本週大綱

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  • 一般

  • 1. 02月 20日 - 02月 26日

    Add/Drop Week
    Class Introduction – Definition of Big Data, Data Mining,
    Grading System –Evaluation Methods for Midterm and Finals
    Presentation of the SPSS Modeler’s environment and data mining
    Survey about students’ previous use of SPSS 24 and SPSS Modeler 18
    (Coffee NPUST.save)

    • 2. 02月 27日 - 03月 5日

      No class

      • 3. 03月 6日 - 03月 12日

        Chapter 2. Basic Functions of the SPSS Modeler
        Introduction to SPSS Modeler Environment/ Basic Functions in Modeler & Introduction to Modeling (building a stream, browsing a model, etc.)
        Four Steps for Data Science Research:
        1) Data Collection, Cleaning & Preparation
        2) Selecting Features, Algorithms & Models
        3) Parameter Adjustment & Optimization
        4) Model Evaluation & Comparison

        • 4. 03月 13日 - 03月 19日

          Chapter 3. Univariate Statistics -- Review & Preparation
          Simple Data Examination Tasks (Distribution Analysis, “SuperNodes”, Transforming, Reclassifying, Binding Continuous Data)

          • 5. 03月 20日 - 03月 26日

            Chapter 4. Multivariate Statistics -- Review & Preparation
            Regression Models/ Principal Component Analysis (PCA)
            Exploratory Factor Analysis (EFA)

            • 6. 03月 27日 - 04月 2日

              Chapter 5. Regression Models
              Simple and Multiple Linear Regression
              Generalized Linear (Mixed) Model

              • 7. 04月 3日 - 04月 9日

                No class

                • 8. 04月 10日 - 04月 16日

                  Bayesian Models: Bayesian Network node
                  Association Rules: The Apriori Node; The CARMA node
                  Deploying Association Models Sequential Analysis - Sequence node
                  (PM Haung: class begins at 13:30)

                  • 9. 04月 17日 - 04月 23日

                    Midterm Personal Exercise & Homework Reports

                    • 10. 04月 24日 - 04月 30日

                      Chapter 8. Classification Models
                      Classification & Decision Trees Models
                      Decision Tree nodes C5.0 node C&R Tree node
                      CHAID node Random tree node
                      (PM Haung: class begins at 13:30)

                      • 11. 05月 1日 - 05月 7日

                        Chapter 7. Cluster Analysis
                        Cluster Analysis – Case Study
                        TwoStep Hierarchical Agglomerative Clustering/ Auto Clustering
                        (PM Haung: class begins at 13:30)

                        • 12. 05月 8日 - 05月 14日

                          Chapter 7. Cluster Analysis
                          Cluster Analysis – K-Means
                          K-means node K-means node model options

                          • 13. 05月 15日 - 05月 21日

                            Chapter 7. Cluster Analysis
                            Cluster Analysis – EM (Expectation Maximization)

                            • 14. 05月 22日 - 05月 28日

                              Chapter 8. Classification Models
                              8.3 Machine Learning – Logistic Regression/ Linear Discriminant Analysis/MDA

                              • 15. 05月 29日 - 06月 4日

                                Chapter 8. Classification Models
                                8.5 Machine Learning – Support Vector Machine (SVM)
                                How SVM works The SVM node
                                (PM Haung: class begins at 13:30)

                                • 16. 06月 5日 - 06月 11日

                                  Chapter 8. Classification Models
                                  8.7 Machine Learning –K-Nearest Neighbor / Naïve Bayes
                                  KNN node KNN node settings

                                  • 17. 06月 12日 - 06月 18日

                                    Artificial Neural Networks
                                    The neural networks model Kohonen

                                    • 18. 06月 19日 - 06月 25日

                                      Final Personal Exercise & Homework Reports