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Le Data Mining avec SAS : construction d’un modèle prédictif et technique de Scoring
PMLR / LI-REQ-200

OBJECTIFS PEDAGOGIQUES

Apprendre à construire une régression logistique en langage SAS à travers la méthode SEMMA.

PUBLIC

PRE–REQUIS

Statisticiens
Ingénieurs d’études
Chargés d’études
Analystes et dataminers
Connaissance de l’environnement Windows et maîtrise des applications Windows telles que Microsoft Office
Connaissance de programmation SAS (cours REQ-183)
Connaissance de la statistique

CONTENU

Objectifs et stratégie de constructions d’un modèle statistique
Présentation du modèle de régression logistique
Sur-echantillonage et ajustement
Calcul d’une note de score
Préparation des données : traitement des valeurs manquantes, regroupement de modalités
Analyse exploratoire multidimensionnelle pour réduire le nombre de dimensions
Sélection des meilleurs prédicteurs
Performance du modèle : partitionnement, matrice de coût, matrice de classification et courbe ROC
Extensions du modèle : non linéarité et interactions

SESSIONS PROGRAMMEES

Visualisez le calendrier en ligne ici

VALIDATION

Des QCM sont réalisés pendant la formation permettant de mesurer la compréhension sur chaque thème abordé

PEDAGOGIE

La pédagogie employée pour l’animation du cours est basée sur une démarche démonstrative
Les formations combinent 30% d’exercices pratiques pour 70% de théorie et démonstrations

INTERVENANTS

La formation est assurée par un formateur SAS ou un partenaire de SAS.

MODALITES PRATIQUES

Durée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour
Prix stagiaire 1 287 €
Horaires 9h30 – 12h30, 13h30 – 17h30

Durée: