Analiza skupień w R i SAS

Opis

Szkolenie koncentruje się na zaawansowanych technikach analizy skupień z wykorzystaniem środowisk R i SAS. Program obejmuje teorię i praktyczne zastosowanie różnorodnych metod klasteryzacji oraz ich implementację w obu środowiskach. Uczestnicy poprzez warsztaty praktyczne uczą się dobierać i stosować odpowiednie techniki segmentacji w zależności od charakterystyki danych i celu analizy. Zajęcia prowadzone są w formie intensywnych warsztatów z wykorzystaniem rzeczywistych zbiorów danych.

Profil uczestnika

• Analitycy danych pracujący w R i SAS
• Data Scientists
• Specjaliści ds. segmentacji klientów
• Badacze rynku
• Analitycy marketingowi
• Eksperci ds. analizy behawioralnej
• Specjaliści ds. uczenia maszynowego

Agenda

1. Wprowadzenie do analizy skupień
• Metody hierarchiczne
• Metody niehierarchiczne
• Miary odległości
• Przygotowanie danych
2. Zaawansowane techniki klasteryzacji
• Klasteryzacja rozmyta
• Metody gęstościowe
• Modele mieszane
• Walidacja wyników
3. Implementacja w R i SAS
• Porównanie środowisk
• Optymalizacja kodu
• Wizualizacja wyników
• Interpretacja rezultatów
4. Zastosowania praktyczne
• Segmentacja klientów
• Analiza zachowań
• Wykrywanie wzorców
• Raportowanie wyników

Korzyści

Uczestnik rozwinie zaawansowane umiejętności w zakresie stosowania różnorodnych technik analizy skupień w środowiskach R i SAS. Zdobędzie wiedzę pozwalającą na dobór optymalnych metod klasteryzacji do specyfiki analizowanych danych. Nabędzie kompetencje w zakresie implementacji i optymalizacji algorytmów segmentacyjnych. Pozna metody efektywnej walidacji i interpretacji wyników analizy skupień. Będzie potrafił prezentować i komunikować rezultaty segmentacji różnym grupom odbiorców. Rozwinie umiejętność łączenia możliwości obu środowisk analitycznych.

Wymagane przygotowanie uczestników

• Znajomość podstaw R i SAS
• Doświadczenie w analizie danych
• Podstawy statystyki wielowymiarowej
• Umiejętność programowania analitycznego

Zagadnienia

• Metody klasteryzacji
• Miary odległości
• Walidacja skupień
• Wizualizacja wyników
• Segmentacja danych
• Analiza profilowa
• Interpretacja wyników
• Porównanie środowisk
• Optymalizacja algorytmów
• Przetwarzanie dużych zbiorów
• Raportowanie wyników
• Najlepsze praktyki implementacyjne

Poznaj naszą firmę