(0A057) Расширенная подготовка данных в IBM SPSS Modeler (v18)

Цель курса

В данном курсе рассматриваются дополнительные возможности подготовки данных для успешного проекта по Data mining. Вы узнаете, как использовать функции, обрабатывать отсутствующие данные (пропуски), использовать дополнительные возможности работы с полями, работать с последовательными данными, применять расширенные методы создания выборок и повышать эффективность.

Для кого предназначен этот курс

Данный курс среднего уровня сложности предназначен для аналитиков и экспертов по данным, использующих IBM SPSS Modeler и желающих познакомиться с полным спектром инструментов, доступных в IBM SPSS Modeler, для подготовки исходных данных к моделированию.

Для успешного прохождения курса слушатели должны

• Необходимы общие технические знания.
• Необходим некоторый опыт работы в IBM SPSS Modeler, в том числе знакомство со средой, созданием рабочих потоков, чтением файлов и основными операциями исследования и манипуляций с данными в IBM SPSS Modeler.
• Рекомендуется предварительно пройти курс «Знакомство с IBM SPSS Modeler и процессом Data Mining».

По окончании курса слушатели смогут:

• Использовать функции работы с датами и строками, функции конвертации, статистические функции, а также функции для обработки пропусков
• Использовать узел Filler для изменения значений полей
• Использовать узел Binning для создания категорийных полей на основании значений числовых полей
• Использовать узел Transform для поиска наилучшей функции для изменения распределения значений полей
• Использовать функции для работы с последовательными данными
• Использовать узел Space-Time-Boxes для работы с геопространственными и временными данным
• Создавать выборки при работе в базовом и расширенном режимах узла Sample
• Разделять общую базу на обучающую и контрольную выборки при помощи узла Partition
• Использовать узел DataAudit для обработки пропусков и выбросов
• Использовать узел SetGlobals
• Использовать параметры
• Использовать циклические вычисления и вычисления по условию

Основные темы:

• Использование функций
• Использование функций
• Преобразования данных
• Преобразования данных
• Работа с последовательными данными
• Работа с последовательными данными
• Создание выборок и балансировка данных
• Создание выборок и балансировка данных
• Повышение эффективности
• Повышение эффективности