课程背景
SPSS Modeler在SPSS 货品系列中侧重于资料挖掘的抓手，对于未接触过建模抓手的参训者来说，是最佳的入门抓手。由于其界面简单易操作，具体来看，便于在短时间内完成掌握复杂的统计学算法。
课程收益
对于很多拆解人员来说，缺乏建模的理念会导致拆解的低效甚至无效。本课希望在短短的2天之内，让参训者系统的研习建模办法和施行方式，以拉升以下本领：
1.学会建模的概念和建模的全进程
2.研习各种算法的原理和运用情境，拉升资料拆解的科学性
3.学会将建模的结果和业务施行部署结合起来，以拆解拉升绩效
课程大纲
一、概述
1.SPSS Modeler简介
2.Modeler的CRISP达成
3.Modeler的开发界面简介
实例：一个完整的资料挖掘项目全进程。
二、资料导入和资料类型设置
1.资料源类型
2.字段的测量和定位
3.Type节点描述
三、资料审核和资料清洗
有问题的资料将带来有问题的结果，故而在拆解之前应该对资料开展质量的审核。
1.资料审核的目的
2.定性变量和定量变量的不同审核办法
3.资料审核的步骤
a)极端值和缺失值的发现
b)资料分布特征
4.资料清洗
a)缺失值处理打法
b)极端值处理打法
c)保持资料的一致性
5.资料处理节点
a)重新分类
b)分箱
c)过滤
四、建模抓手简介
1.Modeler模型总体引见
2.各算法的适用情境引见
五、关联规则
关联规则的主要运用在买方行为规律的发现上，典型的运用是购物篮拆解，拆解买方的购物习惯以拉升交叉销售的业绩。
1.关联规则的原理以及运用
2.关联规则的分类
a)Apriori
b)序列
六，分类算法
分类算法的用途很多，以资料库营销的概念为例：传统针对所有买方的群体推送带来成本过高，效率偏低的问题。分类算法的优点在于借助精准的买方定位，拉升内容推送的精准度，减少对买方的骚扰，降低成本，缩短时间，拉升公司利润。
1.概述
2.不同的决策树算法
a)CHAID
b)C&R树
c)Quest
d)C5.0
3.Logistic回归
4.神经网络
5.SVM
6.贝叶斯网络
7.综合实例
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
博闻智咨询|陈剑老师
适合谁听
各部门的拆解岗位中、有一定的基础、并希望研习流程式建模办法的参训者。建议同一家企业 3 人以上同来，课堂上直接改造本企业的实际问题——单人参加也能学到方法，但带不走可用的成果。
交付流程
课前：顾问访谈 2 位管理者，收集现状与问题清单，讲师据此调整案例。课中：讲授与演练各占一半，产出可直接用的工具与方案。课后：7 天内提交改进建议，30 天内一次线上答疑。