IBM - Segmentieren und Klassifizieren

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  • Seminar
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Beschreibung

IBM - Segmentieren und Klassifizieren: Interessant für .... .. alle, die in ihren Daten Gruppen finden und/oder Gruppen hinsichtlich bestehender Unterschiede überprüfen, aber auch Modelle für die Prognose von Gruppenzugehörigkeiten entwickeln wollen. Die Identifikation von Fall-, Kunden-, Risiko-, Ziel-, Produktgruppen etc. schafft eine solide Basis für..
Gerichtet an: Interessant für .... .. alle, die in ihren Daten Gruppen finden und/oder Gruppen hinsichtlich bestehender Unterschiede überprüfen, aber auch Modelle für die Prognose von Gruppenzugehörigkeiten entwickeln wollen. Die Identifikation von Fall-, Kunden-, Risiko-, Ziel-, Produktgruppen etc. schafft eine solide Basis für organisatorische. Entscheidungen, wirkungsvolle Marketingmaßnahmen oder ein effizientes CRM._x000D_.

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München
Werner-Eckert-Str.11, 81829, Bayern, Deutschland
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Häufig gestellte Fragen

· Voraussetzungen

Dieser Kurs ist besonders als Aufbaukurs nach dem Grundkurs Statistik geeignet. Kenntnisse in der Bedienung von IBM SPSS Statistics sind erforderlich._x000D_
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Themenkreis

KURSZIEL
IBM - Segmentieren und Klassifizieren: Interessant für ... _x000D_

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... alle, die in ihren Daten Gruppen finden und/oder Gruppen hinsichtlich bestehender Unterschiede überprüfen, aber auch Modelle für die Prognose von Gruppenzugehörigkeiten entwickeln wollen. Die Identifikation von Fall-, Kunden-, Risiko-, Ziel-, Produktgruppen etc. schafft eine solide Basis für organisatorische _x000D_

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Entscheidungen, wirkungsvolle Marketingmaßnahmen oder ein effizientes CRM._x000D_

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ZIELGRUPPE
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... alle, die in ihren Daten Gruppen finden und/oder Gruppen hinsichtlich bestehender Unterschiede überprüfen, aber auch Modelle für die Prognose von Gruppenzugehörigkeiten entwickeln wollen. Die Identifikation von Fall-, Kunden-, Risiko-, Ziel-, Produktgruppen etc. schafft eine solide Basis für organisatorische _x000D_

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Entscheidungen, wirkungsvolle Marketingmaßnahmen oder ein effizientes CRM._x000D_

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KURSINHALT
Mit den Algorithmen der Cluster- und Diskriminanzanalyse sowie dem Entscheidungsbaum-Ansatz von IBM SPSS Decision Trees werden die wichtigsten Methoden zur Segmentierung und Klassifizierung mit ihren mathematisch-statistischen Hintergründen vorgestellt. Anhand von Praxisbeispielen werden die Verfahren nicht nur isoliert betrachtet, sondern auch bezüglich übergreifender Anwendungsmöglichkeiten dargestellt.
Themenübersicht
Segmentieren: Gruppen finden und beschreiben
Clusteranalyse
  • Ziele, Einsatzgebiete und Arten von Clusteranalysen
  • Hierarchische Clusterverfahren: Ähnlichkeitsmaße und Fusionierungsalgorithmen
  • Bearbeitung größerer Datensätze - Clusterzentrenanalyse
  • Two-Step-Clusterungen für gemischte Skalenniveaus
  • Bestimmung einer optimalen Clusteranzahl
  • Interpretation der Clusterergebnisse
C and RT-Analyse
  • Ausdifferenzierung von Gruppen bezüglich einer Zielvariablen
  • Entscheidungsbäume mit metrischem bzw. kategorialem Zielkriterium
Klassifizieren: Gruppierungen überprüfen und Gruppenzugehörigkeiten prognostizieren
Diskriminanzanalyse
  • Voraussetzungen der Diskriminanzanalyse
  • Entwicklung von Diskriminanzfunktionen
  • Beurteilung der Trennkraft von Diskriminanzmerkmalen
  • Diskriminanzanalysen als Prognosemodelle
  • Modellgütemaße und Anwendungsvoraussetzungen


VORRAUSSETZUNG
Dieser Kurs ist besonders als Aufbaukurs nach dem Grundkurs Statistik geeignet. Kenntnisse in der Bedienung von IBM SPSS Statistics sind erforderlich._x000D_

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