Mô hình dự đoán và hồi quy Logistic trong SAS

Các tổ chức dựa vào dự đoán dựa trên dữ liệu để dự đoén hành vi của khách hàng, đánh giá rủi ro và tối ưu hóa hoạt động. Lớp học viết này hướng dẫn bạn từ các nguyên tắc cơ bản của mô hình thống kê để xây dựng, xác minh và giải thích các mô hình hồi quy logistic sử dụng SAS. Bạn sẽ học cách chuẩn bị dữ liệu, chọn các dự đoán đúng, và chuyển các kết quả thống kê phức tạp thành những nhận thức kinh doanh có thể thực hiện. Qua các bài học viết có cấu trúc và các bài tập dựa trên mã, bạn sẽ phát triển các kỹ năng thực tế cần thiết để giải quyết các vấn đề phân loại thế giới thực. Bạn sẽ học được: - Hiểu các khái niệm cơ bản của hồi quy logistic nhị phân và mô hình dự đoán. - Chuẩn bị dữ liệu thô bằng cách xử lý các giá trị bị thiếu và mã hóa lại các biến phân loại bằng kỹ thuật chứng cứ hiện đại. - Chọn các biến tiên đoán tối ưu bằng cách sử dụng các thủ tục lựa chọn tự động và phân tích tương tác. - Đánh giá hiệu suất mô hình bằng cách sử dụng các chỉ số chính như đường cong ROC, ma trận lẫn lộn và biểu đồ nâng. - Giải thích tỷ lệ cược và ước tính tham số để giải thích dự đoán mô hình cho các bên liên quan. - Ứng dụng các kỹ thuật hiệu quả để tăng kích thước mô hình dự đoán cho các tập dữ liệu lớn. Chương trình bắt đầu với các định nghĩa thống kê cơ bản và các công việc chuẩn bị dữ liệu trước khi tiến hành từng bước qua việc xây dựng mô hình, xác minh và giải thích thực tế. Bạn sẽ tiến hành thông qua các giải thích rõ ràng và các bài tập mã hóa có cấu trúc được thiết kế để xây dựng niềm tin thực tế Lớp học này được thiết kế cho người mới bắt đầu, các nhà phân tích dữ liệu, và các nhà mô hình rủi ro tham vọng, không cần kinh nghiệm mô hình dự đoán trước. Bắt đầu đọc hôm nay để làm chủ các nền tảng của phân tích dự đoán sử dụng SAS.