2017年最新SPSS Modeler数据挖掘项目实战入门到精通全套视频教程基于SPSSModeler14附资料与作业
课程介绍
本教程从数据挖掘生命周期、过程及管理思想开始，讲解了实际项目中各大阶段的重要任务及各自承上启下的关键作用。并用通俗易懂的语言将挖掘技术所涉及的思想、方法、参数与统计学基础联系起来，仔细讲解了包括维度、数据、分析、数据流等在内的功能、参数的实际意义和选择、组合等应用方法。对建模技术的原理思想及选择方法是本课程的重点与难点。此外，本课程在结合对Modeler软件应用的同时，更加强调建模思想，强调模型规划设计。针对有更高要求的朋友，还应常常训练自己对数据挖掘项目全过程的整体规划与设计，培养自己项目全局的眼光和思维方式。
课程研发环境
本课程使用SPSSModeler14.1用作课堂演示。
课程目录
第一章数据挖掘项目管理基础与思想
1.1、课程规划1
1.2、课程规划2
1.3、课程规划3
1.4、DM项目生命周期与建设过程1
1.5、DM项目生命周期与建设过程2
1.6、DM项目生命周期与建设过程3
1.7、CRISP-DM详解1
1.8、CRISP-DM详解2
1.9、CRISP-DM详解3
1.10、CRISP-DM详解4
1.11、DM项目实际建设与管理过程(上)1
1.12、DM项目实际建设与管理过程(上)2
1.13、DM项目实际建设与管理过程(上)3
1.14、DM项目实际建设与管理过程(下)1
1.15、DM项目实际建设与管理过程(下)2
1.16、DM项目实际建设与管理过程(下)3
1.17、DM项目实际建设与管理过程(下)4
1.18、DM项目实际建设与管理过程(下)5
1.19、DM项目实际建设与管理过程(下)6
1.20、DM项目团队组成与能力素养1
1.21、DM项目团队组成与能力素养2
第二章感性认识SPSSModeler
2.1、SPSSMODELER软件介绍1
2.2、SPSSMODELER软件介绍2
2.3、SPSSMODELER软件介绍3
2.4、SPSSMODELER节点1
2.5、SPSSMODELER节点2
2.6、SPSSMODELER节点3
2.7、SPSSMODELER节点4
2.8、SPSSMODELER节点5
2.9、MODELER数据流解读1
2.10、MODELER数据流解读2
2.11、MODELER数据流解读3
2.12、MODELER数据流解读4
2.13、MODELER数据流解读5
第三章必备的统计学基础
3.1、简单的统计学概念1
3.2、简单的统计学概念2
3.3、简单的统计学概念3
3.4、简单的统计学概念4
3.5、简单的统计学概念5
3.6、常用的统计分布1
3.7、常用的统计分布2
3.8、常用的统计分布3
3.9、常用的统计分布4
3.10、统计学其它补充1
3.11、统计学其它补充2
3.12、统计学其它补充3
第四章数据准备与预处理
4.1、数据质量与样本管理
4.2、MODELER变量管理
4.3、MODELER分析管理
4.4、数据质量与样本管理4
4.5、数据质量与样本管理5
4.6、数据质量与样本管理6
4.7、数据质量与样本管理7
4.8、数据变量管理1
4.9、数据变量管理2
4.10、数据变量管理3
4.11、数据变量管理4
4.12、数据变量管理5
4.13、MODELER分析管理1
4.14、MODELER分析管理2
4.15、MODELER分析管理3
4.16、MODELER分析管理4
4.17、MODELER分析管理5
4.18、MODELER分析管理6
第五章常用模型的数学思想与思考
5.1、数据挖掘知识类型1
5.2、数据挖掘知识类型2
5.3、建模过程管理1
5.4、建模过程管理2
5.5、(上)回归分析思想与建模解释1
5.6、(上)回归分析思想与建模解释2
5.7、(上)回归分析思想与建模解释3
5.8、(上)回归分析思想与建模解释4
5.9、(上)回归分析思想与建模解释5
5.10、(上)回归分析思想与建模解释6
5.11、(下)回归分析建模解释(续)1
5.12、(下)回归分析建模解释(续)2
5.13、(下)回归分析建模解释(续)3
5.14、(下)回归分析建模解释(续)4
5.15、(下)回归分析建模解释(续)5
5.16、决策树思想与建模解释1
5.17、决策树思想与建模解释2
5.18、决策树思想与建模解释3
5.19、决策树思想与建模解释4
5.20、决策树思想与建模解释5
5.21、回归与决策树增补
5.22、神经网络思想与建模解释1
5.23、神经网络思想与建模解释2
5.24、神经网络思想与建模解释3
5.25、神经网络思想与建模解释4
5.26、神经网络思想与建模解释5
5.27、神经网络思想与建模解释6
5.28、聚类思想与建模解释1
5.29、聚类思想与建模解释2
5.30、聚类思想与建模解释3
5.31、聚类思想与建模解释4
5.32、聚类思想与建模解释5
5.33、聚类思想与建模解释6
5.34、关联分析思想与节点解释1
5.35、关联分析思想与节点解释2
5.36、关联分析思想与节点解释3
5.37、关联分析思想与节点解释4
5.38、关联分析思想与节点解释5
5.39、关联分析思想与节点解释6
第六章项目案例解析
6.1、信用风险评估1
6.2、信用风险评估2
6.3、信用风险评估3
6.4、信用风险评估4
6.5、信用风险评估5
6.6、辅助决策支持1
6.7、辅助决策支持2
6.8、辅助决策支持3
