SPSS Modeler数据挖掘培训课程大纲
培训对象：
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数据分析师/数据挖掘工程师
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商业智能（BI）从业者
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市场研究/金融风控/客户关系管理等业务分析人员
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需要构建预测模型的业务人员
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零基础但希望系统学习数据挖掘的职场人士
培训目标：
使学员系统掌握数据挖掘的核心方法论与SPSS Modeler软件的操作技能，理解CRISP-DM数据挖掘标准流程；熟练运用SPSS Modeler进行数据读取、理解、准备与建模；掌握决策树、神经网络、聚类分析、关联规则等经典挖掘算法的原理与应用；具备独立完成从业务理解、数据预处理、模型构建到评估部署的完整数据挖掘项目能力。
培训内容介绍：
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数据挖掘与CRISP-DM方法论：数据挖掘的定义与产生背景；数据库中的知识发现（KDD）过程；CRISP-DM标准方法论详解（业务理解→数据理解→数据准备→建模→评估→部署）；数据挖掘的主要任务（分类/回归/聚类/关联规则）；SPSS Modeler软件概述与数据流概念；SPSS Modeler窗口界面与基本管理；可视化编程机制与节点操作基础。
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数据读取与集成：SPSS Modeler支持的数据格式（文本文件/Excel/SPSS sav/数据库）；读自由格式文本文件与固定格式文件；读取Excel电子表格数据；连接数据库（ODBC）与读取SQL数据；数据纵向合并（追加节点）操作；数据横向合并（合并节点）操作；数据源替换与更新；多数据源整合实践。
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数据理解与质量评估：变量类型从数据挖掘视角（名义/有序/连续）与计算机存储视角的区分；变量测量级别与字段角色设置；数据审核节点（Data Audit）生成数据质量报告；缺失值定义与处理策略；无效值识别与调整；分布图节点分析字符型字段分布；直方图与统计节点分析数值型字段分布；数据质量管理实践。
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数据准备与变换：CLEM表达式语言基础与语法；选择节点实现条件筛选（Select）；过滤节点剔除无关变量（Filter）；导出节点计算新变量（Derive）；变量值重新分类与分箱（Reclassify/Binning）；随机抽样与条件选取样本；样本平衡处理（针对不平衡分类问题）；训练集与测试集划分（分区节点）；数据标准化与派生哑变量。
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数据探索与关系发现：数值型变量的描述统计量计算；散点图与线图绘制（分析节点）；两分类型变量相关性分析（矩阵节点/网络图节点）；交叉表与卡方检验；两总体均值比较（独立样本t检验/配对t检验）；RFM分析原理与RFM汇总节点；计算RFM得分与客户价值分层。
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数据精简与特征选择：变量值离散化处理（无监督分组/有监督分组）；特征选择节点（Feature Selection）筛选重要预测变量；因子分析（Factor Analysis）原理（降维/信息浓缩）；因子提取与因子载荷矩阵求解；因子旋转与因子得分计算；主成分分析（PCA）与因子分析对比；特征选择在建模前的应用。
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决策树模型系列：决策树算法概述（C5.0/C&RT/CHAID/QUEST）；信息熵与信息增益原理；C5.0决策树生长与剪枝算法；C5.0推理规则集生成；损失矩阵与错分成本设置；N折交叉验证与Boosting技术；分类回归树（C&RT）生长与剪枝过程；CHAID算法（卡方自动交互检测）；QUEST算法特点；模型对比与评估（误差对比/收益图/lift图）。
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人工神经网络模型：人工神经网络概念与种类；神经元结构与激活函数；多层感知机（MLP）与B-P反向传播网络原理；网络结构与参数设置（隐含层数/节点数/学习率）；过拟合问题与早停策略；神经网络建模实践；模型结果解读与变量重要性分析。
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其他分类与回归模型：Logistic回归原理与适用场景；二元Logistic回归建模；判别分析原理与应用；支持向量机（SVM）核心思想（间隔最大化/核函数）；SVM参数设置与调优；线性回归与Cox回归；自动分类节点（Auto Classifier）自动比较多种分类算法。
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聚类与关联分析：聚类算法概述（K-Means/两步聚类/Kohonen网络）；K-Means聚类原理与K值选择；两步聚类自动确定聚类数；聚类结果解读与轮廓系数；关联规则基本概念（支持度/置信度/提升度）；Apriori算法原理与参数设置；序列检测节点（Sequence）分析时序关联规则；购物篮分析与商品捆绑策略。
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模型评估与部署：模型评估指标（准确率/召回率/精确率/F1值）；评估图节点（Evaluation Chart）绘制提升图与响应图；分析节点（Analysis）生成模型评估报告；混淆矩阵与误差分析；过拟合与欠拟合识别；模型评分（Score）对新数据进行预测；导出预测结果（平面文件/数据库）；模型部署与更新策略。
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综合实战：完整数据挖掘项目：以电信客户流失预测/银行信用评分/零售购物篮分析等真实场景为背景，完成完整数据挖掘项目全流程：业务理解与目标定义→数据读取与集成→数据探索与质量评估→数据清洗与特征工程→训练/测试集划分→多模型构建（决策树/神经网络/Logistic回归）→模型比较与评估→最优模型选择→新数据评分预测→结果导出与报告撰写。
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