Tecniche di segmentazione
Obiettivi
Il corso tratta la teoria e gli aspetti applicativi relativi alle tecniche di clustering disponibili in SAS. Si affronta la preparazione dei dati per il clustering, l’analisi delle componenti principali e l’analisi fattoriale per la riduzione delle dimensioni di input, il clustering di variabili, il metodo k-nearest-neighbor, il metodo delle k-medie, le tecniche di clustering gerarchico e il fuzzy clustering.
Destinatari
Analisti statistici, esperti di data mining, business user; gli argomenti presentati si riferiscono in particolare alle aree dei database di marketing.
Requisiti
È richiesta un’esperienza di base nell’utilizzo del linguaggio SAS e una conoscenza almeno scolastica della statistica. È consigliabile un’esperienza di base nell’analisi dei dati.
Contenuti
Preparazione della Base Dati
- Definizione del fenomeno da analizzare
- Individuazione delle fonti dati
- Disegno e Costruzione della Customer Table
- Analisi delle caratteristiche (missing, outlier, ...)
Clustering Analysis
- Analisi delle componenti principali
- Analisi fattoriale
- Condurre un’analisi cluster
- Metodi di clusterizzazione gerarchica
- Il metodo delle k-medie
- Le mappe di Kohonen per l’analisi dei gruppi
- Profilazione dei gruppi
Durata
Il corso ha una durata di 3 giorni.