In dieser Woche werden Sie einige Aufgaben im Bereich der prädiktiven Analyse durchführen, darunter die Klassifizierung von Krediten und die Vorhersage von Verlusten aus ausgefallenen Krediten. Sie werden in dieser Woche eine Vielzahl von Tools und Techniken ausprobieren, da die Vorhersagegenauigkeit der verschiedenen Tools sehr unterschiedlich sein kann. Es ist selten der Fall, dass das von ASP erstellte Ausfallmodell das bestmögliche Modell ist. Daher ist es wichtig, dass Sie die verschiedenen Modelle abstimmen, um die Leistung zu verbessern.<p>Die Aufgaben dieser Woche erfordern, dass Sie Vorhersagemodelle sowohl für Klassifizierungs- als auch für Regressionsaufgaben erstellen. <p>Bevor Sie an den Aufgaben arbeiten, können Sie sich einige Videos ansehen, um sich an einige wichtige Konzepte zu erinnern, wie z.B. die Kreuzvalidierung. Diese Konzepte werden in den Videos Cross Validation and Confusion Matrix und Assessing Predictive Accuracy Using Cross-Validation behandelt. Vielleicht finden Sie auch eine Auffrischung zu XLMiner nützlich. Die Videos Building Logistic Regression Models using XLMiner und How to Build a Model using XLMiner erläutern, wie man logistische Regressions- und lineare Regressionsmodelle erstellt. Je nach Bedarf können Sie auch auf die Videos zurückgreifen, in denen die Erstellung von Bäumen und neuronalen Netzen behandelt wird. </p>

In dieser Woche wenden wir uns der präskriptiven Analyse zu. Sie erhalten einige konkrete Vorschläge für die Zuweisung von Investmentfonds mithilfe von Analysetools, darunter Clustering und simulationsbasierte Optimierung. Sie werden sehen, dass eine kluge Mittelzuweisung entscheidend für die finanzielle Rendite des Anlageportfolios ist. <p>Die relevanten Videos für diese Woche stammen aus Kurs 3: Woche 1: Clusteranalyse mit XLMiner, Woche 2: Hinzufügen von Unsicherheiten zum Tabellenkalkulationsmodell, Woche 2: Definieren von Ausgabevariablen und Analysieren der Ergebnisse. </p>

Sie haben bis jetzt viel geschafft! In dieser letzten Woche werden Sie Ihren Kunden Ihre Analyseergebnisse präsentieren. Da Sie viele Ergebnisse in Ihrem Projekt haben, ist es wichtig, dass Sie mit Bedacht auswählen, was Sie in Ihre Präsentation aufnehmen. Mehrere Videos in Kurs 4 bieten einige Richtlinien für die Kommunikation von Analyseergebnissen. Diese Aufgabe wird Ihnen die Möglichkeit geben, die dort erlernten Fähigkeiten anzuwenden. Viel Erfolg!