Courses > Business Analytics > Прогнозирование непрерывных показателей в IBM SPSS Modeler (v18.1.1)

CourseViewByUNPortlet

Actions
Loading...

Прогнозирование непрерывных показателей в IBM SPSS Modeler (v18.1.1)

Predictive Modeling for Continuous Targets Using IBM SPSS Modeler (v18.1.1)

  • Код курса: 0A0V8
  • Продолжительность: 1 день
  • Цена курса (очно): о возможности и стоимости обучения уточняйте информацию у менеджеров по телефону: +7 (727) 257-66-55.
  • Цена курса (удаленно): -
  • Язык материалов: en

Цель курса

Данный курс дает необходимые теоретические знания и практические навыки для прогнозирования непрерывных (числовых) показателей в IBM SPSS Modeler. Слушатели изучат модели вывода правил методом индукции, такие как CHAID и дерево C&R, традиционные статистические модели, такие как линейная регрессия и регрессия Кокса, а также модели машинного обучения. Рассматриваемые технологии могут применяться для решения таких бизнес-задач, как прогноз продолжительности подписки на периодические издания или телекоммуникационные услуги, прогноз суммы выплат по страховым случаям, а также других подобных задач.

Для кого предназначен этот курс

Данный курс среднего уровня сложности является продолжением курса «Знакомство с IBM SPSS Modeler и наукой о данных» и предназначен для всех желающих познакомиться с методами прогнозирования непрерывных (числовых) показателей. В первую очередь курс будет полезным для аналитиков данных и бизнес-аналитиков.

Для успешного прохождения курса слушатели должны

  • Предварительно пройти курс "Знакомство с IBM SPSS Modeler и наукой о данных".
  • Необходим опыт работы в IBM SPSS Modeler, включающий такие навыки, как создание рабочих потоков, импорт данных, преобразование данных, установка единицы анализа, объединение данных и создание моделей.

По окончании курса слушатели смогут:

  • Строить модели CHAID и C&R в интерактивном и автоматическом режимах для прогнозирования непрерывных показателей
  • Строить традиционные статистические модели для прогнозирования непрерывных показателей
  • Строить нейронные сети для прогнозирования непрерывных показателей

Основные темы:

  • Основы моделирования
  • Упражнение: Основы моделирования
  • Построение дерева решений в интерактивном режиме
  • Упражнение: Построение дерева решений в интерактивном режиме
  • Построение дерева решений в автоматическом режиме
  • Упражнение: Построение дерева решений в автоматическом режиме
  • Использование традиционных статистических моделей
  • Упражнение: Использование традиционных статистических моделей
  • Использование моделей машинного обучения
  • Упражнение: Использование моделей машинного обучения