SPSS Modeler高級培訓(xùn)
華為，中科院，上海貝爾，中興，Xilinx,Intel英特爾,TI德州儀器，NI公司，Cadence公司,Synopsys，IBM，Altera，Oracle，synopsys，微軟，飛思卡爾，等大型公司高級工程師，項(xiàng)目經(jīng)理，技術(shù)支持專家，曙海教育集團(tuán)，資深講師。
大多名牌大學(xué)，碩士以上學(xué)歷，相關(guān)技術(shù)專業(yè)，有豐富的理論素養(yǎng)，十多年實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)歷，開發(fā)過多個(gè)大型項(xiàng)目，熱情，樂于技術(shù)分享。針對客戶實(shí)際需求，案例教學(xué)，邊講邊練，互動式溝通，學(xué)有所獲。 更多師資力量信息請參見端海師資團(tuán)隊(duì)，請點(diǎn)擊這兒查看。
☆資深工程師授課 ☆注重質(zhì)量 ☆邊講邊練 ☆合格學(xué)員免費(fèi)推薦工作 ☆合格學(xué)員免費(fèi)頒發(fā)相關(guān)工程師等資格證書，提升您的職業(yè)資質(zhì) 專注高端培訓(xùn)15年，端海提供的證書得到本行業(yè)的廣泛認(rèn)可，學(xué)員的能力 得到大家的認(rèn)同，受到用人單位的廣泛贊譽(yù)。 ★實(shí)驗(yàn)設(shè)備請點(diǎn)擊這兒查看★
1、培訓(xùn)過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽； 2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供課后技術(shù)支持。 3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會。
培訓(xùn)目標(biāo)：
本課程結(jié)束后，受培訓(xùn)人員將能熟練使用Modeler軟件，能夠根據(jù)常見的不同種類的數(shù)據(jù)挖掘研究需要進(jìn)行方案設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)分析、建模和報(bào)告的撰寫。在培訓(xùn)中將安排一系列討論會和實(shí)際數(shù)據(jù)練習(xí)，以保證學(xué)員有足夠的實(shí)踐機(jī)會實(shí)際操作Modeler軟件。
Modeler培訓(xùn)課程內(nèi)容：
1 統(tǒng)計(jì)分析方法與數(shù)據(jù)挖掘基本原理培訓(xùn)
?課程描述
?介紹數(shù)據(jù)挖掘方法論以及CRISP-DM的6個(gè)步驟
?培訓(xùn)對象
?戰(zhàn)略規(guī)劃部、市場研究部、數(shù)據(jù)分析部等相關(guān)研究人員
?必要技能
?統(tǒng)計(jì)方法基礎(chǔ)知識、數(shù)據(jù)挖掘基本原理
?培訓(xùn)內(nèi)容
?統(tǒng)計(jì)分析方法與數(shù)據(jù)挖掘基本原理
?第一講
?如何從掌握統(tǒng)計(jì)方法到掌握數(shù)據(jù)挖掘
?與傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析方法相比而言：
?什么是數(shù)據(jù)挖掘？
?數(shù)據(jù)挖掘能做什么？
?數(shù)據(jù)挖掘在協(xié)助企業(yè)業(yè)務(wù)的分類、預(yù)測、聚類和模型可視化方面的特點(diǎn)；
?數(shù)據(jù)挖掘在其他商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，如完善客戶關(guān)系管理、贏得市場營銷戰(zhàn)役；
?如何從掌握統(tǒng)計(jì)分析方法到掌握數(shù)據(jù)挖掘？
?第二講
?數(shù)據(jù)挖掘基本原理和實(shí)踐操作方法論
?數(shù)據(jù)挖掘的基本原理
?數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵺`中所要求的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、衍生變量和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
?數(shù)據(jù)挖掘的模型建構(gòu)方法、模型的評估、模型的檢驗(yàn)和修訂
?目前主流的數(shù)據(jù)挖掘工具軟件比較
?如何在實(shí)踐操作中運(yùn)用CRISP-DM數(shù)據(jù)挖掘程序
?如何從商業(yè)角度和數(shù)據(jù)角度了解數(shù)據(jù)挖掘解決問題的類型和思路
?CRISP-DM的6個(gè)步驟以及每個(gè)步驟應(yīng)該完成的工作和產(chǎn)生的結(jié)果
2、 Modeler軟件操作基礎(chǔ)及數(shù)據(jù)處理使用培訓(xùn)
?客戶企業(yè)所指派的Modeler實(shí)際使用人員
?涉及產(chǎn)品
?Modeler
?Modeler軟件操作基礎(chǔ)培訓(xùn)
?Modeler的數(shù)據(jù)處理技術(shù)
?操作概述
?基礎(chǔ)界面介紹：
?Modeler?14.2所包含的功能模塊
?與Modeler先前版本的比較
?基礎(chǔ)操作之?dāng)?shù)據(jù)準(zhǔn)備
?讀取數(shù)據(jù)文件
?數(shù)據(jù)質(zhì)量評估
?數(shù)據(jù)處理
?尋找數(shù)據(jù)中的關(guān)系
?建模概述
?Modeler中所包含的數(shù)據(jù)建模概述
?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建模
?決策樹技術(shù)建模
?模型比較與模型合并
?Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
?關(guān)聯(lián)規(guī)則
?時(shí)序發(fā)現(xiàn)
?模型的發(fā)布
?第三講
?數(shù)據(jù)處理技術(shù)
?
?合并多個(gè)數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)
?抽取樣本，選擇和緩存數(shù)據(jù)
?處理缺失數(shù)據(jù)
?處理日期
?處理時(shí)序數(shù)據(jù)
?文件操作
?數(shù)據(jù)聚合
?附錄:?通過ODBC讀取數(shù)據(jù)
?附錄:?Modeler的數(shù)據(jù)庫連接
3 Modeler的高級建模
?介紹Modeler的建模技術(shù)以及Meta?Modeling技術(shù)
?完成第二、三課學(xué)習(xí)的學(xué)員
?第二、三課學(xué)習(xí)的技能
?利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成分群（Neural?networks?for?classification）
?高級規(guī)則歸納（Advanced?rule?induction）
?聚類技術(shù)（clustering）
?高級關(guān)聯(lián)規(guī)則（Advanced?association?rules）
?線性回歸（Linear?Regression）
?邏輯回歸（Logistic?Regression）
?濃縮數(shù)據(jù)：基本組件（Data?Reduction:?Principal?Components）
?從模型中獲取數(shù)據(jù)(meta?models,?error?modeling)?
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