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Cluster Analysis

 
Obiettivi

Il corso esamina le implicazioni teoriche e pratiche di una vasta gamma di tecniche di clustering attualmente disponibili in SAS. Verranno trattate la preparazione dei dati per il clustering, il clustering di variabili, il metodo
k-nearest-neighbor, il metodo delle k-medie, le tecniche di clustering gerarchico e il fuzzy clustering.
In particolare fornisce gli strumenti necessari per:

  • preparare ed esplorare i dati per la cluster analysis
  • distinguere tra le differenti tecniche di clustering
  • valutare i risultati di una cluster analysis
  • determinare il numero appropriato di cluster 
  • descrivere i cluster
assegnare le osservazioni ai cluster.
a chi è rivolto
Statistici con un livello intermedio o senior, analisti ed esperti data mining
Requisiti
Argomenti

Introduzione
• Tipologie di clustering
• Misure di similarità
• Normalità multivariata
• Matrici di classificazione

Preparazione  dei dati
• Clustering di variabili
• Rappresentazioni grafiche dei cluster
• Costruzione di cluster allungati più sferici
• La standardizzazione delle variabili

Tecniche Scissorie
• Metodo delle K-medie
• Clustering non parametrico

Tecniche Gerarchiche
• Metodi di clustering gerarchici

Valutazione dei risultati
• Determinare il numero dei cluster
• Analisi della composizione dei cluster
• Effettuare lo scoring di nuove osservazioni

Analisi Discriminante Canonica (CDA)
• Introduzione all’analisi discriminante canonica

Fuzzy Clustering
• Realizzare la fuzzy clustering con la procedura FACTOR
• Interpretare dell’output

 
 
Formazione
Durata
2 giorni
Quota
1.200,00 Euro + IVA
Questo corso fa parte del percorso formativo
ANALISTA STATISTICO
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Come partecipare
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