Dolování dat s použitím SAS Enterprise Miner 7.1

Tento kurz slouží jako úvod do problematiky dolování dat a práce s aplikací SAS Enterprise Miner. Je navržen pro datové analytiky a zpracovatele kvantitativních analýz, kteří chtějí porozumět metodám dolování dat a analytickým nástrojům aplikace SAS Enterprise Miner 7.1 (kurz nahrazuje předchozí AAEM61). Účastníci by měli znát prostředí Microsoft Windows a umět pracovat s aplikacemi v tomto prostředí, a dále ovládat alespoň základní koncepty statistiky a regresních modelů.

Předchozí znalost SAS je výhodou, ale není nutná.

Přínos pro účastníka

V tomto kurzu získáte rozsáhlé praktické zkušenosti s používáním aplikace SAS/Enterprise Miner a zároveň základy pro úspěšné používání metod dolování dat. Po jeho absolvování by účastník měl být schopen:

• založit projekt v SAS Enterprise Miner a graficky analyzovat data
• upravovat data pro zdokonalení analýz
• sestavovat prediktivní modely za použití široké sady nástrojů SAS/Enterprise Miner (rozhodovací stromy, regresní modely, neuronové sítě)
• porovnávat a interpretovat komplexní modely
• generovat a aplikovat skórovací kód
• provádět shlukové/segmentační, asociační a sekvenční analýzy
• používat alternativní modelovací nástroje (rule induction, gradiant boosting, support vector machines)

Obsah kurzu

Úvod

• úvod do prostředí aplikace SAS Enterprise Miner 7.1

Přístup k datům a jejich příprava

• vytvoření projektu, knihovny a diagramu v SAS Enterprise Miner
• definice datového zdroje
• validace zdrojových dat

Úvod do prediktivního modelování s pomocí rozhodovacích stromů

• konstrukce rozhodovacího stromu
• optimalizace rozhodovacího stromu
• porozumění výsledkům prediktivního modelování

Úvod do prediktivního modelování s pomocí regrese

• výběr vstupních proměnných
• optimalizace regresního modelu
• interpretace výsledků regresní analýzy
• transformace vstupních proměnných
• kategorické vstupní proměnné
• rozšíření regresních modelů o polynomické členy

Úvod do prediktivního modelování s pomocí neuronových sítí a dalších modelovacích nástrojů

• úvod do neuronových sítí
• výběr vstupních proměnných
• kritéria pro zastavení trénování
• další modelovací nástroje v SAS Enterprise Miner 7.1

Vyhodnocení modelů

• úvod do statistik pro hodnocení modelů
• grafy porovnávacích statistik
• změna kritérií pro výběr modelu
• definice ziskové matice

Implementace modelů

• definice dat ke skórování
• generování a použití skórovacího kódu

Úvod do rozpoznávání vzorů

• shluková analýza a segmentace dat
• asociační a sekvenční analýza (analýza nákupního košíku)

Další témata

• výběr proměnných (odstranění irelevantních a redundantních proměnných)
• kombinování modelů pomocí Ensemble uzlu
• konsolidace kategorických vstupů
• surogáty
• SAS Rapid Predictive Modeler

Případové studie

• segmentace klientů banky na základě transakční historie
• asociační analýza na datech z webových služeb
• konstrukce jednoduché modelu rizika pro spotřebitelský úvěr
• predikce počtu zapsaných studentů na univerzitě