Здесь Вы можете заказать интересующие Вас курсы,
заполнив Заявку на обучение

Заявка на обучение
Главная \ Каталог курсов \ IBM \ IBM Analytics \ (0A0V5) Прогнозирование количественных показателей с использованием IBM SPSS Modeler (V16)

(0A0V5) Прогнозирование количественных показателей с использованием IBM SPSS Modeler (V16)

Дни 1 день
Дата курса
Цена:
19 538 руб.
Кол-во:
поделиться


Цель курса

Курс «Прогнозирование количественных показателей с использованием IBM SPSS Modeler» дает необходимые теоретические знания и практические навыки для прогнозирования количественных (непрерывных) показателей в IBM SPSS Modeler. Слушатели изучат модели вывода правил методом индукции, такие как CHAID и дерево C&R. Также в курсе рассматриваются традиционные статистические модели, такие как линейная регрессия, и модели машинного обучения. Рассматриваемые технологии могут применяться для решения таких бизнес-задач, как: прогноз продолжительности подписки (на периодические издания, телекоммуникационные услуги), прогноз суммы выплат по страховым случаям, прогноз объёма продаж.

Для кого предназначен этот курс

Данный курс среднего уровня сложности является продолжением курса «Знакомство с IBM SPSS Modeler и процессом Data Mining» и предназначен для всех желающих познакомиться с технологиями моделирования, доступных в IBM SPSS Modeler, для прогнозирования количественных (числовых) показателей. В первую очередь для аналитиков данных и бизнес-аналитиков.

Для успешного прохождения курса слушатели должны

  • Необходимо предварительно пройти курс «Знакомство с IBM SPSS Modeler и процессом Data Mining».
  • Необходим опыт работы в IBM SPSS Modeler, в том числе знакомство со средой, созданием рабочих потоков, импортом данных (узел Var. File), основными инструментами подготовки данных (узлы Type, Derive и Select), созданием отчетов (узлы Table и Data Audit) и созданием моделей.

По окончании курса слушатели смогут:

  • Строить модели CHAID и C&R в интерактивном и автоматическом режимах для прогнозирования количественных показателей
  • Строить линейную регрессию и регрессию Кокса для прогнозирования количественных показателей
  • Строить нейронные сети для прогнозирования количественных показателей

Основные темы:

  • Введение
  • Упражнение: Изучение заработной платы сотрудников
  • Построение дерева в интерактивном режиме
  • Упражнение: Построение дерева CHAID в интерактивном режиме для прогнозирования размера страховой претензии
  • Упражнение: Построение дерева C&R в интерактивном режиме для прогнозирования размера страховой претензии
  • Упражнение: Построение моделей CHAID и C&R в интерактивном режиме для прогнозирования заработной платы сотрудников
  • Построение дерева в автоматическом режиме
  • Упражнение: Построение моделей CHAID и C&R в автоматическом режиме для прогнозирования размера страховой претензии
  • Упражнение: Построение моделей CHAID и C&R в автоматическом режиме для прогнозирования заработной платы сотрудников
  • Использование традиционных статистических моделей
  • Упражнение: Использование линейной регрессии для прогнозирования размера страховой претензии
  • Упражнение: Использование регрессии Кокса для прогнозирования срока владения кредитной картой
  • Упражнение: Использование линейной регрессии и регрессии Кокса для прогнозирования зработной платы сотрудников и продолжительности работы в компании
  • Использование моделей машинного обучения
  • Упражнение: Использование нейронных сетей для прогнозирования размера страховой претензии
  • Упражнение: Использование нейронных сетей для прогнозирования заработной платы сотрудников

Длительность: 

1 день