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【张文彤】SPSS Modeler 数据分析与挖掘案例培训

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数据时代的来临,使各行业对数据分析人员的需求呈现爆炸性增长,但实战能力在数据分析领域至关重要,一名出色的统计师需要通过经历各种各样的实战分析项目来吸取经验教训以持续成长,光靠操作教科书上的那些标准案例,只能成为工匠,不能成为大师。随着行业需求的迅速增长,相关人员迅速提高自身实战能力的愿望正在变得日益迫切。

上课信息

上课时间: 2017年5月19日-5月21日(三天)
上午9:00-12:00,下午13:30-16:30(16:30-17:00答疑)

上课地点: 上海市闵行区古北路1838号创新园区3号楼4层

【张文彤】SPSS Modeler 数据分析与挖掘案例培训

第一天:体系入门

什么是数据挖掘 了解数据挖掘究竟是做什么的

数据挖掘方法论:CRISP-DM 建立起分析方法论的基本框架

模型效果的评估 学习评估数据挖掘项目效果的各种常用标准

数据挖掘项目失败的原因 了解在实际操作项目中应当避免的一些问题

数据分析方法体系入门 了解数据挖掘分析中常用的一些统计分析模型

数据挖掘商业软件产品及其应用现状简介 对商业项目中实际应用的SAS/EM、Modeler、R等数据挖掘工作的优缺点做一个基本的了解

Modeler操作入门

Modeler基本操作 学习Modeler的基本使用方式

案例1:商贸数据库整理 学习Modeler的数据整理功能

案例2:直邮客户分析 了解数据挖掘项目的基本架构,学习数据挖掘模型的建立、检验和应用。

讨论与答疑 统一回答或者讨论学员的疑问

第二天:实战演练

案例3:药物选择决策支持

如何改善模型效果

案例4:超市商品购买关联分析

案例5:淘宝大卖家之营销数据分析

案例6:住院费用影响因素挖掘(略讲)

答疑与讨论

第三天:能力提升

案例7:电信行业流失分析

案例8:信用评分方法

案例9:保险业欺诈发现

案例10:网络挖掘(略讲)

答疑与讨论


报名时间 2016-01-01 00:00 至 2017-05-18 00:00
培训时间 2017年5月19日-5月21日(三天)
培训地点 上海市闵行区古北路1838号创新园区3号楼4层
培训费用 成人3600元;学生2800元(凭学生证报名); 差旅及住宿费用自理
授课安排 上午9:00-12:00,下午13:30-16:30(16:30-17:00答疑)


   

SPSS Modeler数据挖掘实战案例培训,张文彤主讲!

培训时间:2017年519-5月21SPSS Modeler数据挖掘3天)

培训地点:上海市闵行区古北路1838号创新园区3号楼4层


现场班限额20人

全日制学生优惠。差旅及食宿费用自理。  

授课安排:
(1)
授课方式:中文多媒体互动式授课方式。
(2)
授课时间:上午9:00-12:00,下午13:30-16:30  (16:30-17:00答疑)  

程讲师:

张文彤 博士,数据挖掘、市场研究、统计软件教学/应用领域专家,现任上海昊鲲企业管理咨询有限公司技术创新与发展中心负责人。

讲师介绍:华西医科大学卫生统计学硕士,复旦大学流行病与卫生统计学博士。曾在复旦大学公共卫生学院任教数载,积累了丰富的教学经验。期间在国内权威期刊及国外SCI期刊发表论文十余篇,主持国家自然科学基金一项,获复旦大学“世纪之星”称号。精通各种统计软件,主编SPSSSASStata等统计软件教材7本,其中一本SPSS教材被教育部评为2003-2004年度教育部研究生推荐教材。

   张老师是国内统计软件教学和统计学网络教学,特别是SPSS软件教学的开拓者,2001年以来协助SPSS中国公司一手建立了其国内的培训体系,是国内最为知名的SPSS培训师之一。张文彤博士在复旦大学任教期间,同时保持着与统计应用相关业界各前沿领域的密切接触,在数据挖掘应用、市场研究应用等领域经验丰富。市场研究方面,曾为知名跨国公司完成了中国城市女性市场细分模型、销量预测模型、商圈选址模型等项目,数据挖掘方面则在基因数据分析、医疗费用数据分析、公共卫生应急预警系统等方面进行了深入研究,并协助完 成多项IT、电信、税务、银行等行业的数据挖掘项目。

   20071月改变生涯规划,从原先的兼职转为全职进入商业领域,致力于中国消费者及消费市场相关的、并符合国际标准的数据产品及决策工具,特别是连续性研究产品的研发工作。期间与美国密歇根大学的Richard Curtin博士合作研发完成了中国消费者信心调研产品,该产品现已成为德意志证券交易所集团旗下产品,其中的消费者信心指数成为预测中国未来经济走向的重要风向标之一。

课程目标

大数据时代的来临,催生了各行业对数据分析的强烈需求,而紧密结合商业需求的数据挖掘技术就是其中引人注目的一个重要分支。但这一技术并非单纯的分析方法,必须结合具体的业务场景才能领悟其精髓所在。

