KATALÓ ÓGUS OKTATÁSI KATALÓGUS
Adatbányászati tanfolyamok Bevezetés az SPSS Modelerbe 3 Haladó modellezés SPSS Modelerben 5 Bevezetés az SPSS Text Analytics-be 6 Webes véleményelemzés 7 Adattranszformációk SPSS Modelerben 8 Ügyfélérték számítás 9 Hatékony automatizálás SPSS Modelerrel 11 Elemzések automatizálása 12 R integráció az SPSS Modelerben 13 14 Python alapú automatizálás SPSS Modelerben Statisztikai tanfolyamok 15 Bevezetés az SPSS Statistics-be 16 Korreláció alapú eljárások az SPSS Statistics-ben 18 Táblázatok mindenütt 19 Hatékony adatkezelés az SPSS Statistics-szel 20 Automatizálás az SPSS Statistics-szel Klasszifikációs és szegmentációs eljárások az SPSS Statistics-ben Data Collection (Dimensions) További tanfolyamok Hálózatok és felderítés az i2-ben Azonosságok és duplikációk felderítése és egyesítése Entity Analytics-szel
21 23 24 25
Tematikus workshopok Orvosi statisztikai elemzések a gyakorlatban 26 29 Hitelkockázat kezelés Ingyenes bemutató szemináriumok SPSS Statistics 33 SPSS Data Collection 34 SPSS Modeler 35 SPSS Text Analytics 35 i2 - A felderítés eszköze 36 38 Tanfolyam részvételi díjak és kedvezmények
Adatbányászati tanfolyamok Bevezetés az SPSS Modelerbe Kiknek szól
Olyan elemzőknek, akiknek nincs vagy csak csekély ismeretük van az SPSS Modelerről és az adatbányászatról, ezért hatékonyan és gyorsan szeretnének megfelelő tudást szerezni önálló adatbányászati elemzések megkezdéséhez.
Előfeltételek
Általános irodai informatikai ismeretek (Windows, Office), alapszintű statisztikai ismeret nem szükséges, de előnyös.
A kurzus tematikája
Az SPSS Modeler adatbányászati szoftver fő elemeinek megismerése; az adatbányászati folyamat CRISP-DM módszertan áttekintése; adatok írása-olvasása a leggyakoribb formátumokból és adatbázis kezelőkből; a szükséges adatkezelési lehetőségek ismertetése; az alkalmazott adatbányászati algoritmusok gyakorlati jellemzése és használata; egy egyszerű adatbányászati folyamat lépéseinek önálló elvégzése.
A kurzus végén Ön képes lesz: • • • • •
elvégezni különböző adatfájlok beolvasását, adatok megtekintését, az elemzéshez szükséges adattranszformációk elvégzésére, új változók létrehozására, az SPSS Modeler grafikai lehetőségeinek használatára, megfogalmazni a saját adatbányászati feladatának fő lépéseit, egyszerűbb elemzéseket elvégezni és kiértékelni.
Időtartam: 2 nap
3
Haladó modellezés SPSS Modelerben Kiknek szól
A tanfolyam kifejezetten elemzőknek szól, akik mélyebben szeretnék látni, hogy az SPSS Modeler egyes tanuló algoritmusai hogyan működnek, jellemzően milyen üzleti problémákra, ill. elemzés típusokra alkalmazhatók. Valamint azoknak, akik igénylik, hogy az alapbeállításokon túl saját igényeik szerint alakíthassák, futtathassák a modelleket.
Előfeltételek
Általános statisztikai ismeretek, valamint az SPSS Modeler felépítésének, használati alapjainak ismerete. Gyakorlott SPSS Modeler felhasználói tudás nem feltétlenül szükséges, de előnyt jelent.
A kurzus tematikája
Az SPSS Modeler adatbányászati szoftver modelljeinek ismertetése és csoportosítása. A modellek algoritmusainak tárgyalása. A modellek paraméterezése, összehasonlítása. A modellek alkalmazhatóságának áttekintése az üzleti probléma ill. az elemzésekhez használt paraméterek szempontjából konkrét példákon keresztül.
A kurzus végén Ön képes lesz:
• • •
• • •
megérteni a modellek algoritmusainak működését, az adott üzleti probléma szempontjából kiválasztani a legalkalma- sabb modelleket, a felhasznált mezők jellemzőinek alapján igény szerint parametrizálni az egyes modelleket, az adott feltételek mellett legenerálni a legjobb modelleket, magas megbízhatósági szinten összehasonlítani a generált modelle- ket és kiválasztani azok közül az üzletileg leghasznosabbat, összességében a legmagasabb szinten alkalmazni és hasznosítani az SPSS Modeler szoftver modell eszköztárát.
Időtartam: 2 nap 5
Bevezetés az SPSS Text Analytics-be A kurzus során megtanulhatja, hogyan alakíthat strukturálatlan, szöveges formátumú adatokat strukturált, adatbányászati elemzésekhez alkalmas adatokká. A tanfolyam áttekinti a szövegbányászat legfontosabb alapfogalmait, megmutatja, hogyan nyerhet ki összefüggéseket dokumentumokból, hogyan tudja ezeket kategorizálni, és hogyan használhatja fel a szövegbányászat eredményeit további adatbányászati elemzésekhez. Bemutatjuk a szótárak, mintázatok és modellek létrehozásának módszerét egy interaktív, grafikus felületen keresztül.
Kiknek szól
Olyan elemzőknek, akik már ismerik a Modelert, és érdeklődnek a szövegbányászati módszerek használata, alkalmazása iránt.
Előfeltételek
A Modeler alapjainak ismerete.
