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SAS Enterprise Miner: corso avanzato

 
Obiettivi

Il corso insegna come ottimizzare le performance dei modelli predittivi, visti nel corso base.
In particolare vengono affrontati gli argomenti per:

  • l’uso di tecniche avanzate per la selezione dell’input e l’assessment del modello
  • costruire e valutare modellii two-stage e multi-stage
  • valutare la variabilità delle performance dei modelli.
a chi è rivolto
Specialisti di analisi dati.
Requisiti
È richiesta la partecipazione al corso “SAS Enterprise Miner: corso base” e la familiarità con le tecniche di regressione.
Argomenti

Review delle tecniche di modellazione predittiva
• Creazione di un modello con SAS Enterprise Miner

Miglioramento della selezione dell’input
• Univariate screening
• Componenti principali
• Clustering di variabili
• Categorical input recoding
• Regressione

Adeguatezza del modello
• Plot di logit empirica
• Trasformazione dell'input

Assessment Generalized Profit
• Case-dependent profits
• Generalized Profit Plots
• Total profit fraction plot

Costruzione e valutazione di un modello Two-Stage
• Costruzione di un modello interval target
• Valutazione del modello senza matrice di profitto
• Distribuzione non-normal degli errori
• Regression tree
• Network model

Limiti predittivi
• Profit variability
• Profit Plot generalizzati con limiti di predittivi.

 
Formazione
Durata
2 giorni
Quota
1.200,00 Euro + IVA
Questo corso fa parte dei percorsi formativi
DATA MINER
  Date del corso
Come partecipare
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