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SPSS Modeler高级培训

   培训特点
       互动式授课,针对实际需求,实战项目演示,精品小班。
   培训讲师

       曙海的讲师队伍名校博士、硕士学历的工程师占绝大多数,他们大部分为上海贝尔,TI德州仪器,华为,中科院,中兴,Xilinx,Intel英特尔,NI公司,Cadence公司,Synopsys,IBM,Altera,Oracle,synopsys,微软,飞思卡尔等大型公司高级工程师,项目经理,技术支持专家,他们有着深厚的专业技能和技术素养,丰富的项目实战经验,基本上都有十多年实际项目经验,开发过多个大型项目。。

       手把手教,节约时间,少走弯路。 同时增加您的人脉资源。

       更多师资力量信息请参见端海师资团队,请点击这儿查看

   培训报名与课程定制
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   班级规模及环境--热线:4008699035 手机:15921673576( 微信同号)
       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。
   开课时间和上课地点
             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
最近开课时间(周末班/连续班/晚班):SPSS Modeler高级培训开班时间:请点击此处咨询在线客服
   实验设备和授课方式

     ☆资深工程师授课

        
        ☆注重质量
        ☆边讲边练

        ☆合格学员免费推荐工作

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        专注高端培训二十载,曙海培训的学员得到企业的广泛认可,学员的能力
        得到大家的认同,受到用人单位的广泛赞誉。

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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
 

培训目标:

本课程结束后,受培训人员将能熟练使用Modeler软件,能够根据常见的不同种类的数据挖掘研究需要进行方案设计、数据分析、建模和报告的撰写。在培训中将安排一系列讨论会和实际数据练习,以保证学员有足够的实践机会实际操作Modeler软件。

Modeler培训课程内容:

1 统计分析方法与数据挖掘基本原理培训

?课程描述

?介绍数据挖掘方法论以及CRISP-DM的6个步骤

?培训对象

?战略规划部、市场研究部、数据分析部等相关研究人员

?必要技能

?统计方法基础知识、数据挖掘基本原理

?培训内容

?统计分析方法与数据挖掘基本原理

?第一讲

?如何从掌握统计方法到掌握数据挖掘

?与传统的统计分析方法相比而言:

?什么是数据挖掘?

?数据挖掘能做什么?

?数据挖掘在协助企业业务的分类、预测、聚类和模型可视化方面的特点;

?数据挖掘在其他商业领域的应用,如完善客户关系管理、赢得市场营销战役;

?如何从掌握统计分析方法到掌握数据挖掘?

?第二讲

?数据挖掘基本原理和实践操作方法论

?数据挖掘的基本原理

?数据挖掘实践中所要求的数据结构、衍生变量和数据转换

?数据挖掘的模型建构方法、模型的评估、模型的检验和修订

?目前主流的数据挖掘工具软件比较

?如何在实践操作中运用CRISP-DM数据挖掘程序

?如何从商业角度和数据角度了解数据挖掘解决问题的类型和思路

?CRISP-DM的6个步骤以及每个步骤应该完成的工作和产生的结果

2、 Modeler软件操作基础及数据处理使用培训

?培训对象

?客户企业所指派的Modeler实际使用人员

?涉及产品

?Modeler

?培训内容

?Modeler软件操作基础培训

?Modeler的数据处理技术

?第一讲

?操作概述

?基础界面介绍:

?Modeler?14.2所包含的功能模块

?与Modeler先前版本的比较

?基础操作之数据准备

?读取数据文件

?数据质量评估

?数据处理

?寻找数据中的关系

?第二讲

?建模概述

?Modeler中所包含的数据建模概述

?神经网络技术建模

?决策树技术建模

?模型比较与模型合并

?Kohonen神经网络

?关联规则

?时序发现

?模型的发布

?第三讲

?数据处理技术

?

?合并多个数据源数据

?抽取样本,选择和缓存数据

?处理缺失数据

?处理日期

?处理时序数据

?文件操作

?数据聚合

?附录:?通过ODBC读取数据

?附录:?Modeler的数据库连接

3 Modeler的高级建模


?课程描述

?介绍Modeler的建模技术以及Meta?Modeling技术

?培训对象

?完成第二、三课学习的学员

?必要技能

?第二、三课学习的技能

?培训内容

?利用神经网络完成分群(Neural?networks?for?classification)

?高级规则归纳(Advanced?rule?induction)

?聚类技术(clustering)

?高级关联规则(Advanced?association?rules)

?线性回归(Linear?Regression)

?逻辑回归(Logistic?Regression)

?浓缩数据:基本组件(Data?Reduction:?Principal?Components)

?从模型中获取数据(meta?models,?error?modeling)?


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