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专题课程

数据挖掘与Clementine

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编辑日期 2018-06-14  阅读次数:1325 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。着重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】

4天(24小时)

 


【课程大纲】

 

课程编号:

20140124077

授课课时:

4

授课条件:

学员必须具有基本的计算机操作知识

内容摘要:

 

第一天 数据挖掘简介

 1- 数据挖掘系统的分类

²   示例:数据挖掘在各行业中的应用

 2- 数据预处理

²  描述性数据汇总

²  数据清理

²  数据集成和变换

²  数据归约

3- 统计学中的几个基本概念

4- 数据挖掘工具 SPSS Clementine工具简介

²  工具安装

²  读取数据文件

²  建模及模型评价过程

5- Clementine中的数据挖掘各种算法介绍

²  实验:使用Clementine统计软件进行挖掘前的数据浏览与预处理

 

第二天 数据挖掘过程CRISP-DM简介

1- 数据挖掘算法概述

²   关联和相关

²   购物篮分析

²   频繁模式挖掘

2- Apriori算法介绍

3- 挖掘各种类型的关联规则

²  由关联挖掘到相关分析

²  关联分析算法的使用场景

4- Clementine关联分析技术

²  GRI/Carma/Apriori算法

²   实例1:使用关联分析进行业务挖掘

²   实例2:使用关联分析套餐捆绑挖掘

 

第三天 分类

1- 用决策树归纳分类

2- 神经网络

3- 贝叶斯分类

4- 基于规则的分类

5- 分类算法的使用场景

     实例:使用分类方法进行客户流失分析

6- 回归分析与预测

  7- 时间序列

8- Clementine分类技术

²  决策树技术

²  Logistics回归

²  神经网络

示例:使用回归(时间序列)分析进行网络流量预测

 

第四天 聚类分析

  1- 聚类分析中的数据类型

²  划分方法

²  层次方法

²  基于密度的方法

²  基于网格的方法

²   聚类算法的使用场景

2- Clementine聚类技术

²  Kohonen网络

²  两步聚类

²  K-means

²  实例:聚类分析实例,客户聚类

3- 数据挖掘模型评价

²  Clementine中的模型评估技术

²   评估图、分析节点

 

授课语言:

中文