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CDA LEVEL II建模分析师课程前导视频(可观看)
CDA LEVEL II建模分析师课程前导视频
第一阶段:数据挖掘基础(1天)
1.数据挖掘在政府及各行业的应用
2.数据挖掘的起源、定义及目标
3.数据挖掘的发展历程
4.数据挖掘的知识发掘步骤(KDD)
5.数据挖掘的产业标准(CRISP DM)
6.数据挖掘的功能分类
7.数据挖掘相关网站介绍
a.案例:信用评等数据集、天气数据集、玻璃制品数据集
第二阶段:基础数据挖掘及数据前处理技术(1天)
1.描述性统计分析技术
2.数据可视化技术
3.数据前处理技术
a.案例:新车设计数据集、信用评等数据集
b.案例:药物治疗数据集、电信客户组合营销案例
第三阶段:进阶数据挖掘技术1(1天)
1.训练数据与测试数据拆分
2.统计方式的变量选择
a.卡方检定
b.T检验级ANOVA检定
3.模型方式的变量选择
a.决策树算法
b.罗吉斯回归选择法
c.包装法
第四阶段:进阶数据挖掘技术2(1天)
5.1 分类之贝叶斯网络
5.2 分类之决策树
5.3 分类模型的评估
a.案例:细胞样本数据集、零售促销数据集、电信客户分类
第五阶段:进阶数据挖掘技术3(1天)
1.分类之支持向量机
2.分类之多模型整合
3.预测之简单线性回归、复回归
4.预测之回归树
5.预测之神经网络
6.关联分析:Apriori算法
7.时间序列分析
a.案例:零售购物篮数据集
第六阶段:项目实作案例(1天)
1.企业使用之范围:电信商品营销项目
2.企业使用之范围:银行信用评分卡建置
3.企业使用之范围:零售大数据促销项目
发表
CDALevel II 建模SPSS Modeler专题(北京第8期)