A kurzus tematikája
• Általános ismeretek a szövegbányászatról • Text Analytics és CLEMTEXT node-ok bemutatása • Szótárak szerkezetének áttekintése, létrehozásának, szerkesztésének módja • Mintázatok áttekintése, összefüggések kivonatolása • Kategorizálás, modell építés • Modellek, mintázatok felhasználása, adat- és szövegbányászat kapcsolata • Adattisztítási, dokumentumkezelési módszertan bemutatása példán keresztül • Előkészített szöveges adatok kategorizálása példa
A kurzus végén Ön képes lesz: • • • •
legkülönbözőbb formátumú szöveges dokumentumok kezelésére, saját szótárak, mintázatok létrehozására, szöveges dokumentumok kategorizálására, szöveges adatok adatbányászati elemzéshez történő előkészítésére.
Időtartam: 1 nap 6
Webes véleményelemzés A véleménynyilvánítás legfontosabb színterei ma már az online fórumok, blogok és közösségi oldalak. Az itt fellelhető strukturálatlan szövegek rengeteg értékes információt rejtenek ügyfeleinkről, szokásaikról és véleményünkről. Hogyan nyerhető ki és állítható hadrendbe az online információ?
Kiknek szól
Olyan elemzőknek, akik érdeklődnek a nem strukturált, szöveges – például webről letöltött – adatok feldolgozása iránt.
Előfeltételek
Kezdő szintű SPSS Modeler ismeretek.
A kurzus tematikája
Tanfolyamunkon a résztvevők megismerkednek az SPSS szöveganalitikai megoldásával, az SPSS Text Analyticsszel, valamint a magyar nyelvű kivonatolást és szótárépítést támogató CLEMTEXT kiegészítővel. A tanfolyamon elsajátítják a webes adatok SPSS Modeleren belüli letöltési lehetőségeit, szótárépítési és modellezési módszereit, valamint a vélemények feltérképezésének módját mintázatok és kategóriaépítés segítségével.
A kurzus végén Ön képes lesz:
• szótárak és szöveganalitikai modellek építésére az SPSS Text Analytics-ben, • szöveganalitikai eredmények további elemzésére, • saját, ad-hoc szöveganalitikai elemzések készítésére.
Időtartam: 1 nap
7
Adattranszformációk SPSS Modelerben Az adattranszformációs lépések megfelelő ismerete több szempontból is fontos lehet: egyrészt az adatbányászati modellezés alapja a megfelelően előkészített adat, melyhez elengedhetetlen az adatok áttekintése, tisztítása, új, a modellezés szempontjából releváns változók létrehozása; másrészt sok esetben már a hagyományos ETL funkciók alkalmazása is nagymértékben megkönnyíti vagy akár gyorsítja az adatfeldolgozási folyamatokat.
Kiknek szól
Olyan elemzőknek, akiknek nincs vagy csak csekély ismeretük van az SPSS Modelerről, ezért hatékonyan és gyorsan szeretnének megfelelő tudást szerezni az alapvető adattranszformációs technikák elsajátításával.
Előfeltételek
Általános irodai informatikai ismeretek (Windows, Office), alapszintű statisztikai ismeret nem szükséges, de előnyös.
A kurzus tematikája
A tanfolyam során a résztvevők megismerkednek az SPSS Modeler alapjaival, adattranszformációs és adattisztítási lehetőségekkel: adatok írása-olvasása a leggyakoribb formátumokból és adatbázis kezelőkből; hiányzó adatok kezelése; új változók létrehozása; speciális függvények alkalmazása; adattáblák átalakítása; aggregátumok képzése; adattáblák összekapcsolása.
A kurzus végén Ön képes lesz: • • •
különböző adatfájlok beolvasására, adatok megtekintésére, adattranszformációk végrehajtására, új változók létrehozására, egyszerűbb elemzések elvégzésére és kiértékelésére.
Időtartam: 1 nap
8
Ügyfélérték-számítás Kiknek szól
A tanfolyam kifejezetten azoknak az elemzőknek szól, akik részletesen szeretnének megismerkeni az ügyfélérték-számítás módszereivel, folyamatával.
Előfeltételek
Általános statisztikai ismeretek, valamint az SPSS Modeler felépítésének, használati alapjainak ismerete. Gyakorlott SPSS Modeler felhasználói tudás nem feltétlenül szükséges, de előnyös.
A kurzus tematikája
Az ügyfélérték-számítás során a korábbi ügyfél-, ügylet- és viselkedési adatok alapján prediktív eljárásokkal osztályozzuk az ügyfeleket azok jövőbeli profitabilitása és lemorzsolódási valószínűsége szerint. Segítségével előre jelezhetjük, mely ügyfelektől mennyi profit várható, és egyedi igényekre szabott ügyfélkezelést nyújthatunk. A tanfolyam során a résztvevők megismerkednek az ügyfélérték-számítás elméleti hátterével, módszereivel, valamint konkrét példán keresztül a gyakorlati megvalósítás lehetőségeivel az SPSS Modeler segítségével.
A kurzus végén Ön képes lesz: • • •
meghatározni az ügyfélérték számításhoz felhasználandó adatok körét, kiválasztani a megfelelő ügyfélérték-számítási módszert, létrehozni az ügyfélérték-modellt, majd alkalmazni azt.
Időtartam: 2 nap
9
Hatékony automatizálás SPSS Modelerrel (tanfolyam indítása igény szerint)
Kiknek szól
Olyan informatikusoknak, elemzőknek, akik az adatbányászati elemzés során nyert modelleket szeretnék hatékonyan alkalmazni az SPSS Modeler automatizálási lehetőségeinek kiaknázásával.
Előfeltételek
Kezdő szintű SPSS Modeler és adatbányászati ismeretek (a „Bevezetés az SPSS Modelerbe” kurzus alatt elsajátítható szint), az adatbázis kezelésben, vállalati informatikában való jártasság előnyt jelent.
A kurzus tematikája Az SPSS Modeler scripting lehetőségei (stream, supernode, standalone), az
SPSS Modeler scriptnyelv sajátosságai. A scripting tipikus felhasználási területei. Streamek és scriptek batch futtatása. A modellek exportálása SQL formátumba. A Modeler SQL pushback technológia kihasználása.
A kurzus végén Ön képes lesz: • • • •
közepesen összetett SPSS Modeler scriptek írására, az SPSS Modeler Batch mode használatára, a modellek exportálására SQL formátumba, az SQL pushback technológia használatára.
