(0A0U5) Классификация клиентов с использованием IBM SPSS Modeler (V16)

Цель курса

«Классификация клиентов с использованием IBM SPSS Modeler» - это однодневный курс средней сложности, описывающий использование IBM SPSS Modeler для прогнозирования категории, к которой принадлежит тот или иной клиент. Слушатели изучат модели вывода правил методом индукции, такие как CHAID и дерево C&R. Также в курсе рассматриваются традиционные статистические модели и модели машинного обучения. В курсе освещаются такие бизнес-вопросы, как: сменит ли абонент провайдера услуг, прореагирует ли клиент на определенную рекламную кампанию. Несмотря на то, что курс сфокусирован на классификации клиентов (в том числе студентов, пациентов, сотрудников компаний и т.д.) рассматриваемые технологии могут также применяться в таких вопросах как, к примеру, прогнозирование поломок деталей двигателя.

Для кого предназначен этот курс

Данный курс среднего уровня сложности является продолжением курса «Знакомство с IBM SPSS Modeler и процессом Data Mining» и предназначен для всех желающих познакомиться с технологиями моделирования, доступных в IBM SPSS Modeler для классификации клиентов по категориям. В первую очередь для аналитиков данных и бизнес-аналитиков.

Для успешного прохождения курса слушатели должны

• Необходим опыт работы в IBM SPSS Modeler, в том числе знакомство со средой, созданием рабочих потоков, импортом данных (узел Var. File), основными инструментами подготовки данных (узлы Type, Derive и Select), созданием отчетов (узлы Table и Data Audit) и созданием моделей.
• Необходимо предварительно пройти курс «Знакомство с IBM SPSS Modeler и процессом Data Mining».
• Знания / опыт в математической статистике приветствуются.

По окончании курса слушатели смогут:

• Строить деревья интерактивно при помощи моделей CHAID, C&R и Quest для прогнозирования категорийных показателей
• Строить деревья автоматически для прогнозирования категорийных показателей
• Использовать традиционные статистические модели Дискриминантный анализ и Логистическая регрессия для прогнозирования категорийных показателей
• Использовать модель Нейронная сеть для прогнозирования категорийных показателей

Основные темы:

• Классификация клиентов – обзор
• Упражнение: Изучение отклика на рекламную кампанию
• Построение дерева в интерактивном режиме с использованием модели CHAID
• Упражнение: Построение дерева CHAID в интерактивном режиме для прогнозирования оттока клиентов
• Упражнение: Оценка построенного дерева и получение прогноза модели
• Упражнение: Использование модели CHAID в интерактивном режиме для прогнозирования отклика на рекламную кампанию
• Построение дерева в интерактивном режиме с использованием моделей C&R и Quest
• Упражнение: Построение деревьев C&R и Quest в интерактивном режиме для прогнозирования оттока клиентов
• Упражнение: Использование моделей C&R и Quest в интерактивном режиме для прогнозирования отклика на рекламную кампанию
• Построение дерева в автоматическом режиме
• Упражнение: Построение дерева в автоматическом режиме для прогнозирования оттока клиентов
• Упражнение: Построение дерева в автоматическом режиме для прогнозирования отклика на рекламную кампанию
• Использование традиционных статистических моделей
• Упражнение: Использование моделей Дискриминантный анализ и Логистическая регрессия для прогнозирования оттока клиентов
• Упражнение: Использование моделей Дискриминантный анализ и Логистическая регрессия для прогнозирование отклика на рекламную кампанию
• Использование моделей машинного обучения
• Упражнение: Использование нейронных сетей для прогнозирования оттока клиентов
• Упражнение: Использование нейронных сетей для прогнозирования кредитного риска

Длительность: 

1 день