掌握SPSS Modeler数据挖掘软件需要系统化学习路径。课程从数据理解阶段开始，重点解析数据审核节点的异常值检测功能，通过分布图节点实现字段分布的快速诊断。在数据处理环节，特别强调缺失值的多重填补策略，以及数值型字段的标准化处理方法。
| 算法类型 | 适用场景 | 运算效率 |
|---|---|---|
| 决策树 | 客户分群 | ★★★★☆ |
| 神经网络 | 图像识别 | ★★★☆☆ |
| 支持向量机 | 文本分类 | ★★☆☆☆ |
基于银行客户的信用历史数据，构建梯度提升决策树模型。重点分析逾期还款客户的消费特征，通过变量重要性排序确定关键风险因子。最终建立信用评分卡模型，实现客户风险等级的自动化分类。
采集北京地区火锅店的位置分布、客单价等经营数据，运用Kohonen网络进行客户群体细分。通过关联规则挖掘菜品组合规律，结合地理空间分析为新店选址提供数据支持。
针对导线生产过程中的质量波动问题，运用过程控制图进行异常检测。建立多元线性回归模型分析工艺参数影响，最终通过实验设计优化生产参数组合。
