Zpět

Přehled kurzů

nabízené kurzy

  • Datum:
  • Název:

Analýza a predikce časových řad

  • Praha

Analýza časových řad je disciplína, která popisuje vztahy v řadě dat a využívá je k předpovídání budoucího vývoje. Výuka se zaměřuje na klasické metody analýzy (sezónní očisťování, spektrální analýza), pokročilé metody modelování (ARIMA modely, exponenciální vyrovnávání) i na vztahy mezi více časovými řadami.

Více

Analýza dat ve zdravotnictví

  • Praha

Kurz představí srozumitelnou formou lékařům, studentům medicíny i dalším zájemcům z oblasti zdravotnictví základní pojmy, postupy a metody statistické analýzy dat. Program je zaměřen na nejčastější témata, se kterými se tito lidé setkávají při realizaci a zpracování jednoduchých výzkumů, tvorbě disertačních prací nebo publikační činnosti (popis souboru, porovnání skupin, princip testování statistických hypotéz a základní typy testů, vyhodnocení vztahu mezi proměnnými a další).

Více

Analýza délky života

  • Praha

Analýza délky trvání jevů (resp. doby do určité události) v souvislostech s různými vlivy má široké uplatnění nejen v medicíně, demografii, technických disciplínách, pojišťovnictví, ekologii nebo biologii, ale také v marketingu či ekonomice (například setrvání zákazníka u dané firmy a analýza příčin odchodu ke konkurenci). Výuka klade důraz především na praktické aplikace úloh a na interpretaci výsledků.

Více

Analýza kategorizovaných dat I - dvourozměrné kontingenční tabulky četností

  • Praha

Základní klasická analýza tabulky četností. Komparační a asociační tabulky. Testy hypotéz: nezávislost a homogenita. Analýza struktury vztahů: rezidua a znaménkové schéma, (jednoduchá) analýza korespondencí, seskupování řádků, použití asociačních stromů pro analýzu tabulky, míry asociace.

Více

Analýza kategorizovaných dat II - vícerozměrné kontingenční tabulky četností

  • Praha

Úlohy pro současnou analýzu více kategorizovaných proměnných. Třídění třetího stupně - mediační analýza, vícerozměrná korespondenční analýza, asociační stromy a postupné hledání interakcí v kontingenční tabulce. Grafické zobrazení vztahů mezi kategoriemi.

Více

Analýza kategorizovaných dat III - logaritmicko - lineární modely

  • Praha

Analýza vztahů v tabulkách dvou i více kategorizovaných proměnných pomocí logaritmicko-lineárních modelů. Hierarchické a obecné modely. Postupné modelování a automatické hledání platných hypotéz. Obdélníkové a čtvercové tabulky, standardní a nestandardní hypotézy. Logitové modely.

Více

Analýza kreditního rizika (Credit Risk)

  • Bratislava

Při poskytování úvěrů musí finanční organizace optimalizovat rizikovost svého portfolia. Rizikovost lze snížit neposkytováním úvěrů problémovým subjektům nebo včasnou alokací rezerv a kapitálu. Kromě finančních institucí se postupy hodí i k posouzení rizika při splácení faktur za jakékoli služby a zboží. V kurzu bude prezentován postup vytváření aplikačních a behaviorálních skórovacích karet včetně nezbytné přípravy dat před modelováním. Účastnící se seznámí i se způsoby evaluace karet a s postupy jejich monitorování.

Více

Analýza nákupního košíku (Basket Analysis)

  • Praha

Plánování kampaní se stalo rutinní marketingovou úlohou. Výběr zákazníků pro křížový prodej (cross-sell) a následný prodej (add-sell) může být optimalizován na základě analýzy nákupního košíku. Analýzu nákupního košíku využijí všichni, kdo se snaží v konkurenčním prostředí prodat co nejvíce svých výrobků a služeb. Klíčovou roli při řešení hraje příprava dat nezbytná k nasazení standardních modelů hledajících asociace mezi produkty. Nalezené asociace nejen nabídnou vhled do zajímavých vzorů nákupního chování, ale umožní i výběr optimálních kombinací zákazník-produkt pro připravovanou nabídku.

Více

Analýza rozptylu: Přístupy k odhalování příčin a vlivů

  • Praha

Analýza rozptylu je jednou ze základních statistických metod, která nachází uplatnění ve všech oblastech aplikované statistiky a analýzy dat. Umožňuje odhalit faktory, které ovlivňují chování dané číselné veličiny a posoudit míru jejich vlivu, provést detailní porovnání skupin nebo očistit zkoumaný vztah od vlivu jiné proměnné. Kurz představí účastníkům základní principy této metody a na praktických úlohách je provede nejčastějšími typy aplikací. Výuka je zaměřena především na analýzu rozptylu jednoduchého a dvojného třídění, kontrasty, post hoc testy a analýzu kovariance.

