大數(shù)據(jù)挖掘工具:SPSS Modeler入門(mén)與提高

  培訓(xùn)講師：傅一航

講師背景：
傅一航，華為系大數(shù)據(jù)專(zhuān)家。傅一航，男，計(jì)算機(jī)軟件與理論碩士研究生（研究方向：數(shù)據(jù)挖掘、搜索引擎）。在華為工作十年，五篇國(guó)家專(zhuān)利，在華為工作期間獲得華為數(shù)項(xiàng)獎(jiǎng)項(xiàng)，曾在英國(guó)、日本、荷蘭等國(guó)家做項(xiàng)目，對(duì)大數(shù)據(jù)有深入的研究。傅老師專(zhuān)注于大數(shù)據(jù)分析與 詳細(xì)>>

傅一航
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大數(shù)據(jù)挖掘工具:SPSS Modeler入門(mén)與提高詳細(xì)內(nèi)容

大數(shù)據(jù)挖掘工具:SPSS Modeler入門(mén)與提高

【課程大綱】

IBM SPPS Modeler是一個(gè)數(shù)據(jù)流處理工具，適用于數(shù)據(jù)探索與數(shù)據(jù)挖掘，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)模型優(yōu)化。


**部分：數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)知識(shí)（基礎(chǔ)，決定你的高度）

1、 數(shù)據(jù)挖掘工具簡(jiǎn)介

? EXCEL規(guī)劃求解（數(shù)據(jù)建模工具）

? SAS統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)

? SPSS統(tǒng)計(jì)產(chǎn)品與服務(wù)解決方案

2、 數(shù)據(jù)挖掘概述

案例：宜家IKE如何**數(shù)據(jù)挖掘來(lái)降低營(yíng)銷(xiāo)成本提升利潤(rùn)？

3、 數(shù)據(jù)挖掘的標(biāo)準(zhǔn)流程（CRISP-DM）

? 商業(yè)理解

? 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

? 數(shù)據(jù)理解

? 模型建立

? 模型評(píng)估

? 模型應(yīng)用

案例：通信客戶(hù)流失分析及預(yù)警模型

4、 數(shù)據(jù)建模示例

案例：客戶(hù)匹配度建?！业侥愕臏?zhǔn)客戶(hù)

第二部分：數(shù)據(jù)理解與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備（Modeler實(shí)操）

1、 數(shù)據(jù)挖掘處理的一般過(guò)程

? 數(shù)據(jù)源à數(shù)據(jù)理解à數(shù)據(jù)準(zhǔn)備à探索分析à數(shù)據(jù)建模à模型評(píng)估

2、 數(shù)據(jù)讀入

? 讀入文本文件

? 讀入Excel電子表格

? 讀入SPSS格式文件

? 讀入數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)

3、 數(shù)據(jù)集成

? 變量合并（增加變量）

? 數(shù)據(jù)追加（添加記錄）

4、 數(shù)據(jù)理解

? 取值范圍限定

? 重復(fù)數(shù)據(jù)處理

? 缺失值處理

? 無(wú)效值處理

? 離群點(diǎn)和極端值的修正

? 數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估

5、 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：數(shù)據(jù)處理

? 數(shù)據(jù)篩選：數(shù)據(jù)抽樣/選擇（減少樣本數(shù)量）

? 數(shù)據(jù)精簡(jiǎn)：數(shù)據(jù)分段/離散化（減少變量的取值）

? 數(shù)據(jù)平衡：正反樣本比例均衡

? 其它：排序、分類(lèi)匯總

6、 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：變量處理

? 變量變換：原變量值更新

? 變量派生：生成新的變量

? 變量精簡(jiǎn)：降維，減少變量個(gè)數(shù)

7、 基本分析

? 單變量：數(shù)據(jù)基本描述分析

? 雙變量：相關(guān)性分析

? 變量精簡(jiǎn)：特征選擇、因子分析

8、 特征選擇

? 特征選擇方法：選擇重要變量，剔除不重要的變量

? 從變量本身考慮

? 從輸入變量與目標(biāo)變量的相關(guān)性考慮

9、 因子分析（主成分分析）

? 因子分析的原理

? 因子個(gè)數(shù)如何選擇

? 如何解讀因子含義

案例：提取影響電信客戶(hù)流失的主成分分析


第三部分：因素影響分析（特征重要性分析）

問(wèn)題：如何判斷一個(gè)因素對(duì)另一個(gè)因素有影響？

比如營(yíng)銷(xiāo)費(fèi)用是否會(huì)影響銷(xiāo)售額？產(chǎn)品價(jià)格是否會(huì)影響銷(xiāo)量？產(chǎn)品的陳列位置是否會(huì)影響銷(xiāo)量？

1、 常用特征重要性分析的方法

? 特征選擇（減少變量個(gè)數(shù)）：相關(guān)分析、方差分析、卡方檢驗(yàn)

? 因子分析（減少變量個(gè)數(shù)）：主成分分析

? 確定變量個(gè)數(shù)參考表

2、 相關(guān)分析（數(shù)值 數(shù)值，相關(guān)程度計(jì)算）

問(wèn)題：這兩個(gè)屬性是否會(huì)相互影響？影響程度大嗎？

? 相關(guān)分析概述

? 相關(guān)系數(shù)計(jì)算公式

? 相關(guān)性假設(shè)檢驗(yàn)

