SPSS Statistics數(shù)據(jù)分析與挖掘

  培訓(xùn)講師:戴鵬杰

講師背景:
戴鵬杰老師建設(shè)銀行總行及多家省行財私業(yè)務(wù)總行級顧問中國郵政儲蓄銀行總行基金效能倍增輪訓(xùn)項目主講老師建設(shè)銀行、民生銀行、渤海銀行、北京銀行等多家總行財富核心崗位體系化建設(shè)項目負責(zé)人民生銀行總行廳堂序列及社區(qū)銀行建設(shè)項目主參與老師曾就職于渣打銀 詳細>>

戴鵬杰
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SPSS Statistics數(shù)據(jù)分析與挖掘詳細內(nèi)容

SPSS Statistics數(shù)據(jù)分析與挖掘

SPSS Statistics數(shù)據(jù)分析與挖掘
概述
數(shù)據(jù)挖掘研究方向
超大數(shù)據(jù)分析
文本/web數(shù)據(jù)挖掘
客戶行為模式分析
常用分析工具
CRISP方法論
案例演練:一個案例學(xué)會數(shù)據(jù)分析方法論。
數(shù)據(jù)審核和數(shù)據(jù)清洗
有問題的數(shù)據(jù)將帶來有問題的結(jié)果,因此在分析之前應(yīng)該對數(shù)據(jù)進行質(zhì)量的審核。
數(shù)據(jù)審核的目的
定性變量和定量變量的不同審核方法
數(shù)據(jù)審核的步驟
極端值和缺失值的發(fā)現(xiàn)
數(shù)據(jù)分布特征
數(shù)據(jù)清洗
缺失值處理策略
極端值處理策略
保持數(shù)據(jù)的一致性
實戰(zhàn)案例
數(shù)據(jù)特征描繪
業(yè)務(wù)分析之時,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的特征或者規(guī)律,是一個分析人員必備的技能,本節(jié)用圖形化的方式,描繪數(shù)據(jù)中的特征和規(guī)律。
分布規(guī)律描述
直方圖
箱體圖
二維點圖
QQ圖
相關(guān)關(guān)系描述
散點圖
矩陣圖
對比分析
星狀圖
條形圖
趨勢分析
折線圖
季節(jié)分解
異常值分析
發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)當(dāng)中的異常數(shù)據(jù)的方法。
SPSS異常值分析法
統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)概念
假設(shè)檢驗原理與應(yīng)用
F檢驗
T檢驗
方差分析
因子分析和主成分分析
回歸分析原理與應(yīng)用
時間序列分析
預(yù)測技術(shù)可以使工作更具有前瞻性,本節(jié)介紹預(yù)測的概念和工具。
周期分析
新產(chǎn)品和老產(chǎn)品在時序上的不同
曲線估計和風(fēng)險評估
ARIMA模型
聚類分析
客戶細分是大數(shù)據(jù)時代精確營銷的先決條件,聚類分析算法有助于快速對數(shù)據(jù)進行聚類,找到最佳的客戶分類方式。
聚類分析的用途
快速聚類
系統(tǒng)聚類
兩步聚類
案例
分類算法
分類算法的用途很多,以數(shù)據(jù)庫營銷的概念為例:傳統(tǒng)針對所有客戶的群體推送帶來成本過高,效率偏低的問題。分類算法的優(yōu)點在于通過精準的客戶定位,提升內(nèi)容推送的精準度,減少對客戶的騷擾,降低成本,縮短時間,提升企業(yè)利潤。
概述
不同的決策樹算法
CHAID
CRT
Logistic回歸
案例解析

 

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《銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型與數(shù)據(jù)習(xí)慣》金融科技及零售銀行數(shù)據(jù)應(yīng)用狀況分析無論是金融科技還是科技金融,科技是工具,核心是金融!銀行業(yè)自身數(shù)據(jù)應(yīng)用探索和實踐:從彈屏到智投零售銀行的營銷模式進化和支行資產(chǎn)經(jīng)營數(shù)據(jù)模型以“轉(zhuǎn)介營銷MGM”為例,談總行級別大數(shù)據(jù)應(yīng)用方法以“客戶洞察”“精準營銷”為例談分支行層面大數(shù)據(jù)應(yīng)用以“目標客群”“產(chǎn)品適配”為例談支行一線的大數(shù)據(jù)營銷掌握數(shù)

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