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SPSS軟件應用培訓班

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第一部分：
數據挖掘概述
矩陣數據分析
分類分析
聚類分析?
從數據庫建模

第二部分：
稀疏數據分析
關聯分析與關聯計算
高維數據分類與聚類
推薦系統與推薦技術

第三部分：
文本與圖像數據處理
網絡數據分析
知識展示
數據挖掘研究與項目申請淺談

第四部分

1、?數據挖掘及其Clementine軟件概述
2、?Clementine進行數據預處理
數據的讀入（讀入數據與合并數據）
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對數據的基本分析
質量的探索
基本描述分析
兩分類變量相關性的研究
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
神經網絡
樸素貝葉斯和信念貝葉斯網絡
Boosting方法
支持向量機
案例與Clementine軟件操作
5、?關聯規則
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