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SPSS軟件應(yīng)用培訓(xùn)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(lèi)分析
聚類(lèi)分析?
從數(shù)據(jù)庫(kù)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(jì)算
高維數(shù)據(jù)分類(lèi)與聚類(lèi)
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(luò)數(shù)據(jù)分析
知識(shí)展示
數(shù)據(jù)挖掘研究與項(xiàng)目申請(qǐng)淺談

第四部分

1、?數(shù)據(jù)挖掘及其Clementine軟件概述
2、?Clementine進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)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(shuō)明、變量值的重新計(jì)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(lèi)匯總、平衡處理等）
3、?Clementine對(duì)數(shù)據(jù)的基本分析
質(zhì)量的探索
基本描述分析
兩分類(lèi)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(lèi)預(yù)測(cè)方法
K近鄰方法
Rule-based?Methods
決策樹(shù)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
樸素貝葉斯和信念貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
Boosting方法
支持向量機(jī)
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(lèi)分析
K-均值聚類(lèi)
層次聚類(lèi)法
基于密度的聚類(lèi)方法
案例與Clementine軟件操作