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Clementine数据挖掘案例分析(初级班)

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Clementine数据挖掘案例分析(初级班)

Clementine数据挖掘案例分析(初级班)视频

第一讲 数据挖掘与clementine简介立即播放

第二讲 K-means聚类

第三讲 两步聚类法two step

第四讲 自我组织算法kohonen

第五讲 主成分分析

第六讲 关联规则apriori算法

第七讲 关联规则carma算法

第八讲 广义规则归纳GRI

第九讲 序列规则SEQUENCE

第十讲 线性回归

第十一讲 数值预测与应用

第十二讲 时间序列分析

第十三讲 异常值检测anomoly


培训_系列课程

视频教程

>> Clementine基础班    

>> Clementine高级班


数据挖掘Clementine基础班.视频教程

课程概况

规格:13课时

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讲师介绍:
    厦门大学数据挖掘中心(DMC)研究团队
    厦门大学数据挖掘中心(DMC)是是集数据挖掘、统计分析、实务应用于一体,全国知名的数据挖掘中心。中心研究人员近两年在国内外权威期刊发表了近50来篇论文,并已经出版了《数据挖掘Clementine应用实务》,《Excel 2007数据挖掘完全手册》,《商务智能与数据挖掘Microsoft SQL Server应用》,《数据挖掘中的统计方法与实践》、《应用多元统计分析》等多部数据挖掘著作。
 
目前已与多家国际知名企业建立长期合作关系,包括Solvento集团--SPSS中国、微软中国Microsoft(China)、北京商智通等。并先后为多家企业做过数据挖掘培训,包括中国信托商业银行、富邦银行、台湾中小企业银行、玉山银行(台湾)、台湾第一银行、台新金控、合作金库银行、国家开发银行、新浪网、康师傅、中国移动、中国电信等。


课程介绍:
  Clementine
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:SASSPSSSPSS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。

培训对象:
(1)
从事数据分析相关工作的各企业人员。
(2)
从事数据挖掘和统计分析等相关领域教学的高校教师。
(3)
有志于从事金融数据挖掘、商业数据挖掘分析工作和数据挖掘理论研究的学生。
(4)
有志于学习数据挖掘技术和软件的社会各界人士。

内容纲要:

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


课程配套资料:
(1)视频共13个,每个基本上为3060分钟。
(2)
珍贵的企业实际的海量数据集10来个,涉及的行业有保险、电信、零售、投资理财、信用卡、网络等,有些数据高达110万笔。




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