主講老師
劉紹清，副教授，擁有14年的教學經歷，8年的數據挖掘項目經驗;擅長設計數據挖掘商業應用解決方案，能夠根據用戶業務特征提出分析模型，選擇合適的數據挖掘算法 進行組合分析、評價分析的結果;熟悉多款統計軟件以及數據庫。給多個企業做過項目，也給很多企業或MBA研修班做過數據挖掘與數據分析的培訓講師，有豐富的項目和培訓經驗。
培訓目標
結合一個超市銷售數據，通過案例剖析的方法，從簡單到復雜，講解基于數據挖掘的決策問題，達到以下目的：
1、了解SPSS圖形應用、簡單的統計分析算法，分析數據特征，知道“發生了什么”
2、了解SPSS的決策樹等算法應用，分析類別特征，進行類別預測，知道“什么將會發生”
3、了解SPSS的logistic回歸等算法應用，發現某事件發生的影響因素，知道“為什么會發生”
4、遇到類似的業務問題，能夠應用短時間內，用SPSS工具選用合適的算法進行分析
課程內容介紹
結合一個超市銷售數據，通過案例剖析的方法，介紹以下內容：
1、“發生了什么”問題與SPSS相關功能與應用
通過SPSS的相關功能，對數據進行分析，發現數據中告訴我們什么事情已經發生了，但是我們沒有注意到。
(1)SPSS繪圖功能及常見圖形應用
(2)SPSS描述分析與主要數據特征指標應用的注意事項
(3)SPSS均值檢驗、單樣本T檢驗、獨立樣本T檢驗與方差分析原理，及其在了解數據特征中的應用
(4)SPSS相關分析與數據之間關系分析
(5)SPSS回歸分析思想與建模過程注意事項(以一元線性回歸為主)
2、“什么將會發生”的建模完整過程與SPSS相關功能應用
通過SPSS的相關功能，介紹數據進行深度建模完整過程，從數據中找到事情發生規律，從而引導我們采取對應的措施。
(1)SPSS決策樹思想與案例中應用，介紹建模的完整過程：包括基于SPSS的數據處理、模型構建、模型檢驗、模型應用
(2)決策樹與聚類分析的差異，簡單介紹聚類分析的思路、SPSS的實現、結果解讀
3、“為什么會發生”問題與SPSS相關功能應用
通過SPSS的相關功能，對數據進行深度建模，從數據中找到事情發生的原因，從而引導我們采取對應的措施。
(1)SPSS的logistic回歸的基本思想與建模
4、其他算法簡介
主成分分析、因子分析、神經網絡等算法基本思想與應用場景的簡要說明
注：請自帶電腦，以便上機操作。
上課時間：2016年11月26日
上午9:00-12:00，下午1:30-4:30
學習費用：免費
上課地點：北京
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