SAS® Enterprise Miner™ 分析の応用 (3日間)
価格:165,000円(税抜) /チケット捺印数:3
※適用される消費税が別途加算されます。
受講対象
SAS Enterprise Minerを用いて分析を行いたい方
前提知識
下記3コースを受講済みか、同程度の知識のある方
もしくは、
さらに下記のコースを受講済みか、SAS Enterprise Minerを使用した分析経験のある方が望ましい
学習内容
パターン発見(セグメンテーション、アソシエーション、およびシーケンス分析)や予測モデリング(決定木(ツリー)、回帰、およびニューラル・ネットワーク)といったデータ・マイニングにおける分析手法を、SAS Enterprise Minerを利用して実現する方法を紹介します。
コンテンツ
- ■ はじめに
- ・SAS Enterprise Miner入門
- ■ 用意されたデータにアクセスして評価する
- ・SAS Enterprise Miner でプロジェクト、ライブラリ、およびダイアグラムの作成
- ・データソースの定義
- ・データソースの探索
- ■予測モデリング入門:予測モデリングの基本および決定木
- ・決定木(ツリー)の育成
- ・決定木における複雑度の最適化
- ・その他の診断ツールについて (自己学習)
- ・決定木(ツリー)の自律的な成長のオプション(自己学習)
- ■予測モデリング入門:回帰
- ・回帰における入力の選択
- ・回帰における複雑度の最適化
- ・回帰モデルの解釈
- ・入力の変換
- ・カテゴリカルな入力
- ・多項式回帰(自己学習)
- ■予測モデリング入門:ニューラル・ネットワークと他のモデリング・ツール
- ・入力の選択
- ・学習の停止
- ・他のモデリング・ツール(自己学習)
- ■ モデルの評価(アセスメント)
- ・モデルの当てはまりに関する統計量
- ・統計的なグラフ
- ・セパレート・サンプリングの調整
- ・利益行列
- ■ モデルの適用
- ・内部でスコアリングされたデータセット
- ・スコアコードのモジュール
- ■ パターン発見の概論
- ・クラスター分析
- ・マーケット・バスケット分析(自己学習)
- ■ 専門的なトピック
- ・アンサンブルモデル
- ・変数の選択
- ・カテゴリカルな入力の併合
- ・代理モデル
- ・SAS Rapid Predictive Modeler
対象プロダクト