培训对象
对数据挖掘有兴趣的技术或业务人员；想学习SPSS数据挖掘功能的技术人员；想成为数据挖掘工程师的人员均可
培训目的
通过培训，能够使得学员掌握以下能力：
1.掌握IBM SPSS Modeler的安装与启用
2.掌握IBM SPSS Modeler的操作流程及节点的功能
3.了解IBM SPSS Modeler的建模模型的分类与作用
4.掌握完整的建模流程
5.具备能够根据具体业务需求进行分析与建模的能力
第一部分
1.SPSS Modeler简介
   1）数据挖掘简介
   2）SPSS Modeler介绍
2.SPSS Modeler的安装说明
3.SPSS Modeler软件使用说明
   1）启动与启动界面说明
   2）SPSS Modeler用户面板说明
   3）SPSS Modeler可视化建模操作介绍
4.SPSS Modeler主要节点类型简介
   1）数据源输入
     a）支持多种数据源输入
     b）数据源的输入设置与查看
   2）数据记录选项与字段选项
     a）数据的记录选项操作
     b）数据的字段选项操作
     c）数据建模的数据预处理介绍
   3）数据图形可视化
     a）数据可视化介绍
     b）利用数据可视化分析与理解数据
   4）数据建模
     a）什么是建模？
     b）模型节点的功能分类
     c）模型节点的原理分类
     d）SPSS Modeler主要建模节点类型简介
     e）分类建模介绍（主要讲C5.0，贝叶斯网络，神经网络）
     f）关联建模介绍（主要讲Apriori ）
     g）细分（聚类）建模介绍（主要讲K-Means）
     h）自动建模介绍
   5）数据的输出与导出
     a）模型分析报告
     b）数据结果的查看与导出
5.建模流程
   1）商业理解
   2）数据理解
   3）数据准备
   4）建立模型
   5）模型的评估
   6）结果的导出
6.案例：基于姓名的性别预测
目的：
   1）加强对建模流程的理解及掌握具体的建模操作
   2）了解如何选用模型与处理数据
   3）掌握模型的训练过程与模型的应用过程
   4）掌握贝叶斯网络模型的基本使用方法
第二部分：
 
1.案例：数据库营销优化
背景：
   1）我们通常需要对用户进行定向营销，但是哪些用户更有可能会响应，哪些根本不会响应，会直接影响营销的ROI，我们需要知道如何挑选营销目标
目的：
   1）了解如何通过自动节点来快速选择模型
   2）掌握通过数据审核节点查看数据特点
3）掌握决策树C5.0模型的基本使用方法
 
 
2.案例：用户的细分
背景：
   1）根据网上的用户行为数据，尝试对用户进行分组，刻画出典型画像，以便进行定向精准营销
目的：
   1）了解聚类与分类的区别
2）掌握K-Means聚类算法的基本使用方法
   3）掌握对聚类结果的解读
   4）了解实际应用中的聚类算法的利弊
 
 
4.案例：音乐分类与推荐
背景：
1）  如何进行更加有效的个性化的音乐推荐？
2）  如何对客户进行新歌推荐 ？
目的：
1）  了解数据预处理的重要性
2）  掌握关联模型的使用（案例使用Apriori进行关联分析）
   3） 掌握分类模型的使用（案例使用神经网络模型进行分类）
   4） 了解音乐推荐领域的相关技术
 
5.案例：社交网络分析（备选）
背景
   1）如何利用社交网络来识别关键角色，寻找激发口碑的关键点？
目标：
   1）了解两种社交网络算法
   2）掌握社交网络分析建模过程
3）掌握使用社交网络分析的GA算法和DA算法
 
6.小结：
   1）小结2天学习过程中的知识要点
   2）根据学员本身的工作职责，以及对SPSS Modeler掌握的情况，给出后续提升的建议