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       每期人數限3到5人。
   上課時間和地點
上課地點:【上海】:同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院 【北京分部】:北京中山學院/福鑫大樓 【南京分部】:金港大廈(和燕路) 【武漢分部】:佳源大廈(高新二路) 【成都分部】:領館區1號(中和大道) 【沈陽分部】:沈陽理工大學/六宅臻品 【鄭州分部】:鄭州大學/錦華大廈 【石家莊分部】:河北科技大學/瑞景大廈 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協同大廈
最近開課時間(周末班/連續班/晚班):2020年3月16日
   實驗設備
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   質量保障

        1、培訓過程中,如有部分內容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
        2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

課程大綱
 

數據挖掘實務及SPSS Modeler應用培訓
? 數據挖掘實務及SPSS?Modeler應用培訓
課程簡介:本培訓的目的就是要針對數據挖掘模型的建構方法,以10個實務案例進行實際操作,并做廣泛且深入的探討,有效建構企業營運獲利的新模式,使企業利潤最大化。
培訓大綱:
案例1:?
評估新車設計(汽車業),此案例將采用K最近鄰居(K?Nearest?Neighbor;?KNN)來建模。
案例2:
電信客戶流失(電信業),此案例將采用二元羅吉斯回歸(Binomial?Logistic?Regression)來預測客戶的流失。
案例3:
藥物治療(醫療業),此案例將采用決策樹?C5.0(Decision?Tree?C5.0)
案例4:
預測貸款逾期者(銀行業),利用貝式網絡(Bayesian?Network)來建模
案例5:
電信客戶分類(電信業),利用多元羅吉斯回歸(Multinomial?Logistic?Regression)
案例6:
細胞樣本分類(醫療業),利用支持向量機(Support?Vector?Machine)來建模
案例7:
零售業銷售促銷(零售業),利用神經網絡及回歸樹(Neural?Network?&?Regression?Tree)來預測未來的銷售成效。
案例8:
預測帶寬使用率(通訊業),利用簡單的時間序列模型(Simple?Time?Series?Model)來預測每個區域市場下三個月的帶寬使用量。
案例9:
預測型錄商品的銷售(零售業),利用兩個時間序列模型-指數平滑(ExponentialSmoothing)和ARIMA
案例10:
購物籃分析(零售業),利用關聯模型(Apriori)和決策樹C5.0(Decision?Tree?C5.0)來發掘購買類似商品的客群,以及客群的特征(例如,年齡、收入、等)。


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