大数据挖掘工具:SPSS Modeler入门与提高

【课程目标】

本课程面向数据分析部等专门负责数据分析与挖掘的人士，专注大数据挖掘工具SPSS Statistics的培训。

本课程培训覆盖以下内容：

1、 数据挖掘标准流程。

2、 数据挖掘模型原理。

3、 数据挖掘方法及应用。

本课程从实际的业务需求出发，对数据分析及数据挖掘技术进行了全面的介绍，通过大量的操作演练，帮助学员掌握数据分析和数据挖掘的思路、方法、工具，从大量的企业经营数据中进行分析，发现业务运作规律，进行客户洞察，挖掘客户行为特点，消费行为，实现精准营销，帮助运营团队深入理解业务运作，以达到提升学员的数据综合分析能力，支撑运营决策的目的。

通过本课程的学习，达到如下目的：

1、 了解大数据基础知识，理解大数据思维方式。

2、 了解数据分析与数据挖掘的基本知识（统计、分布、概率等）。

3、 掌握数据挖掘的基本过程和步骤，掌握数据挖掘的方法。

4、 理解数据挖掘的常见模型，原理及适用场景。

5、 熟练掌握Modeler基本操作，能利用Modeler进行数据挖掘。

【授课时间】

2~4天时间，或根据客户需求选择

【授课对象】

业务支撑、网络中心、IT系统部、数据分析部等对业务数据分析有较高要求的相关专业人员。

【学员要求】

1、 每个学员自备一台便携机(必须)。

2、 便携机中事先安装好SPSS modeler v14.1版本以上软件。

注：讲师可以提供试用版本软件及分析数据源。

【授课方式】

基础知识精讲 + 案例演练 + 实际业务问题分析 + 工具实际操作

本课程突出数据挖掘的实际应用，结合行业的典型应用特点，从实际问题入手，引出相关知识，进行大数据的收集与处理；探索数据之间的规律及关联性，帮助学员掌握系统的数据预处理方法；介绍常用的模型，训练模型，并优化模型，以达到最优分析结果。