Időtartam: 2 nap
11
Elemzések automatizálása (tanfolyam indítása igény szerint)
Kiknek szól
Olyan elemzőknek, akik az adatbányászati elemzések, és az elemzések során nyert modellek több szintű automatizálási lehetőségeire kíváncsiak.
Előfeltételek
Kezdő szintű SPSS Modeler és adatbányászati ismeretek (a „Bevezetés az SPSS Modelerbe” kurzus alatt elsajátítható szint), az adatbázis kezelésben, vállalati informatikában való jártasság előnyt jelent.
A kurzus tematikája
A tanfolyam során a résztvevők megismerkedhetnek az elkészült elemzések különböző szintű automatizálásának lehetőségeivel: stream-ek automatizálása, majd ütemezése Windows ütemezővel kliens gépen; Modeler Server alkalmazásának módja és előnyei, a Modeler Batch használata; elemzések kezelése, job-ok építése és ütemezése az IBM SPSS Collaboration and Deployment Services (CADS) keretrendszerben.
A kurzus végén Ön képes lesz: • • • •
egyszerű SPSS Modeler scriptek írására, az SPSS Modeler Batch mode használatára, elemzések ütemezésére Windows ütemezővel, SPSS Modeler kliens - szerver architektúra kihasználására.
Időtartam: 1 nap
12
R integráció az SPSS Modelerben Kiknek szól
Olyan elemzőknek, Modeler felhasználóknak és informatikusoknak, akik érdeklődnek az R open source programozási környezet Modelerben való felhasználhatóságáról, hiányzó Modeler funkciók R scriptekkel történő kiegészítéséről.
Előfeltételek
Kezdő szintű SPSS Modeler és adatbányászati ismeretek (a „Bevezetés a SPSS Modelerbe” kurzus alatt elsajátítható szint). A kurzus nem R programozói tanfolyam, kizárólag az SPSS Modelerben való alkalmazás a témája. Programnyelvek ismerete ugyanakkor előny.
A kurzus tematikája
A kurzus során a résztvevők megismerkedhetnek az R node-ok használatával, az R nyújtotta lehetőségekkel az adattranszformáció, a modellezés, illetve az adatvizualizáció területén, továbbá olyan új R node-okat hozunk létre, amelyek aztán az alapértelmezett Modeler node-okhoz hasonlóan a grafikus felületen szabadon paraméterezhetők.
A kurzus végén Ön képes lesz: • • •
R scriptek Modelerbe való integrálására, új Modeler funkciók létrehozására, új node-ok létrehozására.
Időtartam: 1 nap
13
Python alapú automatizálás SPSS Modelerrel (tanfolyam indítása igény szerint)
Kiknek szól
Olyan informatikusoknak, elemzőknek, akik az adatbányászati elemzés során nyert modelleket szeretnék hatékonyan alkalmazni az SPSS Modeler automatizálási lehetőségeinek kiaknázásával, valamint szeretnék megismerni a Python programnyelv használati lehetőségeit az SPSS Modelerben. A kurzus nem Python programozói tanfolyam, kizárólag az SPSS Modelerben való alkalmazás a témája.
Előfeltételek
Kezdő szintű SPSS Modeler és adatbányászati ismeretek (a „Bevezetés az SPSS Modelerbe” kurzus alatt elsajátítható szint), vállalati informatikában való jártasság előnyt jelent. Python programnyelv ismerete nem szükséges.
A kurzus tematikája
Az SPSS Modeler Python scripting lehetőségei (stream, supernode, standalone), az SPSS Modeler Python scriptnyelv sajátosságai. A scripting tipikus felhasználási területei. Streamek és scriptek batch futtatása. A Python programnyelvnek a hagyományos scriptinghez képest nyújtotta lehetőségeinek megismerése (pl.: hibakezelés, Python csomagok alkalmazása, email küldés).
A kurzus végén Ön képes lesz: • • • •
közepesen összetett SPSS Modeler Python scriptek írására, az SPSS Modeler Batch mode használatára, Python csomagok beolvasására, egyszerűbb függvények létrehozására, email küldésére script segítségével.
Időtartam: 2 nap
14
Statisztikai tanfolyamok Bevezetés az SPSS Statistics-be Kiknek szól
Olyan elemzőknek, akiknek nincs, vagy csak csekély ismeretük van az SPSS Statistics-ről, és hatékonyan, gyorsan akarnak gyakorlati tudást szerezni az alapokról, valamint meg akarják szerezni, vagy erősíteni a szükséges alapszintű statisztikai ismereteket.
Előfeltételek
Általános irodai informatikai ismeretek (Windows, Office), alapszintű statisztikai ismeretek.
A kurzus tematikája
Alapvető leíró-statisztikai mutatók táblázása, átlagok csoportonkénti és változónkénti eltérésének szignifikancia vizsgálata t-próba és egyszempontos varianciaanalízissel. Más, nem átlagolható változókra vonatkozó analóg módszerek - nem paraméteres próbák. A legalapvetőbb matematikai statisztikai és adatkezelési fogalmak szemléletes megértése és példák bemutatása az SPSS-szel, a kapcsolódó SPSS terminológiák áttekintése. Például középérték típusok, szórás típusok, korrelációk, szignifikancia jelentése, többváltozós módszerek indoklása.
A kurzus végén Ön képes lesz: • • •
különböző adatállományok beolvasására, adatok megtekintésére, az egyes műveleteket elvégzésére párbeszédes és parancs (szin- taktika) üzemmódban, az adat-, párbeszéd-, output- és parancs-ablak kezelésére.
Időtartam: 3 nap
15
Korreláció alapú eljárások az SPSS Statistics-ben Kiknek szól
Olyan elemzőknek, akiknek jó alapszintű ismereteik vannak az SPSS Statistics Base-ről és hatékonyan, gyorsan akarnak gyakorlati tudást szerezni a korrelációs technikák lehetőségeiről.
