Eğitim İçeriği
Giriş
- Gelişmiş analiz ve veri madenciliğine genel bakış
- CRISP-DM genel bakışı
- Modeler UI'nin anlasılması
- Akışları oluşturma mekanizmalarının anlaşılması
Veriyi Anlamak
- Veriyi Modeler'e okuma
- Ölçüm düzeyi ve alan rolleri
- Data audit düğümünü kullanma
Veri Hazırlama
- Durum seçimi
- Kategorik değerlerin yeniden sınıflandırılması
- Append düğümünü ve merge düğümünü kullanma
- Alan türetme
Modellenme
- Modellene genel bakış
- Partition düğümünü kullanma
- CHAID modeli oluşturma
- Model değerlendirmesi
Değerlendirme ve Dağıtım
- Analysis ve evaluation düğümünü kullanma
- Yeni veriyi puanlama ve dışa aktarma
- Flat file düğümünü kullanma
Sorun Giderme
Özeti ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Veri madenciliği arka planı gerektirmez
Kitle
- Veri analisti
- SPSS Modeler hakkında öğrenmek isteyen herkes
Danışanlarımızın Yorumları (5)
öğretmen konusunda bilgiyi nasıl paylaştığını gösteriyor
john ernesto ii fernandez - Philippine AXA Life Insurance Corporation
Eğitim - Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
Yapay Zeka Çevirisi
Eğitmenle açık tartışma
Tomek Danowski - GE Medical Systems Polska Sp. Z O.O.
Eğitim - Process Mining
Yapay Zeka Çevirisi
Çok faydalı çünkü verilerimizi bağlamında ne yapabileceğimize dair anlamamda yardımcı oluyor. Ayrıca bana da yardımcı olacak
Nicolas NEMORIN - Adecco Groupe France
Eğitim - KNIME Analytics Platform for BI
Yapay Zeka Çevirisi
Gerçekten ellerden geçiren egzersizleri keyifle yaptım.
Yunfa Zhu - Environmental and Climate Change Canada
Eğitim - Foundation R
Yapay Zeka Çevirisi
Richard's training style kept it interesting, the real world examples used helped to drive the concepts home.
Jamie Martin-Royle - NBrown Group
Eğitim - From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Yapay Zeka Çevirisi