本课程将介绍数据挖掘原理、SPSS Modeler的高级数据处理技术，学习如何合并和处理文件，样本数据，处理缺失值和时序数据。详细介绍SPSS Modeler的建模技术以及Meta Modeling技术，并学习如何将其应用到具体业务操作中。
上海数据挖掘和 SPSS Modeler 高级级培训
一、 招生对象:
对数据挖掘或Modeler感兴趣的使用者和数据分析人员和已经修过基础培训的学员
二、 课程收益：
培训人员能够掌握数据挖掘理论和复杂的建模技术、并将其应用到具体业务操作中。
三、知识概要：
高级数据准备技术
SPSS Modeler分类技术
SPSS Modeler细分技术
SPSS Modeler关联分析技术
SPSS Modeler自动建模技术： 自动聚类节点、自动分类节点、自动数值节点
SPSS Modeler其他技术
SPSS Modeler中的数据建模技术： 评估图、分析节点
SPSS Modeler demo演示
课程内容：
学习内容
高级数据准备技术
合并多个数据源数据
抽取样本，选择和缓存数据
处理日期数据、时序数据
文件操作技术
RFM汇总及RFM分析
分箱节点
自动整理数据
SPSS Modeler分类技术
决策树技术、Logistics回归、神经网络
SPSS Modeler细分技术
Kohonen网络/两步聚类/K-means
SPSS Modeler关联分析技术
GRI/Carma/Aprior
序列节点
SPSS Modeler自动建模技术： 自动聚类节点、自动分类节点、自动数值节点
SPSS Modeler其他技术
线性回归、特征选择、Cox回归
支持向量机（SVM）
主成分/因子分析
使用SPSS Syntax
SPSS Modeler中的数据建模技术： 评估图、分析节点
SPSS Modeler demo演示
