Analisi Predittiva con RapidMiner, QlikView e QlikSense

È un corso di formazione incentrato sull’analisi dei dati attraverso tecniche di data mining e business intelligence con l’obiettivo di evidenziare informazioni che suggeriscano conclusioni e facciano da supporto alle decisioni strategiche aziendali.

Il data mining con RapidMiner Studio rende possibile un’analisi predittiva sui dati e una scoperta di conoscenza proiettata verso il futuro, mentre la business intelligence con QlikView e QlikSense consente l’analisi e la visualizzazione delle previsioni fatte in maniera semplice e veloce grazie ad un’interfaccia grafica intuitiva e user-friendly.

Informazioni Generali
A chi è rivolto

Analysts / Data Scientists / Designers / Developers

Prerequisiti

La partecipazione al corso non richiede particolari conoscenze pregresse.
Durante il corso è necessario essere muniti di pc personale con installato RapidMiner Studio, QlikView Personal Edition e QlikSense Desktop.

Downloads
Durata

2 giorni

Quota

800 € + IVA

Argomenti

La prima parte del corso è incentrata su caricamento, trasformazione ed elaborazione dei dati volti alla creazione di previsioni solide attraverso tecniche di data mining con RapidMiner Studio e fornisce gli strumenti per:

  • Eseguire le comuni operazioni di preparazione dei dati
    • Normalizzazione e Standardizzazione
    • Attribuzione di pesi agli attributi e filtri di attributi e/o istanze
    • Correlazione tra attributi
    • Conversione di formati dei dati
    • Sostituzione o rimozione dei valori mancanti
    • Sampling
    • Operazioni sui data sets
  • Costruire modelli predittivi
    • Alberi decisionali
    • K-Nearest Neighbor (K-NN)
    • Support Vector Machine (SVM)
  • Valutare la qualità dei modelli
    • Overfitting
    • Cross-Validation
    • Curva ROC
    • Applicare i modelli creati a nuovi dati.

La seconda parte del corso è incentrata sulla creazione di un’applicazione QlikView e un’applicazione QlikSense volte alla visualizzazione delle previsioni ottenute con RapidMiner durante la fase del corso precedente. Gli argomenti affrontati sono:

  • Analogie e differenze tra QlikView e QlikSense
  • Concetto DAR
  • Creazione dell’interfaccia utente
    • Fogli di lavoro
    • Oggetti di navigazione
    • Grafici.