SPSS Modeler专题

北京：2016年7月29-31，8月05-07日

上海：2016年10月21-23，28-30日

深圳：2016年9月16-18，23-25日

主题

以企业场景、真实案例教学方式，利用SPSS MODELER来贯穿数据挖掘建模的整个内容，包括基础、算法、建模、进阶、模型优化、应用等。

应用范围

《营销活动及信用风险控制》 《企业如何处理原始数据》 《如何根据业务选取有效变量》 《如何建立交叉销售模型》 《如何建立信用评分模型》 《如何进行模型优化》 《企业如何建立预测模型》 《客户分群精准化营销》

算法理论

KDD、CRISP DM—数据处理—统计检验—决策树、罗吉斯回归、包装法—贝氏网络—神经网络—支持向量机—随机森林—聚类分析—关联分析—序列分析

案例操作

【营销客户分群】【银行风险预测】【网站行为关联分析】【商品关联规则】【交叉销售】【客户流失预警】【天气预测】【药物治疗】【疾病诊断】【零售购物篮组合】【银行金融产品序列分析】

SAS专题

北京：2016年8月06-07，13-14，20-21日

上海：2016年8月13-14，20-21，27-28日

主题

以SAS为工具，讲解SAS软件中高级编程技术，并运用SAS进行数据挖掘流程化操作。

应用范围

《银行、证券等金融企业》《大型零售企业》《通信行业》《医疗行业》

软件技术

《SAS基础编程》《SAS数据管理》《SAS编程进阶》《SAS与SQL》《SAS宏语言》《程序优化》

算法理论

线性回归--逻辑回归--决策树--组合算法--神经网络--朴素贝叶斯--MBR（KNN）--聚类分析--关联规则

案例操作

【数据驱动的风险管理】【信用卡违约预测模型案例流程】【信用评分模型】【电信客户流失预警】

PYTHON专题

北京：2016年9月03-04，10-11，16-17日

主题

以PYTHON为工具，讲解PYTHON软件数据挖掘编程技术，并运用PYTHON

应用范围

《互联网企业》《网站分析》《网络产品与运营》《其他》

软件技术

《PYTHON语法基础》《PYTHON数据挖掘包》《主成分与因子分析》《聚类分析》《预测分析》《文本分析》《社会网络分析》

算法理论

线性回归与岭回归--可实现的Lasso算法--Logistic回归--广义线性模型--最近邻域法（KNN）--样条曲线--决策树--随机森林--支持向量机--线性判别模型--主成分分析PCA--样本聚类--关联规则与序贯分析

案例操作

【汽车类型聚类与地域购买偏好分析】【婚恋网站被约会可能性预测】【零售业客户价值预测模型】【新闻内容分类】【构造新闻热点词指数】【电信客户交友圈与流失预警】

R语言专题

北京：8月06-07，13-14日，20-21日（6天）

广州：8月06-07，20-21日，27-28日（6天）

主题

以R为工具，讲解R语言软件数据挖掘编程技术，并运用R

应用范围

《学术界》《客户预测与客户流失》《信用违约建模》《银行金融业》

软件技术

《R常用包》《R语言编程》《预测模型》《降维》《分类模型》《样本聚类》

算法理论

朴素贝叶斯--决策树--KNN--逻辑回归--神经网络--SVM--岭回归--Lasso算法--装袋法--Adaboost算法--主成分分析PCA--K-means--谱聚类--密度聚类--关联规则--序列模式

案例操作

【制作经营业务BI常用图表】【婚恋网站是否可以成功约会预测】【客户流失预测】【零售业客户价值预测模型】【信用违约建模案例】【银行客户购物篮分析】