Előfeltételek
Általános irodai informatikai ismeretek (Windows, Office), középhaladó szintű SPSS Statistics ismeret (a „Bevezetés az SPSS Statistics-be” kurzus alatt elsajátítható szint), alapszintű statisztikai ismeretek.
A kurzus tematikája
Ismerkedés az SPSS Statistics-szel a lineáris korreláción alapuló módszereken keresztül. Korrelációs mátrix előállítása, és korrelációs alapon történő változó csoportosítás faktor diszkriminancia és hierarchikus klaszteranalízissel. Alskálák képzése és reliabilitás vizsgálata, itemanalízis. Célváltozó bejóslása egy- és többváltozós regressziószámítással. Nem-lineáris korrelációk és egyéb hasonlóságmátrixok előállítása.
A kurzus végén Ön képes lesz: • • • • •
önállóan használni korrelációs elemzések technikáit, meghatározni a számítások alkalmazási feltételeit, változókat csoportosítani, alsálákat képezni korrelációk alapján, egyszerűbb regressziós vizsgálatokat végezni, azokat elemezni, tesztek megbízhatóságát vizsgálni.
Időtartam: 1 nap
16
Táblázatok mindenütt Kiknek szól
Olyan elemzőknek, akiknek jó alapszintű ismereteik vannak az SPSS Statistics Base-ről és hatékonyan, gyorsan akarnak gyakorlati tudást szerezni az SPSS Statistics Custom Tables modulról.
Előfeltételek
Általános irodai informatikai ismeretek (Windows, Office), középhaladó szintű SPSS Statistics ismeret (a „Bevezetés az SPSS Statistics-be” kurzus alatt elsajátítható szint), alapszintű statisztikai ismeretek.
A kurzus tematikája
Az SPSS Statistics megismerése a leíró statisztikai mutatók táblázásán keresztül. Gyakoriságértékek, átlag, szórás és egyéb leíró statisztikák csoportosító változók szerinti táblázása, kereszttáblázása. Többfeleletes kérdések kezelése. Bázisok, totálok helyes beállítása. Oszlopszázalékok és átlagok közötti szignifikáns eltérések jelzése. Az SPSS Statistics grafikai képességeinek kihasználása. Output navigátor kezelése, az output táblák exportálása Office alkalmazásokba (Excel, Word, stb.).
A kurzus végén Ön képes lesz: • • • •
hatékonyan használni az SPSS Statistics leíró statisztikai eszköztárát, gyorsan és eredményesen előállítani a legkülönbözőbb kimutatásokat, az SPSS Statistics grafikai képességeinek kiaknázására, a táblázatok más alkalmazásokba történő exportálására.
Időtartam: 1 nap
18
Hatékony adatkezelés az SPSS Statistics-szel Kiknek szól
Olyan elemzőknek, akik szeretnék kihasználni az SPSS Statistics általános adatkezelési képességeit, és erről hatékonyan, gyorsan akarnak gyakorlati tudást szerezni.
Előfeltételek
Középhaladó szintű SPSS Statistics ismeret (a „Bevezetés az SPSS Statisticsbe” kurzus alatt elsajátítható szint), általános adatkezelési ismeretek.
A kurzus tematikája
Adatok beolvasása, adat import-export. Adatbázis kapcsolatok kezelése. Adatok eloszlásának vizsgálata, új adatok származtatása. Címkézés, adatok ellenőrzése és tisztítása. Az SPSS Statistics belső függvényeinek áttekintése, dátum és szöveges adatok kezelése. Ciklusok alkalmazása az adattranszformációk során szintaktikai üzemmódban. Új változók vagy esetek hozzadása, aktualizálása (update, lookup, merge, aggregáció). File-ok összefűzése, szétválasztása külön fileokba esetek és változók szerint. Többfeleletes adatok kezelése. A makrózás alapjai.
A kurzus végén Ön képes lesz: • • • •
a legkülönfélébb adatok gyors importálására és exportálására változatos formátumokban, rutinszerűen ismétlődő adatkezelési feladatok meggyorsítására, szöveges adatok hatékony felhasználására, adatbázis kapcsolatok kezelésére.
Időtartam: 1 nap
19
Automatizálás az SPSS Statistics-szel Kiknek szól
Olyan elemzőknek, akiknek jó alapszintű ismereteik vannak az SPSS Statistics Base-ről és hatékonyan, gyorsan akarnak gyakorlati tudást szerezni az SPSS Statistics automatizálási képességeiről.
Előfeltételek
Általános irodai informatikai ismeretek (Windows, Office), középhaladó szintű SPSS Statistics ismeret (a „Bevezetés az SPSS Statistics-be” kurzus alatt elsajátítható szint), alapszintű statisztikai ismeretek. Bármilyen programnyelv, Python, R nyelvek ismerete előny.
A kurzus tematikája
Az SPSS Statistics automatizálási képességeinek megismerése. Az SPSS Statistics szintaktika üzemmód haladó szintű használata, SPSS Statistics makrók készítése. Adatbázisból történő egyszerűbb adatleválogatások, standard riportok, elemzések automatizált futtatása. Az SPSS Statistics Developer képességei - a Python és R nyelvek SPSS Statistics integrációja.
A kurzus végén Ön képes lesz:
• hatékonyan használni az SPSS Statistics syntax lehetőségeit, • önállóan készíteni egyszerű adattranszformációs makrókat, • riportoló és lekérdező makrókat írni, • automatizálni a statisztikai feldolgozási folyamatot, • Python, R programnyelvek előnyeit kihasználni az SPSS Statistics-ben.
Időtartam: 1 nap
20
Klasszifikációs és szegmentációs eljárások az SPSS Statistics-ben Kiknek szól
Olyan elemzőknek, akik szeretnének az SPSS Statistics különböző termékeinek segítségével klasszifikációs eljárásokat használni, azokra épülő modelleket építeni, azokkal az adataik rejtett komplex összefüggéseit vizsgálni, illetve azokat szemléltetni.
