数据分析学习电子版spss-modeler培训

1、SPSSMer介绍议题1. CRISP-DM方法论2. SPSS Mer介绍3. 使用案例介绍2CRISP-DM3数据挖掘方法论跨行业数据挖掘标准过程循环递进的数据挖掘过程商业知识的紧密结合数据挖掘结果的部署CRISDPMDM(Cross- tandardPro-I(nCdroustsryStandards forData Mining)4数据挖掘方法论数据评估数据合并和数据选择依据目标选择模型调整模型参数3数据准备进行数据探索数据质量检查发现数据模式构建模型训练环境数据转换2数据理解4数据SPSS Mer建模全面支持数据挖掘方法论SPSSSPSS依据测试集模型评估不同模型的检验标准技术标准和

2、商业准则1商业理解5模型商业目标的确认评估数据挖掘目标的确定数据挖掘成功的标准6部署结果的使用方式数据挖掘结果的运用数字到业务知识转化CRISP-DM(Cro-Industry StandardPrs for Data Mining)6SPSS Mer介绍SPSS M数据挖掘过程er算法: C5.0,Chaid and LogisticRegres数据预处理获取数据模型比较打分部署7SPSS Mer可视化数据挖掘工作流功能面板定制简单方便操作“节点”:数据及相应的操作节点之间的连接代表了数据的流向丰富的帮助文档和示例SPSS Mer 13新增功能注释：传递重要的信息，方便应用简单方便操作搜索节

3、点SPSS Mer数据数据理解支持多种格式数据（平面文件、SPSS Sistics、SAS、ODBC 兼容的数据库（SQL Server、DB2、Oracle 等）。Excel）SPSS Mer数据可视化及报表展现数据理解多种可视化数据展现方式27种图形功能，和向导两种作图方式SPSS Mer数据整合、转换、抽样数据准备数据操作：选择、汇总、追加等数据预处理功能数据字段操作：类型定义、生成新字段、填充缺失字段等操作SPSS Mer 13新增功能自动数据准备数据准备快速有效地数据准备提高新用户的工作效率SPSS Mer数据挖掘算法建模自动建模：估算和比较多个不同的建模方法，在一次建模运行中即可尝

4、试各种方法聚类：主要用来确定相似的组，属于非监督学习。分类：找出一个类别的描述，代表了这类数据的整体信息，可被用于规则描述和，属于监督学习。关联：将特定结论（特定产品的）与一组条件（若干其他产品的）关联起来。关联分析模型降维其他决策树模型时间序列人工智能聚类模型回归模型自动建模SPSS Mer简单与建模建模简单：默认模型设置，适合简单应用：详细模型参数设置SPSS Mer自动化建模建模自动分类：使用多种不同方法估算和比较模型得出集合或二元（是/否）目标自动数值：使用多种不同方法估算和比较模型得出连续数字范围结果自动聚类：估算和比较识别具有类似特征的聚类模型。SPSS Mer模型整合建模组合多个

5、数据挖掘模型结果能够明显改善分析结果可以轻松完成多个模型组合评分SPSS Mer模型评估图与评估表模型评估SPSS Mer 13新增功能与SPSS Sistics更全面的整合调用统计模型 、转换和输出，支持需要SPSS Sistics License模式(也包括编程)SPSS Mer方便灵活部署方式部署方式批处理 /实时部署对象应用范围SPSS MerCnt实时处理数据流模型建立，评分等SQL根据实际使用方式模型、数据流数据处理，评分SPSS Mer Batch批处理数据流模型建立，评分等PMML Ms根据实际使用方式模型第应用二次开发Mer Solution实时处理数据流评分Publishe

6、rSPSS C&DS实时处理、批处理数据流模型建立，评分等SPSS Mer Server选择安装更具灵活性：Windows / UNIX大规模数据处理：对 SPSS Mer Server 进行优化，以提高运行速度。可使用其他管理员工具：Deployment Manager和 C&DS。三层式体系架构操作案例介绍22案例1购物篮分析业务背景目标：通过发现顾客放入购物篮中不同商品之间的联系，分析顾客的。通过了解哪些商品频繁地被顾客同时，可以帮助零售商有选择地经销和安排货架，引导销售。数据挖掘目标：揭示产品之间的关联：关联规则和Web图描绘已标识产品组的者特征：C5.0案例1数据理解每条包含三部分信

7、息：购物篮摘要、持卡人信息、产品类别购物篮概要：忠诚卡标识符产品类别总格价支付方式持卡人信息：、收入、是否拥有住房、案例1建模实现流描绘客户特征揭示产品间的关联性案例2客户响应建模业务背景目标：根据以前的促销活动，识别积极影响当前活动的客户的特征，并根据识别结果生成邮件发送最大化毛利=响应客户数*单个响应者的收入-涉及范围*可变成本累计利润=总毛利-活动固定成本案例2数据理解每条包含两部分信息：客户参加活动的响应信息及客户特征客户ID活动类型（n=2）是否响应（0-不响应，1-响应）客户特征状况家庭成员人数收入联络次数案例2结果（1）原促销活动13,504个客户中仅有14.45%（1,952)客户有响应应用规则后：3456个客户中有45.63%（1,577)客户模型：只要对其中25%的目标客户投递，