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培训对象
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对数据挖掘有兴趣的技术或业务人员；想学习SPSS数据挖掘功能的技术人员；想成为数据挖掘工程师的人员均可
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培训目的
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通过培训，能够使得学员掌握以下能力：
1.掌握IBM SPSS Modeler的安装与启用
2.掌握IBM SPSS Modeler的操作流程及节点的功能
3.了解IBM SPSS Modeler的建模模型的分类与作用
4.掌握完整的建模流程
5.具备能够根据具体业务需求进行分析与建模的能力
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第一部分
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1.SPSS Modeler简介
1）数据挖掘简介
2）SPSS Modeler介绍
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2.SPSS Modeler的安装说明
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3.SPSS Modeler软件使用说明
1）启动与启动界面说明
2）SPSS Modeler用户面板说明
3）SPSS Modeler可视化建模操作介绍
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4.SPSS Modeler主要节点类型简介
1）数据源输入
a）支持多种数据源输入
b）数据源的输入设置与查看
2）数据记录选项与字段选项
a）数据的记录选项操作
b）数据的字段选项操作
c）数据建模的数据预处理介绍
3）数据图形可视化
a）数据可视化介绍
b）利用数据可视化分析与理解数据
4）数据建模
a）什么是建模？
b）模型节点的功能分类
c）模型节点的原理分类
d）SPSS Modeler主要建模节点类型简介
e）分类建模介绍（主要讲C5.0，贝叶斯网络，神经网络）
f）关联建模介绍（主要讲Apriori ）
g）细分（聚类）建模介绍（主要讲K-Means）
h）自动建模介绍
5）数据的输出与导出
a）模型分析报告
b）数据结果的查看与导出
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5.建模流程
1）商业理解
2）数据理解
3）数据准备
4）建立模型
5）模型的评估
6）结果的导出
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6.案例：基于姓名的性别预测
目的：
1）加强对建模流程的理解及掌握具体的建模操作
2）了解如何选用模型与处理数据
3）掌握模型的训练过程与模型的应用过程
4）掌握贝叶斯网络模型的基本使用方法
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第二部分：
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1.案例：数据库营销优化
背景：
1）我们通常需要对用户进行定向营销，但是哪些用户更有可能会响应，哪些根本不会响应，会直接影响营销的ROI，我们需要知道如何挑选营销目标
目的：
1）了解如何通过自动节点来快速选择模型
2）掌握通过数据审核节点查看数据特点
3）掌握决策树C5.0模型的基本使用方法
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2.案例：用户的细分
背景：
1）根据网上的用户行为数据，尝试对用户进行分组，刻画出典型画像，以便进行定向精准营销
目的：
1）了解聚类与分类的区别
2）掌握K-Means聚类算法的基本使用方法
3）掌握对聚类结果的解读
4）了解实际应用中的聚类算法的利弊
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4.案例：音乐分类与推荐
背景：
1） 如何进行更加有效的个性化的音乐推荐？
2） 如何对客户进行新歌推荐 ？
目的：
1） 了解数据预处理的重要性
2） 掌握关联模型的使用（案例使用Apriori进行关联分析）
3） 掌握分类模型的使用（案例使用神经网络模型进行分类）
4） 了解音乐推荐领域的相关技术
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5.案例：社交网络分析（备选）
背景
1）如何利用社交网络来识别关键角色，寻找激发口碑的关键点？
目标：
1）了解两种社交网络算法
2）掌握社交网络分析建模过程
3）掌握使用社交网络分析的GA算法和DA算法
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6.小结：
1）小结2天学习过程中的知识要点
2）根据学员本身的工作职责，以及对SPSS Modeler掌握的情况，给出后续提升的建议
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