Előfeltételek
Középhaladó szintű SPSS Statistics ismeret (a „Bevezetés az SPSS Statistics -be” kurzus alatt elsajátítható szint), általános adatkezelési ismeretek.
A kurzus tematikája
A klasszifikációs eljárások fő típusai, a különböző alminták vizsgálata: milyen változók vagy változók kombinációi mentén különböznek, illetve, hogyan lehet új szegmentáló szempontokat létrehozni. Többszempontos varianciaelemzés, klaszter elemzés, prediktív eljárások - diszkriminancia analízis, logisztikus regresszió. Klasszifikációs modellek építése döntési fával. Az eredmények értelmezése, a modellek összehasonlításának módszerei.
A kurzus végén Ön képes lesz:
• az adatokban komplex módon megnyilvánuló összefüggéseket felis- merni és feltérképezni, • csoportosulásokat feltárni és új csoportosító szempontokat kialakítani, • klasszifikációs alapú modelleket létrehozni, • a különböző klasszifikációs és szegmentációs technikák hatékonyságát összehasonlítani.
Időtartam: 1 nap
21
Data Collection (Dimensions) Kiknek szól
Azoknak, akik szeretnék megismerni az SPSS Data Collection (Dimensions) webes felületű, adatbázison alapuló kérdezés-technikai rendszert, amely alkalmas nemzetközi környezetben működő felmérések elvégzésére is.
Előfeltételek
Nincs, de előny más hasonló rendszer, illetve az SPSS Statistics programcsalád ismerete.
A kurzus tematikája
Kérdőívek szerkesztése SPSS Data Collection Author és web alapú interaktív környezetben. Különböző kérdőív elemek alkalmazása: egy- és többfeleletes kérdések, nyílt kérdések, numerikus és szöveges inputok, ugrások, feltételes helyzetek kezelése, képek megjelenítése. A kérdőív tesztelése, aktiválása, működés közbeni figyelése. Az adatok letöltése, online riportálása, az SPSS Report for Surveys és SPSS Statistics programokkal.
A kurzus végén Ön képes lesz: • • •
alapvető kérdezéstechnikák SPSS Data Collection (Dimensions) környezetben való alkalmazására, kontrollálni az SPSS Data Collection webes felületű adatlekérdezést, riportálni az SPSS Data Collection rendszerből származó adatokat.
Időtartam: 1 nap
23
További tanfolyamok Hálózatok és felderítés az i2-ben A kapcsolati hálókhoz, hívásrekordokhoz, mobiltelefon hívásadatokhoz, pénzügyi tranzakciókhoz hasonló hálózatokat alkotó adatoknak a megfelelő rendszerezése és vizualizációja elengedhetetlen az entitások és a közöttük lévő interakciók valós természetének feltárásában és elemzésében. A kapcsolatrendszerek áttekinthető ábrázolása segíti a komplex adatok közötti könnyebb eligazodást, a hálózatok kulcsfontosságú tagjainak, központi szereplőinek feltérképezését.
Kiknek szól
A módszert a bűnüldöző szerveken túl többek között bankok, biztosítók, telekommunikációs cégek és számos szolgáltató használják: pénzmosás felderítésére, szolgáltatások esetén gyanús ügyfelek detektálására, a hálózatban lévő mintázatok feltárására.
Előfeltételek
Várunk mindenkit, akit érdekel a hálózati adatok vizualizációja; hálózatelemzési ismeretek nem szükségesek.
A kurzus tematikája
A tanfolyam résztvevői részletesen megismerkedhetnek az i2 Analyst’s Notebook által kínált széleskörű hálózat-vizualizációs megoldásokkal a feldolgozás alapjaitól kezdve (entitások és kapcsolatok megjelenítési lehetőségei, adatfájlok beolvasása) az egyszerűbb gráfok, idővonalak és eseményvonalak ábrázolásáig, beleértve a rendelkezésre álló analitikai eszközök sorát, úgy mint a hisztogramok, filterezési, feltételes formázási lehetőségek és hőtérképek.
A kurzus végén Ön képes lesz:
Az IBM i2 Analyst’s Notebook program alapszintű használatára, különböző típusú hálózatok rajzolására és az adatszerkezetnek legmegfelelőbb megjelenítésére, mintázatok felderítésére a filterezési és feltételes formázási elemzési lehetőségek segítségével.
Időtartam: 2 nap 24
Azonosságok és duplikációk felderítése és egyesítése Entity Analytics-szel A vállalatoknál általában napi szinten előforduló feladat a különböző adatállományok egyesítése. A különböző forrásokból érkező adatbázisok között azonban sokszor nincsen egyértelmű illeszkedés, egy-egy rekordról csak részben rendelkezünk minden részletre kiterjedő, megegyező információkkal. Az inkonzisztencia hátterében állhat egyszerűen az adatok megváltozása, de akár szándékos megtévesztési kísérlet is. Az Entity Analytics lehetővé teszi, hogy a különböző adattáblák összekapcsolása során keletkező duplikációkat kiszűrjük, és az eltérő forrásokból származó adatokat összefésüljük.
Kiknek szól
Mindazoknak a Modeler felhasználóknak, akik szeretnék kezelni az adattáblákban lévő inkonzisztenciát, meglévő elemzéseiket kiegészíteni egy, az azonosságok és duplikációk felderítésére szolgáló modullal.
Előfeltételek
Kezdő szintű SPSS Modeler ismeretek.
A kurzus tematikája
Tanfolyamunkon a résztvevők részletesen megismerkednek az SPSS Modeler Premium Entity Analytics felépítésével, az adatok közötti kapcsolatok feltárásának módszereivel, egy olyan alkalmazás használatával, ami az egyes információforrásokban található következetlenségek feloldása mellett a csalások felderítésének is hatékony eszközéül szolgál.
A kurzus végén Ön képes lesz:
Az Entity Analytics modul használatára, a duplikáció kiszűrés meglévő elemzési környezetbe való beillesztésére és alkalmazására.