6.9、辅助决策支持4
本教程从数据挖掘生命周期、过程及管理思想开始，讲解了实际项目中各大阶段的重要任务及各自承上启下的关键作用。并用通俗易懂的语言将挖掘技术所涉及的思想、方法、参数与统计学基础联系起来，仔细讲解了包括维度、数据、分析、数据流等在内的功能、参数的实际意义和选择、组合等应用方法。对建模技术的原理思想及选择方法是本课程的重点与难点。此外，本课程在结合对Modeler软件应用的同时，更加强调建模思想，强调模型规划设计。针对有更高要求的朋友，还应常常训练自己对数据挖掘项目全过程的整体规划与设计，培养自己项目全局的眼光和思维方式。
课程研发环境
本课程使用SPSSModeler14.1用作课堂演示。
课程目录
第一章数据挖掘项目管理基础与思想
1.1、课程规划1
1.2、课程规划2
1.3、课程规划3
1.4、DM项目生命周期与建设过程1
1.5、DM项目生命周期与建设过程2
1.6、DM项目生命周期与建设过程3
1.7、CRISP-DM详解1
1.8、CRISP-DM详解2
1.9、CRISP-DM详解3
1.10、CRISP-DM详解4
1.11、DM项目实际建设与管理过程(上)1
1.12、DM项目实际建设与管理过程(上)2
1.13、DM项目实际建设与管理过程(上)3
1.14、DM项目实际建设与管理过程(下)1
1.15、DM项目实际建设与管理过程(下)2
1.16、DM项目实际建设与管理过程(下)3
1.17、DM项目实际建设与管理过程(下)4
1.18、DM项目实际建设与管理过程(下)5
1.19、DM项目实际建设与管理过程(下)6
1.20、DM项目团队组成与能力素养1
1.21、DM项目团队组成与能力素养2
第二章感性认识SPSSModeler
2.1、SPSSMODELER软件介绍1
2.2、SPSSMODELER软件介绍2
2.3、SPSSMODELER软件介绍3
2.4、SPSSMODELER节点1
2.5、SPSSMODELER节点2
2.6、SPSSMODELER节点3
2.7、SPSSMODELER节点4
2.8、SPSSMODELER节点5
2.9、MODELER数据流解读1
2.10、MODELER数据流解读2
2.11、MODELER数据流解读3
2.12、MODELER数据流解读4
2.13、MODELER数据流解读5
第三章必备的统计学基础
3.1、简单的统计学概念1
3.2、简单的统计学概念2
3.3、简单的统计学概念3
3.4、简单的统计学概念4
3.5、简单的统计学概念5
3.6、常用的统计分布1
3.7、常用的统计分布2
3.8、常用的统计分布3
3.9、常用的统计分布4
3.10、统计学其它补充1
3.11、统计学其它补充2
3.12、统计学其它补充3
第四章数据准备与预处理
4.1、数据质量与样本管理
4.2、MODELER变量管理
4.3、MODELER分析管理
4.4、数据质量与样本管理4
4.5、数据质量与样本管理5
4.6、数据质量与样本管理6
4.7、数据质量与样本管理7
4.8、数据变量管理1
4.9、数据变量管理2
4.10、数据变量管理3
4.11、数据变量管理4
4.12、数据变量管理5
4.13、MODELER分析管理1
4.14、MODELER分析管理2
4.15、MODELER分析管理3
4.16、MODELER分析管理4
4.17、MODELER分析管理5
4.18、MODELER分析管理6
第五章常用模型的数学思想与思考
5.1、数据挖掘知识类型1
5.2、数据挖掘知识类型2
5.3、建模过程管理1
5.4、建模过程管理2
5.5、(上)回归分析思想与建模解释1
5.6、(上)回归分析思想与建模解释2
5.7、(上)回归分析思想与建模解释3
5.8、(上)回归分析思想与建模解释4
5.9、(上)回归分析思想与建模解释5
5.10、(上)回归分析思想与建模解释6
5.11、(下)回归分析建模解释(续)1
5.12、(下)回归分析建模解释(续)2
5.13、(下)回归分析建模解释(续)3
5.14、(下)回归分析建模解释(续)4
5.15、(下)回归分析建模解释(续)5
5.16、决策树思想与建模解释1
5.17、决策树思想与建模解释2
5.18、决策树思想与建模解释3
5.19、决策树思想与建模解释4
5.20、决策树思想与建模解释5
5.21、回归与决策树增补
5.22、神经网络思想与建模解释1
5.23、神经网络思想与建模解释2
5.24、神经网络思想与建模解释3
5.25、神经网络思想与建模解释4
5.26、神经网络思想与建模解释5
5.27、神经网络思想与建模解释6
5.28、聚类思想与建模解释1
5.29、聚类思想与建模解释2
5.30、聚类思想与建模解释3
5.31、聚类思想与建模解释4
5.32、聚类思想与建模解释5
5.33、聚类思想与建模解释6
5.34、关联分析思想与节点解释1
5.35、关联分析思想与节点解释2
5.36、关联分析思想与节点解释3
5.37、关联分析思想与节点解释4
5.38、关联分析思想与节点解释5
5.39、关联分析思想与节点解释6
第六章项目案例解析
6.1、信用风险评估1
6.2、信用风险评估2
6.3、信用风险评估3
6.4、信用风险评估4
6.5、信用风险评估5
6.6、辅助决策支持1
6.7、辅助决策支持2
6.8、辅助决策支持3
6.9、辅助决策支持4
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