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大數據挖掘與分析培訓

內容概要： 
1.介紹SPSS Modeler數據挖掘軟件的功能和基本操作；
2.學習如何使用SPSS Modeler完成數據挖掘過程；
3.學習機器學習的常見技術，例如神經網絡、決策樹、聚類、關聯分析、回歸分析和社會網絡用戶情感分析等，并學習如何將它們應用到業務數據。
4.結合實際案例以及上機(ji)操(cao)作講解

培訓內容： 
1.數據挖掘簡介
數據挖掘的概念
CRISP-DM方法論
SPSS Modeler 18簡介
2.數據理解
數據理解
缺失值定義
數據審核節點介紹
分布圖節點----初步理解字符型字段的分
直方圖/統計節點----初步理解數值型字段的分布
常用數據分析圖畫法
3.SPSS Modeler分類技術
決策樹技術
Logistics回歸
神經網絡
貝葉斯分類器
4.SPSS Modeler細分技術
Kohonen網絡/兩步聚類/K-means
5.SPSS Modeler關聯分析技術
常見的回歸分析Carma/Apriori
序列節點
6.SPSS Modeler自動建模技術
自動聚類節點
自動分類節點
自動數值節點
7.SPSS Modeler其他技術
線性回歸
特征選擇
支持向量機（SVM）
主成分/因子分析
8.SPSS Modeler模型評估技術
評估圖
分析節點

案例1：銀行客戶數據分析 
以客戶信用記錄、消費歷史記錄數據為基礎，使用IBM SPSS Modeler，分析決定用戶信用等級的主要因素是什么？并給與解釋。信用額度和信用評分有何關系？給出欺詐的判斷模型。分析客戶人口屬性對銀行信貸和信用評分有無影響。分析逾期還款的客戶有什么特征？根據消費歷史分析各類客戶的特征。
案例2：大眾點評網的用戶偏好分析
到大眾點評網抓取多家火鍋店的店名、位置、點評條數、人均消費額、口味評分（均分）、環境評分（均分）、服務評分（均分）、點評的均分、有無團購、有無送外賣、有無訂座等數據（還可以采集標簽等數據），對火鍋店進行分類、找出每類火鍋店的特征，并分析點評均分與其他變量之間的關系。為新開設火鍋店選址提供指導；為用戶推薦火鍋店。
案例3：制造企業質量數據挖掘 
本項目在中天耐熱導線工廠最近2年的質量管理數據的基礎上，分析了這些數據存在的問題，進行了大量的預處理，利用統計學、多維度分析、數據挖掘以及可視化等多種數據分析方法，以優化耐熱導線的制造過程。
案例4：電商客戶情感分析 
通過抓取(qu)對典型(xing)電商(shang)(shang)客(ke)戶的評論，分析(xi)客(ke)戶對于某個商(shang)(shang)品(pin)多個維度的態度和情(qing)感傾向，以及(ji)客(ke)戶注重商(shang)(shang)品(pin)屬性(xing)所在，商(shang)(shang)品(pin)的賣(mai)點、不足以及(ji)同類商(shang)(shang)品(pin)競爭力對比。

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