Týždenná škola data miningu – od dát k rozhodnutiu

Dataminingové postupy umožňujú vyťažiť z elektronických dát dôležité vzory chovania, ktoré sú využiteľné pre cielené rozhodovanie o zákazníkoch, pacientoch, strojoch, úveroch apod. Datamining nie je len aplikácia sofistikovaných modelovacích postupov na hľadanie kľúčových vzorov v dátach, ale zahrňuje celý rad dielčích krokov od špecifikácie cieľov, cez manipulácie z dátami až po úspešné nasadenie riešenia do praxe. Výučba data miningu je preto členená podľa štandardnej dataminingovej metodológie CRISP-DM. Kurz prevedie účastníkov jednotlivými fázami tejto metodológie a predstaví štandardné dataminingové úlohy.

Cieľ vzdelávacieho programu:

Cieľom kurzu je zoznámiť účastníkov s data-miningovými postupmi a poskytnúť im skúsenosti expertov ACREA CR v tejto oblasti. Počas výuky sú prezentované typické úlohy a situácie. Účastníci sa naučia formulovať a štrukturovať vlastné úlohy a plánovať dataminingový projekt. Dôraz je kladený na praktické precvičenie kľúčových postupov a na modelovanie. Precvičovanie bude prebiehať na softvére IBM SPSS Modeler, ktorý sa účastníci naučia behom kurzu ovládať na strednej úrovne.

Kurz je určený:

• manažérom, ktorí majú záujem zefektívniť firemné procesy pomocou data-miningových modelov
• špecialistom, ktorí pripravujú modely
• dátovým analytikom
• IT špecialistom.

Predpoklady:

Základné znalosti a skúsenosti z oblasti analýzy dát. Užívateľská znalosť softvéru sa nepredpokladá.

Program kurzu:

1. úloha data miningu a typické úlohy
2. metodológia CRISP DM a štruktúrovanie dataminingového projektu
   • formulácia úlohy
   • analýza dát
   • dátové manipulácie
   • modelovanie
   • evaluácia riešení
   • integrácia do firemných procesov
3. vizuálne zadávanie postupov v softvére IBM SPSS Modeler
4. interaktívna grafická analýza
5. analýza kvality dát, dátový audit
6. transparentná príprava dát pre modelovanie
   • spájanie dátových súborov a konštrukcia modelovacej matice
   • úprava dátovej matice pred modelovaním
7. princípy hlavných modelovacích metód v data miningu
   • neurónové siete
   • regresné metódy
   • rozhodovacie stromy
   • zoskupovacie postupy
   • asociačné pravidla
8. zhodnotenie prínosov data-miningových modelov
9. integrácia data-miningových postupov do firemných procesov