方向
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内容 |
| 数据挖掘概念(30min) |
- 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
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数据挖掘建模的主要方法(180min)
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- 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)
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数据挖掘的方法论(120min) |
- 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
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数据挖掘在电信行业的应用(120min)
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- 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
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数据挖掘工具(SAS
Enterprise Miner)的使用与练习(240min)
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- SAS系统的安装
- SAS Enterprise Miner的基本使用
- 建立简单的客户流失预测模型—练习
- 建立简单的客户分群模型—练习
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常见的数据挖掘工具特点和比较
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- SAS Enterprise Miner
- SPSS Clementine
- IBM Intelligence Miner
- Microsoft Data Miner
- Oracle Data Mining option
- Teradata Warehouse Miner
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Q
& A(30min) |
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