로지스틱 회귀를 이용한 예측 모델링

로지스틱 회귀를 이용한 예측 모델링 (Predictive Modeling Using Logistic Regression)

교육 기간 : 2일(12시간)

교육 대상
이 과정은 SAS 소프트웨어의 프로그래밍 경험을 가진 예측 모델러 및 데이터 분석가를 대상으로 합니다. 데이터베이스 마케팅, 신용 위험 평가, 부정 검출, 은행, 금융 서비스, 마케팅, 보험, 통신 등에 적용할 수 있는 예측 모델링 응용에 사용할 수 있는 예측 모델을 구축하는 방법을 주로 다룹니다. 추론 통계학에 관심 있는 생물 통계학자 또는 전염 병리학자는 로지스틱 회귀를 이용한 범주형 데이터 분석 교육과정을 수강해야 합니다.

과정 소개
이 과정은 SAS/STAT^® 소프트웨어의 LOGISTIC 프로시저를 사용하여 예측 모델을 구축하는 방법을 다룹니다. 그리고 변수 선택, 모형 평가, 결측값 처리, 큰 데이터셋에 대한 효과적인 기법 등에 대해서도 소개합니다.

선수 지식
이 과정 참석 전에, 아래의 내용이 가능해야 합니다.
- SAS 프로그램 실행 및 SAS 데이터셋 생성 ( SAS^® Programming I 교육과정 )
- SAS 소프트웨어를 사용하여 통계 모형 구축
- 선형 회귀와 로지스틱 회귀에 대한 개념 및 기초 분석 ( 기초 통계 분석 교육과정 )

교육 내용

예측 모델링	- 예측 모델의 비즈니스 응용 - 분석적 어려움
모형의 적합	- 모수 추정 - Over Sampling에 대한 보정
입력 변수의 준비	- 결측값 처리 - 범주형 입력 변수의 처리 - 변수의 군집화 - 서브셋 선택
모형의 성능 평가	- ROC 곡선 및 리프트 그래프 - 최적의 경계값 결정 - K-S 통계량
비선형성 및 교호 작용	- 확인 및 검출 - 고급 모델링 기법

사용 소프트웨어
SAS/STAT^®

교육 교재
Predictive Modeling Using Logistic Regression Course Notes