EL83
予測モデル作成やパターン発見を学ぶ
はじめてModelerを使用する方、自己流で使用していたけれど基本と効率的な使い方をきちんと学びたい方向けのコースです。Modelerによる決定木分析や自動モデル、アソシエーションやクラスタリングによるパターン発見の分析手法を学びます。製品マニュアルや書籍を読むより素早く要点を理解・習得できます。
| トレーニング形式 | オンライン（動画教材＋テキストブック(製本版&電子書籍)） |
| 受講価格(税込) | 55,000円 |
| 受講期間 | 90日間 |
| 学習時間の目安 | 6時間 |
| バージョン | v18.2 |
| コース内容 |
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| 使用ソフト |
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| 備考 |
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初級編Cの画面イメージ
必要なセクションを自由に視聴
分析手法の概要やメリットを理解する
予測モデルの注意点や確認方法を学ぶ
決定木分析の概要や実行、実用方法を習得
サンプルストリームで簡潔に要点を理解
複数モデルの同時実行や精度比較
パターン発見の予備知識
クラスタリングの方法や結果の解釈を学ぶ
予測モデルによるスコアリング手順
便利なオリジナルテキストブック
最大2倍速
製本版
180頁
180頁
電子書籍
180頁
180頁
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TIPS
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KEYWORD
データマイニング / モデリング / 予測 / 教師あり学習 / 分類 / パターン発見 / セグメンテーション / クラスタリング / アソシエーション / 共起規則 / 時系列分析 / モデルの検証 / データ区分ノード / 学習データ / テストデータ /ディシジョンツリー / 決定木分析 / 分類と予測 / CHAID / C&R Tree / QUEST / C5.0 / カイ2乗検定 / F検定 / 不純度 / エントロピー / クロス集計表 / 予測値 / 確信度 / 精度分析ノード / AUC / 評価ノード / ゲイングラフ / インタラクティブツリー / オートメーション / 連続型 / 自動数値 / 相関 / 散布図 / ヒストグラム / 予測値 / アンサンブル / 線型回帰 / 一般化線型 / バスケット分析 / Apriori / Carma / シーケンス / ルールセット / クラスター分析 / K-Means / Two-Step / Kohonen / 異常値検査 / 自動クラスタリング / クラスターのプロフィール / スコアリング / エクスポート / Microsoft Excel / CSV / データベース / ODBC /