【课程大纲】

IBM SPPS Modeler是一个数据流处理工具，适用于数据探索与数据挖掘，包括数据预处理、数据探索、数据可视化、数据建模、数据模型优化。

第一部分： 大数据的核心理念

问题：大数据的核心价值是什么？大数据是怎样用于业务决策？

1、 大数据时代：你缺的不是一堆方法，而是大数据思维

2、 大数据是探索事物发展和变化规律的工具

3、 一切不以解决业务问题为导向的大数据都是耍流氓

4、 大数据的核心能力

Ø 发现业务运行规律及问题

Ø 探索业务未来发展趋势

5、 从案例看大数据的核心本质

Ø 用趋势图来探索产品销量规律

Ø 从谷歌的GFT产品探索用户需求变化

Ø 从美国总统竞选看大数据对选民行为进行分析

Ø 从大数据炒股看大数据如何探索因素的相关性

6、 认识大数据分析

Ø 什么是数据分析

Ø 数据分析的三大作用

Ø 常用分析的三大类别

案例：喜欢赚“差价”的营业员（用数据管理来识别）

7、 数据分析需要什么样的能力

Ø 懂业务、懂管理、懂分析、懂工具、懂呈现

8、 大数据应用系统的四层结构

Ø 数据基础层、数据模型层、业务模型层、业务应用层

9、 大数据分析的两大核心理念

10、 大数据分析面临的常见问题

Ø 不知道分析什么（分析目的不明确）

Ø 不知道怎样分析（缺少分析方法）

Ø 不知道收集什么样的数据（业务理解不足）

Ø 不知道下一步怎么做（不了解分析过程）

Ø 看不懂数据表达的意思（数据解读能力差）

Ø 担心分析不够全面（分析思路不系统）

第二部分： 数据挖掘标准流程

1、 数据挖掘概述

2、 数据挖掘的标准流程（CRISP-DM）

Ø 商业理解

Ø 数据准备

Ø 数据理解

Ø 模型建立

Ø 模型评估

Ø 模型应用

案例：客户匹配度建模—找到你的准客户

案例：客户流失预测及客户挽留

3、 数据集概述

4、 数据集的类型

5、 数据集属性的类型

Ø 标称

Ø 序数

Ø 度量

6、 数据质量三要素

Ø 准确性

Ø 完整性

Ø 一致性

第三部分： 数据预处理过程

1、 SPSS工具简介

2、 数据预处理的主要任务

Ø 数据集成：多个数据集的合并

Ø 数据清理：异常值的处理

Ø 数据处理：数据筛选、数据精简、数据平衡

Ø 变量处理：变量变换、变量派生、变量精简

Ø 数据归约：实现降维，避免维灾难

3、 数据集成

Ø 外部数据读入：Txt/Excel/SPSS/Database

Ø 数据追加（添加数据）

Ø 变量合并（添加变量）

4、 数据理解（异常数据处理）

Ø 取值范围限定

Ø 重复值处理

Ø 无效值/错误值处理

Ø 缺失值处理

Ø 离群值/极端值处理

Ø 数据质量评估

5、 数据准备：数据处理

Ø 数据筛选：数据抽样/选择（减少样本数量）

Ø 数据精简：数据分段/离散化（减少变量的取值个数）

Ø 数据平衡：正反样本比例均衡

6、 数据准备：变量处理

Ø 变量变换：原变量取值更新，比如标准化

Ø 变量派生：根据旧变量生成新的变量

Ø 变量精简：降维，减少变量个数

7、 数据降维

Ø 常用降维的方法

Ø 如何确定变量个数

Ø 特征选择：选择重要变量，剔除不重要的变量

² 从变量本身考虑

² 从输入变量与目标变量的相关性考虑

² 对输入变量进行合并

Ø 因子分析（主成分分析）

² 因子分析的原理

² 因子个数如何选择

² 如何解读因子含义

案例：提取影响电信客户流失的主成分分析

8、 数据探索性分析

Ø 常用统计指标分析

Ø 单变量：数值变量/分类变量

Ø 双变量：交叉分析/相关性分析

Ø 多变量：特征选择、因子分析

演练：描述性分析（频数、描述、探索、分类汇总）

第四部分： 数据可视化篇

1、 数据可视化的原则

2、 常用可视化工具

3、 常用可视化图形

Ø 柱状图、条形图、饼图、折线图、箱图、散点图等

4、 图形的表达及适用场景

演练：各种图形绘制

第五部分： 影响因素分析篇

问题：如何判断一个因素对另一个因素有影响？比如营销费用是否会影响销售额？产品价格是否会影响销量？产品的陈列位置是否会影响销量？

风险控制的关键因素有哪些？如何判断？

1、 影响因素分析的常见方法

2、 相关分析（衡量变量间的的相关性）

问题：这两个属性是否会相互影响？影响程度大吗？营销费用会影响销售额吗？ 

Ø 什么是相关关系

Ø 相关系数：衡量相关程度的指标

Ø 相关系数的三个计算公式

Ø 相关分析的假设检验

Ø 相关分析的基本步骤

Ø 相关分析应用场景

演练：体重与腰围的关系

演练：营销费用会影响销售额吗

演练：哪些因素与汽车销量有相关性

演练：通信费用与开通月数的相关分析

案例：酒楼生意好坏与报纸销量的相关分析

Ø 偏相关分析

Ø 距离相关分析

3、 方差分析

问题：哪些才是影响销量的关键因素？

Ø 方差分析解决什么问题

Ø 方差分析种类：单因素/双因素可重复/双因素无重复

Ø 方差分析的应用场景

Ø 方差分析的原理与步骤

Ø 如何解决方差分析结果

演练：终端摆放位置与终端销量有关吗？

演练：开通月数驿客户流失的影响分析

演练：客户学历对消费水平的影响分析

演练：广告和价格是影响终端销量的关键因素吗

演练：营业员的性别、技能级别产品销量有影响吗？

案例：2015年大学生工资与父母职业的关系

案例：医生洗手与婴儿存活率的关系

演练：寻找影响产品销量的关键因素

Ø 多因素方差分析原理

Ø 多因素方差结果的解读

演练：广告形式、地区对销量的影响因素分析（多因素）

Ø 协方差分析原理

演练：饲料对生猪体重的影响分析（协方差分析）

4、 列联分析（两类别变量的相关性分析）

Ø 交叉表与列联表

Ø 卡方检验的原理

Ø 卡方检验的几个计算公式

Ø 列联表分析的适用场景

案例：套餐类型对客户流失的影响分析

案例：学历对业务套餐偏好的影响分析

案例：行业/规模对风控的影响分析

第六部分： 数值预测模型篇

问题：如何预测产品的销量/销售金额？如果产品跟随季节性变动，该如何预测？新产品上市，如果评估销量上限及销售增速？

1、 销量预测与市场预测——让你看得更远

2、 回归预测/回归分析

问题：如何预测未来的销售量（定量分析）？

Ø 回归分析的基本原理和应用场景

Ø 回归分析的种类（一元/多元、线性/曲线）

Ø 得到回归方程的几种常用方法

Ø 回归分析的五个步骤与结果解读

Ø 回归预测结果评估（如何评估预测质量，如何选择最佳回归模型）

演练：散点图找推广费用与销售额的关系（一元线性回归）

演练：推广费用、办公费用与销售额的关系（多元线性回归）

演练：让你的营销费用预算更准确

演练：如何选择最佳的回归预测模型（曲线回归）

Ø 带分类变量的回归预测

演练：汽车季度销量预测

演练：工龄、性别与终端销量的关系

演练：如何评估销售目标与资源配置（营业厅）

3、 时序预测

问题：随着时间变化，未来的销量变化趋势如何？

Ø 时序分析的应用场景（基于时间的变化规律）

Ø 移动平均MA的预测原理

Ø 指数平滑ES的预测原理

Ø 自回归移动平均ARIMA模型

Ø 如何评估预测值的准确性？

案例：销售额的时序预测及评估

演练：汽车销量预测及评估

演练：电视机销量预测分析

演练：上海证券交易所综合指数收益率序列分析

演练：服装销售数据季节性趋势预测分析

第七部分： 回归模型优化篇

1、 回归模型的基本原理

Ø 三个基本概念：总变差、回归变差、剩余变差

Ø 方程的显著性检验：是否可以做回归分析？

Ø 拟合优度检验：回归模型的质量评估？

Ø 因素的显著性检验：自变量是否可用？

Ø 理解标准误差的含义：预测的准确性？

2、 模型优化思路：寻找最佳回归拟合线

Ø 如何处理异常数据（残差与异常值排除）

Ø 如何剔除非显著因素（因素显著性检验）

Ø 如何进行非线性关系检验

Ø 如何进行相互作用检验

Ø 如何进行多重共线性检验

Ø 如何检验误差项

Ø 如何判断模型过拟合

案例：模型优化案例

第八部分： 分类预测模型篇

问题：如何评估客户购买产品的可能性？如何预测客户的购买行为？如何提取某类客户的典型特征？如何向客户精准推荐产品或业务？

1、 分类模型概述

2、 常见分类预测模型

3、 逻辑回归模型

Ø 逻辑回归模型原理及适用场景

Ø 逻辑回归种类：二元/多元逻辑回归

Ø 如何解读逻辑回归方程

