IBM SPSS Modeler (v16) – Classification des clients
Objectifs
- Comprendre comment classifier les clients avec SPSS Modeler
- Connaître les différentes techniques mises à disposition pour segmenter ses clients
Programme
Introduction à la classification des clients
- Lister les trois objectifs de modélisation
- Lister les deux questions commerciales qui impliquent la classification des clients
- Expliquer le concept de niveau de mesure sur le terrain et ses implications pour la sélection d’une technique de modélisation
- Lister les trois types de modèles pour la classification des clients
- Déterminer le modèle de classification à utiliser
Construire votre arbre interactif avec CHAID
- Expliquer comment CHAID fait « pousser » un arbre
- Construire un modèle personnalisé à l’aide CHAID
- Évaluer un modèle CHAID au moyen de la précision, le risque, la réponse et le gain
- Utilisez le modèle « nugget » pour marquer les enregistrements
Construire votre arbre interactif avec C et R Tree and Quest
- Expliquer comment C et R Tree fait « pousser » un arbre
- Expliquer comment Quest fait « pousser » un arbre
- Construire un modèle interactif en utilisant C et R Tree and Quest
- Lister les deux différences entre CHAID, C et R Tree, et Quest
Construire votre arbre directement
- Personnaliser deux options dans le noeud CHAID
- Personnaliser deux options dans le noeud C and R Tree
- Personnaliser deux options dans le noeud Quest
- Personnaliser deux options dans le noeud C5.0
- Utilisez le noeud de l’analyse et le noeud d’évaluation pour évaluer et comparer les modèles
- Lister les deux différences entre CHAID, C and R Tree, Quest, et C5.0
Utiliser les modèles statistiques traditionnels
- Expliquer les concepts clés pour la discrimination
- Personnaliser une option dans le noeud discriminant
- Expliquer les concepts clés pour la logistique
- Personnaliser une option dans le noeud logistique
- Lister les deux différences entre la discrimination et la logistique
Utiliser les modèles d’apprentissage automatiques
- Expliquer les concepts clés pour Neural Net
- Personnaliser une option dans le noeud Neural Net
MOYENS PÉDAGOGIQUES ET TECHNIQUES D’ENCADREMENT DES FORMATIONS
Modalités pédagogiques :
- Évaluation des besoins et du profil des participants.
- Apport théorique et méthodologique : séquences pédagogiques regroupées en différents modules.
- Contenus des programmes adaptés en fonction des besoins identifiés pendant la formation.
- Méthodes expositive, active et participative.
- Réflexion et échanges sur cas pratiques.
- Retours d'expériences.
- Corrections appropriées et contrôles des connaissances à chaque étape, fonction du rythme de l’apprenant mais également des exigences requises au titre de la formation souscrite.
Modalités d’évaluation :
- Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de travaux pratiques, étude de cas et mise en situation.
Éléments matériels :
- Mise à disposition des outils nécessaires au bon déroulement des travaux pratiques.
- Support de cours au format numérique projeté sur écran et transmis au participant en fin de la formation.
Référent pédagogique et formateur :
- Chaque formation est sous la responsabilité du directeur pédagogique de l’organisme de formation.
- Le bon déroulement est assuré par le formateur désigné par l’organisme de formation.
MOYENS PERMETTANT LE SUIVI ET L’APPRÉCIATION DES RÉSULTATS
- Feuilles de présences signées des participants et du formateur par demi-journée.
- Attestation de fin de formation mentionnant les objectifs, la nature et la durée de l’action et les résultats de l’évaluation des acquis de la formation.
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