Opis kursu
Szkolenie kierowane jest do osób, które chcą wdrażać modele predykcyjne do procesu podejmowania decyzji biznesowych. Techniki predykcyjne pozwalają nam zmienić myślenie o przewidywaniu wartości – tych, które nie są dla nas dostępne lub tych, które dopiero się wydarzą. Ile razy w procesie przewidywania podejmowaliśmy decyzję na podstawie zwykłej średniej? I ile razy ta predykcja średnią okazała się błędna? Ten kurs jest dla każdego, kto chce przewidywać lepiej. Dlatego podczas szkolenia zapoznamy uczestników z klasycznymi technikami predykcyjnymi, do których należą regresja liniowa i regresja logistyczna. W trakcie szkolenia uczestnik uzyska wiedzę w zakresie podstaw predykcji, oceny jakości modeli i ich porównywania – nie tylko z innymi modelami budowanymi na gruncie klasycznych metod statystycznych, ale też modelami opartymi o techniki maszynowego uczenia. Podczas kursu nie zabraknie również treści dotyczących automatyzacji i implementacji modeli w procesach analitycznych.
Czas trwania
- Szkolenie trwa 16 godzin lekcyjnych (2 dni po 8 godzin)
Program zajęć
- Analiza korelacji,
- Regresja liniowa dwóch i wielu zmiennych,
- Wprowadzenie do modelu zmiennych nominalnych i transformacji zmiennych ilościowych,
- Automatyczny wybór postaci modelu regresji,
- Regresja logistyczna,
- Kodowanie i interpretacja zmiennych jakościowych w modelu regresji logistycznej,
- Krzywa ROC jako narzędzie do oceny jakości modelu regresji logistycznej,
- Porównanie predykcji klasycznych modeli z modelami opartymi o drzewa decyzyjne i sieci neuronowe,
- Wdrożenie modeli predykcyjnych na nowych danych i ich implementacja w procesach analitycznych,
- Wizualizacja wyników otrzymanych w oparciu o modele predykcyjne.
Szkolenia na zamówienie
Szkolenie może zostać zrealizowane także na indywidualnie zamówienie – zdalnie lub w siedzibie Klienta.
Jego program może zostać dostosowany do indywidualnych potrzeb.
Polecane kursy uzupełniające
Dla zainteresowanych poprawą jakości i wykrywania nieprawidłowości w danych do modelowania: DM 2. Zrozumienie, ocena jakości i przygotowanie danych do modelowania
Dla zainteresowanych predykcją opartą o drzewa decyzyjne i sieci neuronowe: DM 3b. Predykcja z wykorzystaniem sieci neuronowych i drzew decyzyjnych
Dla zainteresowanych technikami wielowymiarowymi wykorzystywanymi do grupowania: DM 3c. Grupowanie z wykorzystaniem k-średnich, sieci Kohonena i dwustopniowego grupowania
Dla zainteresowanych technikami prognozowania zjawisk w czasie: DM 3d. Prognozowanie z wykorzystaniem analizy szeregów czasowych
Informacje dodatkowe
Profil uczestnika
Kurs jest adresowany do osób, które chcą poznać tajniki stosowania modeli predykcyjnych w procesach analitycznych oraz interpretować ich wyniki na potrzeby podejmowania decyzji biznesowych.
Wykorzystane oprogramowanie
PS CLEMENTINE PRO / IBM SPSS Modeler
Umiejętności zdobywane podczas kursu
- Przygotowanie danych na potrzeby technik predykcyjnych,
- Zapoznanie z procesem budowania modeli predykcyjnych,
- Prawidłowe wnioskowanie na podstawie uzyskanych wyników,
- Przewidywanie wartości zmiennej zależnej w oparciu o zestaw predyktorów,
- Ocena skuteczności modeli predykcyjnych,
- Implementacja modeli w procesach analitycznych.
