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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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