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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
课程长度：2天
最新时间：定制课程(内训)，人满开班(公开课)
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
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
