對數(shù)據(jù)挖掘或SPSS Modeler感興趣的使用者和數(shù)據(jù)分析人員和已經(jīng)修過基礎培訓的學員。

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本課程將介紹數(shù)據(jù)挖掘原理、SPSS Modeler的高級數(shù)據(jù)處理技術，學習如何合并和處理文件，樣本數(shù)據(jù)，處理缺失值和時序數(shù)據(jù)。詳細介紹SPSS Modeler的建模技術以及Meta Modeling技術，并學習如何將其應用到具體業(yè)務操作中。

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1. 高級數(shù)據(jù)準備技術
????合并多個數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)
????抽取樣本，選擇和緩存數(shù)據(jù)
????處理日期數(shù)據(jù)、時序數(shù)據(jù)
????文件操作技術
????RFM匯總及RFM分析
????分箱節(jié)點
????自動整理數(shù)據(jù)
2. SPSS Modeler分類技術
????決策樹技術、Logistics回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡
3. SPSS Modeler細分技術
???? Kohonen網(wǎng)絡/兩步聚類/K-means
4. SPSS Modeler關聯(lián)分析技術
????GRI/Carma/Apriori
????序列節(jié)點
5. SPSS Modeler自動建模技術
????自動聚類節(jié)點、自動分類節(jié)點、自動數(shù)值節(jié)點
6. SPSS Modeler其他技術
????線性回歸、特征選擇、Cox回歸
????支持向量機（SVM）
????主成分/因子分析
????使用SPSS Syntax
7. SPSS Modeler中的數(shù)據(jù)建模技術
????評估圖、分析節(jié)點
8. SPSS Modeler demo演示