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Le Data Mining avec SAS : construction d'un modèle prédictif et technique de Scoring
Vous souhaitez effectuer un ciblage marketing efficace, détecter des opportunités de ventes ... La régression logistique permet de répondre à vos attentes.
Objectifs
- méthodologie SEMMA mettant en avant les étapes d’échantillonnage
- préparation et transformation des données
- modélisation et validation de la qualité
- déploiement du modèle
Public
- Statisticiens
- Ingénieurs d’études
- Chargés d’études
- Analystes et dataminers
Prérequis
- Avoir suivi la formation “Programmation SAS I : fondamentaux”.
- Avoir suivi la formation « Analyse statistique niveau 1 ».
Programme de la formation
- 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