Predictive Modeling Using Enterprise Miner Software

时间: 3 天

适用对象：
这个第三级别的课程是其他数据挖掘系列课程的基础，是数据分析员必备的技能。通过本课程的学习，学员将学会使用 Enterprise Miner 建立成功的模型。

课程描述：
这个三天的课程讲述在实际的业务数据上进行有效的数据挖掘的方法。课程主题包括：优化预测决定，比较预测模型， 部署预测模型，构建和调优多层感知器， ( 神经网络模型 ) ，构建和调整决策树模型等。

必备条件：
在参加这门课程之前 , 学员应该 ：

• 熟悉简单的回归建模的概念。
• 具有使用建立和管理 SAS 数据集的经验 , 完成如下课程的学习《 Introduction to Programming Concepts Using SAS Software 》　或　《 SAS Programming I: Essentials course 》。

课程内容：
介绍预测建模。

• 明确分析目标。
• 准备一个 Enterprise Miner 项目。
• 建造一个简单的 预测 模型。
• 调节预测。
• 优化预测决定 。
• 调优一个回归模型 。
• 比较预测模型 。
• 部署预测模型 。

参数化模型。

• 增强逻辑回归模型。
• 构建多层感知器 。
• 调优多层感知器 。
• 使用 可变的参数化模型。

预测算法。

• 构造决策树模型。
• 调整决策树模型。
• 聚合决策树模型。

使用产品： SAS Enterprise Miner。