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[学术讨论] [公告]EXCEL2007 数据挖掘培训视频课程 [复制链接]

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发表于 2012-1-15 15:09:49 |只看该作者 |倒序浏览
人大经济论坛——EXCEL2007 数据挖掘培训视频课程
EXCEL培训
学习数据挖掘             挖掘无限潜力!

在EXCEL上实现数据挖掘功能,方便、快捷、易学、实用!
   

报名网址:http://baoming.pinggu.org/Default.aspx?id=36

培训形式:

    视频教学,不受时间和地点的限制,随报随学
    老师把培训内容录制成视频,交费后下载到自己电脑上面观看学习,有疑难问题,进论坛的答疑专区,老师来解答.培训课程包括老师的视频、讲义、练习数据练习文档等。

讲师介绍:

    厦门大学数据挖掘中心(DMC)研究团队
    DMC是在台湾辅仁大学统计资讯学系教授、厦门大学和中国人民大学讲座教授谢邦昌的倡导下成立。该中心现有研究员20来人,是集数据挖掘、统计分析、实务应用于一体,全国知名的数据挖掘中心。与多家国际知名企业建立长期合作关系,包括Solvento集团--SPSS中国、微软中国 Microsoft(China)、北京商智通等。并先后为多家企业做过数据挖掘培训,包括中国信托商业银行、富邦银行、台湾中小企业银行、玉山银行、第一银行、台新金控、合作金库银行、中国开发银行、新浪网、康师傅、中国移动等。

课程介绍:
   MS Office Excel 2007支持超过104万笔记录的单张数据工作表,并可以同时存储1万6千列的数据。为能有效提升Excel 2007用户数据处理和分析的能力,微软公司提供了一个免费的数据挖掘模块。通过调用该模块,Excel 2007用户可以在Excel 2007方便快速的完成以往只有使用专业数据挖掘软件才能完成的任务。具有方便、快捷、易学、实用、功能强大等特点。
   本课程的第一部分详细叙述数据挖掘的一般概念、通行规范、方法技术、以及软件应用等。使读者获得一个较为清晰和正确的数据挖掘观念。第二部分围绕Excel 2007的数据挖掘模块,通过大量操作示范,详细讲述了Excel 2007数据挖掘模块的使用。这些模型包括决策树、贝叶斯概率分类、关联规则、聚类分析、时序聚类、线性回归、罗吉斯回归、类神经网络和时间序列分析等。基本含盖了主要的数据挖掘方法。第三部分是数据挖掘的实例。包含了银行业、电信业及营销企业。通过详细的操作讲解和结果解释,读者可以获得实际的数据挖掘经验,并能迅速在自己所处的领域中加以应用。

培训目的和特色:

(1)本课程采用MS Office Excel 2007实现数据挖掘功能,具有简单易学、功能强大、专业等特点。让您的数据挖掘分析变得如此简单、便捷!
(2)本课程系统介绍数据挖掘理论和软件操作以及实际数据的案例分析,为学员奠定扎实的数据挖掘理论基础和实际的分析能力。
(3)本课程理论结合实际,更偏重于实际应用。每一讲都提供了几个实际的数据挖掘案例分析,并详细讲解软件的操作和结果的解释。
(4)本课程所提供的海量数据和实际案例都是数据挖掘中心与大型企业合作所作的课题资料。并提供了精心制作的长达438页的讲义。

培训对象:
(1)从事数据分析相关工作的各企业人员。
(2)从事数据挖掘和统计分析等相关领域教学的高校教师。
(3)有志于从事金融数据挖掘、商业数据挖掘分析工作和数据挖掘理论研究的学生。
(4)有志于学习数据挖掘技术和软件的社会各界人士。

内容纲要:
第一部分、数据挖掘介绍
介绍数据挖掘概念、功能、技术、步骤,尤其是CRISP-DM流程。

第二部分、EXCEL2007数据挖掘模块
第1章 安装与设定数据挖掘加载项
第2章 Excel 2007数据挖掘入门
第3章 决策树与应用
第4章 贝叶斯概率分类与应用
第5章 关联规则与应用
第6章 聚类分析与应用
第7章 时序聚类与应用
第8章 线性回归与应用
第9章 罗吉斯回归与应用
第10章  类神经网络与应用
第11章  时间序列分析与应用

第三部分、数据挖掘实际案例分析
案例一 Data Mining在电信业的应用案例
案例二 数据挖掘在市场营销的应用案例
案例三 信用卡使用者信用评测的挖掘案例

课程配套资料:
(1)视频文件共17个,每个基本上为30-40分钟。
(2)提供精心制作的长达438页的配套讲义和相关参考资料。
(3)提供珍贵的企业实际的海量数据集10来个,涉及的行业有保险、电信、零售、投资理财、信用卡、网络等,有些数据高达110万笔。

报名网址:http://baoming.pinggu.org/Default.aspx?id=36

本文来自: 人大经济论坛 Excel专版 版,详细出处参考:http://bbs.pinggu.org/thread-431907-1-1.html
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