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        SPSS Modeler數據挖掘項目實戰(數據挖掘、建模技術)
          完畢
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        SPSS Modeler數據挖掘項目實戰(數據挖掘、建模技術)

        本教程從數據挖掘生命周期、過程及管理思想開始,講解了實際項目中各大階段的重要任務及各自承上啟下的關鍵作用。并用通俗易懂的語言將挖掘技術所涉及的思想、方法、參數與...

        適合人群:初級
        課時數量:55課時
        用到技術:Modeler、數據挖掘、建模技術、回歸分析、SVM、聚類、關聯
        涉及項目:常見建模技術選擇、信用風險評估、輔助決策分析

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        SPSS Modeler是業界極為著名的數據挖掘軟件,其前身為SPSS Clementine。SPSS Modeler內置豐富的數據挖掘模型,以其強大的挖掘功能和友好的操作習慣,深受用戶的喜愛和好評,成為眾多知名企業在數據挖掘項目上的軟件產品選擇。
         
        本課程以SPSS Modeler為應用軟件,以數據挖掘項目生命周期為線索,以實際數據挖掘項目為例,講解了從項目商業理解開始,到最后應用Modeler軟件實現的挖掘過程。
        作為數據挖掘項目的重要干系人,數據挖掘專家需要對數據挖掘項目的生命周期、整體管理、挖掘技術等方面都有一定程度的理解。當然,任何一個人都不可能獨立完成整個挖掘過程,任何一個人都不可能深入地掌握所有建模算法細節。雖然,這看起來遙不可及,但是掌握項目的管理思想,掌握算法的數學思想,并在實際項目中,結合項目的實際情況,靈活應對,持續改進優化,成功交付項目,則是經過一定學習和訓練,經過一定經驗積累,就可以達到的。
         
        本課程深入淺出,揭開數據挖掘的神秘面紗,拋開繁瑣枯燥的數學推導,注重對模型數學思想的解釋與引導。認真學習完本課程,掌握模型思想,在實際項目中舉一反三,就能對數據挖掘項目在建模階段的模型選擇、評估等進行很好的把握。同時,本課程全程貫穿項目管理思想,注重項目實際建設過程,是數據挖掘項目的項目經理、產品經理、項目指導等朋友的良好指導。對于初次接觸數據挖掘項目,或是有強烈意愿從事數據挖掘事業的朋友,更是非常好的入門教程。您可以通過本課程的學習,對數據挖掘項目的實際建設過程有一定程度的理解和心得,結合您自身的興趣和專業特點,找準您希望以后在數據挖掘項目團隊中所擔任的角色,并以該角色對能力素質的要求來指導自己,不斷完善自我提升,逐步成為該領域的專家。在這一點上,本課程更像是您的職業規劃指導,希望能為您找準自身定位,實現自我規劃,提供更多幫助。
         
        如您更為關注對挖掘模型的數值算法實現及細節優化,并具備一定程度的數學功底,歡迎您持續關注北風網后續高級課程。
         
         
        1.課程研發環境
        本課程使用SPSS Modeler14.1用作課堂演示。可在各大網站下載該版本及更高版本資源,僅作學習交流使用。
         
        2.內容簡介
        本教程從數據挖掘生命周期、過程及管理思想開始,講解了實際項目中各大階段的重要任務及各自承上啟下的關鍵作用。并用通俗易懂的語言將挖掘技術所涉及的思想、方法、參數與統計學基礎聯系起來,仔細講解了包括維度、數據、分析、數據流等在內的功能、參數的實際意義和選擇、組合等應用方法。對建模技術的原理思想及選擇方法是本課程的重點與難點。此外,本課程在結合對Modeler軟件應用的同時,更加強調建模思想,強調模型規劃設計。針對有更高要求的朋友,還應常常訓練自己對數據挖掘項目全過程的整體規劃與設計,培養自己項目全局的眼光和思維方式。
         
         
        空空老師,PMP of PMI、信息系統項目管理師、高級工程師。數學專業,11年大型企業信息化建設經驗,長期從事BI(商業智能分析)、DM(數據挖掘)、PLM(產品生命周期)、ERP(企業資源管理)、CRM(客戶關系管理)等項目規劃、建設與管理工作,具有豐富的系統規劃、開發、管理、項目結構治理、IT戰略規劃等經驗。并長期擔任數據挖掘、建模思想、高級項目管理、PMP、IT技術等培訓工作。培訓經驗豐富,思路清晰,語言風趣幽默,深受學員喜愛。
         
