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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
Méthode pédagogique
Un support de cours est remis à chaque participant. La théorie est complétée par des cas pratiques ou exercices discutés avec le formateur.
Méthode d'évaluation
Le dernier jour se termine par un test permettant d'évaluer les connaissances acquises.