Descrição:

O curso apresenta uma introdução à mineração de dados usando os recursos básicos do SAS Enterprise Miner, envolvendo amostragem, exploração, modificação, modelagem, avaliação e implantação do modelo. As ferramentas de modelagem preditiva abordadas consideram os modelos de árvore de decisão, regressão linear múltipla, regressão logística e redes neurais.

Público alvo:

Analistas e especialistas quantitativos.

Pré-requisitos:

Ter conhecimento e experiência em Sistema Operacional Windows, Microsoft Office e SAS. É recomendável conhecimento em modelos preditivos básicos de mineração de dados (árvores de decisão, regressão linear múltipla e logística e redes neurais).

Conteúdo:

Introdução à mineração de dados e preparação de um projeto, biblioteca e diagrama |

Exploração de dados, modificações e missing |

Árvores de decisão: construção poda e crescimento autônomo |

Modelos de regressão linear múltipla e modelos de regressão logística: seleção e transformação de variáveis explicativas, otimização do modelo, variáveis explicativas categorizadas |

Modelos de redes neurais: seleção de variáveis, treinamento de rede e sua parada |

Escolha criteriosa do modelo: estatísticas numéricas e gráficas na avaliação de modelo, ajustes para amostras separadas |

Implementação do modelo: escoragem e geração do código, modelos combinados.

Uso Prático:

Ao final do curso, o participante estará apto para fazer análise estatísticas em bases de dados, implantação de modelos e analisar e acompanhar os resultados usando o SAS Enterprise Miner.