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资源详情

                      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 Deｓｃｒｉｐｔive Statistics菜单, Frequencies，Explore，Crosstabs过程,Compare Means菜单, Means过程，One-Samples T Test过程,Independent-Samples TTest过程
第三周 Compare Means菜单, General Linear Model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 General Linear Model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 ,Binary Logistic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 SPSS Clementine软件功能演练，熟悉SPSS Clementine软件功能，了解SPSS Clementine 软件的各选项面板和操作方法。
第八周 SPSS Clementine 数据可视化，熟悉SPSS Clementine 绘图，了解SPSSClementine 图形选项面板各节点的使用方法；熟练掌握SPSS Clementine 数据可视化流程。
第九周 决策树C5.0 建模（结合案例），熟悉SPSS Clementine 软件建模方法和技术，掌握SPSS Clementine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