Formation Construction de typologie et modèles d'association avec IBM SPSS Modeler (v16)
Formation
À Levallois-Perret
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Description
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Typologie
Formation
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Lieu
Levallois-perret
Expérience quant à l'utilisation de IBM SPSS Modeler, incluant une connaissancede la création de flux, de l'enregistrement de fichiers de données, de l'évaluation de la qualité de données et du traitement de données manquantes, de la manipulation de base de données, et de la création de modèles.
Les sites et dates disponibles
Lieu
Date de début
Date de début
Les Avis
Les matières
- Association
Le programme
Introduction à la modélisation d'association et de mise en grappe Mise en grappe Règles d'association Détection de séquence Quelle technique utiliser et quand l'utiliser? Techniques de mise en grappe Principes de mise en grappe Exploration de mise en grappe à K moyennes Examen de nœuds à K moyennes Exploration de profils de mise en grappe Mise en grappe avec un réseau de Kohonen Examen du nœud de Kohonen Processus de mise en grappe en deux étapes Examen de l'algorithme de processus en deux étapes La boîte de dialogue du processus en deux étapes Règles d'association Examen de l'algorithme de détection d'association Apriori Exploration du type de nœud pour la règle d'association Exploration de la boîte de dialogue du modèle de nœud Apriori Identification des règles de navigation et des statistiques d'affichage Utilisation des associations Exploration de la boîte de dialogue de création d'un ensemble de règles Examen de l'ensemble de règles dans un flux Déploiement et configuration d'un cube dynamique Règles d'association Exploration de l'algorithme Apriori Exploration de l'algorithme Carma Options avancées du modèle Apriori Exploration des mesures d'évaluation du modèle Apriori Options avancées du modèle Carma Choix d'une méthode et options avancées Données manquantes et règles d'association Détection de séquence Discussion sur les données Ajout d'un nœud de service Exploration des séquences Ensembles de règles Soutien des règles Tri des ensembles de règles Prédictions de modèle Détection avancée de séquence Exploration du nœud de séquence Les options avancées du nœud de séquence Examen des lignes directrices du champ de temps Génération de résultats de séquence Génération et modification d'un ensemble de règles Exploration des résultats Valeurs aberrantes et données anormales Que sont les données anormales? Valeurs aberrantes dans des champs de catégorie Valeurs aberrantes dans des champs continus Valeurs aberrantes dans deux types de champs Valeurs aberrantes dans deux champs continus Examen du nœud de détection d'anomalie Détection d'anomalie
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