Predictive Modeling mit IBM SPSS Modeler®

Seminar für Interessierte, die bereits am Einsteigerkurs Data Mining teilgenommen haben oder vergleichbares Know-how besitzen und nun den vollen Umfang der Modellierungsverfahren des IBM SPSS Modeler® kennenlernen wollen.

Termine Offene Schulungen


    Auf Anfrage  


Lernziele und Agenda

Ziele:

  • Optimale Nutzung des IBM SPSS Modelers® für hochwertiges Data Mining
  • Erwerb von tiefgehendem Expertenwissen im Bereich Predictive Analytics. 
Agenda:
  • Vertiefung der Datenaufbereitung 
  • Erkennung von Anomalien und Ausreißern 
  • Univariate Zusammenhänge 
  • Auswahl von Prädiktorvariablen 
  • Entscheidungsbäume und Entscheidungslisten 
  • Lineare multiple und logistische Regression 
  • Neuronale Netze 
  • Metamodelling 
  • Automatische Modellauswahl 
  • Assoziations- und Sequenzanalyse 
 Optional: 
  • Faktorenanalyse zur Datenreduktion 
  • Clusterung von Fällen

Inhalt

Dieser Kurs macht Sie vertraut mit den gängigen Modellierungstechniken im IBM SPSS Modeler® und seinen Modulen. 

Zu den Verfahren dieses Kurses gehören Neuronale Netze, verschiedene Entscheidungsbaum-Algorithmen, Regressionen und Assoziations- und Sequenzanalysen.

Zusätzlich werden Ihre Kenntnisse im Bereich der Datenaufbereitung und -verdichtung vertieft. Einen anderen Schwerpunkt bilden Ansätze im IBM SPSS Modeler®, die Sie bei der Auswahl des geeigneten Modells unterstützen. Das viel diskutierte Metamodelling, mit der zugehörigen Modellevaluation und -auswahl, runden den Kurs ab.

Elementarer Bestandteil des Kurses ist das intensive Einüben der Prozeduren, da nur auf diesem Weg ein höchst möglicher Lernerfolg erzielt werden kann.

INHOUSE-SEMINAR

Seminardurchführung am Standort des Kunden

1.290,00
pro Tag bis 4 Teilnehmer zzgl. gesetzlicher USt

  • Alle Inhalte der Inhouse-Seminare werden individuell zugeschnitten und zielgruppenspezifisch vermittelt.
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    .
  • Empfohlene Seminardauer: 2 Tage
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  • Telefon: +49 611 531 500 91
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Ideal für das Home-Office oder dezentrale Arbeitsgruppen

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