admin 发表于 2021-5-29 04:17:07

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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DescriptiveStatistics菜单,Frequencies,Explore,Crosstabs过程,CompareMeans菜单,Means过程,One-SamplesTTest过程,Independent-SamplesTTest过程
第三周CompareMeans菜单,GeneralLinearModel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GeneralLinearModel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,BinaryLogistic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SPSSClementine软件功能演练,熟悉SPSSClementine软件功能,了解SPSSClementine软件的各选项面板和操作方法。
第八周SPSSClementine数据可视化,熟悉SPSSClementine绘图,了解SPSSClementine图形选项面板各节点的使用方法;熟练掌握SPSSClementine数据可视化流程。
第九周决策树C5.0建模(结合案例),熟悉SPSSClementine软件建模方法和技术,掌握SPSSClementine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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