:金港大厦(和燕路) 【武汉分部】:佳源大厦(高新二路) 【成都分部】:领馆区1号(中和大道) 【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品 【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦 【广州分部】:广粮大厦 【西安分部】:协同大厦 【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦
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   质量保障

        1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
        2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供课后答疑。
        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。

课程大纲
 

数据挖掘培训
培训简介:
  介绍数据挖掘的概念,讲解相关的数据挖掘建模方法,深入了解数据挖掘的方法论,同时结合电信行业应用案例,讲解具体数据挖掘的应用。在课程中,学员还将学习到数据挖掘相关的工具,并全面了解各种数据挖掘工具的特点。
培训目标:
• 了解数据挖掘基本概念 
• 掌握数据挖掘建模的主要方法 
• 了解数据挖掘的方法论 
• 学习数据挖掘的实际应用方法 
• 学习相关的数据挖掘工具
•   掌握数据挖掘的步骤与流程
培训内容:
方向
内容
数据挖掘概念
· 数据挖掘概念 
· 数据挖掘的历史与发展 
· 数据挖掘在电信行业的应用 
数据挖掘建模的主要方法 
· 数据挖掘建模方法概览 
· 决策树 
· 回归 
· 神经网络 
· 聚类 
· 其它的建模方法(贝叶斯、遗传算法等) 
数据挖掘的方法论
· 数据挖掘的主要方法论概览 
· SAS的数据挖掘方法论SEMMA 
· SPSS的数据挖掘方法论CRISP-DM 
数据挖掘在电信行业的应用 
· 数据挖掘在电信行业的主要应用 
· 数据挖掘的典型应用—客户流失预测 
· 数据挖掘的典型应用—客户分群 
数据挖掘工具使用与练习(SPSS,SAS或climent)
· 掌握数据分析工具的体系结构                              
· 掌握分析工具的基本操作                                                  
· 掌握工具应用中常采用的算法和具体操作;                               
· 掌握工具进行数据挖掘的流程和步骤;
数据挖掘流程与应用
· 数据挖掘关联规则模型及应用
· 数据挖掘分类模型及应用
· 数据挖掘聚类模型及应用
· 数据挖掘回归与时间序列模型及应用
数据挖掘案例;
 
Q & A 
 







 

 

 

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