Szkolenie IBM SPSS Modeler Foundations (V18.2)

Poznaj podstawy modelowania przy użyciu IBM SPSS Modeler.

Ten kurs zapewnia podstawy korzystania z IBM SPSS Modeler i wprowadza uczestnika do nauki o danych. Zasady i praktyka nauki o danych są zilustrowane przy użyciu metodologii CRISP-DM. Kurs zapewnia szkolenie w zakresie podstaw importowania, eksplorowania i przygotowywania danych za pomocą IBM SPSS Modeler v18.2 i wprowadza studenta do modelowania.

Profil uczestnika

• Analitycy biznesowi
• Naukowcy danych

Czego się nauczysz?

• Zbieranie danych początkowych
• Zrozumienie danych
• Ustawienie jednostki analizy
• Integracja danych
• Przekształcanie pól
• Dalsze przekształcanie pól
• Badanie relacji
• Wprowadzenie do modelowania
• Poprawa wydajności

Agenda

Wprowadzenie do IBM SPSS Modeler

• Wprowadzenie do nauki o danych
• Opisanie metodologii CRISP-DM
• Wprowadzenie do IBM SPSS Modeler
• Tworzenie modeli i stosowanie ich do nowych danych

Zbieranie danych początkowych

• Opis przechowywania danych w terenie
• Opis poziomu pomiaru w terenie
• Importowanie z różnych formatów danych
• Eksportowanie do różnych formatów danych

Zrozumieć dane

• Przeprowadzenie audytu danych
• Sprawdzenie, czy występują nieprawidłowe wartości
• Podejmowanie działań w przypadku nieprawidłowych wartości
• Definiowanie pustych pól

Ustawianie jednostki analizy

• Usuwanie duplikatów
• Dane zagregowane
• Przekształcanie pól nominalnych w flagi
• Przebudowa danych

Integrowanie danych

• Dołączenie zestawów danych
• Scalanie zestawów danych
• Przykładowe rekordy

Przekształcanie pól

• Używanie języka sterowania do manipulacji wyrażeniami
• Podawanie pól
• Przeklasyfikowanie pól
• Pola bin

Dalsze transformacje pola

• Używanie funkcji
• Zamiana wartości pola
• Przekształcanie dystrybucji

Zbadaj relacje

• Badanie relacji między dwoma polami kategorialnymi
• Badanie relacji między polem kategorialnym i ciągłym
• Badanie relacji między dwoma polami ciągłymi

Wprowadzenie do modelowania

• Opisanie celów modelowania
• Tworzenie modelów nadzorowanych
• Tworzenie modelów segmentacji

Poprawa wydajność

• Używanie skalowalności bazy danych za pomocą pushback SQL
• Przetwarzanie wartości odstających i brakujących za pomocą węzła Data Audit
• Używanie węzła Set Globals
• Używanie parametrów
• Używanie pętli i warunkowego wykonywania

Wymagane przygotowanie uczestników

Zrozumienie swoich wymagań biznesowych.

Poznaj naszą firmę