Modeler及Tableau软件培训通知
一、培训软件简介
（1）IBM spss modeler是一个业界领先的数据挖掘平台，拥有直观的操作界面、自动化的数据准备和成熟的预测分析模型。
（2）Tableau软件可用于快速分析、可视化并分享信息。
二、培训安排及内容
（1）总体安排
培训时间 | 培训软件 | 培训内容及课时 | |
星期三（9月27日） 上午8：00-12：00 | Modeler软件 | 1、数据挖掘基本原理与统计分析方法 | 1课时 |
2、Modeler软件操作基础培训； | 1课时 | ||
3、Modeler的数据处理技术； | 2课时 | ||
午休 | |||
星期三（9月27日） 下午13：00-18：00 | Tableau软件 | 1、Tableau软件操作基础 | 1课时 |
2、17种主要图形的制作 | 3课时 | ||
3、相关模型的拟合 | |||
4、如何使用函数和参数 | |||
5、如何使用筛选器 | |||
6、Tableau仪表盘设计 | 1课时 | ||
培训地点：图科楼图224室
（2）具体培训内容
Modeler软件 | |
第一讲 如何从掌握统计方法到掌握数据挖掘 | 与传统的统计分析方法相比而言： 什么是数据挖掘？ 数据挖掘能做什么？ 数据挖掘在协助企业业务的分类、预测、聚类和模型可视化方面的特点； 数据挖掘在其他商业领域的应用，如完善客户关系管理、赢得市场营销战役； 如何从掌握统计分析方法到掌握数据挖掘？ 数据挖掘的基本原理 数据挖掘实践中所要求的数据结构、衍生变量和数据转换 数据挖掘的模型建构方法、模型的评估、模型的检验和修订 目前主流的数据挖掘工具软件比较 如何在实践操作中运用CRISP-DM数据挖掘程序 如何从商业角度和数据角度了解数据挖掘解决问题的类型和思路 CRISP-DM的6个步骤以及每个步骤应该完成的工作和产生的结果 |
第二讲 操作概述 | 基础界面介绍： Modeler所包含的功能模块 与Modeler先前版本的比较 基础操作之数据准备 读取数据文件 数据质量评估 数据处理 寻找数据中的关系 |
第三讲 建模概述 | Modeler中所包含的数据建模概述 神经网络技术建模 决策树技术建模 模型比较与模型合并 Kohonen神经网络 关联规则 时序发现 模型的发布 |
第四讲 数据处理技术 | 合并多个数据源数据 抽取样本，选择和缓存数据 处理缺失数据 处理日期 处理时序数据 文件操作 数据聚合 附录: 通过ODBC读取数据 附录: Modeler的数据库连接 |
Tableau软件 | |
第一讲 操作概述 | 基础界面介绍：Tableau软件各功能区介绍 基础操作之数据准备 连接文件夹中的数据源 连接服务器上的数据库 |
第二讲 数据处理技术 | 数据连接：将同一数据源中的多个数据表连接起来使用 数据融合：将不同数据源的数据表连接起来使用 |
第三讲 如何操作 | 连接数据源后的操作动作： 对元数据的操作、创建层级、双击、拖放 |
第四讲 图形操作 | 地图（Map）；条形图（Bar）；线形图（Line） 饼图（Pie）； 复合图（多种图形综合使用）； 嵌套条形图（Nested Bar/Bar in Bar）； 动态图（可自动播放的图形）；热图（Heat Map）； 突显表 (Highlight Chart)；散点图（Scatter Plot）； 气泡图；交叉表；甘特线图；子弹图；箱线图；瀑布图；直方图等； 此外，还会介绍筛选器的使用。 |
第五讲 Tableau仪表盘设计 | 将多张视图添加到一张仪表盘中； 如何使用三种活动器：过滤（Filter）、突显（Hightlight）、URL；作用是设置各张视图之间的关联,进行筛选过滤； 嵌入背景图、公司Logo；添加文本；添加注释；添加URL,链接到外部网页； 美化仪表盘：为仪表盘配色、调整尺寸、设置空间位置等； 导出仪表盘中的内容。 |