Schulungsübersicht
Einführung
- Überblick über fortgeschrittene Analyse und Data Mining
- Überblick über CRISP-DM
- Verständnis der Modeler-Oberfläche
- Mechanismen des Erstellens von Streams verstehen
Datenverstehen
- Einfügen von Daten in den Modeler
- Messungsebene und Feldrollen
- Verwendung des Datenaudit-Node
Datenbereitung
- Fallauswahl
- Klassifizierung kategorischer Werte
- Verwendung des Append-Node und Merge-Node
- Felder ableiten
Modellierung
- Überblick über Modellierung
- Verwendung des Partition-Node
- Erstellen eines CHAID-Modells
- Modellauswertung
Bewertung und Bereitstellung
- Verwendung von Analyse- und Bewertungsnode
- Bewerten neuer Daten und Exportieren
- Verwendung des Flat File Node
Problemlösung
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Keine Datenanalyse-Hintergrundkenntnisse erforderlich
Zielgruppe
- Datenanalysten
- Jeder, der mehr über SPSS Modeler erfahren möchte
Erfahrungsberichte (5)
wie der Trainer sein Wissen im Unterrichtsthema zeigt
john ernesto ii fernandez - Philippine AXA Life Insurance Corporation
Kurs - Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
Maschinelle Übersetzung
Offene Diskussion mit dem Trainer
Tomek Danowski - GE Medical Systems Polska Sp. Z O.O.
Kurs - Process Mining
Maschinelle Übersetzung
Sehr nützlich, weil es mir hilft zu verstehen, was wir mit den Daten in unserem Kontext tun können. Es wird mich auch dabei unterstützen
Nicolas NEMORIN - Adecco Groupe France
Kurs - KNIME Analytics Platform for BI
Maschinelle Übersetzung
Ich habe die Übungen mit der Hand-zu-Hand-Methode wirklich genossen.
Yunfa Zhu - Environmental and Climate Change Canada
Kurs - Foundation R
Maschinelle Übersetzung
Richard's training style kept it interesting, the real world examples used helped to drive the concepts home.
Jamie Martin-Royle - NBrown Group
Kurs - From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Maschinelle Übersetzung