Více

Data mining - dolování znalostí z databází

  • Praha

Souhrnný třídenní kurz nabízí účastníkům přehled dataminingových metod a postupů. Vše bude procvičováno na úlohách z různých sfér. Na pozadí dataminingové metodologie CRISP-DM provedeme účastníky všemi fázemi dataminingového projektu od plánování projektu přes přípravu dat a modelování až k nasazení řešení do praxe.

Více

Detekce podvodů (Fraud)

  • Praha

Ačkoli dataminingové postupy nenabízí důkazy předložitelné u soudu, mohou výrazně zefektivnit vyšetřování podvodů. Najdou své uplatnění například v pojišťovnách nebo ve státní sféře při výběru daní. Každému posuzovanému případu je přiřazeno skóre úměrné pravděpodobnosti podvodu. Na základě skóre jsou jednotlivé případy, například pojistné události nebo daňové subjekty, řazeny do rizikových kategorií s doporučením dalšího postupu. Dataminingová řešení na detekci podvodů mohou optimálně kombinovat klasické dataminingové modely s expertními pravidly.

Více

Faktorová analýza

  • Praha

Faktorová analýza umožňuje najít latentní (nepřímo pozorované) příčiny variability vašich dat. Díky nalezeným latentním faktorům lze redukovat počet proměnných při zachování maxima informace a nalézt souvislost mezi pozorovanými proměnnými a odvozenými faktory. Metoda se využívá v psychologii, sociologii, marketingu, ekonomii, ve výzkumu trhu i v dalších oblastech. Při výuce je kladen důraz na praktické využití a aplikace.

Více

Faktorová analýza

  • Bratislava

Faktorová analýza umožňuje najít latentní (nepřímo pozorované) příčiny variability vašich dat. Díky nalezeným latentním faktorům lze redukovat počet proměnných při zachování maxima informace a nalézt souvislost mezi pozorovanými proměnnými a odvozenými faktory. Metoda se využívá v psychologii, sociologii, marketingu, ekonomii, ve výzkumu trhu i v dalších oblastech. Při výuce je kladen důraz na praktické využití a aplikace.

Více

Hierarchické lineární modelování

  • Praha

Hierarchické lineární modely se používají tam, kde není splněn předpoklad nezávislých pozorování, tam, kde jsou výběrové jednotky organizovány do postupně podřazených skupinek. Tyto skupinky vznikají buď v reálném uskupení v populaci, nebo v důsledku výběrových postupů. Modely zahrnují analýzu rozptylu, regresní analýzu i jejich kombinace a vedou na tzv. smíšený regresní model (mixed models). Kurz uvádí pojmy, postupy a příklady použití základního dvoustupňového modelu a myšlenku třístupňového modelu.

Více

IBM® SPSS® MODELER: Práce s dataminingovými modely

  • Praha

Hlavními tématy kurzu jsou výběr, učení, evaluace a nasazení dataminingového modelu. Ačkoli nezbytným předpokladem úspěchu v dataminingovém projektu je příprava kvalitních a informativních dat, výběrem nevhodného modelu nebo nevhodným nastavením jeho parametrů můžeme znehodnotit informaci v datech ukrytou . Účastníci se seznámí s různými typy modelovacích algoritmů, naučí se sestavit jednoduchý model a dokonce modely vhodně kombinovat. Prakticky si procvičí postupy měření kvality modelů a osvojí si způsoby, jak v praxi implementovat predikční řešení v režimech off-line i on-line.

Více

IBM® SPSS® MODELER: Příprava dat pro modelování

  • Praha

Klíčem k úspěšnému dataminingovému projektu je především příprava kvalitních dat pro modelování. Manipulace s daty tvoří časově nejnáročnější etapu každého dataminingového projektu a jakékoli nepřesnosti negativně ovlivní etapy následující. Kurz provede účastníky postupy přípravy dat od připojení k různorodým zdrojům po finální úpravy modelovací datové matice. Soustředíme se na obecné postupy použitelné jak pro databázová tak souborová data. Při výuce nepoužíváme SQL jazyk, ale vizuální programování. Vizuální programování softwaru IBM SPSS Modeler práci na přípravě dat urychlí, zpřehlední a sníží riziko chyb.

Více

IBM® SPSS® MODELER: Příprava dat pro modelování

  • Bratislava

Klíčem k úspěšnému dataminingovému projektu je především příprava kvalitních dat pro modelování. Manipulace s daty tvoří časově nejnáročnější etapu každého dataminingového projektu a jakékoli nepřesnosti negativně ovlivní etapy následující. Kurz provede účastníky postupy přípravy dat od připojení k různorodým zdrojům po finální úpravy modelovací datové matice. Soustředíme se na obecné postupy použitelné jak pro databázová tak souborová data. Při výuce nepoužíváme SQL jazyk, ale vizuální programování. Vizuální programování softwaru IBM SPSS Modeler práci na přípravě dat urychlí, zpřehlední a sníží riziko chyb.

