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Training TIVAN

Predictive Analytics

 

Obiettivi

Introduzione al mondo delle predictive analytics.

 

Tecniche presentate

Prevenzione dell’abbandono, propensione all’acquisto, segmentazione comportamentale, basket analysis e rischio credito, analisi predittive e di classificazione.

 

Prerequisiti

E’ richiesta minima familiarità con il PC, con Windows e con i più diffusi strumenti di office automation.

 

Predictive analytics

  • Introduzione alle predictive analytics

  • CRISP-DM: una metodologia standard per le predictive analytics

 

Ambiti di analisi/casi di studio

  • La prevenzione dell'abbandono

  • La propensione all'acquisto

  • Segmentazione comportamentale

  • Basket Analysis

  • Rischio credito e le griglie di scoring

 

Il processo di mining

  • La scoperta delle relazioni tra i dati

  • Campionamento, partizionamento e bilanciamento dei dati

  • Il sovraddestramento

  • La valutazione di modelli

 

Analisi predittive e classificazione

  • Gli alberi decisionali

  • Le reti neurali

  • La regressione lineare

  • La regressione logistica

  • K-means Clustering

  • Twostep Clustering

  • Association Rules Apriori

 

Data Mining workshop

  • Esempi di realizzazione di modelli attraverso la metodologia di analisi

 

 

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