专题课程
【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天 |
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
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授课语言: |
中文 |
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