案例：如何评估用户是否会购买某产品（二元逻辑）

Ø 消费者品牌选择模型分析

案例：品牌选择模型分析，你的品牌适合哪些人群？（多元逻辑）

4、 分类决策树

问题：如何预测客户行为？如何识别潜在客户？

风控：如何识别欠贷者的特征，以及预测欠贷概率？

客户保有：如何识别流失客户特征，以及预测客户流失概率？

Ø 决策树分类简介

Ø 如何评估分类性能？

案例：美国零售商（Target）如何预测少女怀孕

演练：识别银行欠货风险，提取欠贷者的特征

Ø 构建决策树的三个关键问题

² 如何选择最佳属性来构建节点

² 如何分裂变量

² 修剪决策树

Ø 选择最优属性

² 熵、基尼索引、分类错误

² 属性划分增益

Ø 如何分裂变量

² 多元划分与二元划分

² 连续变量离散化（最优划分点）

Ø 修剪决策树

² 剪枝原则

² 预剪枝与后剪枝

Ø 构建决策树的四个算法

² C5.0、CHAID、CART、QUEST

² 各种算法的比较

Ø 如何选择最优分类模型？

Ø 案例：商场酸奶购买用户特征提取

Ø 案例：电信运营商客户流失预警与客户挽留

Ø 案例：识别拖欠银行货款者的特征，避免不良货款

Ø 案例：识别电信诈骗者嘴脸，让通信更安全

5、 人工神经网络（ANN）

Ø 神经网络概述

Ø 神经网络基本原理

Ø 神经网络的结构

Ø 神经网络的建立步骤

Ø 神经网络的关键问题

Ø BP反向传播网络（MLP）

Ø 径向基网络（RBF）

案例：评估银行用户拖欠货款的概率

6、 支持向量机（SVM）

Ø SVM基本原理

Ø 线性可分问题：最大边界超平面

Ø 线性不可分问题：特征空间的转换

Ø 维空难与核函数

7、 判别分析

Ø 判别分析原理

Ø 距离判别法

Ø 典型判别法

Ø 贝叶斯判别法

案例：MBA学生录取判别分析

案例：上市公司类别评估

第九部分： 市场细分模型篇

问题：我们的客户有几类？各类特征是什么？如何实现客户细分，开发符合细分市场的新产品？如何提取客户特征，从而对产品进行市场定位？

1、 市场细分的常用方法

Ø 有指导细分

Ø 无指导细分

2、 聚类分析

Ø 如何更好的了解客户群体和市场细分？

Ø 如何识别客户群体特征？

Ø 如何确定客户要分成多少适当的类别？

Ø 聚类方法原理介绍

Ø 聚类方法作用及其适用场景

Ø 聚类分析的种类

Ø K均值聚类（快速聚类）

案例：移动三大品牌细分市场合适吗？

演练：宝洁公司如何选择新产品试销区域？

演练：如何评选优秀员工？

演练：中国各省份发达程度分析，让数据自动聚类

Ø 层次聚类（系统聚类）：发现多个类别

Ø R型聚类与Q型聚类的区别

案例：中移动如何实现客户细分及营销策略

演练：中国省市经济发展情况分析（Q型聚类）

演练：裁判评分的标准衡量，避免“黑哨”（R型聚类）

Ø 两步聚类

3、 主成分分析PCA分析

Ø 主成分分析原理

Ø 主成分分析基本步骤

Ø 主成分分析结果解读

演练：PCA探索汽车购买者的细分市场

4、 RFM模型客户细分框架

第十部分： 客户价值评估

1、 客户价值评估与RFM模型

问题：如何评估客户的价值？如何针对不同客户采取不同的营销策略？

Ø RFM模型，更深入了解你的客户价值

Ø RFM的客户细分框架理解

Ø RFM模型与市场策略

Ø RFM模型与活跃度

演练：“双11”淘宝商家如何选择客户进行促销

演练：结合响应模型，宜家IKE实现最大化营销利润

演练：重购用户特征分析

第十一部分： 产品推荐模型

问题：购买A产品的顾客还常常要购买其他什么产品？应该给客户推荐什么产品最有可能被接受？

1、 常用产品推荐模型

2、 关联分析

Ø 如何制定套餐，实现交叉/捆绑销售

案例：啤酒与尿布、飓风与蛋挞

Ø 关联分析模型原理（Association）

Ø 关联规则的两个关键参数

² 支持度

² 置信度

Ø 关联分析的适用场景

案例：购物篮分析与产品捆绑销售/布局优化

案例：理财产品的交叉销售与产品推荐

Ø 如何提取关联规则（关联分析的算法）

² Apriori算法

² FP-Growth算法

3、 协同过滤

4、 分类预测模型

结束：课程总结与问题答疑。