数据挖掘建模过程有哪些_大数据建模与数据挖掘

全栈程序员-站长 • 2025年9月12日下午8:22 • 未分类 • 阅读 7

数据挖掘建模过程有哪些_大数据建模与数据挖掘本课程以SPSSModeler为应用软件，以数据挖掘项目生命周期为线索，以实际数据挖掘项目为例，讲解了从项目商业理解开始，到后应用Modeler软件实现的挖掘过程。…

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SPSS Modeler数据挖掘项目实战（数据挖掘、建模技术）—1018人已学习

课程介绍

    本课程以SPSS Modeler为应用软件，以数据挖掘项目生命周期为线索，以实际数据挖掘项目为例，讲解了从项目商业理解开始，到后应用Modeler软件实现的挖掘过程。

课程收益

    熟悉数据挖掘项目的生命周期，培养数据挖掘项目的管理思想，融入每一次项目实际。培养对数据挖掘项目的统筹、接口、把控能力。

讲师介绍

    张璇
更多讲师课程

    北风网数据分析讲师多年数据分析、数据挖掘经验。参与过大型互联网、网游、金融等行业的数据挖掘工作，熟悉电子商务数据分析与挖掘、数据可视化、文本挖掘。

课程大纲

  第1章:数据挖掘项目管理基础与思想

    1.
课程规划1  18:31

    2.
课程规划2  10:23

    3.
课程规划3  10:23

    4.
DM项目生命周期与建设过程1  18:58

    5.
DM项目生命周期与建设过程2  18:41

    6.
DM项目生命周期与建设过程3  19:15

    7.
CRISP-DM详解1  19:49

    8.
CRISP-DM详解2  19:24

    9.
CRISP-DM详解3  19:09

    10.
CRISP-DM详解4  18:44

    11.
DM项目实际建设与管理过程(上)1  24:47

    12.
DM项目实际建设与管理过程(上)2  21:51

    13.
DM项目实际建设与管理过程(上)3  25:37

    14.
DM项目实际建设与管理过程(下)1  20:01

    15.
DM项目实际建设与管理过程(下)2  21:34

    16.
DM项目实际建设与管理过程(下)3  19:11

    17.
DM项目实际建设与管理过程(下)4  20:07

    18.
DM项目实际建设与管理过程(下)5  22:38

    19.
DM项目实际建设与管理过程(下)6  19:44

    20.
DM项目团队组成与能力素养1  20:56

    21.
DM项目团队组成与能力素养2  21:22

  第2章:感性认识SPSS Modeler

    1.
SPSS MODELER软件介绍1  19:26

    2.
SPSS MODELER软件介绍2  22:38

    3.
SPSS MODELER软件介绍3  21:07

    4.
SPSS MODELER节点1  20:07

    5.
SPSS MODELER节点2  20:59

    6.
SPSS MODELER节点3  21:17

    7.
SPSS MODELER节点4  20:37

    8.
SPSS MODELER节点5  22:09

    9.
MODELER数据流解读1  19:34

    10.
MODELER数据流解读2  20:43

    11.
MODELER数据流解读3  19:48

    12.
MODELER数据流解读4  18:21

    13.
MODELER数据流解读5  17:55

  第3章:必备的统计学基础

    1.
简单的统计学概念1  19:47

    2.
简单的统计学概念2  20:22

    3.
简单的统计学概念3  19:05

    4.
简单的统计学概念4  21:54

    5.
简单的统计学概念5  10:17

    6.
常用的统计分布1  20:40

    7.
常用的统计分布2  20:12

    8.
常用的统计分布3  19:11

    9.
常用的统计分布4  23:28

    10.
统计学其它补充1  23:54

    11.
统计学其它补充2  20:42

    12.
统计学其它补充3  20:09

  第4章:数据准备与预处理

    1.
数据质量与样本管理1  20:05

    2.
数据质量与样本管理2  19:49

    3.
数据质量与样本管理3  20:13

    4.
数据质量与样本管理4  20:34

    5.
数据质量与样本管理5  18:54

    6.
数据质量与样本管理6  20:14

    7.
数据质量与样本管理7  18:12

    8.
数据变量管理1  20:17

    9.
数据变量管理2  20:24

    10.
数据变量管理3  20:11

    11.
数据变量管理4  19:45

    12.
数据变量管理5  20:49

    13.
MODELER分析管理1  18:51

    14.
MODELER分析管理2  21:30

    15.
MODELER分析管理3  20:30

    16.
MODELER分析管理4  20:26

    17.
MODELER分析管理5  19:36

    18.
MODELER分析管理6  20:16

  第5章:常用模型的数学思想与思考

    1.
数据挖掘知识类型1  17:27

    2.
数据挖掘知识类型2  18:14

    3.
建模过程管理1  16:44

    4.
建模过程管理2  15:40

    5.
(上)回归分析思想与建模解释1  19:15

    6.
(上)回归分析思想与建模解释2  20:28

    7.
(上)回归分析思想与建模解释3  19:52

    8.
(上)回归分析思想与建模解释4  23:45

    9.
(上)回归分析思想与建模解释5  18:32

    10.
(上)回归分析思想与建模解释6  18:31

    11.
(下)回归分析建模解释(续)1  17:28

    12.
(下)回归分析建模解释(续)2  20:46

    13.
(下)回归分析建模解释(续)3  18:26

    14.
(下)回归分析建模解释(续)4  19:29

    15.
(下)回归分析建模解释(续)5  20:38

    16.
决策树思想与建模解释1  22:19

    17.
决策树思想与建模解释2  19:55

    18.
决策树思想与建模解释3  17:34

    19.
决策树思想与建模解释4  21:10

    20.
决策树思想与建模解释5  21:30

    21.
回归与决策树增补  28:40

    22.
神经网络思想与建模解释1  20:03

    23.
神经网络思想与建模解释2  22:04

    24.
神经网络思想与建模解释3  18:53

    25.
神经网络思想与建模解释4  20:20

    26.
神经网络思想与建模解释5  6:50

    27.
SVM思想原理与补充解释  30:27

    28.
聚类思想与建模解释1  18:18

    29.
聚类思想与建模解释2  16:25

    30.
聚类思想与建模解释3  18:57

    31.
聚类思想与建模解释4  19:31

    32.
聚类思想与建模解释5  22:24

    33.
聚类思想与建模解释6  20:16

    34.
关联分析思想与节点解释1  21:34

    35.
关联分析思想与节点解释2  20:20

    36.
关联分析思想与节点解释3  18:58

    37.
关联分析思想与节点解释4  20:01

    38.
关联分析思想与节点解释5  21:30

    39.
关联分析思想与节点解释6  23:13

  第6章:项目案例解析

    1.
信用风险评估1  20:08

    2.
信用风险评估2  20:45

    3.
信用风险评估3  20:35

    4.
信用风险评估4  18:59

    5.
信用风险评估5  21:01

    6.
辅助决策支持1  20:22

    7.
辅助决策支持2  19:41

    8.
辅助决策支持3  19:12

    9.
辅助决策支持4  11:00

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