데이터마이닝의 고급 예측 모델링 기법의 개념과 함께 SAS Enterprise Miner를 이용하여 구현하는 방법을 학습합니다.

• 주요 예측 모델링 기법의 소개
• 차원 축소 기법
• 연속형 변수 선택 기법
• 명목형 변수 선택 및 모델 평가
• 고급 예측 모델링 기법

교육 대상

이 과정은 SAS Enterprise Miner 사용자로 고급 예측 모델링 기법을 배우고자 하는 분들을 대상으로 합니다.

교육 형태	교육 기간
정규 교육:	2.0 일

이 과정의 선수 과정은 Enterprise Miner: 예측 및 탐색 모델링 입문 입니다.

이 과정에서는 SAS Enterprise Miner 소프트웨어를 사용합니다.

• Data Mining 개념 및 SAS Enterprise Miner 기능 소개
• 주요 예측 모델링 기법 소개(의사결정나무, 회귀, 신경망)

• 주성분 분석(Principal Component Analysis)의 소개
• 변수 클러스터링(Variable Clustering)의 소개

• 부분 최소 제곱 회귀분석(Partial Least Squares Regression)의 소개
• LARS/LASSO 기법의 소개

• 명목형 변수에 대한 Input Recording 방법 소개
• Empirical Logit 및 모델 평가 방법 소개

• Support Vector Machine(SVM) 방법 소개
• Random Forest 방법 소개

• Two Stage Model의 소개
• 일반화된 Profit Matrix 소개