Více

IBM® SPSS® STATISTICS BASE: Syntax

  • Praha

Syntax představuje alternativní způsob ovládání IBM SPSS Statistics, kdy je volání procedur zapisováno v textové podobě. Nabízí více funkcí než grafické rozhraní. Její předností je také možnost provádět výpočty opakovaně (např. na aktualizovaných datech). V kurzu se seznámíte s obecnými pravidly pro zápis syntaxe, s řadou konkrétních příkazů pro práci s daty a také si osvojíte využití cyklů pro automatizaci opakujících se úkonů.

Více

IBM® SPSS® Statistics Base: Základní statistické procedury

  • Praha

Základní softwarový kurz představující analytické nástroje modulu IBM SPSS Statistics Base. Seznámíte se se statistickými procedurami určenými především pro jednorozměrnou analýzu dat - tabulkové přehledy, testování hypotéz (T-testy, ANOVA, neparametrické testy), korelace, lineární regrese. Důraz je kladen na výuku programu, seznámíte se však také se základními statistickými pojmy a nahlédnete do podstaty jednotlivých metod.

Více

IBM® SPSS® Statistics Base: Základy modulu

  • Praha

Úvodní kurz pro všechny začínající uživatele IBM SPSS Statistics. Získáte nejdůležitější znalosti a dovednosti nutné pro práci s modulem IBM SPSS Statistics Base a tím i s celým systémem. Seznámíte se se způsobem zadávání pomocí nabídek a uživatelských dialogů i s dalšími možnostmi řízení programu. Naučíte se, jak načíst data z různých formátů a připravit datový soubor pro analýzu. Budete schopni provádět základní datové manipulace, transformace proměnných i jednoduchou tabelační a grafickou analýzu dat.

Více

IBM® SPSS® Statistics Base: Základy modulu

  • Bratislava

Úvodní kurz pro všechny začínající uživatele IBM SPSS Statistics. Získáte nejdůležitější znalosti a dovednosti nutné pro práci s modulem IBM SPSS Statistics Base a tím i s celým systémem. Seznámíte se se způsobem zadávání pomocí nabídek a uživatelských dialogů i s dalšími možnostmi řízení programu. Naučíte se, jak načíst data z různých formátů a připravit datový soubor pro analýzu. Budete schopni provádět základní datové manipulace, transformace proměnných i jednoduchou tabelační a grafickou analýzu dat.

Více

Klasifikační a asociační stromy

  • Praha

Klasifikační a asociační stromy jsou vhodné k hledání segmentů v datech, které mají jasný vztah ke zkoumané cílové vlastnosti. Stromy tuto vlastnost vysvětlují a jsou vhodné k její předpovědi. Jejich univerzálnost dovoluje vysvětlit i složité vztahy přehledněji než jiné metody. V kurzu se seznámíte s principy fungování stromů i s jejich praktickým používáním. Po absolvování kurzu budete schopni stromy používat pro řešení svých úloh.

Více

Korelační analýza

  • Praha

Korelační analýza je základní metodou při studiu vztahů číselných proměnných. Shrneme Vám známé i méně známé ale podstatné vlastnosti korelačních koeficientů a představíme tyto metody v konkrétních analytických situacích. Látku si procvičíte na reálných datech a získáte dostatečné zkušenosti s interpretačním čtením korelačních výsledků i pro vlastní využití v analýze dat.

Více

Korelační analýza

  • Bratislava

Korelační analýza je základní metodou při studiu vztahů číselných proměnných. Shrneme Vám známé i méně známé ale podstatné vlastnosti korelačních koeficientů a představíme tyto metody v konkrétních analytických situacích. Látku si procvičíte na reálných datech a získáte dostatečné zkušenosti s interpretačním čtením korelačních výsledků i pro vlastní využití v analýze dat.

Více

Logistická regrese

  • Praha

Logistická regrese umožňuje sestavit kauzální model závislosti kategorizované proměnné na nezávislých číselných proměnných. Nabízí dobře interpretovatelnou kvantifikaci závislostí. Výstupem regresního modelu jsou především pravděpodobnosti zatřídění případů do tříd cílové proměnné. Logistická regrese je v praxi velmi oblíbená, avšak vyžaduje pečlivou přípravu dat. Kurz seznámí účastníky s principem binární a multinomické logistické regrese, naučí je vhodně nastavit parametry modelu a výsledné klasifikátory diagnostikovat a interpretovat.