本课程定位为实战操作培训,是多年来数据分析与数据挖掘项目实战的经验结晶,课程将以IBM SPSS Modeler 14.1版为工具,提供医疗、金融、保险、快消品、互联网等多个行业的案例,完全基于数据分析实战的需求、思路和流程详细讲解案例实战操作,使学员在同步的学习和操练中能聚焦于对数据挖掘思想、流程、分析经验的领悟,从而更快的提高自身的实战能力。

培训教材:

张文彤,钟云飞. IBM SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹. 北京:清华大学出版社. 2013

本书案例数据下载(此即课程教学用数据):http://www.StatStar.com

学员对象:

从事数据分析相关工作,希望提升数据挖掘实战能力的企业数据分析人员。

从事咨询、科研等与数据挖掘应用领域相关工作的专业人士。

从事数据挖掘和统计分析等相关领域教学的高校教师。

有志于从事商业数据挖掘分析工作的学生。

有志于学习数据挖掘技术和软件的社会各界人士。

学员要求:

本课程需要学员熟悉Windows系统的基本操作。

本课程的重点在应用Modeler进行数据挖掘的实战分析,因此要求学员已经具有基本的统计理论基础(正态分布、标准差、t检验等),并了解数据管理方面的一些基本知识。

学员不要求事前学习过IBM SPSS Modeler,但如能在课前对该软件的基本操作加以了解,将会大大有利于课程的进行。

课后答疑讨论:

讲师新浪微博:@文彤老师

欢迎学员课前事先提供自己工作中感兴趣或感到有困难的实际数据挖掘案例,课程中会选择有代表性的案例共同进行讨论。

-----第一天:体系入门-----

课程主题

学习内容

数据挖掘概念入门

什么是数据挖掘

了解数据挖掘究竟是做什么的

数据挖掘方法论:CRISP-DM

建立起分析方法论的基本框架

模型效果的评估

学习评估数据挖掘项目效果的各种常用标准

数据挖掘项目失败的原因

了解在实际操作项目中应当避免的一些问题

数据分析方法体系入门

了解数据挖掘分析中常用的一些统计分析模型

数据挖掘商业软件产品及其应用现状简介

对商业项目中实际应用的SAS/EMModelerR等数据挖掘工作的优缺点做一个基本的了解

Modeler操作入门

Modeler基本操作

学习Modeler的基本使用方式

案例1:商贸数据库整理

学习Modeler的数据整理功能

案例2直邮客户分析

了解数据挖掘项目的基本架构,学习数据挖掘模型的建立、检验和应用。

讨论与答疑

统一回答或者讨论学员的疑问

-----第二天:实战演练-----

课程主题

学习内容

案例3:药物选择决策支持

了解CRISP-DM在解决具体业务问题过程中的完整应用、理解如何结合业务来评估数据挖掘的效果、了解数据挖掘结果的几种发布形式。

如何改善模型效果

了解在实战中改善模型效果时应当掌握的原则

了解改善模型效果的一些实战方法和技巧

案例4:超市商品购买关联分析

对超市会员购物数据进行分析,以深入发掘消费者购物的个人偏好,并且找到共性,从而能最终根据顾客的购买情况来帮助其优化营销方案和提升客户满意度。

案例5:淘宝大卖家之营销数据分析

随着竞争的日益激烈,淘宝大卖家张三希望能够从头建立会员数据库,并利用这些数据改善其店铺经营状况。初期张三希望能够对会员促销的效果进行提升,并进一步深入分析存在重购行为的买家具有怎样的基本特征。

案例6:住院费用影响因素挖掘(略讲)

研究者希望通过对医院监测网络所采集到的病案数据进行分析,了解住院病人的费用结构分类、住院费用的主要影响因素,以确定是否可能建立全国范围的住院费用标准,并就中医、西医、中西医疗法的疗效、费用进行比较,从中寻找各类病种最佳的治疗方案。

答疑与讨论

统一回答或者讨论学员的疑问

-----第三天:能力提升-----

课程主题

学习内容

案例7:电信行业流失分析

本案例对电信业的流失问题遵循CRISP-DM方法论的流程使用数据挖掘方法,以三种思路建立了数据挖掘模型,对模型的效果进行了评估,并对模型的应用和如何进行营销预演进行了探讨。

案例8:信用评分方法

本案例使用信用评分卡(Scorecards)的方法对银行贷款的风险水平进行评估,得到了易于被非统计专业背景的业务人员所理解的模型形式,同时还介绍了评分卡的建立步骤与注意事项。

案例9:保险业欺诈发现

本案例是一个医疗保险欺诈发现的案例。欺诈发现是数据分析的一个典型应用领域,但是欺诈发现的数据分析又有非常强的行业特征,学习时重点关注使用数据挖掘方法解决欺诈发现的思路和方法。

案例10:网络挖掘(略讲)

本案例提供了电商行业网络数据挖掘的完整模板,是一个销售音像视频产品的电子商务网站的数据分析应用案例,在案例中使用了多种数据分析方法对网络日志、用户注册信息、用户登录、用户购买、产品信息等数据进行分析,建立了三个类别共七个数据分析模型,分别用于解决不同的用户行为分析需求。

答疑与讨论

统一回答或者讨论学员的疑问


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