         
        第一章、數據挖掘項目管理基礎與思想
        第一課:課程規劃
        第二課:DM項目的生命周期與建設過程
        第三課:CRISP-DM詳解
        第四課:DM項目實際建設與管理過程(上)
        第五課:DM項目實際建設與管理過程(下)
        第六課:DM團隊組成與能力素養
        第二章、感性認識SPSS Modeler
        第七課:SPSS MODELER軟件基礎
        第八課:MODELER節點概要
        第九課:MODELER數據流實例解讀
        第三章、必備的統計學基礎
        第十課:簡單的統計學概念
        第十一課:常用的分布函數
        第十二課:統計學基礎的其它補充
        第四章、數據準備與預處理
        第十三課:數據質量與樣本管理
        第十四課:MODELER變量管理
        第十五課:MODELER分析管理
        第五章、常用模型的數學思想與思考
        第十六課:數據挖掘知識類型
        第十七課:模型過程思想
        第十八課(上):回歸分析思想與建模解釋
        第十八課(下):回歸分析建模解釋(續)
        第十九課:決策樹思想與建模解釋
        第二十課:回歸與決策樹增補
        第二十一課:神經網絡思想與建模解釋
        第二十二課:SVM思想與建模解釋
        第二十三課:聚類思想與建模解釋
        第二十四課:關聯思想與建模解釋
        第六章、項目案例解析
        第二十五課:信用風險評估
        第二十六課:經營輔助決策
         
         
         
         
         
         
         
        1、熟悉數據挖掘項目的生命周期,培養數據挖掘項目的管理思想,融入每一次項目實際。
         
        2、培養對數據挖掘項目的統籌、接口、把控能力。
         
        3、培養數據挖掘模型的數學思想,學會根據實際的項目情況,對模型進行管理。
         
        4、熟練SPSS MODELER軟件工具的應用。
         
        5、結合自身特點與興趣,找準定位,做好職業規劃。
         
         
        亮點一、數據挖掘與各門數學分支關系密切,本課程在建模技術的講解部分,盡量舍棄復雜的數學公式,用簡潔的語言描述原理和思想。如您對此感興趣,將對您數學思想的養成有所幫助。
         
        亮點二、本課程盡量在課堂上手把手和大家一起設計數據流,帶領大家從入門到精通。
         
        亮點三、您只需跟隨本課程的進度,就能讀懂Modeler建模環節中所涉及到的參數的數學理解,避免了您為了補充各門數學基礎而淪陷在廣博的數學知識中。
         
        亮點四、本課程雖然課時有限,但對整個數據挖掘項目上所涉及到的內容與結構均有所包含,時刻強調對數據挖掘項目整體的眼光與角度,強調對技術知識、業務積累、管理思想的結合。各位朋友可舉一反三、靈活應用到各自領域的不同項目中,實用性強.。
         
         
        1.課程針對人群
        有強烈意愿從事數據挖掘事業,有一定理論基礎,卻苦于無從下手的朋友
        初次接觸數據挖掘項目,對實際項目缺乏經驗的朋友
        有其它項目經驗,但缺乏數據挖掘專業知識的朋友
        數據挖掘項目的項目經理、產品經理、項目指導等重要成員
         
        2.我該怎么學,如何才能學好這門課程,給些建議。
        4.1、時間上的安排建議
        本課程共26課,55講,如果您時間充分,建議您以每天1小時左右的進度往前學習。 
        4.2、學習要求
        如您沒有任何實際項目基礎,建議您從第一課開始耐心學習,并嘗試著結合第一章的項目基礎和思想,貫穿全課程,體會和理解。
        如果您有一定基礎,可不必按步就搬進行,可以選擇您感興趣的部分入手學習,但請一定注意結合實踐,舉一反三 。
        4.3、講師建議
        1、對于Modeler實際應用的部分,一定要自己親自動手多做多比較多理解。
        2、建議您在聽視頻的時候,可以拿紙筆做筆記,這是一種非常好的學習習慣。
        3、不管是對規劃思想,還是參數理解,都一定要結合之前所講解到的知識,前后貫通,學會思考,學會舉一反三。
        4、最后祝您學有所成。
         
         
        本課程是屬于數據挖掘的專業技術,掌握該技術后,你可以從事以下職位的相關工作
        1、數據挖掘技術工程師
        2、數據挖掘算法工程師(根據您所擅長的建模技術,結合相關專業知識,深入研究。如您對此特別有興趣,可持續關注北風網后續高級課程。)
        3、數據挖掘項目管理、項目指導等高級管理人員
         

         

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