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专题课程

数据挖掘SPSS高级

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编辑日期 2018-06-14  阅读次数:1376 次


【课程目标】

对数据挖掘方法论以及项目实施流程有了解,学会用SPSS Modeler进行建模。

本课程介绍了商务智能(数据仓库、SPSS、数据挖掘)基本理论和实际应用技术。重点介绍了数据仓库技术、多维数据模型技术、以及数据挖掘常用算法,课程以通信领域为例,介绍了数据挖掘在行业中的应用状况、案例与主流工具。

【培训对象】

企业的各类管理人员,包括财务总监、财务经理、会计经理、财务主管、预算主管、财务人员、会计人员;销售总监、销售经理、销售主管、销售人员;生产经理、生产管理人员;人力资源经理、人力资源主管;审计经理、审计主管;及其他相关管理人员等。

【培训时长】

5天(30小时)

 


【课程大纲】

 

课程编号:

20140124077

授课课时:

5

授课条件:

学员必须具有基本的计算机操作知识

内容摘要:

 

第一章  方差分析

1- 重复测量的方差分析

²  重复测量的定义

²  单因素重复测量

²  多因素重复测量

²  混合设计

 

第二章  回归分析

1- 多元线性回归分析

²  多元线性回归简介

²  SPSS实现

²  多重共线性

²  模型调整

²  回归诊断

2- Logistic回归分析

²  Logistic回归分析的意义

²  Logistic回归的种类

²  二项Logistic回归简介

²  二项Logistic回归实例

 

第三章  混合线性模型

1- 模型简介

2- 层次聚集性分析

3- 重复测量数据分析

 

第四章  数据降维

1- 主成分与因子分析

²  主成分分析

²  因子分析

2- SPSS实现

 

第五章  细分技术

1- 聚类分析

²  聚类分析定义

²  系统聚类

²  K-means聚类

²  两步聚类

2- 判别分析

²  判别分析定义

²  常用判别分析方法介绍

²  判别效果评估

²  SPSS实现

 

第六章  时间序列分析

1- 时间序列分析

2- 时间序列预处理

3- 时间序列建模SPSS实现

4- 时间序列模型残差分析

5- 因果时间序列分析—SPSS实现

 

第七章  信度分析

1- 信度分析概念

2- SPSS实现

 

第八章  联合分析

1- 联合分析概念

2- SPSS实现

 

授课语言:

中文