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Formation Introduction à IBM SPSS Modeler et au Data Mining V16

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À Levallois-Perret

1100 
HT
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Infos importantes

Typologie Formation
Lieu Levallois-perret
  • Formation
  • Levallois-perret
Description

Cette formation présente les principes de base de l'utilisation d'IBM SPSS Modeler. Les théories et les méthodes pratiques de l'exploration de données sont illustrées à l'aide de la méthodologie CRISP-DM

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Levallois-Perret
22/24 Rue du Président Wilson, 92300, (92) Hauts-de-Seine, France
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Qu'apprend-on avec cette formation ?

Data mining

Programme

Introduction à l'exploration de données

Présenter 2 exemples d'exploration de données Expliquer les étapes de la méthodologie CRISP-DM Décrire des projets d'exploration de données réussis et les raisons d'un échec Décrire les compétences nécessaires à l'exploration de données

Utilisation de SPSS Modeler v16

Décrire les différentes zones de l'interface utilisateur de Modeler Utiliser les noeuds et super noeuds Exécuter, ouvrir et enregistrer un flux Accéder à la fonction d'aide dans SPSS Modeler

Découverte de l'exploration de données

Expliquer les principaux concepts de l'exploration de données Créer un modèle Déployer un modèle

Collecte des données initiales

Expliquer les concepts « structure de données », « enregistrements », « unité d'analyse » et « stockage » Importer des fichiers Microsoft Excel Importer des fichiers IBM SPSS Statistics Importer des fichiers textes Importer à partir d'une base de données Exporter des données vers différents formats

Compréhension des données

Examiner les distributions des champs qualitatifs et continus Expliquer les méthodes les plus courantes de gestion des données manquantes Expliquer les méthodes les plus courantes de gestion des valeurs éloignées Expliquer comment vérifier la qualité des données et sélectionner des enregistrements valides à l'aide de Modeler

Définition de l'unité d'analyse

Supprimer les enregistrements en double Agréger des données Créer des champs booléens Restructurer des champs continus

Intégration des données

Ajouter des enregistrements de plusieursensembles de données dans un seul ensemble Ajouter des champs de plusieurs ensembles de données dans un seul ensemble Utiliser l'échantillonnage à des fins de test

Calcul et remplacement des valeurs des champs

Utiliser les expressions CLEM (Control Language for Expression Manipulation) pour transformer des données Utiliser le noeud Derive (Calculer) pour créer un nouveau champ et le noeud Filler (Remplacer) pour remplacer les valeurs d'un champ Expliquer comment générer automatiquement un noeud Derive (Calculer) Utiliser le noeud Reorder (Réorganiser) pour réorganiser les champs

Recherche de relations

Examiner la relation entre deux champs qualitatifs Examiner la relation entre deux champs quantitatifs Examiner la relation entre deux champs qualitatif et quantitatif

Introduction à la classification

Différencier la modélisation prédictive des autres types de modélisation Distinguer les différents types de modèles prédictifs Exécuter CHAID en mode interactif Exécuter CHAID et divers modèles en mode automatique


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