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Clementine数据挖掘案例分析(初级班)
主讲老师:厦门大学数据挖掘中心(DMC)研究团队
上课方式:下载播放
文件大小:879M
课程时长:0分钟
课程资料:购买后可下载预习资料
课程价格:
¥400.00
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+ 第一讲 数据挖掘和Clementine基本介绍

+ 第二讲 聚类Kmeans算法与应用 (K-means cluster)

+ 第三讲 两步聚类算法与应用 (Two-step cluster)

+ 第四讲 自我组织算法与应用(Kohonen)

+ 第五讲 主成分分析(PCA)

+ 第六讲 关联规则Apriori算法与应用

+ 第七讲 关联规则ACarma算法与应用

+ 第八讲 广义规则归纳(GRI)

+ 第九讲 序列规则(sequence Association)

+ 第十讲 线性回归分析(Regression)

+ 第十一讲 数值预测(Numeric predictor)

+ 第十二讲 时间序列(Timeseries)

+ 第十三讲 异常检测(Anomaly detection)

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课程简介:
Clementine是SPSS公司整合开发的数据挖掘工具平台。Clementine结合商业技术可以快速建立预测性模型,进而应用到商业活动中,帮助人们改进决策过程。在Gartner的客户数据挖掘工具评估中,仅有两家厂商被列为领导者:SAS和SPSS。SPSS获得了最高的completeness of vision,表明SPSS在技术创新方面遥遥领先。作为一个数据挖掘平台, Clementine结合商业技术可以快速建立预测性模型,进而应用到商业活动中,帮助人们改进决策过程。 强大的数据挖掘功能和显著的投资回报率使得Clementine在业界久负盛誉。 同那些仅仅着重于模型的外在表现而忽略了数据挖掘在整个业务流程中的应用价值的其它数据挖掘工具相比, Clementine其功能强大的数据挖掘算法,使数据挖掘贯穿业务流程的始终,在缩短投资回报周期的同时极大提高了投资回报率。为了推广数据挖掘技术,以解决越来越多的商业问题,SPSS制定了关于数据挖掘技术的行业标准--CRISP-DM(Cross-Industry Standard Process for Data Mining)。调查显示,80%以上的数据挖掘工具采用的都是CRISP-DM的数据挖掘流程,它已经成为事实上的行业标准。Clementine完全支持CRISP-DM标准,这不但规避了许多常规错误,而且其显著的智能预测模型有助于快速解决出现的问题。

培训目的和特色:
(1) 本本课程主要介绍Clementine最新版本 12.0在数据挖掘中的应用。内容包括数据挖掘入门、构建数据流、字段操作节点、建立CLEM表达式、建模节点和生成模型等,详细讨论了各种数据挖掘的分析方法,并介绍了大量的应用范例。
(2)本课程系统介绍数据挖掘理论和软件操作以及实际数据的案例分析,为学员奠定扎实的数据挖掘理论基础和实际的分析能力。
(3)本课程理论结合实际,更偏重于实际应用。每一讲都提供了几个实际的数据挖掘案例分析,并详细讲解软件的操作和结果的解释。

软件环境:Clementine

是否提供资料:

课程等级:初级

适合人群:
数据挖掘工程师

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