RapidMiner 進階分析培訓

介紹

• RapidMiner Studio 概觀
• RapidMiner UI 與功能導覽

RapidMiner 中的 CRISP-DM 方法论

• 理解 CRISP-DM 架構
• 應用於數值的估算與預測

資料理解與準備

• 資料匯入與探索
• 預處理與清洗技術
• 進階資料轉換方法

使用 RapidMiner 進行資料建模

• 資料建模介紹
• 機器學習演算法的選取與應用
• 監督式學習演算法
• 非監督式學習演算法

模型評估與部署

• 模型評估技術
• 模型部署策略
• 模型調整與優化

時間序列分析與預測

• 時間序列分析基礎
• 移動平均模型的應用
• 時間序列預處理與資料彙整

進階時間序列技術

• 分解分析
• 利用時間視窗進行預測
• 透過特徵生成進行預測

ARIMA 建模

• 理解 ARIMA 模型
• RapidMiner 中的實際應用

總結與後續步驟