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Clementine数据挖掘(高级班)

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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。
(4)本课程提供了三个相关商业课题的案例分析,系统讲解数据挖掘的流程和相应的软件操作。

Clementine数据挖掘(高级班)

第一讲 决策树CART算法与应用

第二讲 决策树QUEST算法与应用

第三讲 决策树CHAID算法与应用

第四讲 决策树C5.0算法与应用

第五讲 决策列表(Decision list)与应用

第六讲 特征选取(Feature selection)与应用

第七讲 二元分类(Binary classifier)与应用

第八讲 判别分析(Discriminant analysis)与应用

第九讲 逻辑斯斯蒂克回归(Logistic regression)与应用

第十讲 广义线性模型(GLM)与应用

第十一讲 神经网络(Neural network)与应用

第十二讲 单纯贝氏分类器(Naive Bayes classifier)与应用

第十三讲 支持向量机(SVM)与应用

第十四讲 自学习响应模型(SLRM)与应用

第十五讲 生存分析Cox回归与应用

第十六讲 案例分析一 —数据挖掘在电信业中的应用

第十七讲 案例分析二 —数据挖掘在商业银行信用卡管理的应用

第十八讲 案例分析三 —数据挖掘在市场营销中的应用


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规格:18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
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。
(4)本课程提供了三个相关商业课题的案例分析,系统讲解数据挖掘的流程和相应的软件操作。

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:

第一讲决策树CART算法与应用
第二讲决策树QUEST算法与应用
第三讲决策树CHAID算法与应用
第四讲决策树C5.0算法与应用
第五讲决策列表(Decision list)与应用
第六讲特征选取(Feature selection)与应用

第七讲二元分类(Binary classifier)与应用
第八讲判别分析(Discriminant analysis)与应用
第九讲逻辑斯斯蒂克回归(Logistic regression)与应用
第十讲广义线性模型(GLM)与应用
第十一讲神经网络(Neural network)与应用
第十二讲单纯贝氏分类器(Naive Bayes classifier)与应用
第十三讲支持向量机(SVM)与应用
第十四讲自学习响应模型(SLRM)与应用
第十五讲生存分析Cox回归与应用

第十六讲案例分析一 —数据挖掘在电信业中的应用
第十七讲案例分析二 —数据挖掘在商业银行信用卡管理的应用
第十八讲案例分析三 —数据挖掘在市场营销中的应用


课程配套资料:
(1)视频文件共18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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