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课程内容: 1 基础数据分析知识,包括一些概率统计里的概念、术语,和基本统计量的计算方法等。 2 一些常用的数据分析和数据挖掘算法,以及有关的各种领域里的实际应用案例分析 3 流行数据分析软件SPSS操作和使用方法 课程安排: 第一周 SPSS概览, SPSS安装与进入,数据文件的管理, 建立与保存数据文件-File,能够编辑数据文件,从原有变量计算新变量 第二周 Descriptive Statistics菜单, Frequencies,Explore,Crosstabs过程,Compare Means菜单, Means过程,One-Samples T Test过程,Independent-Samples TTest过程 第三周 Compare Means菜单, General Linear Model菜单,两因素方差分析,univarate协方差分析,其他较简单的方差分析问题 第四周 General Linear Model菜单,多元方差分析,重复测量的方差分析 , Correlate菜单 第五周 Regression菜单,Linear过程 ,Binary Logistic过程,NonparametricTests菜单 第六周 SPSS结果窗口用法,结果浏览窗口,掌握WORD等软件中使用输出结果,进行图片编辑, SPSS统计绘图功能, 常用统计图 ,因素分析 第七周 SPSS Clementine软件功能演练,熟悉SPSS Clementine软件功能,了解SPSS Clementine 软件的各选项面板和操作方法。 第八周 SPSS Clementine 数据可视化,熟悉SPSS Clementine 绘图,了解SPSSClementine 图形选项面板各节点的使用方法;熟练掌握SPSS Clementine 数据可视化流程。 第九周 决策树C5.0 建模(结合案例),熟悉SPSS Clementine 软件建模方法和技术,掌握SPSS Clementine分布图、散点图、网络图的创建方法,掌握决策树C5.0 建模方法。 第十周 关联规则挖掘(超市购物篮分析),熟悉C5.0 规则归纳、掌握购物篮分析的方法。 第十一周 欺诈屏蔽/异常检测/神经网络,熟悉各种聚类分析方法;了解神经网络分析方法与过程;掌握异常检测的方法。 第十二周 分类和回归树节点(C&RT),掌握C&RT分类算法,掌握决策树的建立和修剪,了解C&RT分类算法在管理决策中的应用。 综合实验:熟悉Clementine软件从数据导入到结果输出的全过程。应用各种数据挖掘算法解决实际问题
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