Predictive Modeling mit IBM SPSS Modeler®

Veranstaltungsort

Wiesbaden

Kurslänge

2 Tage (09:30 - 16:00)

 
 

 

Alle, die bereits am Einsteigerkurs Data Mining teilgenommen haben oder vergleichbares Know-how besitzen und darüber hinaus den vollen Umfang der in IBM SPSS Modeler® enthaltenen Modellierungsverfahren kennenlernen wollen.

 

Lernziele

Nach Beendigung dieses Kurses werden Sie das Werkzeug IBM SPSS Modeler® optimal für ein hochwertiges Data Mining nutzen können. Sie verfügen danach über ein tiefgehendes Expertenwissen im Bereich Predictive Analytics. 

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.

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

Voraussetzung

Die Teilnehmer sollten bereits über Erfahrungen in der Anwendung von IBM SPSS Modeler® verfügen und die visuelle Programmieroberfläche sicher beherrschen. Dazu gehören das Erstellen von „Streams“, Kenntnisse im Bereich Data Understanding (z.B. Data-Audit- und Typ-Knoten) sowie Data Preparation (z.B. Auswahl- und Ableitungsknoten) und erste Erfahrungen bei der Modellentwicklung. Darüber hinaus sind ein statistisches Grundlagenwissen sowie Kenntnis des Prozessmodells CRISP-DM hilfreich.

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