Réf. 0A0U5G   |   1 Jour certification SGBD et Aide à la décision
cette formation IBM SPSS Modeler v16 : Segmentation clients Vous permettra de :
formation SGBD et Aide à la décision
Explain the concept of field measurement level and its implications for selecting a modeling technique
Determine the classification model to use
Explain how CHAID grows a tree
Customize two options in the CHAID node
Using Traditional Statistical Models
Explain key concepts for Neural Net
Customize one option in the Neural Net node

Pour aller plus loin, téléchargez la fiche de cette formation "IBM SPSS Modeler v16 : Segmentation clients" formation SGBD et Aide à la décision

Classifying Customers Using IBM SPSS Modeler (V16) is an intermediate level course that provides an overview of how to use IBM SPSS Modeler to predict the category to which a customer belongs. Students will be exposed to rule induction models such as CHAID and C and R Tree. They will also be introduced to traditional statistical models and machine learning models. Business use case examples include: predict whether a customer switches to another provider/brand and whether a customer responds to a particular advertising campaign. Although this course focuses on classifying customers (including students, patients, employees, and so forth), the techniques can also be applied to business questions such as predicting breakdown of machine parts.
formation SGBD et Aide à la décision
Inclus ! Votre apprentissage avec CERTyou continue même après votre formation IBM SPSS Modeler v16 : Segmentation clients avec le Coaching Après-Cours.

formation SGBD et Aide à la décision
Introduction to Classifying Customers
List three modeling objectives
List two business questions that involve classifying customers
Explain the concept of field measurement level and its implications for selecting a modeling technique
List three types of models to classify customers
Determine the classification model to use
Building Your Tree Interactively with CHAID
Explain how CHAID grows a tree
Build a customized model using CHAID
Evaluate a CHAID model by means of accuracy, risk, response and gain
Use the model nugget to score records
Building Your Tree Interactively with C&R Tree and Quest
Explain how C and R Tree grows a tree
Explain how Quest grows a tree
Build a model interactively using C and R Tree and Quest
List two differences between CHAID, C and R Tree, and Quest
Building Your Tree Directly
Customize two options in the CHAID node
Customize two options in the C and R Tree node
Customize two options in the Quest node
Customize two options in the C5.0 node
Use the Analysis node and the Evaluation node to evaluate and compare models
List two differences between CHAID, C and R Tree, Quest, and C5.0
Using Traditional Statistical Models
Explain key concepts for Discriminant
Customize one option in the Discriminant node
Explain key concepts for Logistic
Customize one option in the Logistic node
List two differences between Discriminant and Logistic
Using Machine Learning Models
Explain key concepts for Neural Net
Customize one option in the Neural Net node
You should have:
Experience using IBM SPSS Modeler, including familiarity with the IBM SPSS Modeler environment, creating streams, importing data (Var. File node), basic data preparation (Type node, Derive node, Select node), reporting (Table node, Data Audit node), and creation of models.
Introduction to IBM SPSS Modeler and Data Mining (V16)
This intermediate course is for IBM SPSS Modeler Analysts who have completed the Introduction to IBM SPSS Modeler and Data Mining course who want to become familiar with the modeling techniques used to classify customers in IBM SPSS Modeler. This includes data analysts and analytics business users.
Tous les Jours

• Formation de 9h00 (9h30 le premier jour) à 17h30
• Deux pauses de 15 min
• 1 heure de pause déjeuner

Dernier Jour

• Les horaires de fin de journée sont adaptés en fonction des horaires des trains ou avions des différents participants.

formateur IBM

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formation IBM SPSS Modeler v16 : Segmentation clients

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