IBM SPSS Modeler 18.2 - Einführung in Machine Learning Modelle mit dem SPSS Modeler - Schulung (2 Tage)

Kurzbeschreibung

Dieser zweitägie IBM-Kurs vermittelt den Teilnehmern die Grundlagen in überwachten Modellen, unüberwachten Modellen und Assoziationsmodellen mit dem IBM SPSS Modeler. Nach einer Einführung in die Taxonomie von Machine Learning Modellen lernen sie anhand praktischer Übungen und Beispielen die Vorhersage, ob Kunden ihre Subskription abbrechen, die Vorhersage der Eigenschaftswerte, die Segmentierung der Kunden auf Basis der Nutzung und die Durchführung einer Warenkorbanalyse kennen.

Voraussetzungen

• Kenntnisse der Geschäftsanforderungen

Seminarinhalt

Einführung in die Machine Learning Modelle
• Taxonomie von Machine Learning Modellen
• Ermittlung von Messwerten
• Taxonomie von überwachten Modellen
• Erstellung und Anwendung von Modellen in IBM SPSS Modeler

Überwachte Modelle - Entscheidungsbäume-CHAID
• CHAID Grundlagen für kategoriale Ziele
• Integration kategorialer und kontinuierlicher Prädiktoren
• CHAID Grundlagen für kontinuierliche Ziele
• Behandlung fehlender Werte

Überwachte Modelle - Entscheidungsbäume - C&R Tee
• C&R Tree Basics für kategoriale Ziele
• Integration kategorialer und kontinuierlicher Prädiktoren
• C&R Tree Basics für kontinuierliche Ziele
• Behandlung von fehlenden Werten

Bewertungsmaßstäbe für überwachte Modelle
• Bewertungsmaßstäbe für kategoriale Ziele
• Bewertungsmaßstäbe für kontinuierliche Ziele

Überwachte Modelle - Statistische Ziele
• Lineare Regression
• Grundlagen der linearen Regression
• Integration kategorialer Prädikatoren
• Behandlung fehlender Werte

Überwachte Modelle - Statistische Modelle für kategoriale Ziele
• Logistische Regression
• Grundlagen logistischer Regression
• Integration kategorialer Prädikatoren
• Behandlung fehlender Werte

Assoziationsmodelle - Sequenzerkennung
• Sequenzerkennung Grundlagen
• Behandlung fehlender Werte

Überwachte Modelle - Black-Box-Modelle
• Neuronale Netze
• Grundlagen der neuronalen Netze
• Integration kategorialer und kontinuierlicher Prädiktoren
• Behandlung fehlender Werte

Überwachte Modelle - Black-Box-Modelle
• Ensemble-Modelle
• Grundlagen der Ensemble-Modelle
• Verbesserung der Genauigkeit und Verallgemeinerbarkeit durch Boosting und Bagging
• Ensemble der besten Modelle

Unüberwachte Modelle - K-Means und Kohonen
• Grundlagen von K-Means
• Integration kategorialer Eingaben in K-Means
• Behandlung fehlender Werte in K-Means
• Grundlagen von Kohonen-Netzwerken
• Behandlung fehlender Werte in Kohonen

Unüberwachte Modelle - TwoStep und Anomalieerkennung
• TwoStep Grundlagen
• TwoStep-Annahmen
• Automatisches Finden des besten Segmentierungsmodells
• Grundlagen der Anomalieerkennung
• Behandlung fehlender Werte

Aufbereitung der Daten für die Modellierung
• Prüfung der Datenqualität
• Auswahl wichtiger Prädiktoren
• Abgleich der Daten

Zielgruppen

• Anwender
• Datenwissenschaftler
• Geschäftsanalysten

Preise und Termine

Software

IBM SPSS Modeler 18.2

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Seminarsprache

Wir bieten unsere Seminare hauptsächlich in deutscher Sprache an – je nach Wunsch aber gerne auch in Englisch oder einer anderen Seminarsprache. Bitte fragen Sie doch einfach bei uns an.