SAS® Enterprise Miner 分析の応用 (3日間)

178,200円(本体価格 165,000円)/チケット捺印数:3

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

SAS Enterprise Miner