Időtartam: 1 nap
25
Tematikus workshopok Orvosi statisztikai elemzések a gyakorlatban Rendszeresen vagy alkalmanként szüksége van adatai elemzésére és szeretné önállóan, magabiztosan alkalmazni az évekkel korábban tanult statisztikai módszereket? Vegyen részt képzésünkön és megtanítjuk a talán legszélesebb körben használt és legkönnyebben használható statisztikai programcsomag, az SPSS Statistics használatára.
Célorientált képzésünk során megoldjuk például az alábbi feladatokat: • • •
gyógyszerek összehasonlítása, hatásidejük becslése, átültetett szerv, illetve a páciens állapotának időbeli elemzése, a beteg kórházban töltött idejének előrejelzése.
Ezekben a helyzetekben a jól ismert khi-négyzet, T-próba, szórás elemzés, lineáris korreláció, stb. számítások mellett, pontosabb elemzést tesz lehetővé például a túlélés (survival) vizsgálatnak nevezett statisztikai módszer, amely figyelembe veszi a cenzorált eseteket is (a kritikus esemény bekövetkezését még nem mutató esetek), így pontosabb becslés adható az orvosi eljárás hatására, időtartamára illetve sikerességére vonatkozólag. Más orvosi kutatási helyzetekben az adatok kis mennyisége miatt nem alkalmazhatók a hagyományos szignifikancia próbák, ennek ellenére mégis szükség lehet szignifikáns állítások tesztelésére, erre az úgynevezett egzakt statisztikák valók. Az idők folyamán felgyűlt orvosi adatok előkészítése statisztikai elemzésre – főleg amelyek eredetileg nem kifejezetten elemzési célok miatt keletkeztek – szintén külön erőfeszítést jelentenek. A tanfolyam során sok adatkezelési eljárást is sorra veszünk. Bár az orvosok általában jól ismerik a szakmájukra vonatkozó statisztikák értelmezését, hasznos lehet a módszerek mélyebb átgondolása, az elemzések elvégzésének gyakorlása megfelelő az SPSS statisztikai program egyszerű praktikáinak megismerése által.
26
Kiknek szól • • • • •
kutató orvosoknak, akik orvosi események bekövetkezésének időtar- tamát kutatják, orvosoknak, akik gyógyszerek hatásait tanulmányozzák, transzplantációs orvosoknak, olyan orvosoknak, akik az idők során felhalmozódott adatok alapján utólagos következtetéseket szeretnének levonni, kórházi működést szervező orvosoknak.
A kurzus tematikája
1. A vizsgálatokhoz szükséges adatok beszerzése, előállítása, előkészítése A rendelkezésre álló adatokból – például orvosi naplókból, adatbázisokból vagy kórtörténeti adatokból –hogyan nyerhetők ki a megfelelő adatok, és hogyan kell ezeket előkészíteni, hogy a megfelelő módszerekkel elemezhetők legyenek? 2. Járulékos adatok gyűjtése, elemzés előkészítése Az előállított adathalmazból, hogy jutunk az SPSS Statistics-ben elemezhető adatokhoz? Milyen járulékos adatokat érdemes a vizsgálatokba bevonni - például: demográfiai adatok, a vizsgált területen kívüli egyéb orvosi beavatkozásokról szóló adatok? 3.
Az adatok elemzésének módszerei • „Hagyományos” képletek szerint működő statisztikai eljárások • Szignifikancia-próbák (Khí-négyzet, T, korrelációs próbák) az orvosi eljárások hatásainak megkülönböztetésére, összefüggések feltárására • A páciensek csoportosítása tünetek, kezelések és demográfiai adatok mentén • Regressziós és faktor elemzés az orvosi eljárások együttes hatásá- nak vizsgálatára • Szegmentációs, illetve prediktív technikák • Tünet, következmény, esemény modellezése, bejóslása • Túlélés (survival) elemző módszerek speciális orvosi helyzetekben • Túlélési táblák és grafikus ábrázolások egyénekre, illetve különböző csoportok összehasonlításával 27
• • •
Kaplan-Meier módszer az időtartam becslésre, például: rákos daga- natok kezelésének hatása, különböző típusú kezelések és rákok ese- tén, cenzorált adatok figyelembe vételével is Cox regresszió: időfüggő változók hatásainak vizsgálatához, valamint skálatípusú, nominális és ordinális változók, mint életkor, nem, iskolázottság egyéb orvosi kezelések hatásának elemzéséhez Kórházban tartózkodási idő (beteg, orvos) elemzése survival módszerrel
A kurzus végén Ön képes lesz:
• önállóan, a tanfolyamon keletkezett dokumentumok alapján (jegyzet, SPSS parancs szintax-fájl) a későbbiekben rutinszerűen alkalmazni a tanultakat, • új vagy régebbi adatokat előkészíteni statisztikai elemzésekhez, • megfelelő adatok alapján kezelések hatásai közt szignifikáns össze függést kimutatni, • szegmentálni, illetve szegmenshez tartozás valószínűségét kimutatni, • kritikus esemény bekövetkezésének időtartamát vizsgálni, • mindezt rutinszerűen elvégezni az IBM SPSS Statistics program hasz nálatával.
A tanfolyamon résztvevők számára biztosítjuk a fenti alapfeladatokra mintaadatokkal kidolgozott eljárássorozatokat, részletes segédletet a tanfolyamon elvégett feladatokhoz, valamint az SPSS Statistics egy hónapos próbaverzióját.
Időtartam: 2 nap
28
Hitelkockázat kezelés A bankoknak egyre szigorodó kockázatkezelési szabályoknak kell megfelelniük, és a Basel II-III rendszer minimum tőkekövetelmény számítások jelentős részéhez elengedhetetlen komplex matematikai-statisztikai módszerek használata. Szakértőink több különböző pénzintézetnél támogatták a kockázatkezelési modellek kialakítását és bevezetését, valamint az ott dolgozó szakértők képzését. Sok éves gyakorlattal és üzleti-elemzői tapasztalattal rendelkező oktatóink tartják tudásorientált, interaktív gyakorlati kurzusainkat, melynek során minden résztvevő a saját számítógépe előtt ülve önállóan dolgozik. Az oktatáson az IBM SPSS Modelerrel, a legmodernebb adatelemző eszközzel elemzünk, amelyet számos magyarországi bankban használnak adatelemzésre és modellezésre.
