培訓(xùn)目標：
本課程結(jié)束后，受培訓(xùn)人員將能熟練使用Modeler軟件，能夠根據(jù)常見的不同種類的數(shù)據(jù)挖掘研究需要進行方案設(shè)計、數(shù)據(jù)分析、建模和報告的撰寫。在培訓(xùn)中將安排一系列討論會和實際數(shù)據(jù)練習(xí)，以保證學(xué)員有足夠的實踐機會實際操作Modeler軟件。
Modeler培訓(xùn)課程內(nèi)容：
1 統(tǒng)計分析方法與數(shù)據(jù)挖掘基本原理培訓(xùn)
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課程描述
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介紹數(shù)據(jù)挖掘方法論以及CRISP-DM的6個步驟
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培訓(xùn)對象
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戰(zhàn)略規(guī)劃部、市場研究部、數(shù)據(jù)分析部等相關(guān)研究人員
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必要技能
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統(tǒng)計方法基礎(chǔ)知識、數(shù)據(jù)挖掘基本原理
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培訓(xùn)內(nèi)容
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統(tǒng)計分析方法與數(shù)據(jù)挖掘基本原理
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第一講
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如何從掌握統(tǒng)計方法到掌握數(shù)據(jù)挖掘
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與傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法相比而言：
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什么是數(shù)據(jù)挖掘？
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數(shù)據(jù)挖掘能做什么？
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數(shù)據(jù)挖掘在協(xié)助企業(yè)業(yè)務(wù)的分類、預(yù)測、聚類和模型可視化方面的特點；
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數(shù)據(jù)挖掘在其他商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，如完善客戶關(guān)系管理、贏得市場營銷戰(zhàn)役；
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如何從掌握統(tǒng)計分析方法到掌握數(shù)據(jù)挖掘？
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第二講
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數(shù)據(jù)挖掘基本原理和實踐操作方法論
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數(shù)據(jù)挖掘的基本原理
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數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵺`中所要求的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、衍生變量和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
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數(shù)據(jù)挖掘的模型建構(gòu)方法、模型的評估、模型的檢驗和修訂
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目前主流的數(shù)據(jù)挖掘工具軟件比較
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如何在實踐操作中運用CRISP-DM數(shù)據(jù)挖掘程序
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如何從商業(yè)角度和數(shù)據(jù)角度了解數(shù)據(jù)挖掘解決問題的類型和思路
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CRISP-DM的6個步驟以及每個步驟應(yīng)該完成的工作和產(chǎn)生的結(jié)果
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2、 Modeler軟件操作基礎(chǔ)及數(shù)據(jù)處理使用培訓(xùn)
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培訓(xùn)對象
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客戶企業(yè)所指派的Modeler實際使用人員
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涉及產(chǎn)品
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Modeler
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培訓(xùn)內(nèi)容
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Modeler軟件操作基礎(chǔ)培訓(xùn)
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Modeler的數(shù)據(jù)處理技術(shù)
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第一講
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操作概述
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基礎(chǔ)界面介紹：
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Modeler?14.2所包含的功能模塊
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與Modeler先前版本的比較
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基礎(chǔ)操作之數(shù)據(jù)準備
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讀取數(shù)據(jù)文件
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數(shù)據(jù)質(zhì)量評估
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數(shù)據(jù)處理
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尋找數(shù)據(jù)中的關(guān)系
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第二講
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建模概述
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Modeler中所包含的數(shù)據(jù)建模概述
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建模
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決策樹技術(shù)建模
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模型比較與模型合并
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Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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關(guān)聯(lián)規(guī)則
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時序發(fā)現(xiàn)
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模型的發(fā)布
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第三講
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數(shù)據(jù)處理技術(shù)
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合并多個數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)
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抽取樣本，選擇和緩存數(shù)據(jù)
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處理缺失數(shù)據(jù)
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處理日期
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處理時序數(shù)據(jù)
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文件操作
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數(shù)據(jù)聚合
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附錄:?通過ODBC讀取數(shù)據(jù)
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附錄:?Modeler的數(shù)據(jù)庫連接
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3 Modeler的高級建模
?課程描述
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介紹Modeler的建模技術(shù)以及Meta?Modeling技術(shù)
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培訓(xùn)對象
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完成第二、三課學(xué)習(xí)的學(xué)員
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必要技能
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第二、三課學(xué)習(xí)的技能
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培訓(xùn)內(nèi)容
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利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成分群（Neural?networks?for?classification）
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高級規(guī)則歸納（Advanced?rule?induction）
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聚類技術(shù)（clustering）
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高級關(guān)聯(lián)規(guī)則（Advanced?association?rules）
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線性回歸（Linear?Regression）
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邏輯回歸（Logistic?Regression）
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濃縮數(shù)據(jù)：基本組件（Data?Reduction:?Principal?Components）
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從模型中獲取數(shù)據(jù)(meta?models,?error?modeling)
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合作伙伴與授權(quán)機構(gòu)
總部李老師
