課程描述INTRODUCTION
大數(shù)據(jù)挖掘與分析培訓(xùn)



日程安排SCHEDULE
課程大綱Syllabus
大數(shù)據(jù)挖掘與分析培訓(xùn)
內(nèi)容概要:
1.介紹SPSS Modeler數(shù)據(jù)挖掘軟件的功能和基本操作;
2.學(xué)習(xí)如何使用SPSS Modeler完成數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程;
3.學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的常見(jiàn)技術(shù),例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹(shù)、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)分析、回歸分析和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)情感分析等,并學(xué)習(xí)如何將它們應(yīng)用到業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。
4.結(jié)合實(shí)際案例以及上機(jī)操作講解
培訓(xùn)內(nèi)容:
1.數(shù)據(jù)挖掘簡(jiǎn)介
數(shù)據(jù)挖掘的概念
CRISP-DM方法論
SPSS Modeler 18簡(jiǎn)介
2.數(shù)據(jù)理解
數(shù)據(jù)理解
缺失值定義
數(shù)據(jù)審核節(jié)點(diǎn)介紹
分布圖節(jié)點(diǎn)----初步理解字符型字段的分
直方圖/統(tǒng)計(jì)節(jié)點(diǎn)----初步理解數(shù)值型字段的分布
常用數(shù)據(jù)分析圖畫(huà)法
3.SPSS Modeler分類(lèi)技術(shù)
決策樹(shù)技術(shù)
Logistics回歸
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
貝葉斯分類(lèi)器
4.SPSS Modeler細(xì)分技術(shù)
Kohonen網(wǎng)絡(luò)/兩步聚類(lèi)/K-means
5.SPSS Modeler關(guān)聯(lián)分析技術(shù)
常見(jiàn)的回歸分析Carma/Apriori
序列節(jié)點(diǎn)
6.SPSS Modeler自動(dòng)建模技術(shù)
自動(dòng)聚類(lèi)節(jié)點(diǎn)
自動(dòng)分類(lèi)節(jié)點(diǎn)
自動(dòng)數(shù)值節(jié)點(diǎn)
7.SPSS Modeler其他技術(shù)
線(xiàn)性回歸
特征選擇
支持向量機(jī)(SVM)
主成分/因子分析
8.SPSS Modeler模型評(píng)估技術(shù)
評(píng)估圖
分析節(jié)點(diǎn)
案例1:銀行客戶(hù)數(shù)據(jù)分析
以客戶(hù)信用記錄、消費(fèi)歷史記錄數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),使用IBM SPSS Modeler,分析決定用戶(hù)信用等級(jí)的主要因素是什么?并給與解釋。信用額度和信用評(píng)分有何關(guān)系?給出欺詐的判斷模型。分析客戶(hù)人口屬性對(duì)銀行信貸和信用評(píng)分有無(wú)影響。分析逾期還款的客戶(hù)有什么特征?根據(jù)消費(fèi)歷史分析各類(lèi)客戶(hù)的特征。
案例2:大眾點(diǎn)評(píng)網(wǎng)的用戶(hù)偏好分析
到大眾點(diǎn)評(píng)網(wǎng)抓取多家火鍋店的店名、位置、點(diǎn)評(píng)條數(shù)、人均消費(fèi)額、口味評(píng)分(均分)、環(huán)境評(píng)分(均分)、服務(wù)評(píng)分(均分)、點(diǎn)評(píng)的均分、有無(wú)團(tuán)購(gòu)、有無(wú)送外賣(mài)、有無(wú)訂座等數(shù)據(jù)(還可以采集標(biāo)簽等數(shù)據(jù)),對(duì)火鍋店進(jìn)行分類(lèi)、找出每類(lèi)火鍋店的特征,并分析點(diǎn)評(píng)均分與其他變量之間的關(guān)系。為新開(kāi)設(shè)火鍋店選址提供指導(dǎo);為用戶(hù)推薦火鍋店。
案例3:制造企業(yè)質(zhì)量數(shù)據(jù)挖掘
本項(xiàng)目在中天耐熱導(dǎo)線(xiàn)工廠最近2年的質(zhì)量管理數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,分析了這些數(shù)據(jù)存在的問(wèn)題,進(jìn)行了大量的預(yù)處理,利用統(tǒng)計(jì)學(xué)、多維度分析、數(shù)據(jù)挖掘以及可視化等多種數(shù)據(jù)分析方法,以?xún)?yōu)化耐熱導(dǎo)線(xiàn)的制造過(guò)程。
案例4:電商客戶(hù)情感分析
通過(guò)抓取對(duì)典型電商客戶(hù)的評(píng)論,分析客戶(hù)對(duì)于某個(gè)商品多個(gè)維度的態(tài)度和情感傾向,以及客戶(hù)注重商品屬性所在,商品的賣(mài)點(diǎn)、不足以及同類(lèi)商品競(jìng)爭(zhēng)力對(duì)比。
大數(shù)據(jù)挖掘與分析培訓(xùn)
轉(zhuǎn)載:http://xvaqeci.cn/gkk_detail/36438.html
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