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坚持小班授课，为保证培训效果，增加互动环节，每期人数限3到5人。 |
| 上课时间和地点 |
开课地址：【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】：电影大厦(地铁一号线大剧院站) 【武汉分部】：佳源大厦【成都分部】：领馆区1号【沈阳分部】：沈阳理工大学【郑州分部】：锦华大厦【石家庄分部】：瑞景大厦【北京分部】：北京中山学院 【南京分部】：金港大厦
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| 实验设备 |
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| 质量保障 |
1、培训过程中，如有部分内容理解不透或消化不好，可免费在以后培训班中重听；
2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。 |
课程大纲 |
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- 1 统计分析方法与数据挖掘基本原理培训
- 课程描述
- 介绍数据挖掘方法论以及CRISP-DM的6个步骤
- 培训对象
- 战略规划部、市场研究部、数据分析部等相关研究人员
- 必要技能
- 统计方法基础知识、数据挖掘基本原理
- 培训内容
- 统计分析方法与数据挖掘基本原理
- 第一讲
- 如何从掌握统计方法到掌握数据挖掘
- 与传统的统计分析方法相比而言：
- 什么是数据挖掘？
- 数据挖掘能做什么？
- 数据挖掘在协助企业业务的分类、预测、聚类和模型可视化方面的特点；
- 数据挖掘在其他商业领域的应用，如完善客户关系管理、赢得市场营销战役；
- 如何从掌握统计分析方法到掌握数据挖掘？
- 第二讲
- 数据挖掘基本原理和实践操作方法论
- 数据挖掘的基本原理
- 数据挖掘实践中所要求的数据结构、衍生变量和数据转换
- 数据挖掘的模型建构方法、模型的评估、模型的检验和修订
- 目前主流的数据挖掘工具软件比较
- 如何在实践操作中运用CRISP-DM数据挖掘程序
- 如何从商业角度和数据角度了解数据挖掘解决问题的类型和思路
- CRISP-DM的6个步骤以及每个步骤应该完成的工作和产生的结果
培训对象
- 客户企业所指派的Modeler实际使用人员
- 涉及产品
- Modeler
- 培训内容
- Modeler软件操作基础培训
- Modeler的数据处理技术
- 第一讲
- 操作概述
- 基础界面介绍：
- Modeler 14.2所包含的功能模块
- 与Modeler先前版本的比较
- 基础操作之数据准备
- 读取数据文件
- 数据质量评估
- 数据处理
- 寻找数据中的关系
- 第二讲
- 建模概述
- Modeler中所包含的数据建模概述
- 神经网络技术建模
- 决策树技术建模
- 模型比较与模型合并
- Kohonen神经网络
- 关联规则
- 时序发现
- 模型的发布
- 第三讲
- 数据处理技术
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- 合并多个数据源数据
- 抽取样本，选择和缓存数据
- 处理缺失数据
- 处理日期
- 处理时序数据
- 文件操作
- 数据聚合
- 附录: 通过ODBC读取数据
- 附录: Modeler的数据库连接
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