大數(shù)據(jù)挖掘工具:SPSS Modeler入門與提高
大數(shù)據(jù)挖掘工具:SPSS Modeler入門與提高詳細內(nèi)容
大數(shù)據(jù)挖掘工具:SPSS Modeler入門與提高
【課程大綱】
IBM SPPS Modeler是一個數(shù)據(jù)流處理工具，適用于數(shù)據(jù)探索與數(shù)據(jù)挖掘，包括數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)模型優(yōu)化。
**部分：數(shù)據(jù)挖掘基礎知識（基礎，決定你的高度）
1、 數(shù)據(jù)挖掘工具簡介
? EXCEL規(guī)劃求解（數(shù)據(jù)建模工具）
? SAS統(tǒng)計分析系統(tǒng)
? SPSS統(tǒng)計產(chǎn)品與服務解決方案
2、 數(shù)據(jù)挖掘概述
案例：宜家IKE如何**數(shù)據(jù)挖掘來降低營銷成本提升利潤？
3、 數(shù)據(jù)挖掘的標準流程（CRISP-DM）
? 商業(yè)理解
? 數(shù)據(jù)準備
? 數(shù)據(jù)理解
? 模型建立
? 模型評估
? 模型應用
案例：通信客戶流失分析及預警模型
4、 數(shù)據(jù)建模示例
案例：客戶匹配度建模—找到你的準客戶
第二部分：數(shù)據(jù)理解與數(shù)據(jù)準備（Modeler實操）
1、 數(shù)據(jù)挖掘處理的一般過程
? 數(shù)據(jù)源à數(shù)據(jù)理解à數(shù)據(jù)準備à探索分析à數(shù)據(jù)建模à模型評估
2、 數(shù)據(jù)讀入
? 讀入文本文件
? 讀入Excel電子表格
? 讀入SPSS格式文件
? 讀入數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)
3、 數(shù)據(jù)集成
? 變量合并（增加變量）
? 數(shù)據(jù)追加（添加記錄）
4、 數(shù)據(jù)理解
? 取值范圍限定
? 重復數(shù)據(jù)處理
? 缺失值處理
? 無效值處理
? 離群點和極端值的修正
? 數(shù)據(jù)質(zhì)量評估
5、 數(shù)據(jù)準備：數(shù)據(jù)處理
? 數(shù)據(jù)篩選：數(shù)據(jù)抽樣/選擇（減少樣本數(shù)量）
? 數(shù)據(jù)精簡：數(shù)據(jù)分段/離散化（減少變量的取值）
? 數(shù)據(jù)平衡：正反樣本比例均衡
? 其它：排序、分類匯總
6、 數(shù)據(jù)準備：變量處理
? 變量變換：原變量值更新
? 變量派生：生成新的變量
? 變量精簡：降維，減少變量個數(shù)
7、 基本分析
? 單變量：數(shù)據(jù)基本描述分析
? 雙變量：相關性分析
? 變量精簡：特征選擇、因子分析
8、 特征選擇
? 特征選擇方法：選擇重要變量，剔除不重要的變量
? 從變量本身考慮
? 從輸入變量與目標變量的相關性考慮
9、 因子分析（主成分分析）
? 因子分析的原理
? 因子個數(shù)如何選擇
? 如何解讀因子含義
案例：提取影響電信客戶流失的主成分分析
第三部分：因素影響分析（特征重要性分析）
問題：如何判斷一個因素對另一個因素有影響？
比如營銷費用是否會影響銷售額？產(chǎn)品價格是否會影響銷量？產(chǎn)品的陳列位置是否會影響銷量？
1、 常用特征重要性分析的方法
? 特征選擇（減少變量個數(shù)）：相關分析、方差分析、卡方檢驗
? 因子分析（減少變量個數(shù)）：主成分分析
? 確定變量個數(shù)參考表
2、 相關分析（數(shù)值 數(shù)值，相關程度計算）
問題：這兩個屬性是否會相互影響？影響程度大嗎？
? 相關分析概述
? 相關系數(shù)計算公式
? 相關性假設檢驗
案例：通信基本費用與開通月數(shù)的相關分析
3、 方差分析（分類 數(shù)值，影響因素分析）
問題：哪些才是影響銷量的關鍵因素？
? 方差分析原理
? 方差分析的步驟
? 方差分析適用場景
案例：開通月數(shù)對客戶流失的影響分析
4、 列聯(lián)分析（分類 分類，影響因素分析）
? 列聯(lián)表的原理
? 卡方檢驗的步驟
? 列聯(lián)表分析的適用場景
案例：套餐類型對對客戶流失的影響分析
第四部分：分類預測模型分析
1、 分類概述
? 分類的基本過程
? 常見分類預測模型
2、 邏輯回歸分析模型
問題：如果評估用戶是否購買產(chǎn)品的概率？
? 邏輯回歸分析
? 邏輯回歸的原理
案例：客戶購買預測分析（二元邏輯回歸）
3、 決策樹分類
問題：如何提取客戶流失者、拖欠貨款者的特征？如何預測其流失的概率？
? 決策樹分類的原理
? 決策樹的三個關鍵問題
? 決策樹算法
? 如何評估分類模型的性能（查準率、查全率）
案例：識別銀行欠貨風險，提取欠貨者的特征
案例：客戶流失預警與客戶挽留模型
4、 神經(jīng)網(wǎng)絡
? 神經(jīng)網(wǎng)絡概述
? 神經(jīng)元工作原理
? 神經(jīng)網(wǎng)絡的建立步驟
? B-P反向傳播網(wǎng)絡（MLP）
? 徑向基函數(shù)網(wǎng)絡（RBF）
5、 支持向量機
? SVM基本原理
? 維災難與核函數(shù)
6、 樸素貝葉斯分類
? 條件概率
? 樸素貝葉斯
? TAN貝葉斯網(wǎng)絡
? 馬爾科夫毯網(wǎng)絡
第五部分：市場細分與客戶細分
1、 客戶細分常用方法
2、 聚類分析（Clustering）
問題：如何對市場進行細分？如何提取客戶特征，從而對產(chǎn)品進行市場定位？
? 聚類方法原理介紹
? 聚類方法適用場景
? 如何細分客戶群，并提取出客戶群的特征？
? K均值聚類（快速聚類）
? 兩步聚類
案例：移動三大品牌細分市場合適嗎？
演練：寶潔公司如何選擇新產(chǎn)品試銷區(qū)域？
3、 RFM模型分析
? RFM模型，更深入了解你的客戶價值
? RFM模型與市場策略
? RFM模型與活躍度
案例：淘寶客戶價值評估與促銷名單
第六部分：其他市場營銷分析方法
1、 關聯(lián)分析（Association）
問題：購買面包的人是否也會購買牛奶？他們同時購買哪些產(chǎn)品？
? 關聯(lián)規(guī)則原理介紹
? 關聯(lián)規(guī)則適用場景：交叉銷售、捆綁營銷、產(chǎn)品布局
案例：超市商品交叉銷售與布局優(yōu)化（關聯(lián)分析）
結束：課程總結與問題答疑。
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