Come posso migliorare le performance di un modello analitico mediante la trasformazione dei dati?

I dati sono sicuramente l’ingrediente principale di ogni progetto analitico. Tuttavia, il dato grezzo raramente è pronto per le analisi e pertanto dev’essere correttamente processato al fine di garantire le migliori performance possibili al modello.

Tra le diverse tecniche di Data Pre-processing che si possono implementare nella fase preliminare di un processo analitico, la trasformazione dei dati è una delle più importanti ed interessanti.

Questa fase consiste nell’applicazione di una formula matematica al dato, permettendo così di trasformarlo in un formato più idoneo per estrazione delle informazioni da esso contenute. Vediamo come utilizzarle ed i benefici che possono comportare.

Partecipa a questo webinar e scoprirai:

• perchè trasformare i dati prima di un modello analitico predittivo
• le principali metodologie di trasformazione
• input categorici vs input numerici
• come applicare le trasformazioni ad un modello (demo live).

Relatori

Sono laureato presso l’Università Cattolica del Sacro Cuore in Scienze dell'Economia e della Gestione Aziendale. Il mio percorso in SAS inizia dalla selezione per una Masterclass, un programma specifico volto a formare giovani neolaureati, in ambito SAS Analytics. All’interno del Team Education, sono specializzato in corsi SAS Analytics, BI e Data Mining-Machine Learning, rivolti sia a clienti e Partner SAS che agli studenti universitari. Mi occupo inoltre dello sviluppo di nuovi corsi in ambito Analytics e la creazione di contenuti multimediali per la formazione online.