### SPSS Modeler 讲义知识点解析
#### 一、讲师背景及专业领域介绍
- **姓名**: 李御玺
- **学历**: 国立台湾大学资讯工程博士
- **现职**: 铭传大学资讯工程学系教授兼系主任暨所长
- **经历**:
- 铭传大学资料探勘研究中心主任
- 中华资料采矿协会理事
- 中国厦门大学数据挖掘中心顾问
- 中国人民大学数据挖掘中心顾问
- IBM SPSS China 数据挖掘顾问
- SAS Taiwan 数据挖掘顾问
- **专长**:
- 数据挖掘 (Data Mining)
- 文本挖掘 (Text Mining)
李御玺教授在数据科学领域的成就卓著，拥有丰富的学术与实践经验，特别是在数据挖掘和文本挖掘方面有着深入的研究。他不仅担任了多家知名机构的数据挖掘顾问，还在多所高校任教并指导学生进行数据挖掘相关的研究。
#### 二、学术成果
根据提供的部分文件内容，李御玺教授在国际顶尖期刊上发表过多篇论文，包括但不限于：
- **Applied Intelligence** (SCI, Impact Factor: 1.853, EI)
- **Journal of Data Analysis** (JEL, e-JE, EconLit, CIS)
- **Information Sciences** (SCI, Impact Factor: 3.643, EI)
- **Expert Systems with Applications** (SCI, Impact Factor: 1.854, EI)
- **Behavior and Information Technology** (SCI, Impact Factor: 0.856, SSCI Impact Factor: 0.856)
- **Journal of the American Society for Information Science and Technology** (SCI, Impact Factor: 2.005, SSCI Impact Factor: 2.005, EI)
- **Pattern Recognition** (SCI, Impact Factor: 2.632, EI)
这些论文覆盖了数据挖掘、文本挖掘等多个领域，体现了李教授在这些领域的深厚理论基础和实践能力。
#### 三、产业应用案例
1. **银行业**:
- **台新银行** (2002~2008):
- 合作重点在于利用数据挖掘工具解决业务问题。
- 使用的数据挖掘工具包括 IBM Intelligent Miner、SPSS Clementine (即现在的 IBM SPSS Modeler)、Unica (IBM Unica)、SAS Base 和 Microsoft SQL Server。
- 实施了多项营销项目，如信贷专案、代缴专案、台证静止户专案等。
- 成功案例表明通过数据挖掘技术的应用能够显著提高业务效率和收益。
- **联邦银行** (2002~2007):
- 主要关注信用卡的信用风险管理。
- 执行了为期四年的国科会产学合作计划。
- **远东银行** (2012~至今):
- 运用数据挖掘工具解决实际业务问题。
- 具体案例包括客户年收入预测 (Proxy Income) 和交叉销售 (Cross Selling) 等。
2. **其他行业应用**:
- **通信业** (2001~)
- **零售业** (2003~)
- **政府** (2010~)
- **保险业** (2012~)
通过这些案例可以看出，数据挖掘技术在各行各业都有着广泛的应用前景，并且能够在实际工作中带来显著的经济效益和社会价值。
#### 四、SPSS Modeler 的应用
- **SPSS Modeler** (原名为 SPSS Clementine) 是一款强大的数据挖掘软件，由 IBM 开发。
- 它提供了图形化界面，使得用户可以直观地构建复杂的数据流，并执行各种数据分析任务。
- 在上述案例中，SPSS Modeler 被广泛应用于各个行业的数据挖掘项目中，包括但不限于：
- 银行信贷风险评估
- 客户行为分析
- 产品推荐系统
- 销售预测
- 市场细分
李御玺教授的数据挖掘课程讲义涵盖了数据挖掘的基本概念、常用工具和技术以及在不同行业的实际应用案例，对于学习数据挖掘技术和方法具有极高的参考价值。通过对这些知识点的学习和理解，可以帮助我们更好地掌握数据挖掘的核心技术和应用场景，从而在实践中解决问题、创造价值。