Kiknek szól
Olyan banki szakértőknek, akiknek a feladatköréhez hozzátartozik a kockázatkezelési modellek készítése, de úgy ítélik meg, hogy nem rendelkeznek elég tapasztalattal.
A kurzus tematikája
1. Kockázatkezelési alapok, bevezetés az IBM SPSS Modeler használatába 2. Kockázatkezelési rendszerekben használatos adatok előkészítése, modellezés 3. Kiértékelés, automatizálás, jogszabályok áttekintése A tanfolyam során tárgyaljuk a scorecardok két fő típusát: • Igénylési score: új hiteligényléskor felmérjük az ügyfélben, ügyletben rejlő kockázatokat, minősítjük az ügyfelet, majd döntünk a kérelem elfogadásáról, illetve annak feltételeiről. • Viselkedési score: a futamidő során folyamatosan monitorozzuk az ügyfelek viselkedési szokásait (pl. fizetési késedelem) és meghatá rozzuk az ügyletek kockázatait. A kockázatokból számítható a várható veszteség, amely meghatározó tényező a céltartalék képzés során.
29
Áttekintjük az elemzés fő lépéseit: • Adatminőség felmérése • Hiányzó és kiugró adatok kezelése • Adattranszformációk • Tesztkörnyezet kialakítás • Modellezési technika kiválasztása, modellek építése • Modellek összehasonlítása, kiértékelés
Algoritmusok Bemutatjuk az elemzői gyakorlatban és a szakirodalomban leggyakrabban előforduló modellező algoritmusokat, a banki környezetben széles körben elterjedt regressziós típusú modellektől kezdve a döntési fákon át egészen a neurális hálózatokig. Kiértékelés A kockázatkezelői modellezés talán leginkább specifikus területe a modellek értékelése. A modellek kiértékelésére olyan performancia mutatókat használunk, amelyek nem csak az egyes scorecardok differenciáló képességét mutatják meg, de a különböző scorecardok közötti összehasonlítást is lehetővé teszik. A tanfolyam során megválaszoljuk a következő típusú kérdéseket: Hogyan mérjük a modellek teljesítményét? Hogyan monitorozható a hosszú távú performancia? Automatizálás Végezetül kiemelt hangsúlyt fektetünk egy általában méltatlanul elhanyagolt területre: az elkészített megoldásnak a mindennapi üzleti folyamatokba való integrálására és automatizálására, kezdve az adattranszformációktól egészen az automatizált riportolásig és ügyfélbesorolásig.
30
Jogszabályi követelmények
Mivel a kockázatkezelési típusú adatok köre kifejezetten érzékeny az adatvédelmi elvekre, valamint a pénzintézetek működését, kockázatkezelési rendszereit szigorú előírások szabályozzák, ezért áttekintjük a legfontosabb vonatkozó aktuális jogszabályokat, kormányrendeleteket, MNB ajánlásokat is.
A kurzus végén Ön képes lesz: • • • • • • •
átlátni a scorecard fejlesztés részfeladatait, azok helyes sorrendjét és funkcióit, megfelelően előkészíteni az adatokat, felmérni és kezelni a hiányzó és extrém értékeket, különböző típusú klasszifikációs modelleket építeni, a modellek futtatását automatizálni, monitorozni, automatizált kockázatkezelési riportokat generálni, a kockázatkezelési folyamatot a törvényi szabályozásnak megfelelően kialakítani, az IBM SPSS Modelert önállóan használni.
Időtartam: 3 nap
31
Ingyenes bemutató szemináriumok SPSS Statistics Kiknek szól
Azoknak, akik még nem ismerik a világ vezető asztali statisztikai és adatkezelő eszközének képességeit, jellemzőit, de szívesen megismerkednének vele egy kötetlen bemutatón.
A kurzus tematikája
Az SPSS Statistics rövid története, kapcsolata a cég más termékeivel, világpiaci pozíciója, előnyei független piaci elemzők szerint. Az SPSS Statistics Base alaprendszer és a kiegészítő modulok, legfontosabb előnyei, adatkezelési, adattranszformálási, statisztikai elemzési, grafikai lehetőségek. Esettanulmányok bemutatása a leggyakoribb felhasználási területeken: statisztikai elemzések; piackutatási adatok vizsgálata; nagyméretű adatállományok, ügyféllisták kezelése; szegmentációs lehetőségek, például ügyfélszegmentáció; riportok, prezentációk készítése; adatbáziskapcsolatok; szkript és makró programozás; automatizálás. Kitekintés az SPSS egyéb együttműködő eszközeire.
Részvételi feltételek
A bemutató szeminárium előzetes jelentkezés után díjmentes.
Időtartam: 120 perc
33
SPSS Data Collection Kiknek szól
Azoknak, akik még nem ismerik az SPSS új termékcsaládját, amely átfogó megoldást nyújt a professzionális társadalom-, közvélemény-, piackutatási területen felmerülő igényekre.
A kurzus tematikája
A szeminárium első része bemutatja az SPSS Reports for Surveys-t mint az SPSS Data Collection (Dimensions) termékcsoport jelentéskészítő ezközét, a második részben pedig választ kaphat arra, hogy a Data Collection termékcsalád segítségével hogyan egységesítheti és automatizálhatja felméréseit. A szeminárium első fele Az SPSS Reports for Surveys az SPSS Data Collection kutatási termékcsalád eleme, mely gyors és egyszerű riportok készítésére illetve egyedi táblák létrehozására szolgál. A riportoló eszköz sajátossága, hogy nemcsak az SPSS Data Collection termékcsomag tagjaként, hanem önálló termékként is használható, így azok számára is hatékony eszköz, akik csupán táblázatokat, grafikonokat szeretnének készíteni és publikálni adatbázisukból, azonban ezt minden eddiginél gyorsabban szeretnék megvalósítani. A szeminárium második fele Az SPSS Data Collection család egyes tagjainak esettanulmányszerűen integrált bemutatása az adatfelvétel tervezésétől a kérdőívszerkesztésen, az adatfelvételen, az adatelőkészítésen át az elemzés utáni publikációig. Az architektúra jellemzése, adatfelvételi csatornák egységes támogatása (intra/ internet, CAPI, CATI, papíralapú).
