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SPSS軟件應用培訓班

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第一部分：
數(shù)據(jù)挖掘概述
矩陣數(shù)據(jù)分析
分類分析
聚類分析?
從數(shù)據(jù)庫建模

第二部分：
稀疏數(shù)據(jù)分析
關(guān)聯(lián)分析與關(guān)聯(lián)計算
高維數(shù)據(jù)分類與聚類
推薦系統(tǒng)與推薦技術(shù)

第三部分：
文本與圖像數(shù)據(jù)處理
網(wǎng)絡數(shù)據(jù)分析
知識展示
數(shù)據(jù)挖掘研究與項目申請淺談

第四部分

1、?數(shù)據(jù)挖掘及其Clementine軟件概述
2、?Clementine進行數(shù)據(jù)預處理
數(shù)據(jù)的讀入（讀入數(shù)據(jù)與合并數(shù)據(jù)）
變量的管理（變量的說明、變量值的重新計算、生成新變量）
樣本的管理（樣本的排序、條件篩選、抽樣、濃縮、分類匯總、平衡處理等）
3、?Clementine對數(shù)據(jù)的基本分析
質(zhì)量的探索
基本描述分析
兩分類變量相關(guān)性的研究
兩總體均值的比較
變量重要性的分析
4、?分類預測方法
K近鄰方法
Rule-based?Methods
決策樹
神經(jīng)網(wǎng)絡
樸素貝葉斯和信念貝葉斯網(wǎng)絡
Boosting方法
支持向量機
案例與Clementine軟件操作
5、?關(guān)聯(lián)規(guī)則
基本概念與算法
案例與Clementine軟件操作
6、?聚類分析
K-均值聚類
層次聚類法
基于密度的聚類方法
案例與Clementine軟件操作