Tutorial de IBM SPSS Modeler
- Acerca de IBM SPSS Modeler
- Descripción general del producto
- Introducción al modelado
- Modelado automatizado para un objetivo de marca
- Modelado automatizado para objetivo continuo
- Preparación automática de datos (ADP)
- Preparación de los datos para análisis (Auditoría de datos)
- Tratamientos con medicamentos (Gráficos exploratorios/C5.0)
- Cribado de predictores (Selección de características)
- Reducción de la longitud de cadena de datos de entrada (Nodo Reclasificar)
- Modelado de respuesta de clientes (Lista de decisiones)
- Clasificación de clientes de telecomunicaciones (Regresión logística multinomial)
- Abandono de clientes de telecomunicaciones (Regresión logística binomial)
- Previsión del uso del ancho de banda (serie temporal)
- Previsión de ventas por catálogo (Serie temporal)
- Realización de ofertas a clientes (Autoaprendizaje)
- Predicción de moras en préstamos (red bayesiana)
- Reentrenamiento de un modelo mensualmente (red bayesiana)
- Promoción de ventas al por menor (Red neuronal/C&RT)
- Control de estado (Red neuronal/C5.0)
- Clasificación de clientes de telecomunicaciones (Análisis discriminante)
- Análisis de datos de supervivencia censurados por intervalos (Modelos lineales generalizados)
- Utilización de la regresión de Poisson para analizar la tasa de daños en barco (Modelos lineales generalizados)
- Ajuste de una regresión gamma para reclamaciones de seguros de coche (Modelos lineales generalizados)
- Clasificación de muestras de células (SVM)
- Uso de la regresión de Cox en el modelo de tiempo de abandono de cliente
- Análisis de la cesta de la compra (Reglas de inducción/C5.0)
- Evaluación de las nuevas ofertas de vehículos (KNN)
- Descubrir relaciones causales en métricas de negocio (TCM)
- Glosario