1.详细介绍SPSSModeler数据挖掘手机软件的作用和操作过程；
2.学习培训怎么使用SPSSModeler进行数据挖掘全过程；
3.学习培训深度学习的普遍技术性，比如神经元网络、决策树算法、聚类算法、关系分析、重归分析和社交网络客户感情分析等，并学习培训如何把他们运用到业务流程数据。
4.联系实际实例及其实际操作解读
"1.数据挖掘介绍
数据挖掘的定义
CRISP-DM科学方法论
SPSSModeler18介绍
2.数据了解
数据了解
缺少值界定
数据审批节点详细介绍
布局图节点----基本了解字符型字段名的分
条形图/统计分析节点----基本了解标值型字段名的遍布
常见数据分析绘画法
3.SPSSModeler归类技术性
决策树算法技术性
Logistics重归
神经元网络
贝叶斯分类器
4.SPSSModeler细分化技术性
Kohonen互联网/二步聚类算法/K-means
5.SPSSModeler关系分析技术性
普遍的重归分析Carma/Apriori
编码序列节点
6.SPSSModeler全自动模型技术性
全自动聚类算法节点
全自动归类节点
全自动标值节点
7.SPSSModeler别的技术性
线性回归
数据预处理
svm算法（SVM）
主成份/因素分析
8.SPSSModeler模型评定技术性
评定图
分析节点
实例1：金融机构客户数据分析
以客户个人信用记录、消費历史数据数据为基本，应用IBMSPSSModeler，分析决策客户信誉等级的关键要素是啥？并给予表述。授信额度和个人信用得分有什么关联？得出诈骗的分辨实体模型。分析客户人口数量特性对银行贷款业务和个人信用得分有没有危害。分析贷款逾期的客户有哪些特点？依据消費历史时间分析各种客户的特点。
实例2：大众点评的客户喜好分析
到大众点评爬取好几家火锅加盟店的店铺名字、部位、评价总数、平均交易额、口感得分（均分）、自然环境得分（均分）、服务项目得分（均分）、评价的均分、有没有价、有没有送餐员、有没有定餐等数据（还能够收集标识等数据），对火锅加盟店开展归类、找到每类火锅加盟店的特点，并分析评价均分与别的自变量中间的关联。为开设火锅加盟店开店选址出示具体指导；为客户强烈火锅加盟店。
实例3：制造企业品质数据挖掘
本新项目在华鑫耐高温输电线加工厂近期2年的质量控制数据的基本上，分析了这种数据存在的不足，开展了很多的预备处理，运用应用统计学、多层次分析、数据挖掘及其数据可视化等多种多样数据分析方式 ，以提升耐高温输电线的生产制造全过程。
实例4：电子商务客户感情分析
根据爬取对典型性电子商务客户的评价，分析客户针对某一产品好几个层面的心态和感情趋向，及其客户重视商品属性所属，产品的产品卖点、不够及其类似产品竞争能力比照。
地理位置 Location
