データマイニングツールであるModelerを使用し、カテゴリデータの予測を行う方法をを習得することを目的としたコースです。
たとえば、顧客が他のプロバイダまたはブランドに切り替えるかどうか(離反予測)や顧客が特定の広告キャンペーンに応答するかどうかなどを予測したい場合に用いることができる予測モデルの手法を紹介します。
※受講料改定のお知らせ※
2024年10月以降に開催するクラスより、受講料を改定いたします
・2024年9月末まで:102,300円 (税別価格 93,000円)
・2024年10月以降 :113,300円 (税別価格 103,000円)
※開催初日の15日前に開催判断を行いますので、お早めにお申し込みをお願いいたします。
データマイニングツールであるModelerを使用し、カテゴリデータの予測を行う方
以下のコースを受講された方、もしくは同程度の知識をお持ちの方
・IBM SPSS Modeler入門1 (MLXP3)
・IBM SPSS Modeler入門2 データ加工 (MLXQ3)
1. カテゴリ型フィールドの予測
2. CHAIDのインタラクティブモデル
3. その他のインタラクティブモデル
4. 直接モデルの作成
5. 従来の統計モデル
6. マシンラーニングモデル
キャンセル規定 | 受講開始14日前から受講料の定価(割引前価格)の50%のキャンセル料がかかります。 |
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受講者メールアドレス | □受講者メールアドレスについて |
テキスト | □テキストについて |
教室クラス | |
演習環境 | ※SPSS演習環境は、2024年6月開催分より、eLabを使用いたします。 |
2023年4月よりコースコードが変更になりました。(旧コースコード:MLA28)
手法は、ディシジョンツリー(CHAID,C&R Tree,QUEST,C5.0)、ロジスティック回帰、ニューラルネットワークを扱います。
※カテゴリデータとは、契約の継続・解約やレスポンスの有り・無し、信用リスクのランクA・B・Cなど離散型のデータのことです。