Avancerad analys med RapidMiner Träningskurs

Införandet

• Översikt över RapidMiner Studio
• Orientering till RapidMiner Användargränssnitt och funktioner

CRISP-DM-metodik i RapidMiner

• Förstå CRISP-DM-ramverket
• Tillämpning vid estimering och projektion av värden

Dataförståelse och förberedelse

• Import och utforskning av data
• Förbehandlings- och rengöringstekniker
• Avancerade metoder för datatransformering

Datamodellering med RapidMiner

• Introduktion till datamodellering
• Val och tillämpning av maskininlärningsalgoritmer
• Algoritmer för övervakad inlärning
• Algoritmer för oövervakad inlärning

Utvärdering och distribution av modeller

• Tekniker för modellutvärdering
• Strategier för modelldistribution
• Omjustering och optimering av modeller

Tidsserieanalys och Forecasting

• Grunderna i tidsserieanalys
• Tillämpning av glidande medelvärdesmodeller
• Förbearbetning och aggregering av tidsserier

Avancerade tidsserietekniker

• Analys av nedbrytning
• Projektion med tidsfönster
• Projicering med funktionsgenerering

ARIMA-modellering

• Förstå ARIMA-modeller
• Praktisk tillämpning i RapidMiner

Sammanfattning och nästa steg