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Le Data Mining avec SAS : construction d'un modèle prédictif et technique de Scoring

sas

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.