方向

内容

数据挖掘概念

· 数据挖掘概念 

· 数据挖掘的历史与发展 

· 数据挖掘在电信行业的应用 

数据挖掘建模的主要方法 

· 数据挖掘建模方法概览 

· 决策树 

· 回归 

· 神经网络 

· 聚类 

· 其它的建模方法(贝叶斯、遗传算法等) 

数据挖掘的方法论

· 数据挖掘的主要方法论概览 

· SAS的数据挖掘方法论SEMMA 

· SPSS的数据挖掘方法论CRISP-DM 

数据挖掘在电信行业的应用 

· 数据挖掘在电信行业的主要应用 

· 数据挖掘的典型应用—客户流失预测 

· 数据挖掘的典型应用—客户分群 

数据挖掘工具使用与练习(SPSS,SAS或climent)

· 掌握数据分析工具的体系结构                              

· 掌握分析工具的基本操作                                                  

· 掌握工具应用中常采用的算法和具体操作；                               

· 掌握工具进行数据挖掘的流程和步骤；

数据挖掘流程与应用

· 数据挖掘关联规则模型及应用

· 数据挖掘分类模型及应用

· 数据挖掘聚类模型及应用

· 数据挖掘回归与时间序列模型及应用

数据挖掘案例；

Q & A 

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