Advanced Predictive Modeling Using IBM SPSS Modeler (V16) (0A035G)

Kursbeschreibung Kurstermine Detaillierter Kursinhalt
 

Zielgruppe

This intermediate-level course is for users of IBM SPSS Modeler responsible for building predictive models (also known as classification models).

Voraussetzungen

You should have:

  • Completion of the course Introduction to IBM SPSS Modeler and Data Mining (V16) or experience in analyzing data with IBM SPSS Modeler.
  • Familiarity with basic modeling techniques, either through completion of the courses Classifying Customers Using IBM SPSS Modeler (V16) and Predicting Continuous Targets Using IBM SPSS Modeler (V16), or by experience with predictive models in IBM SPSS Modeler.

Kursinhalt

This course builds on the courses Classifying Customers Using IBM SPSS Modeler (V16) and Predicting Continuous Targets Using IBM SPSS Modeler (V16). It presents advanced techniques to predict categorical and continuous targets. Before reviewing the modeling techniques, data preparation issues are addressed such as partitioning and detecting anomalies. Also, a method to reduce the number of fields to a number of core fields, referred as components or factors, is presented. The next two modules focus on advanced predictive models, such as Decision List, Support Vector Machines and Bayes Net. Following this presentation, two modules present methods to combine individual models into a single model in order to improve predictive power, including running and evaluating many models in a single run, both for categorical and continuous targets.

Classroom Training

Dauer 1 Tag

Preis (exkl. MwSt.)
  • Deutschland: 790,- €
inkl. Verpflegung
Verpflegung umfasst:

  • Kaffee, Tee, Saft, Wasser, Cola
  • Gebäck und Süßigkeiten
  • Belegte Brötchen
  • Frisches Obst
  • Mittagessen in einem der naheliegenden Restaurants

Gilt nur bei Durchführung durch Fast Lane. Termine, die von unseren Partnern durchgeführt werden, beinhalten ggf. ein abweichendes Verpflegungsangebot.


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Dies ist ein FLEX™-Kurs.
Deutschland
09.01.2017 Berlin
06.03.2017 Frankfurt
02.05.2017 Stuttgart
26.06.2017 Hamburg
21.08.2017 München
16.10.2017 Düsseldorf
Schweiz
02.05.2017 Zürich
Österreich
21.08.2017 Wien (iTLS)

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