Detailní informace o školení

Outline in English Predictive Modeling Using Logistic Regression
Kód PMLR93 (dříve PMLR92)
Název Prediktivní modelování pomocí logistické regrese
Určení Statistika a analýzy
Úroveň 4
Délka standardně 2 dny, vždy 9-17 hodin (s pauzou na oběd)
Cena
  • 13.870,- Kč
  • 5.605,- Kč pro akademická pracoviště
  • sleva 5% až 20% při dvou a více účastnících z jedné firmy
  • uvedené ceny jsou bez DPH
Místo konání SAS, Na Pankráci 17-19, Praha 4 (3. patro budovy)
Jazyk
  • přednášky - čeština
  • školící materiály - angličtina
V ceně zahrnuto
  • přístup k PC (max. 1 účastník na 1 PC)
  • školící materiály
Doporučené kurzy před PRG1, ST193
Navazující kurzy CDALR, SURV
Online verze Life Web

Tento kurz pokrývá témata prediktivního modelování pomocí SAS/STAT softwaru s důrazem na použití PROC LOGISTIC. Kurz je určen analytikům, kteří navrhují prediktivní modely s využitím SAS. Diskutované případy a techniky jsou cíleny do oblasti databázového marketingu, řízení kreditních rizik, detekce podvodů a dalších aplikací z oblasti bankovnictví, finančních institucí, přímého marketingu, pojišťovnictví a telekomunikací. Obsahově související kurz CDAL92 je určen naopak vědcům z oblastí jako biologie či epidemiologie.

Před absolvováním tohoto kurzu byste měli mít znalosti v rozsahu kurzů PRG1 a ST193, tj.

  • zkušenosti se spouštěním programů a vytvářením tabulek v SAS
  • zkušenost s vytvářením statistických modelů v SAS
  • absolvován kurz statistiky, který zahrnuje lineární a logistickou regresi

Přínos pro účastníka

Kurz je zaměřen na prediktivní modelování s použitím modulu SAS/STAT, konkrétně procedury LOGISTIC. Postupně se budeme věnovat tématům jako je výběr proměnných, hodnocení kvality modelů, práce s chybějícími hodnotami a velkými soubory dat. Součástí jsou rovněž praktické návody včetně programů.

Obsah kurzu

Prediktivní modelování

  • business aplikace
  • analytické souvislosti

Odhad modelu

  • odhad parametrů
  • korekce na oversampling

Příprava vstupních proměnných

  • chybějící hodnoty
  • kategoriální vstupy
  • shluková analýza proměnných (variable clustering)
  • výběr množiny vysvětlujících proměnných

Hodnocení kvality modelu

  • ROC křivky and "Lift chart"
  • optimální mezní pravděpodobnost
  • K-S statistika
  • c statistika
  • ziskovost
  • hodnocení řady modelů

Další témata podle zájmu účastníků

Podělte se s námi o vaše nápady! Jsou zde další témata, která vám v kurzu chybí? Chtěli byste kurz uspořádat jinde nebo trochu jinak? Dejte nám o tom vědět na training@cze.sas.com.