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Technique

Formation IBM SPSS Modeler (v18) - Modélisation prédictive pour les cibles continues

Cette formation explique comment utiliser IBM SPSS Modeler pour prédire un champ cible décrivant des valeurs numériques. Les participants y découvriront des modèles d'induction de règles tels que CHAID et C et R Tree. Ils seront également initiés aux modèles statistiques traditionnels tels que la régression linéaire. Ils découvriront enfin les modèles d’apprentissage automatique, tels que les réseaux de neurones. Les exemples de cas d'utilisation professionnelle incluent: la prédiction de la durée d'abonnement pour les journaux, des télécommunications et la durée de l'emploi, ainsi que la prédiction du montant des réclamations d'assurance.
Objectifs de cette formation IBM SPSS Modeler (v18) - Modélisation prédictive pour les cibles continues
  • Comprendre comment réaliser des modèles de prédiction en continu
  • Savoir construire un arbre de décisions interactif
  • Être capable de créer des modèles prédictifs
  • Savoir utiliser des modèles de Machine Learning
Public
  • Analystes IBM SPSS Modeler ayant suivi le cours d'Introduction à IBM SPSS Modeler et Data Science souhaitant se familiariser avec les techniques de modélisation disponibles dans IBM SPSS Modeler
Pré-requis
  • Expérience dans l'utilisation de IBM SPSS Modeler, y compris la connaissance de l'environnement Modeler, la création de flux, la lecture de fichiers de données, l'exploration de données, la définition de l'unité d'analyse, la combinaison de jeux de données, la dérivation et le reclassement de champs et des connaissances de base en modélisation
  • Avoir suivi la formation "IBM SPSS Modeler et Data Science (v18.1.1) - Introduction" (BI240) ou connaissances équivalentes
  • Disposez-vous des compétences nécessaires pour suivre cette formation ? Testez-vous !
Programme détaillé

Introduction à la prévision d'objectifs continus

  • Citer trois objectifs de modélisation
  • Citer deux questions d’activité impliquant la prévision d’objectifs continus
  • Expliquer le concept de niveau de mesure sur le terrain et ses implications pour la sélection d’une technique de modélisation
  • Énumérer trois types de modèles pour prédire des cibles continues
  • Déterminer le modèle de classification à utiliser

Construction interactive des arbres de décision

  • Expliquer comment CHAID fait pousser un arbre
  • Expliquer comment C et R Tree fait pousser un arbre
  • Construire des modèles CHAID et C et R Tree de manière interactive
  • Évaluer des modèles pour des cibles continues
  • Utiliser le nugget de modèle pour marquer des enregistrements

Construire votre arbre directement

  • Expliquer la différence entre CHAID et Exhaustive CHAID
  • Expliquer le renforcement et l’ensachage
  • Identifier la manière dont l'arbre de décision C et R élague
  • Citer deux différences entre CHAID et C et R Tree

Utiliser les modèles statistiques traditionnels

  • Expliquer les concepts clés pour Linear
  • Personnaliser les options dans le noeud linéaire
  • Expliquer les concepts clés pour Cox
  • Personnaliser les options dans le noeud Cox

Utilisation de modèles d'apprentissage machine

  • Expliquer les concepts clés de Neural Net
  • Personnaliser une option dans le noeud Neural Net
Les plus de cette formation IBM SPSS Modeler (v18) - Modélisation prédictive pour les cibles continues
  • Les nombreux ateliers qui accompagnent les différents modules de cette formation garantissent l'acquisition d'un savoir-faire pratique dans la création de modèle prédictif avec IBM SPSS Modeler.
  • La qualité d'une formation officielle IBM (remarque : support de cours en anglais).
Certification

Cette formation prépare au test suivant :

  • C2090-012
et entre en jeu dans le cursus de certification :
  • IBM Certified Associate - SPSS Modeler Professional

Informations

  • Durée : 1 Jour (7h)
  • Réf. : BI246
  • Réf. éditeur : 0A0V8G


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