IBM - Segmentieren und Klassifizieren

Seminar

In München

Preis auf Anfrage

Beschreibung

  • Kursart

    Seminar

  • Ort

    München

  • Dauer

    3 Tage

  • Beginn

    auf Anfrage

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_.

Standorte und Zeitplan

Lage

Beginn

München (Bayern)

Beginn

auf AnfrageAnmeldung möglich

Hinweise zu diesem Kurs

Dieser Kurs ist besonders als Aufbaukurs nach dem Grundkurs Statistik geeignet. Kenntnisse in der Bedienung von IBM SPSS Statistics sind erforderlich._x000D__x000D_

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Themen

  • CRM
  • Entscheidungen
  • IBM

Inhalte

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
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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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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