Více

Logistická regrese

  • Bratislava

Logistická regrese umožňuje sestavit kauzální model závislosti kategorizované proměnné na nezávislých číselných proměnných. Nabízí dobře interpretovatelnou kvantifikaci závislostí. Výstupem regresního modelu jsou především pravděpodobnosti zatřídění případů do tříd cílové proměnné. Logistická regrese je v praxi velmi oblíbená, avšak vyžaduje pečlivou přípravu dat. Kurz seznámí účastníky s principem binární a multinomické logistické regrese, naučí je vhodně nastavit parametry modelu a výsledné klasifikátory diagnostikovat a interpretovat.

Více

Regresní analýza I

  • Praha

Regresní analýza je modelem pro vysvětlení a predikci číselných proměnných. Úvodní kurz zahrnuje jednoduchou i vícerozměrnou lineární regresi: pojmy, grafická reprezentace a vlastnosti modelů, testování hypotéz a budování modelu postupnými kroky.

Více

Regresní analýza I

  • Bratislava

Regresní analýza je modelem pro vysvětlení a predikci číselných proměnných. Úvodní kurz zahrnuje jednoduchou i vícerozměrnou lineární regresi: pojmy, grafická reprezentace a vlastnosti modelů, testování hypotéz a budování modelu postupnými kroky.

Více

Regresní analýza II

  • Praha

Kurz navazuje na Regresní analýzu I. Výuka zahrnuje dodatečné metody modelování (nominální nezávislé proměnné, interakční členy), kontrolu předpokladů a ověřování kvality (rezidua, kolinearita, informační přínos a predikční evaluace).

Více

Regresní analýza II

  • Bratislava

Kurz navazuje na Regresní analýzu I. Výuka zahrnuje dodatečné metody modelování (nominální nezávislé proměnné, interakční členy), kontrolu předpokladů a ověřování kvality (rezidua, kolinearita, informační přínos a predikční evaluace).

Více

Semestrální kurz: Statistická analýza dat v praxi - od pojmů k interpretaci výsledků

  • Praha

Semestrální kurz nabízí statistické metody od základních měr po vícerozměrné. V průběhu čtrnácti lekcí porozumíte významu a praktické hodnotě pojmů a postupů analýzy dat. Projdete výukou praktického využití a interpretace výsledků. Kurz je realizován dvakrát ročně od roku 1995. Cílem je proniknout do podstaty analytické práce a předat konkrétní metody analýzy dat.

Více

Semestrální kurz: Statistická analýza dat v praxi - od pojmů k interpretaci výsledků

  • Bratislava

Semestrální kurz nabízí statistické metody od základních měr po vícerozměrné. V průběhu čtrnácti lekcí porozumíte významu a praktické hodnotě pojmů a postupů analýzy dat. Projdete výukou praktického využití a interpretace výsledků. Kurz je realizován dvakrát ročně od roku 1995. Cílem je proniknout do podstaty analytické práce a předat konkrétní metody analýzy dat.

Více

Seskupovací (klastrová) analýza

  • Praha

Vytváření a odhalování typů, segmentů a homogenních skupin v datech patří mezi základní úlohy klasické statistiky i data miningu. Přiblížíme Vám principy nejčastěji užívaných metod seskupovací (klastrové, shlukové) analýzy a ukážeme jejich využití. Seznámíte se se vstupy a výstupy metod, informativně také s algoritmy, a procvičíte si jejich užití na příkladech. Důraz je kladen na porozumění a interpretaci výsledků a výběr vhodné metody pro daný problém.

Více

Seskupovací (klastrová) analýza

  • Bratislava

Vytváření a odhalování typů, segmentů a homogenních skupin v datech patří mezi základní úlohy klasické statistiky i data miningu. Přiblížíme Vám principy nejčastěji užívaných metod seskupovací (klastrové, shlukové) analýzy a ukážeme jejich využití. Seznámíte se se vstupy a výstupy metod, informativně také s algoritmy, a procvičíte si jejich užití na příkladech. Důraz je kladen na porozumění a interpretaci výsledků a výběr vhodné metody pro daný problém.

Více

Základy statistiky pro analýzu dat

  • Bratislava

Úvod do základů statistické práce a analýzy dat. Seznámíte se s pojmy, metodami a prostředky pro popis souboru a porovnání skupin, s exploračními i konfirmačními přístupy k analýze dat a s grafickou analýzou. Ukážeme Vám, jak zkonstruovat intervaly spolehlivosti, testovat statistické hypotézy, využívat asociační a korelační analýzu nebo lineární regresi. Témata jsou rovnoměrně rozložena mezi analýzu číselných dat a četností (procent).

Více
Array