SPSS Modeler 数据挖掘与算法原理(附统计学基础)
  
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SPSS Modeler 数据挖掘与算法原理(附统计学基础)

数据挖掘包含了统计学和机器学习两部分的知识,要求知识面较广,难度较深。如果没有系统的学习,很难找到切入点,从而造型单纯会用,不会变通的结果。 本系课程,主要分...

适合人群:中级
课时数量:12课时
用到技术:SPSS modeler clementine sas 统计学 数据分析 算法 决策树 机器学习
涉及项目:回归分析案例、聚类分析案例、决策树案例、关联规则案例、支持向量机案例

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推荐学习

 

 

数据挖掘和建模已经成为市场上新一轮的高薪职位,但很多人只趋于表面,而对具体的算法和建模基础一知半解,从而面试受挫,在行业发展上遭遇瓶颈。此课程将面对市场上主流的建模算法,深入讲解其算法原理,一步步推导解析算法过程,为你呈现数据挖掘算法的全部奥秘。

 

 

 1.课程研发环境
    工具:SPSS Modeler 18.0
浏览器:Firefox、Chrome

2.内容简介
数据挖掘包含了统计学和机器学习两部分的知识,要求知识面较广,难度较深。如果没有系统的学习,很难找到切入点,从而造型单纯会用,不会变通的结果。
本系课程,主要分为两部分完成。第一部分:掌握数据挖掘的各大主要算法原理。 第二部分:通过实际案例的操作,了解如何选择算法,如何使用算法得到需求的潜在信息。本课程使用SPSS Modeler 18.0版本。
实践阶段由浅入深分为五个案例:回归案例、聚类案例、决策树、支持向量机案例、关联规则案例,原理+案例帮助你快速掌握算法。

 

 

韩超老师,中国传媒大学统计学毕业,带队参加过北京市级研究项目以及国家级研究项目。从事数据分析4年,曾供职于传媒行业、电商行业和互联网行业。在数据可视化、数据挖掘、市场调研领域颇有建树,精通R、SPSS、SAS等多种数据分析软件,对机器学习算法也有深入研究。

曹老师,统计学硕士学历,统计中级职称;在国内知名的咨询公司、天猫商城和跨国APP公司分别担任过定量研究员,数据分析师、数据分析部门负责人等职位。精通R、SPSS、Python等多种数据分析软件,对机器学习算法也有深入研究。

 

 

1.统计学基础
2.方差分析思路和原理
3.回归分析思路和原理
4.回归分析案例实战
5.聚类算法思路和原理
6.聚类分析案例实战
7.决策树算法思路和原理
8.决策树案例实战
9.支持向量机思路和原理
10.支持向量机案例实战
11.关联规则算法思路和原理
12.关联规则案例实战

 

 

 

 

本系课程,主要采用先原理后实践的流程,两部分都要掌握:
第一部分:了解算法原理,能叙述整个算法的计算流程。
第二部分:对实际案例学会使用不同的方法进行数据挖掘,能看懂结果并进行输出。
学完本系列课程后,学员将会达到以下学习目标:
对主要的机器学习算法了如指掌,轻松应对面试和工作的难题。

 

      亮点一、添加统计学、概率论内容,扫除盲点

      亮点二、手写板推演公式,每一步都清晰明了
      亮点三、实战案例为职场充能
      亮点四、数据挖掘全线贯通,知识串联建立框架

 

 

  1.课程针对人群
         1、对数据挖掘有兴趣的零基础学员 
         2、希望跳槽到数据挖掘建模的学员,帮助学员快速掌握算法基础,面试无忧
         3、已经在数据挖掘行业,但基础不牢的学员。打破职业瓶颈,帮助学员在职场站稳脚跟。

  2.讲师建议
         1.最好看完视频之后,抛开视频,独立自己去把上课中的示例写一遍,看自己是否理解,如果不正确,可以回过头看再看下视频,如果反复,达到真正理解和熟练掌握的目的。
         2.对于项目实战部分,一定要自己亲自动手做一遍,不要满足听完就OK了
         3. 建议一般听视频,一般拿个纸和笔,做一些记录和笔记,这是一种非常好的学习习惯。
         4. 一定不要过于依赖视频,要学会根据现实问题挖掘潜在信息,学会思考,学会举一反三
         5. 最后祝您学有所成

 

 

课程是属于某个特定的专业技术,掌握该技术后,你可以从事以下职位的相关工作
1.数据挖掘工程师
2.数据建模工程师
3.数据分析师