Részvételi feltételek
A bemutató szeminárium előzetes jelentkezés után díjmentes.
Időtartam: 120 perc 34
SPSS Modeler Kiknek szól
Azoknak, akik még nem ismerik a világ vezető adatbányászati eszközének képességeit, jellemzőit, de szívesen megismerkednének vele egy kötetlen bemutatón.
A kurzus tematikája
Az SPSS Modeler rövid története, kapcsolata az SPSS egyéb termékeivel, világpiaci pozíciója, előnyei független piaci elemzők szerint. Az SPSS Modeler felhasználói környezete, jellegzetességei, legfontosabb előnyei, adatkezelési, adattranszformálási lehetőségek, tanuló algoritmusok, modellpaletta. A létrehozott modellek beépítése a felhasználó cégek üzleti folyamataiba, személyes szakértői tapasztalatok kiegészítésével. Kitekintés a Deployment Family (Predictive Enterprise) termékcsomag nyújtotta lehetőségekre.
Részvételi feltételek
A bemutató szeminárium előzetes jelentkezés után díjmentes.
Időtartam: 120 perc
SPSS Text Analytics Kiknek szól
Olyan elemzőknek, akik már alapszinten ismerik az SPSS Modeler-t, az adatbányászatot, és érdeklődnek a szövegbányászati módszerek használata, alkalmazása iránt.
A kurzus tematikája
A szövegbányászat rövid történeti áttekintése, fejlődési szakaszai. A szövegbányászat alapjai: szótárak, kivonatolás, mintázatok. Az SPSS Text Analytics (Text Mining for Clementine) felhasználói környezetének, nézeteinek bemutatása. Felhasználási lehetőségek és esettanulmányok az adattisztítás, attitűd azonosítás, dokumentumkezelés és churn modellezés szövegbányászatitámogatása területén. 35
Részvételi feltételek
A bemutató szeminárium előzetes jelentkezés után díjmentes.
Időtartam: 120 perc
i2 - A felderítés eszköze Kiknek szól
Olyan elemzőknek, akik érdeklődnek a hálózatelemzés és hálózatvizualizáció lehetőségei iránt a csalásfelderítés és bűnmegelőzés területén.
A kurzus tematikája
Az i2 termékpaletta áttekintése, felhasználási területek és példák. Az i2 felhasználói környezetének bemutatása, a feldolgozás alapjainak áttekintése: entitások, kapcsolatok, megjelenítési lehetőségek, stb. Esettanulmányok, demók interaktív bemutatása az i2 felületén.
Részvételi feltételek
A bemutató szeminárium előzetes jelentkezés után díjmentes.
Időtartam: 120 perc
36
Tanfolyam részvételi díjak és kedvezmények Tanfolyam megnevezése
Szint
Bevezetés az SPSS Modelerbe Haladó modellezés SPSS Modelerben Hatékony automatizálás SPSS Modelerrel Bevezetés az SPSS Text Analytics-be Webes véleményelemzés Adattranszformációk SPSS Modelerben Ügyfélérték-számítás Elemzések automatizálása R integráció az SPSS Modelerben Python alapú automatizálás SPSS Modelerrel
kezdő haladó haladó haladó haladó kezdő haladó haladó haladó haladó
2 nap 2 nap 2 nap 1 nap 1 nap 1 nap 2 nap 1 nap 1 nap 2 nap
180 000 Ft 180 000 Ft 180 000 Ft 100 000 Ft 100 000 Ft 100 000 Ft 180 000 Ft 100 000 Ft 100 000 Ft 180 000 Ft
kezdő haladó haladó haladó haladó
3 nap 1 nap 1 nap 1 nap 1 nap
195 000 Ft 75 000 Ft 75 000 Ft 75 000 Ft 75 000 Ft
haladó kezdő
1 nap 1 nap
75 000 Ft 75 000 Ft
Adatbányászati tanfolyamok
Statisztikai tanfolyamok Bevezetés az SPSS Statistics-be Korreláció alapú eljárások az SPSS Statistics-ben Táblázatok mindenütt Hatékony adatkezelés az SPSS Statistics-szel Automatizálás az SPSS Statistics-szel Klasszifikációs és szegmentációs eljárások az SPSS Statistics-ben Data Collection (Dimensions)
Időtartam
Részvételi díj
További tanfolyamok Hálózatok és felderítés az i2-ben kezdő Azonosságok és duplikációk felderítése és egyesítése Entity Analytics-szel haladó
2 nap
120 000 Ft
1 nap
100 000 Ft
Tematikus workshopok Orvosi statisztikai elemzések a gyakorlatban Hitelkockázat kezelés
2 nap 3 nap
50 000 Ft 50 000 Ft
Kedvezmények Felsőoktatási hallgatók és oktatók számára 50% kedvezmény az alapkurzusok és a kiegészítő kurzusok árából. Cégek és intézmények részére 5 fő felett kedvezmények. Kérje egyedi ajánlatunkat! Használja fel a rendszerkövetéshez járó tanfolyam bónuszt és a további kedvezményeket! A részvételi díjak az Áfá-t nem tartalmazzák. Az árak tájékoztató jellegűek, az aktuális díjszabást keresse honlapunkon. A változtatás jogát fenntartjuk.
További információ és jelentkezés: www.clementine.hu/oktatas-es-rendezvenyek
Clementine Consulting
www.clementine.hu 1115 Budapest, Bartók Béla út 105-113
[email protected] +36 1 457 0561
