SAS^® Data Mining  고급: 예측 모델링

SAS^® Data Mining 고급: 예측 모델링

교육 기간 : 2일(12시간)

교육 대상
SAS® Enterprise Miner 사용자로 고급 예측 모델링 기법을 배우고자 하는 분을 대상으로 합니다.

교육 목표
Data Mining의 고급 예측 모델링 기법의 이론을 이해하고 SAS® Enterprise Miner를 통해 구현된 모델 결과를 분석할 수 있도록 합니다.

과정 소개
이 과정은 Data Mining의 주요 예측 모델링 기법 및 고급 예측 모델링 기법에 대한 이론을 소개하고, SAS® Enterprise Miner를 이용한 다양한 실습을 통해 해당 기법들을 구현하는 방법을 소개합니다.

선수 지식
이 과정의 추천 선수 과정은 "SAS Data Mining 입문: 예측 및 탐색 모델링"입니다

교육 내용

주요 예측 모델링 기법의 소개	- Data Mining 개념 및 SAS® Enterprise Miner 기능 소개 - 주요 예측 모델링 기법 소개(Decision Tree, Regression, Neural Network)
차원 축소 기법	- 주성분 분석(Principal Component Analysis)의 소개 - 변수 클러스터링(Variable Clustering)의 소개
연속형 변수 선택 기법	- 부분 최소 제곱 회귀분석(Partial Least Squares Regression)의 소개 - LARS/LASSO 기법의 소개
명목형 변수 선택 및 모델 평가	- 명목형 변수에 대한 Input Recoding 방법 소개 - Empirical Logit 및 모델 평가 방법 소개
고급 예측 모델링 기법	- Support Vector Machine(SVM) 방법 소개 - Random Forest 방법 소개
다중 Target 예측 기법	- Two Stage Model의 소개 - 일반화된 Profit Matrix 소개

사용 소프트웨어
SAS^® Enterprise Miner