案例：通信基本費(fèi)用與開(kāi)通月數(shù)的相關(guān)分析

3、 方差分析（分類(lèi) 數(shù)值，影響因素分析）

問(wèn)題：哪些才是影響銷(xiāo)量的關(guān)鍵因素？

? 方差分析原理

? 方差分析的步驟

? 方差分析適用場(chǎng)景

案例：開(kāi)通月數(shù)對(duì)客戶(hù)流失的影響分析

4、 列聯(lián)分析（分類(lèi) 分類(lèi)，影響因素分析）

? 列聯(lián)表的原理

? 卡方檢驗(yàn)的步驟

? 列聯(lián)表分析的適用場(chǎng)景

案例：套餐類(lèi)型對(duì)對(duì)客戶(hù)流失的影響分析

第四部分：分類(lèi)預(yù)測(cè)模型分析

1、 分類(lèi)概述

? 分類(lèi)的基本過(guò)程

? 常見(jiàn)分類(lèi)預(yù)測(cè)模型

2、 邏輯回歸分析模型

問(wèn)題：如果評(píng)估用戶(hù)是否購(gòu)買(mǎi)產(chǎn)品的概率？

? 邏輯回歸分析

? 邏輯回歸的原理

案例：客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)預(yù)測(cè)分析（二元邏輯回歸）

3、 決策樹(shù)分類(lèi)

問(wèn)題：如何提取客戶(hù)流失者、拖欠貨款者的特征？如何預(yù)測(cè)其流失的概率？

? 決策樹(shù)分類(lèi)的原理

? 決策樹(shù)的三個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題

? 決策樹(shù)算法

? 如何評(píng)估分類(lèi)模型的性能（查準(zhǔn)率、查全率）

案例：識(shí)別銀行欠貨風(fēng)險(xiǎn)，提取欠貨者的特征

案例：客戶(hù)流失預(yù)警與客戶(hù)挽留模型

4、 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述

? 神經(jīng)元工作原理

? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立步驟

? B-P反向傳播網(wǎng)絡(luò)（MLP）

? 徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)（RBF）

5、 支持向量機(jī)

? SVM基本原理

? 維災(zāi)難與核函數(shù)

6、 樸素貝葉斯分類(lèi)

? 條件概率

? 樸素貝葉斯

? TAN貝葉斯網(wǎng)絡(luò)

? 馬爾科夫毯網(wǎng)絡(luò)


第五部分：市場(chǎng)細(xì)分與客戶(hù)細(xì)分

1、 客戶(hù)細(xì)分常用方法

2、 聚類(lèi)分析（Clustering）

問(wèn)題：如何對(duì)市場(chǎng)進(jìn)行細(xì)分？如何提取客戶(hù)特征，從而對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行市場(chǎng)定位？

? 聚類(lèi)方法原理介紹

? 聚類(lèi)方法適用場(chǎng)景

? 如何細(xì)分客戶(hù)群，并提取出客戶(hù)群的特征？

? K均值聚類(lèi)（快速聚類(lèi)）

? 兩步聚類(lèi)

案例：移動(dòng)三大品牌細(xì)分市場(chǎng)合適嗎？

演練：寶潔公司如何選擇新產(chǎn)品試銷(xiāo)區(qū)域？

3、 RFM模型分析

? RFM模型，更深入了解你的客戶(hù)價(jià)值

? RFM模型與市場(chǎng)策略

? RFM模型與活躍度

案例：淘寶客戶(hù)價(jià)值評(píng)估與促銷(xiāo)名單



第六部分：其他市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)分析方法

1、 關(guān)聯(lián)分析（Association）

問(wèn)題：購(gòu)買(mǎi)面包的人是否也會(huì)購(gòu)買(mǎi)牛奶？他們同時(shí)購(gòu)買(mǎi)哪些產(chǎn)品？

? 關(guān)聯(lián)規(guī)則原理介紹

? 關(guān)聯(lián)規(guī)則適用場(chǎng)景：交叉銷(xiāo)售、捆綁營(yíng)銷(xiāo)、產(chǎn)品布局

案例：超市商品交叉銷(xiāo)售與布局優(yōu)化（關(guān)聯(lián)分析）


結(jié)束：課程總結(jié)與問(wèn)題答疑。

 

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數(shù)據(jù)分析方法及生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)實(shí)際應(yīng)用【課程目標(biāo)】本課程主要介紹數(shù)據(jù)分析在生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)過(guò)程中的應(yīng)用，適用于制造行業(yè)/保險(xiǎn)行業(yè)的數(shù)據(jù)分析人員等。本課程的主要目的是，幫助學(xué)員了解大數(shù)據(jù)的本質(zhì)，培養(yǎng)學(xué)員的數(shù)據(jù)意識(shí)和數(shù)據(jù)思維，掌握常用的統(tǒng)計(jì)分析方法和工具，以及生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)過(guò)程中的應(yīng)用，并以概率的方式來(lái)進(jìn)行決策，提升學(xué)員的數(shù)據(jù)分析及應(yīng)用能力。本課程具體內(nèi)容包括：數(shù)據(jù)決策邏輯，數(shù)據(jù)決

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