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Segmentieren und Klassifizieren

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Unsere Leistungen

Interessant für... ... alle, die in ihren Daten Gruppen finden und/oder Gruppen hinsichtlich bestehender Unterschiede überprüfen, aber auch Modelle für die Prognose von Gruppenzugehörigkeiten entwickeln wollen. Die Identifikation von Fall-, Kunden-, Risiko-, Ziel-, Produktgruppen etc. schafft eine solide Basis für organisatorische Entscheidungen, wirkungsvolle Marketingmaßnahmen oder ein effizientes CRM.
Voraussetzungen: Dieser Kurs ist besonders als Aufbaukurs nach dem Grundkurs Statistik geeignet, Kenntnisse in der Bedienung von SPSS sind erforderlich.
Kursüberblick: Mit den Algorithmen der Cluster- und Diskriminanzanalyse sowie dem Entscheidungsbaum-
Ansatz des SPSS Moduls„Decision Trees“ werden die wichtigsten Methoden zur Segmentierung und Klassifizierung mit ihren mathematischstatistischen
Hintergründen vorgestellt. Anhand von Praxisbeispielen werden die Verfahren nicht nur isoliert betrachtet, sondern auch bezüglich übergreifender Anwendungsmöglichkeiten dargestellt.
Kursziele: Der Kurs versetzt Sie in die Lage, sich je nach Fragestellung für das richtige Verfahren zu entscheiden, die Analysen kompetent durchzuführen und die Ergebnisse sicher zu interpretieren.


Kursinhalt:

Segmentieren: Gruppen finden und beschreiben
Clusteranalyse:
  • Ziele, Einsatzgebiete und Arten von
    Clusteranalysen
  • Hierarchische Clusterverfahren:
    Ähnlichkeitsmaße und Fusionierungsalgorithmen
  • Bearbeitung größerer Datensätze –
    Clusterzentrenanalyse
  • Two-Step-Clusterungen für gemischte
    Skalenniveaus
  • Bestimmung einer optimalen Clusteranzahl
  • Interpretation der Clusterergebnisse
SPSS Decision Trees
  • Ausdifferenzierung von Gruppen bezüglich einer Zielvariablen
  • Entscheidungsbäume mit metrischem
    bzw. kategorialem Zielkriterium
Klassifizieren: Gruppierungen überprüfen und Gruppenzugehörigkeiten prognostizieren
Diskriminanzanalyse:
  • Entwicklung von Diskriminanzfunktionen
  • Beurteilung der Trennkraft von Diskriminanzmerkmalen
  • Diskriminanzanalysen als Prognosemodelle
  • Modellgütemaße und Anwendungsvoraussetzungen

 

Während des Kurses ist genügend Zeit für selbstständige Übungen, um so die erworbenen Kenntnisse zu festigen.

Termine und Anmeldung